- 【图像分割】基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割matlab代码
天天Matlab科研工作室
图像处理Matlab各类代码算法聚类matlab
1简介医学影像分割的基本目标是将图像分割成不同的解剖组织,从而可以从背景中提取出感兴趣区域。因为图像的低分辨率和弱对比度,实现医学影像分割是一件具有挑战的任务。而且,这个任务由于噪声和伪阴影变得更加困难,这些干扰项可能是因器材限制、重建算法和患者移动等原因造成的。目前还没有通用的医学图像分割算法,算法的优点和缺点经常根据所研究的问题而变化。将分割概念具体到颅内出血CT图像上,就是将颅腔中的出血病灶
- Unet源码实现(pytorch)
wyn20001128
pytorch人工智能python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括:1、数据增强策略:使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性,从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- 深入探讨DICOM医学影像中的MPPS服务及其具体实现
猿享天开
DICOM医学影像专业知识精讲DICOM医学影象PACSMPPS
深入探讨DICOM医学影像中的MPPS服务及其具体实现1.引言在医疗影像的管理和传输过程中,DICOM(数字影像和通信医学)标准发挥着至关重要的作用。除了DICOM影像的存储和传输(如影像存储SCP和影像传输SCP),DICOM还定义了其他一系列服务以支持医疗影像的完整管理。其中,**MPPS(ModalityPerformedProcedureStep)**服务是医疗影像工作流中的一个重要环节,
- 深入详解DICOM医学影像定位线相关知识:理解定位线的概念、定位线的作用以及定位线显示和计算原理
猿享天开
DICOM医学影像专业知识精讲DICOM医学影象PACS定位线
DICOM医学影像中的定位线(LocalizationLine)在医学影像学中,DICOM是用于存储和交换医学影像的标准格式。定位线(LocalizationLine)在医学影像的显示和分析中起着重要作用,它帮助医生和医学专业人员在影像中精确地标定重要的解剖结构、区域或特征,辅助进行定位、治疗计划和诊断分析。目录DICOM医学影像中的定位线(LocalizationLine)引言1.定位线的概念2
- 【004】 ITK 读取 CT Dicom 数据并使用 VTK 显示
【004】ITK读取CTDicom数据并使用VTK显示文章目录1.CMakeList.txt2.ITK读取CTdicom文件并使用VTK显示代码实现1.CMakeList.txtcmake_minimum_required(VERSION3.5)project(Image2ReadImageLANGUAGESCXX)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)set(CMAKE_CXX_ST
- 【DICOM后处理】qt+vs 实现DICOM数据四视图显示
leafpipi
实战练习qtc++算法图像处理DICOM学习
目录1、DICOM四视图2、vtkImageViewer2实现二维平面图显示3、vtkVolume实现三维体数据显示4、实现界面图1、DICOM四视图DICOM四视图通常指同时显示医学影像的四个不同平面或视角,用于全面分析三维数据(如CT、MRI等)。标准四视图布局:横截面(Axial)水平切面,从上向下观察(类似传统CT/MRI的横断面切片)。显示解剖结构的横向分布,常用于定位病变。矢状面(Sa
- ISBI 2023部分半监督学习论文汇总
xiongxyowo
划水
ISBI2023论文集:https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10230311/proceeding[link]LeveragingInter-AnnotatorDisagreementforSemi-SupervisedSegmentation生物医学图像的信噪比通常较低,这往往导致专家们对GT分割存在分歧。现有的多重标注方法试图解决相互冲突的标注,而我
- 跨机构医疗影像解析的协议协同架构——基于MCP协议的“巴比伦塔困境“突破
百态老人
架构
在医疗影像领域,不同医疗机构间因系统异构性形成的"巴比伦塔困境",本质上是协议标准碎片化与数据语义隔阂的叠加效应。通过融合MCP协议、DICOM标准扩展与新型云架构,协和医院PACS系统与301医院AI模型间的直接解析得以实现。这一技术突破包含以下核心创新层级:一、协议转换层的架构创新1.多协议语义网关基于MCP协议构建的智能协议转换层,实现不同DICOM实现版本的动态适配:
- 详解DICOM中Tag (0018,1164) Imager Pixel Spacing 的含义与作用
猿享天开
DICOM医学影像专业知识精讲DICOMDICOM医学影像
详解DICOM中Tag(0018,1164)ImagerPixelSpacing的含义与作用DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)标准中的Tag(0018,1164),即ImagerPixelSpacing,是描述医学影像像素在成像设备探测器平面上的物理间距的重要属性。它与(0028,0030)PixelSpacing不同,主要用于特定模态
- 更换SSL证书引发的异常:`sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path building failed` `[Nginx跳转失败:501]
猿享天开
技术经验sslnginx网络协议
博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
- 支持向量机(SVM)在肝脏CT/MRI图像分类(肝癌检测)中的应用及实现
猿享天开
医学影像支持向量机机器学习人工智能算法
博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
- 设计开发实时聊天系统的技术实现与最佳实践
悉地网
phpuniappvue.jswebsocket
实时聊天系统是现代应用中的重要组成部分,从社交平台到企业协作工具,聊天功能的实现可以大大提升用户体验。本文将从技术选型、架构设计、实现细节及优化建议等方面,详细阐述如何开发一个功能完善的聊天系统。最近我也开发了一套即时通讯聊天系统,我叫它xidichat,已经发布上线,前端基于uniapp,服务器端基于php开发环境。具体效果可以查看我的演示站点http://chat.xidicom.cn/也可以
- MATLAB骨架化形态学运算专题详解
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:骨架化是一种减少图像复杂度、提取主要结构的技术,在MATLAB中通过bwmorph函数进行。本专题涵盖了骨架化的基本原理、相关函数、实际应用以及如何通过形态学操作如膨胀、腐蚀、开闭运算来优化结果。骨架化在医学图像分析、工业检测和生物图像分析等领域有广泛应用。掌握骨架化技术有助于提升图像处理的效率和准确性。1.骨架化概念与重要性1.1骨架化的定义与基本概念在数字
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- 电子价签ESL蓝牙芯片OM6626/OM6628支持超低功耗应用性能对标NORDIC
Kandiy18025398187
物联网阿里云代理模式risc-v硬件架构射频工程iot
**电子价签ESL蓝牙芯片OM6626/OM6628支持超低功耗应用性能对标NORDICOM6626是一款超低功耗的蓝牙soc**主要特性:支持BLE5.3支持SIGMesh支持2.4G长包主频64Mhz,80KBRAM主要应用在esl电子价签,IoT模组、CGM、高报告率HID设备PUM特点1.71~3.6v供电电压1秒间隔广播平均电流:9uA;1秒间隔连接平均电流:7uA峰值电流:TX@0dB
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
拉勾科研工作室
计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- 信创时代技术栈选择与前景分析:国产替代背景下的战略路径与实践指南
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信创开发系统安全科技创业创新开发语言
博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
- [arXiv 2024] Medical SAM 2: Segment Medical Images as Video via Segment Anything Model 2
alfred_torres
医学图像分割SAM2
arXiv2024|MedicalSAM2:通用2D/3D医学分割新范式,“把医学图像当视频分割”论文信息标题:MedicalSAM2:SegmentMedicalImagesasVideoviaSegmentAnythingModel2作者:JiayuanZhu,AbdullahHamdi,YunliQi,YuemingJin,JundeWu单位:牛津大学、新加坡国立大学项目主页:https:/
- SimpleITK——创建nrrd体素模型
bianguanyue
C#c#健康医疗算法
在介绍如何生成nrrd前,了解一下为什么医学影像上一般使用nrrd的体素模型?为什么医学影像上一般使用nrrd的体素模型?在医学影像领域,NRRD(NearlyRawRasterData)格式被广泛用于存储体素模型(如CT、MRI数据),主要基于以下技术优势:1.灵活的数据存储方式支持原始数据无损存储NRRD可直接存储未经压缩的体素数据(如16位整型、32位浮点),避免DICOM等格式
- UNet改进(5):线性注意力机制(Linear Attention)-原理详解与代码实现
摸鱼许可证
人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,UNet架构因其在图像分割任务中的卓越表现而广受欢迎。近年来,注意力机制的引入进一步提升了UNet的性能。本文将深入分析一个结合了线性注意力机制的UNet实现,探讨其设计原理、代码实现以及在医学图像分割等任务中的应用潜力。UNet架构概述UNet最初由Ronneberger等人提出,主要用于生物医学图像分割。其独特的U形结构由编码器(下采样路径)和解码器(上采样路径)组成,通
- Java医学图像处理系统实战源码剖析
好学的Jack
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目详细介绍了基于Java的医学图像处理系统,通过使用Java提供的图像处理库和多线程技术,实现了医疗图像的读取、预处理、分析、分割、存储及报告生成等关键功能。系统不仅支持多种图像格式和数据库集成,还考虑了用户界面设计和数据安全性,为医疗领域的图像分析需求提供了解决方案。学生和开发者可通过源码学习和实践,深入了解如何构建一个功能全面的医学图像处理平台。1.J
- 掌握Python:从基础到AI开发的首选语言
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- 在VTK中捕捉体绘制图像并实时图像处理
点PY
三维渲染图像处理人工智能VTK
0.概要这段代码实现了一个高级的医学图像可视化系统,主要特点包括双窗口交互式体绘制、图像后处理和实时同步。1.核心功能架构主窗口:3D体绘制视图(GPU加速的体积渲染)副窗口:2D截图视图(带高斯模糊后处理)交互机制:副窗口的交互操作会实时影响主窗口的3D视图2.关键组件分析2.1自定义交互器(CustomInteractorStyle)classCustomInteractorStyle:
- 在VTK中捕捉体绘制图像进阶(同步操作)
点PY
三维渲染microsoftwindows
0.概要这段代码实现了一个VTK(VisualizationToolkit)应用程序,主要功能是:读取DICOM医学图像序列并进行体绘制(VolumeRendering)创建一个主窗口显示3D体绘制结果创建一个副窗口显示主窗口的2D截图将副窗口中的交互操作(如旋转、缩放等)转发到主窗口,而不影响副窗口本身1.代码解析以下是代码的详细解析:初始化和头文件部分包含必要的VTK模块初始化宏和头文件初始化
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医学图像处理论文解读人工智能计算机视觉医学图像处理论文解读深度学习AAAI
论文信息题目:VOILA:Complexity-AwareUniversalSegmentationofCTimagesbyVoxelInteractingwithLanguageVOILA:基于体素与语言交互的复杂度感知CT图像通用分割方法作者:ZishuoWan,YuGao,WanyuanPang,DaweiDing论文创新点引入体素级对比学习:本文首次将体素级对比学习引入医学图像分割任务。通
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1计算机视觉简介计算机视觉(ComputerVision)是一门使计算机能够从图像或视频中获取、处理和理解视觉信息的学科。它结合了信号处理、机器学习和深度学习等领域的技术,以实现对图像和视频内容的自动分析和理解。1.1计算机视觉的任务计算机视觉的任务多种多样,以下是一些常见的任务:图像分类(ImageClassification):定义:将图像分为预定义的类别。应用场景:自动照片标注、医学图像诊断
- YOLOv8医疗影像 第四章:典型应用场景实现
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YOLOv各版本的应用详细说明及代码示例YOLOv8原理与源代码讲解---六大章YOLOv8医疗影像--八大章YOLOpython开发语言典型应用场景实现医疗影像
第四章:典型应用场景实现4.1病灶检测系统(肿瘤/骨折)CT肺结节检测全流程pythonimportpydicomfromglobimportglobimportnumpyasnpclassNoduleDetector:def__init__(self,model_path='yolov8n_nodule.pt'):self.model=YOLO(model_path)self.slice_cac
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论文信息题目:SEG-SAM:Semantic-GuidedSAMforUnifiedMedicalImageSegmentationSEG-SAM:用于统一医学图像分割的语义引导SAM作者:ShuangpingHuang,HaoLiang,QingfengWang,ChulongZhong,ZijianZhou,MiaojingShi论文创新点语义感知解码器:作者提出了一个独立的语义感知解码器(
- nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet
w1ndfly
nnU-NetV2修改网络nnunet深度学习人工智能机器学习nnunetv2
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。Swin-Unet是一种基于纯Transformer的U型编码器-解码器架构,专为医学图像分割任务设计。传统方法主要依赖卷积神经网络(CNN),尤其是U-Net及其变体,通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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目录
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>