- 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
- 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
- [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:/
- 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
- 在VTK中捕捉体绘制图像并实时图像处理
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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
- 医图论文 AAAI‘25 | VOILA: 基于体素与语言交互的复杂度感知CT图像通用分割方法
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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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- (十三)计算机视觉中的深度学习:特征表示、模型架构与视觉认知原理
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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
- 医图论文 Arxiv‘24 | SEG-SAM:用于统一医学图像分割的语义引导SAM
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医学图像处理论文解读医学图像处理医学图像顶会Arxiv论文解读深度学习
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(
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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
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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。MultiResBlock是MultiResUNet中核心组件之一,旨在解决传统U-Net在处理多尺度医学图像时的局限性。传统的U-Net使用固定大小的卷积核(如3x3),这在处理具有不同尺度特征的医学图像时可能不
- 跨视角差异-依赖网络用于体积医学图像分割|文献速递-生成式模型与transformer在医学影像中的应用
Title题目Cross-viewdiscrepancy-dependencynetworkforvolumetricmedicalimagesegmentation跨视角差异-依赖网络用于体积医学图像分割01文献速递介绍医学图像分割旨在从原始图像中分离出受试者的解剖结构(例如器官和肿瘤),并为每个像素分配语义类别,这在许多临床应用中起着至关重要的作用,如器官建模、疾病诊断和治疗规划(Shamsh
- 全网最全医学图像数据汇总
概述⚠️重要声明:这些数据集仅适用于学术研究用途。目录CT数据集MRI数据集超声数据集内窥镜数据集病理数据集多模态数据集PET数据集OCT数据集皮肤镜数据集CT数据集名称任务类型部位格式数量下载链接MSDLung分割肺3D96下载MSDLiver分割肝脏3D201下载MSDSpleen分割脾脏3D61下载MSDHepaticVessels分割肝门静脉3D443下载MSDPancreas分割胰腺3D
- Ubuntu 安装 FSL 及多模态脑MRI的去颅骨处理(含 HD-BET 深度学习方法)
Joker 007
医学影像处理ubuntu深度学习linux
脑部医学图像处理的第一步通常是去颅骨(SkullStripping),也叫脑提取(BrainExtraction)。本文将介绍如何在Ubuntu系统中安装FSL,使用其经典工具BET进行T1、T2、PD模态的去颅骨操作,并补充介绍基于深度学习的更强大方法HD-BET。一、FSL安装与环境配置(Ubuntu)FSL(FMRIBSoftwareLibrary)是牛津大学开发的医学图像处理工具集,支持大
- 干货分享 | 关于 UNet 架构的8个热门面试问题
老唐777
人工智能机器学习深度学习计算机视觉图像处理面试python
前言UNet架构是专门为图像分割任务设计的深度学习模型。由于其能够处理高分辨率图像并生成准确的分割图,因此广泛应用于各种应用,例如医学图像分割、卫星图像分析和自动驾驶车辆中的目标检测。UNet非常适合多类图像分割任务,但可能需要平衡训练数据或使用概率分割图来处理类重叠或不平衡的类分布。本文主要介绍关于UNet架构的8个热门面试问题,希望对你有所帮助。资料分享正式开始之前,为了方便大家学习,我整理了
- YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10添加Mamba模块 (Mamba-Yolov10为目标检测、医学图像分割等任务带来新的发展和进步)
Ai缝合怪YOLO涨点改进
YOLOv8v10YOLOv8YOLO目标检测人工智能计算机视觉yolov8yolov10mamba
YOLOv8v10专栏限时99元订阅链接:限时99元去b站关注:AI缝合怪订阅YOLOv8v10创新改进高效涨点+持续改进300多篇(订阅的小伙伴,终身免费享有后续YOLOv11或是其他版本的改进专栏)目录一、Mamba模块介绍VSSmamba模块结构mamba模块动机CNN主要局限性:Transformer主要局限性:二、VSS模块核心代码三、手把手教你添加VSSBlock模块和修改task.p
- 跨平台三维可视化与图形库.VTK图形库.
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信息可视化数据可视化
1.科学数据可视化体绘制(VolumeRendering)用于医学影像(如CT、MRI)、气象数据(如云层、流体模拟)的三维渲染,支持透明度、光照和颜色映射。等值面提取(Iso-Surfacing)通过算法(如MarchingCubes)从标量数据中提取表面(如医学图像中的器官轮廓)。流场可视化显示向量场(如风场、流体动力学),支持流线(Streamlines)、粒子追踪(ParticleTrac
- ITK-SNAP中手动修改已存在的标注
phyllis_110
其他经验分享
对于医学图像标注,完全手动进行可谓是相当费时费力,因此,目前大家使用最多的就是自动与手动结合,但自动化的图像标注往往不是很尽如人意,这个时候就需要我们手动的进行修改。在这里,我们使用的是ITK-SNAP软件。以下是使用具体步骤:1.打开原始图像和自动化标记图像2.接下来,首先选中下图中的刷子标识,然后在activatelabel中选择clearlabel3.对不想要的区域进行涂抹4.全部完成之后,
- nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UCTransNet
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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。UCTransNet是一种创新的医学图像分割网络,它重新思考了U-Net中的跳跃连接设计。该网络以U-Net为基础架构,引入了通道变换器(CTrans)模块,专门用于替代传统的跳跃连接。其核心在于多尺度通道交叉融合
- UNet 改进(26):与FPN结合的图像分割网络
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Unet模型改进transformer深度学习人工智能
1.介绍在计算机视觉领域,图像分割是一个核心任务,而UNet架构因其优异的性能在医学图像分割等领域广受欢迎。本文将详细解析一个结合了UNet和特征金字塔网络(FPN)的创新架构,展示如何通过融合两种经典网络的优势来提升分割性能。网络架构概述这个代码实现了一个结合UNet和FPN的混合架构,主要包含以下几个关键组件:DoubleConv模块:基础的双卷积块FPN模块:特征金字塔网络UNetWithF
- 性能远超 SAM 系模型,苏黎世大学等开发通用 3D 血管分割基础模型,入选 CVPR 2025
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如果把人的身体比作一座庞大的城市,那么血管无疑就是这座城市的「道路」,动脉、静脉以及毛细血管对应着高速公路、城市道路以及乡间小道,它们相互协作,通过血液将营养物质、氧气等输送到身体各处,从而维持着这座「城市」的高效、稳定运行。而当这些道路出现问题时,人们的身体自然也会随之发生病变。血管分割是检查这些「道路」是否存在问题的重要手段,如同城市建设中通过交通影像发现问题一般,它是医学图像处理中的一项关键
- 深度学习---常用优化器
灬0灬灬0灬
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优化器一:Adam(AdaptiveMomentEstimation)一、适用场景总结(实践导向)场景是否推荐用Adam说明小模型训练(如MLP、CNN)✅✅✅稳定、无需复杂调参,适合快速实验初学者使用或结构新颖✅✅容错率高,容易收敛医学图像初步建模✅✅常用于baseline训练复杂大模型(如Transformer)❌不推荐替代方案为AdamW,更稳定二、PyTorch代码与推荐参数设置impor
- MoE Align & Sort在医院AI医疗领域的前景分析(代码版)
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MoEAlign&Sort技术通过优化混合专家模型(MoE)的路由与计算流程,在医疗数据处理、模型推理效率及多模态任务协同中展现出显著优势,其技术价值与应用意义从以下三方面展开分析:一、方向分析1、提升医疗数据处理效率在医疗场景中,多模态数据(如医学影像、文本报告、传感器信号等)的高效处理是关键挑战。Med-MoE模型通过多模态医学对齐与域特定MoE调整,将医学图像与文本数据对齐,结合专家模型的领
- 神经网络开发实战:从零基础到企业级应用(含CNN、RNN、BP网络代码详解)
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神经网络cnnrnn深度学习激活函数与损失函数神经网络分层架构反向传播与参数优化
简介神经网络作为深度学习的核心,正在成为现代AI应用的基石。从基础的感知机到复杂的Transformer架构,从图像识别到自然语言处理,神经网络技术的演进推动了人工智能的快速发展。本文将系统介绍神经网络的核心概念、主流模型及其实现原理,并通过三个企业级实战案例(医学图像分类、对话系统开发和光伏预测)展示如何从零开始构建神经网络应用。每个案例都包含完整的Python代码实现、详细解释和部署策略,确保
- 【计算机视觉】OpenCV项目实战:基于OpenCV的图像分割技术深度解析与实践指南
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计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
基于OpenCV的图像分割技术深度解析与实践指南项目概述与技术背景项目核心特点传统分割算法分类环境配置与项目结构系统要求安装步骤项目结构解析核心算法实现解析1.阈值分割(Otsu方法)2.Canny边缘检测3.分水岭算法实战应用指南1.基础分割流程2.多算法比较框架3.医学图像分割专项常见问题与解决方案1.过分割问题2.边缘断裂问题3.光照不均影响性能优化技巧1.多尺度处理2.ROI优先处理3.并
- AI服务器通常会运用在哪些场景当中?
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人工智能服务器运维
人工智能行业作为现代科技的杰出代表,在多个领域当中发展其强大的应用能力和价值,随之,AI服务器也在各个行业中日益显现出来,为各个行业提供了强大的计算能力和处理能力,帮助企业处理复杂的大规模数据,本文将来探索一下AI服务器通常都会运用在哪些场景当中吧!AI服务器可以运用在医疗教育当中,用于医学图像分析和基因组学研究等场景中,能够帮助其加速医学研究的速度,并且可以提高医学诊断的准确性,对国家医学领域发
- ERDUnet: An Efficient Residual Double-codingUnet for Medical Image Segmentation
医学分割哇哇哇哇哇哇哇哇哇
机器学习人工智能
ERDUnet:一种用于医学图像分割的高效残差双编码单元摘要医学图像分割在临床诊断中有着广泛的应用,基于卷积神经网络的分割方法已经能够达到较高的准确率。然而,提取全局上下文特征仍然很困难,而且参数太大,无法临床应用。为此,我们提出了一种新的网络结构来改进传统的编码器-解码器网络模型,在保持分割精度的同时节省了参数。通过构造一个能够同时提取局部特征和全局连续性信息的编码器模块,提高了特征提取效率。设
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin