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一、核心概念深度解析内存问题一直是Java开发者面临的重要挑战,理解内存泄漏和内存溢出的本质区别是解决这类问题的第一步。1.1内存泄漏(MemoryLeak)定义:当应用程序不再需要某些对象时,由于仍然存在对这些对象的引用,导致垃圾收集器(GC)无法回收这些内存空间。关键特征:渐进式发展,如同慢性病通常由编码缺陷引起最终可能导致内存溢出1.2内存溢出(OutOfMemoryError)定义:是内存
- 健康管理虚拟仿真实训室:赋能高素质技能人才培养的关键载体
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健康管理专业作为培养健康服务领域高素质技能人才的核心阵地,其教学质量直接取决于理论与实践的深度融合。健康管理虚拟仿真实训室作为前沿信息技术与专业教学结合的产物,正成为突破传统实训局限、提升人才培养质量的重要支撑。一、健康管理虚拟仿真实训室的建设意义破解传统实训瓶颈。健康管理实训涉及多样健康场景、复杂干预流程,传统实训受限于场地、设备成本及真实场景稀缺性,难以覆盖慢性病管理、群体健康干预等多元任务。
- 基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取3.2大模型预测术前慢性肾炎风险的方法3.3基于预测结果的手术方案制定四、慢性肾炎术中监测与风险应对4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中风险预测的应用4.3术中突发状况的应对策略
- 4篇2章3节:三因素(2b × 3w × 2b)混合设计功效模拟实战,以抗高血压药物试验为例
MD分析
用R探索医药数据科学r语言开发语言r语言-4.2.1机器学习
高血压作为全球范围内最常见且危害巨大的慢性疾病之一,持续威胁着公众健康。其复杂的发病机制和个体间显著的治疗反应差异,使得临床试验设计面临越来越高的挑战。尤其是在精准医学背景下,单因素分析已无法充分揭示药物疗效的动态变化及不同患者亚型的异质性。为此,采用多因素混合设计成为研究趋势,能够同时考虑治疗组别、时间变化及患者类型等多重因素及其交互作用,有效提高研究的科学性和解释力。然而,复杂设计也带来了样本
- 计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)
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计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)一、选题方向全景图(按技术维度划分)智能服务系统开发技术架构:SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景:●智慧校园:实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康:电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理:垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点:融合OCR识别/NLP技术,实现无感化服务跨平台应用开发技术选型:Unia
- 医疗健康·AI医生(上海杨浦):构建慢性病管理数字化新范式
常州北格数字孪生
医疗AI肝病防治数字医疗新基建上海医疗创新分级诊疗医疗数据安全
在数字化转型浪潮中,医疗健康领域正经历深刻变革。上海杨浦数字医疗概念验证中心联合三甲医院打造的肝病防治AI医生项目,通过构建可信数据空间与协同转化平台,为慢性病管理提供了创新性解决方案。本文将从技术架构、应用实践与行业价值三个维度,深度解析这一数字医疗标杆案例。上海杨浦数字医疗创新实践——数据驱动的肝病防治新范式一、技术底座:可信数据空间驱动医疗AI创新1.多源异构数据治理体系项目突破传统医疗数据
- 大模型在支气管哮喘慢性持续期全流程风险预测与治疗方案制定中的应用研究
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围术期危险因子预测模型研究算法人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与方法1.3研究创新点二、支气管哮喘概述2.1定义与发病机制2.2分类与临床表现2.3诊断标准与方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本原理3.2在医疗领域的应用案例分析3.3适用于支气管哮喘预测的大模型选择四、大模型在支气管哮喘术前预测中的应用4.1数据收集与预处理4.2模型训练与验证4.3预测指标与结果分析五、基于大模型预测的手术方案制定
- 基于大模型预测的慢性泪囊炎诊疗方案研究报告
LCG元
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目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目标与内容二、大模型在慢性泪囊炎预测中的应用原理2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化2.4预测原理与流程三、术前预测与方案制定3.1病情评估预测3.2手术适应症预测3.3术前准备方案3.4麻醉方案制定四、术中预测与操作指导4.1手术风险预测4.2手术步骤优化4.3实时监测与调整五、术后预测与护理方案5.1恢复情况预
- 科学养生指南:解锁健康生活密码
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健康是人生最宝贵的财富,在快节奏的现代生活中,科学养生成为保持良好状态的关键。遵循现代医学与营养学的研究成果,无需依赖传统中医理论,我们也能找到适合自己的养生之道。均衡饮食是健康的基石。现代营养学强调“食物多样,谷类为主”,每天应摄入12种以上食物。蔬菜和水果富含维生素、矿物质与膳食纤维,能有效降低慢性病风险,推荐每天蔬菜摄入量不少于500克,水果200-350克。优质蛋白质不可或缺,瘦肉、鱼类、
- 深度学习:AI 医疗重塑医疗行业的创新力量
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引言在科技飞速发展的时代,医疗领域正经历着前所未有的变革。深度学习作为人工智能领域的核心技术,为医疗行业带来了新的发展机遇,推动AI医疗从理论走向实践,逐步改变传统医疗模式。从当前医疗现状出发,深入探讨AI在医疗各环节的应用、面临的技术难点以及实践成果,有助于我们清晰认识AI医疗的发展前景。医疗现状当前,全球医疗体系面临着诸多挑战。一方面,人口老龄化加剧,慢性疾病、老年病患者数量不断增加,医疗资源
- 微信小程序糖尿病管理平台设计与实现
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在数字化时代背景下,设计了一个基于微信小程序的糖尿病患者饮食监管平台,以智能技术辅助慢性疾病患者改善健康管理。该平台重点在于实时饮食监管、个性化饮食推荐、健康数据监测和分析,以及社区互动和激励机制。设计时还需重视用户隐私和数据安全,提供简洁友好的用户界面,并不断更新以适应用户和技术的发展。整体上,该平台是移动健康领域的一个创新实践,有助于患者自我管理和减轻医疗
- 机器学习之基于Python多种混合模型的糖尿病预测
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景糖尿病是一种慢性代谢性疾病,其发病率在全球范围内逐年上升,已成为影响人类健康的重要疾病之一。糖尿病的早期预测和干预对于降低其发病率、提高患者生活质量具有重要意义。随着机器学习和大数据技术的发展,基于数据驱动的糖尿病预测方法逐渐受到广泛关注。本项目旨在利用Pyth
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随着社会发展和生活方式的改变,糖尿病等慢性疾病的发病率逐年上升,对人类健康造成了严重威胁。为了更好地预防和控制糖尿病,开发一款基于随机森林的糖尿病预测系统。该系统旨在通过大数据分析和机器学习算法,实现对糖尿病发病风险的准确预测,为个体提供针对性的预防建议。该系统是一款基于B/S架构的web应用,其它技术还包括python,hadoop,spark,vue,Echarts,pandas等。用户首先可
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**单片机设计介绍,基于单片机智能药盒控制系统设计文章目录一概要二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一概要 基于单片机智能药盒控制系统设计概要如下:一、引言随着人口老龄化趋势的加剧和慢性病患者数量的增加,按时、按量服药成为许多患者日常生活中的重要环节。基于单片机的智能药盒控制系统旨在提高患者服药的准确性和便利性,减少因忘记或错误服药而导致的健康问题。二、系统组成核心控制器:
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文章题目:Theimpactofchronicdiseasesandlifestyleonsarcopeniariskinolderadults:apopulation-basedlongitudinalstudyDOI:10.3389/fmed.2025.1500915中文标题:慢性病和生活方式对老年人肌肉减少症风险的影响:一项基于人群的纵向研究发表杂志:FrontMed影响因子:1区,IF=3
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互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet“三月不减肥,六月徒伤悲”“减肥十年功,吃胖三分钟”……这些调侃体重的段子最近被一条热搜彻底“碾压”——卫健委主任在两会喊话:“有些同志体重管理得不太好,腰围大了,体重也超了!”网友炸锅:“连国家都催我减肥了,这次必须认真了!”正文:一、国家为什么急了?肥胖的“杀伤力”远超想象卫健委的“体重管理年”不是心血来潮,而是慢性病已成了全民健康“头号杀手”
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每天处理上千通电话,客服团队却总被投诉“响应慢”?客户流失率居高不下,企业竟在客服环节“慢性失血”!这或许不是你的团队不够努力,而是传统呼叫系统已无法匹配数字时代的用户需求。智能云呼叫中心的出现,正以颠覆性技术重构企业客服价值链——从被动接听到主动服务,从人力堆砌到AI赋能,一场客服领域的效率革命已悄然爆发。呼叫中心介绍一、效率革命:AI如何让1个客服干出3个人的活?传统呼叫中心的最大痛点在于人力
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在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,医疗行业正经历着前所未有的深刻变革。而医疗UI创新设计,犹如一颗闪耀的火种,正逐渐点燃医疗行业数字化未来的引擎,为这个传统而又至关重要的领域注入全新的活力与无限可能。一、医疗行业数字化转型的迫切需求随着人口老龄化的加剧、慢性疾病的增多以及人们对健康管理重视程度的提升,传统医疗模式面临着诸多挑战。医疗资源分布不均、就诊流程繁琐、医患沟通不畅等问题日益凸显。与此同时,信
- 大模型在慢性稳定性心绞痛预测及治疗方案制定中的应用研究
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目录技术方案文档1.系统架构设计1.1总体架构1.2核心模块2.数据工程方案2.1数据采集规范2.2特征工程流程2.3数据增强策略3.预测模型技术实现3.1多模态融合架构3.2动态风险预测算法4.临床决策支持系统4.1手术方案优化引擎4.2麻醉方案推荐系统4.3术后护理智能系统5.技术验证方案5.1模型验证指标5.2压力测试方案6.部署实施方案6.1硬件配置要求6.2系统集成接口7.安全与伦理保障
- 医生培训迎来 DeepSeek 外挂!上体/上交/清华合作研究证实大模型可成为基层医生培训「黄金搭档」
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在全球健康版图上,糖尿病正以「海啸级」的凶猛态势侵袭着人类的健康防线。过去30年,这场悄无声息却异常残酷的健康之战,已致使8.4亿人患病,也就是说,平均每9个人当中,就有1人不幸被糖尿病确诊。「柳叶刀」发布的最新预警更是拉响了警报:预计到2050年,全球糖尿病患者数量将突破13.1亿,这意味着平均每2.3秒,就有1人无奈地加入糖尿病的庞大队伍。糖尿病这一慢性疾病,犹如一台冷酷无情的「健康收割机」。
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- 陪诊小程序开发:市场需求提升下的刚需
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近年来,随着人口老龄化的加剧、独居人口的数量不断提高,对陪诊服务的需求开始增强,陪诊行业逐渐走进了大众的日常生活中。而在互联网的发展下,也为陪诊服务提供了更加便捷、高效的平台---陪诊小程序。目前,我国已经进入到了老龄化社会,老年人口数量庞大,且许多老年人患有慢性疾病,需要频繁就医。陪诊小程序可以为他们提供便捷的陪诊服务,为患者提供挂号、取药、陪伴检查等一站式服务,提升就医体验,解决就医难题。陪诊
- 25年第二本书【你的生存本能正在杀死你】
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与本能和解:一场现代心灵的进化之旅——读《你的生存本能正在杀死你》一、当原始代码撞上数字文明在非洲草原上,我们的祖先依靠敏锐的生存本能躲过剑齿虎的利齿;而今天,同样的神经警报却在午夜被手机屏幕的蓝光频繁触发。马克·舍恩的《你的生存本能正在杀死你》像一把锋利的手术刀,剖开了现代人最隐秘的生存悖论:那些曾让我们活下来的本能反应,正在以焦虑、失眠和慢性疾病的方式,缓慢地谋杀我们的生命质量。书中揭示的真相
- 桑黄消结节:甲状腺与乳腺结节的天然疗法
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——科学解读千年药菌的抗炎与免疫调节密码一、结节危机:现代人的“隐形健康杀手”甲状腺结节与乳腺结节已成为现代人高发疾病。数据显示,我国甲状腺结节检出率超20%,乳腺增生性结节发病率高达70%。西医治疗以手术和药物为主,但存在创伤大、易复发等问题。而中医古籍中记载的桑黄,凭借抗炎、免疫调节与软坚散结三重作用,正成为结节管理的天然选择。二、桑黄消结节的科学机制1.抗炎成分:阻断结节生长的“导火索”慢性
- 高血压危险因素分析(项目分享)
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高血压危险因素分析(项目分享)高血压作为一种极为常见的慢性疾病,正严重威胁着大众健康。它的发病机制较为复杂,涉及多个方面的因素。在一份临床采集的数据的基础上,我们通过数据分析手段深入观察一下BMI(身体质量指数)、年龄、空腹血糖、总胆固醇以及尿酸水平,为进一步探讨它们与高血压之间的紧密联系奠定基础。如下图所示,BMI对高血压的贡献最大、其次是年龄、总胆固醇、空腹血糖、尿酸和肾小球滤过滤,性别对高血
- 非甾体抗炎药(NSAIDs):市场蓝海下的强劲增长与未来机遇
QYR_11
人工智能
非甾体抗炎药(NSAIDs)作为一类广泛用于治疗疼痛、炎症和发热的药物,其在全球医药市场中占据着举足轻重的地位。随着全球人口老龄化趋势的加剧、慢性病发病率的上升以及人们健康意识的增强,NSAIDs的市场需求呈现出持续增长态势。据市场研究机构QYResearch(恒州博智)预测,根据研究团队调研统计,2023年全球非甾体抗炎药市场销售额达到了1401亿元,预计2030年将达到2019亿元,年复合增长
- 基于数智立体化V2.0体系构建医疗综合智能体:理论、实践与展望
Allen_LVyingbo
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一、引言1.1研究背景与意义医疗行业作为关乎人类生命健康与社会福祉的重要领域,始终处于不断发展与变革的进程之中。在当下,随着全球人口老龄化趋势的加剧,慢性疾病的发病率持续攀升,人们对医疗服务的需求呈现出快速增长且日益多样化的态势。与此同时,传统医疗模式在应对这些挑战时,逐渐暴露出诸多问题,如医疗资源分布不均衡,偏远地区和基层医疗机构面临着医疗技术匮乏、设备陈旧等困境;医疗服务效率低下,患者就医等待
- 孩子强迫症,厌学叛逆,家长怎么办?
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01最近,我们的公众号后台收到了很多家长的私信,很多家长说,孩子在进入青春期后,不知不觉竟然有强迫行为,特别容易钻牛角尖,沉迷网络,厌学,顶撞父母。他们为此很苦恼,不知道怎么办。强迫症正在成为儿童和青少年中常见的精神障碍之一。强迫症是一种长期逐步形成的心理问题,是一种慢性、难治性心理疾病。在这里,我们分享一些咨询实践及思路供家长参考,希望对更多的家长和孩子有帮助。一位家长私信我们说,她儿子14岁,
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
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superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
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wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。