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安逸sgr
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6、关于Medical-TransformerAxial-Attention原文链接:Axial-attentionMedical-Transformer原文链接:Medical-TransformerMedical-Transformer实际上是Axial-Attention在医学领域的运行,只是在这基础上增加了门机制,实际上也就是在原来Axial-attention基础之上增加权重机制,虚弱位
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Metaphysicist.
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Chapt5.连续体机构分析5.1文献学习5.1.1ContinuumRobotsforMedicalInterventionsAuthors:PIERREE.DUPONT,FellowIEEE,NABILSIMAAN,FellowIEEE,HOWIECHOSET,FellowIEEE,ANDCALEBRUCKER,MemberIEEE连续体机器人在医学上得到了广泛的应用,因为它们可以被设计成实现
- Medical Image Synthesis with Context-Aware Generative Adversarial Networks
22f9d17d554d
摘要计算机断层扫描(CT)对于各种临床应用至关重要,例如放射治疗计划以及PET衰减校正。但是,CT在采集过程中会暴露放射线,这可能对患者造成副作用。与CT相比,磁共振成像(MRI)更安全,并且不涉及任何辐射。因此,近来,对于放射治疗计划的情况,研究人员被极大地动机从同一对象的其对应的MR图像估计CT图像。在本文中,我们提出了一种数据驱动的方法来解决这一具有挑战性的问题。特别是,通过训练性的卷积网络
- 利用知识图谱构建医疗问答
Shy960418
知识图谱人工智能
1、准备数据集数据集下载地址:https://github.com/wangle1218/QASystemOnMedicalKG/blob/master/data/medical.json2、导入相关包frompy2neoimportGraph,Node,Relationship#在cmd中,输入neo4j.batconsole并回车importpandasaspd3、连接Neo4jneo_gra
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- 卢敏老师微博2019年3月时事热词总结(3)
英语学习社
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- 文献翻译(BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation)
来自宇宙的曹先生
文献翻译cnntransformer人工智能
BRAU-Net++:U-ShapedHybridCNN-TransformerNetworkforMedicalImageSegmentationBRAU-Net:用于医学图像分割的U形混合CNN变换网络LibinLan,Member,IEEE,PengzhouCai,LuJiang,XiaojuanLiu,YongmeiLi,andYudongZhang,SeniorMember,IEEE摘要
- ConvFormer: Plug-and-Play CNN-StyleTransformers for Improving Medical ImageSegmentation
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
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ConvFormer:改进医学图像分割的即插即用CNN风格转换器摘要:Transformer在医学图像分割中被广泛研究,以建立成对的长程依赖关系(像素之间的长程依赖关系)。然而,相对有限的注释良好的医学图像数据使transformer难以提取不同的全局特征,(这句话指的是在医学图像数据中,往往存在着相对较少的注释信息,这些注释信息通常用于描述图像中的不同结构、病变或特征。由于注释信息有限,传统的深
- MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer
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MedSegDiff-V2:基于变压器的扩散医学图像分割摘要扩散概率模型(DiffusionProbabilisticModel,DPM)最近在计算机视觉领域获得了广泛的应用,这要归功于它的图像生成应用,如Imagen、LatentDiffusionModels和StableDiffusion,这些应用已经展示了令人印象深刻的能力,并在社区内引发了许多讨论。最近的研究进一步揭示了DPM在医学图像分
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做个专注的工程师
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ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI文章目录ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI背景类型感知可解释性显著性信号方法语言可解释性通过数学结构的可解释性预定义模型特征提取灵敏性优化可解释性的其他角度数据驱动的可解释性不变
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星家长课堂
中山大学孙逸仙纪念医院儿科主任、广东省脑发育与脑病防治学会自闭症专业委员会主任委员罗向阳教授创立的自闭症BTR策略,从生物(Biology)、两分法(Bit)、治疗(Therapy)、教育(Teach)、技术(Technology)等模块解析自闭症,以帮助孩子实现康复(Rehabilitation)、设立规则(Rule)为目标,并最终帮助孩子建立起友好的自我关系、与人关系、与环境关系(Relati
- 【论文阅读笔记】Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging
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异常检测医学图像深度学习论文阅读笔记
TowardsUniversalUnsupervisedAnomalyDetectioninMedicalImagingarxiv,19Jan2024【开源】【核心思想】本文介绍了一种新的无监督异常检测方法—ReversedAuto-Encoders(RA),旨在提高医学影像中病理检测的准确性和范围。RA通过生成类似健康的重建图像,能够检测到更广泛的病理类型,这在现有技术中是一个挑战。RA方法在多
- 美国对乌克兰军事经费进行援助
我以为的顿悟
TheUShasannounceditwillgiveUkraine$200m(£152m)tostrengthenitsdefencecapabilities.Inastatement,thePentagonsaidthefundswouldbefortraining,communications,medical,andothernon-lethaloperationalneeds.TheUSs
- 【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation
咔叽布吉
论文阅读学习论文阅读笔记transformer
1.介绍Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet:用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析方面取得了里程碑式的成就。特别是基于U型
- MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare
稀里糊涂林老冷
论文翻译
原文摘要 使用电子病历的许多医学健康预测任务重,深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据,以超过其他大多数医疗系统的能力。一些外部资源,比如医学本体,经常被用作桥接数据量的约束,但是通常因为不一样的术语,导致这种方法还不能投入使用。为了解决数据不充足的挑战,我们利用了电子病例数据的特有的多层结构,尤其是医疗代码之间的编码关系。我们提出了个多层级医疗潜入Multilev
- 【论文阅读笔记】Sam3d: Segment anything model in volumetric medical images[
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SAM类医学图像分割论文阅读笔记
BuiNT,HoangDH,TranMT,etal.Sam3d:Segmentanythingmodelinvolumetricmedicalimages[J].arXivpreprintarXiv:2309.03493,2023.【开源】本文提出的SAM3D模型是针对三维体积医学图像分割的一种新方法。其核心在于将“分割任何事物”(SAM)模型的预训练编码器与一个轻量级的3D解码器相结合。与传统的
- 【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation
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医学图像分割prompts论文阅读笔记prompt
FischerM,BartlerA,YangB.Prompttuningforparameter-efficientmedicalimagesegmentation[J].MedicalImageAnalysis,2024,91:103024.【开源】【核心思想】本文的核心思想是提出了一种用于医学图像分割的参数高效的提示调整(PromptTuning)方法。这种方法基于预训练的神经网络,通过插入可
- MedSegDiff: Medical Image Segmentation withDiffusion Probabilistic Model
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神经网络
MedSegDiff:基于扩散概率模型的医学图像分割摘要:扩散概率模型(Diffusionprobabilisticmodel,DPM)是近年来计算机视觉研究的热点之一。它在Imagen、LatentDiffusionModels和StableDiffusion等图像生成应用中表现出了令人印象深刻的生成能力,引起了社区的广泛讨论。最近的许多研究还发现,它在许多其他视觉任务中也很有用,比如图像去模糊
- MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model
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人工智能
摘要Diffusionprobabilisticmodel(DPM)recentlybecomesoneofthehottesttopicincomputervision.ItsimagegenerationapplicationsuchasImagen,LatentDiffusionModelsandStableDiffusionhaveshownimpressivegenerationcapa
- INR隐式神经表示综述(医学影像领域)Implicit Neural Representation in Medical Imaging: A Comparative Survey
天天写点代码
论文阅读笔记论文阅读深度学习图像处理INR医学影响医学影像
INR隐式神经表示综述摘要介绍INR的出现及优势INR在医学领域的应用BackgroundInputActivationFunctionOutputNeRFClinicalImportance(临床重要性)Taxonomy(分类法)ReconstructionSegmentationRegistration(配准)Compression(压缩)NeuralRendering(神经渲染)Compar
- 心理咨询之现实疗法(Reality Therapy)
飘皓宇
现实疗法的基本原理是:从倾向来看,现实疗法属于认知--行为的治疗,因而具有这一取向的若干特色。它主要依赖人的理智和逻辑能力,以问题为中心,以现实合理的途径求得问题的解决;重点注意思维和行为,较少直接针对情感和情绪。强调现在和将来,而不纠缠于过去,重视"怎么办",而不是"为什么";反对以医学的或"疾病"的模式来看待人的心理困难,而强调人的自主自立,自己对自己负责这些品质的作用;也重视咨询者和来访者之
- 翻译 Terminology
i_need_job
原文网址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/TerminologyNOTEforfutureedits:Pleasemaintainentriesinalphabeticalorder2PC(Two-phasecommit)Thepessimistictransactionscouldcommitintwophases:firstPrepareand
- 【论文学习】SOLVING INVERSE PROBLEMS IN MEDICAL IMAGING WITH SCORE-BASED GENERATIVE MODELS
Lyrig~
神经网络图像修复(ImageRestoration)学习机器学习算法
【论文学习】SOLVINGINVERSEPROBLEMSINMEDICALIMAGINGWITHSCORE-BASEDGENERATIVEMODELS前言相关概念线性逆问题基于分数的生成模型扰动过程逆过程采样利用基于分数的生成模型求解逆问题一种简便的线性测量过程形式将给定的观测结果融合进无条件采样过程前言好不容易写完了这么长的一篇,整体看来,这篇文章更像是对去噪过程的一个改进。通过在不同时间步引入
- 一些图像分割数据集
even蛋黄酱
深度学习
https://www.kaggle.com/datasets/modaresimr/medical-image-segmentation/data脑和胃cthttps://www.kaggle.com/datasets/humansintheloop/semantic-segmentation-of-aerial-imagery遥感图https://www.kaggle.com/datasets
- 优医问诊H5 Vue3+TS+Pinia+Vant源码。
ik.DL
vue
想学习vue3的或者以后工作需要,可以先看一下这个项目的源码,可以本地运行,思路清晰代码推送到了仓库克隆地址:
[email protected]:mazhanhu/ma-excellent-medical-consultation.git如果克隆不下来可以上码云搜索Ma-Excellentmedicalconsultation开源仓库多说一句如果你在工作中使用gitlab工作外练习的情况下用码云两者是可以
- [15]Nicole鱼—2018-07-31
Nicole鱼_7d2a
今日学了/w/、/h/、/l/。最难的是/l/,唯一的舌边音。舌尖紧贴上齿龈,舌前部抬起靠近硬腭;发音时气流从舌的两端泄出,声带震动。medical中的l除了这样发音外,还与assistance的第一个a有连读的感觉。这一点我一直没有注意到,直到我听了hbxfkf—襄阳—律师的发音时在注意到的。非常感谢他,这应该是我学习的盲点。我在反复听他的读音时,觉得不对,给他提出来了。但他又回复我,他的发音是
- Uncertainty-guided dual-views for semi-supervised volumetric medical image segmentation
Rad1ant_up
Uncertainty计算机视觉深度学习图像处理
本篇文章发表于NatureMachineIntelligence2023。文章链接:Uncertainty-guideddual-viewsforsemi-supervisedvolumetricmedicalimagesegmentation|NatureMachineIntelligence一、概述1.Backgroundandmotivation医学图像分割是疾病诊断、治疗规划的基石(bui
- 解决docker: Error response from daemon: pull access denied for ..
James_liPeng
qiankun微服务dockerlinux
报错信息:Unabletofindimage'web-medical-data-engineering:1.0.0'locallydocker:Errorresponsefromdaemon:pullaccessdeniedforweb-medical-data-engineering,repositorydoesnotexistormayrequire'dockerlogin':denied:r
- 【医学图像系列】U-Net v2: Rethinking the Skip Connections of U-Net for Medical Image Segmentation
Nastu_Ho-小何同学
医学图像深度学习人工智能计算机视觉
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2311.17791.pdf代码链接:https://github.com/yaoppeng/U-Net_v2/blob/master/unet_v2/UNet_v2.pydefforward(self,x):seg_outs=[]f1,f2,f3,f4=self.encoder(x)f1=self.ca_1(f1)*f1f1=self.sa_
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f