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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四、术前预测与评估4.1数据收集与整理4.2大模型预测模型的构建4.3预测内容与指标4.4案例分析:术前预测实例展示五、术中方案制定
- 告别手抖烦恼,重拾生活稳 “态”
2503_90680515
生活
手抖,看似微小的症状,却可能极大地扰乱生活节奏。轻微颤抖让日常小事变得艰难,拿不稳杯子、握不好笔,严重时甚至影响工作、社交,自信心也随之受挫。想要摆脱手抖困扰,先得了解背后原因。引发手抖的因素多样。生理性手抖在情绪激动、过度劳累、大量饮酒后常出现,一般幅度小、速度快,诱因消除后多能缓解。病理性手抖则复杂得多,常见于帕金森病、特发性震颤等疾病。帕金森病除手抖外,还有肢体僵硬、动作迟缓等症状;特发性震
- 基于pytorch的神经病网络搭建学习
停走的风
pytorch学习学习pytorch人工智能
1.pycharm中code方法的使用1.1父类重写技巧操作:在需要重写的方法上右键,选择code-->Generate>OverrideMethods。作用:自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs)->None:super().__in
- 八字 十二长生 详解
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十二长生简介编辑十二生旺库是以日干对照年、月、日、时四个地支,而做出其性格,以及运程之论,一般来讲年支命限上属于幼年时期,月支代表青年时期,日支是代表中青年时期,时支代表晚年时期。在这里面最重要是日支,因为日干代表自己,同时一个人的中青年运程,往往可以决定这个人一生的荣辱成败。看年龄阶段可以重点看那个支,一般要综合分析。十二长生即五行的十二种运势:长生、沐浴、冠带、临官、帝旺、衰、病、死、墓、绝、
- python可應用在金融分析的那一個方面,如何部署在linux server上面。
蠟筆小新工程師
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Python在金融分析中應用廣泛,以下是幾個主要方面:###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集,進行清理、轉換和統計運算。-舉例:處理歷史市場數據,分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
- TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了
无人不智能,机器不学习
TensorFlowTensorFlow基本框架python
tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架,如果我们有大量的数据,我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution,允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码,一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口,一旦从Python被调用,其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单,也
- 数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析
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数据挖掘实战合集python人工智能数据挖掘信息可视化数据分析
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- 专栏问答:公共数据库发表能发表国际学术期刊吗?能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗?以NHANES数据库为例
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随着大数据和人工智能的迅猛发展,公共数据库在医药研究中的应用日益广泛。无论是基因组学、流行病学,还是药物研发,公共数据库都提供了海量的数据资源,为研究人员节省了大量的时间和成本。然而,许多医药类专业的学生和研究者仍然对公共数据库的学术价值存在疑问:利用公共数据库的数据进行研究,是否可以发表在国际学术期刊上?能否作为本科、硕士或博士毕业论文的主要研究内容?本文将围绕这些问题展开讨论,并结合实际案例分
- Herpotrichone A:神经保护的新星,解锁铁死亡之谜
试剂界的爱马仕
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近日,一项来自中国西北农林科技大学的研究团队揭示了HerpotrichoneA(He-A)这一天然产物在缓解铁死亡(ferroptosis)方面的潜力,为神经保护提供了新的视角。研究背景:神经退行性疾病与铁死亡的纠葛神经退行性疾病,如阿尔茨海默病(AD)和帕金森病(PD),以其进行性的神经元丧失为特征,严重影响了患者的生活质量。这些疾病的发病机制复杂多样,但氧化应激和铁死亡被认为是其中的关键因素。
- 大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理3.2大模型预测术前风险3.3根据预测制定手术方案四、术中风险预测与麻醉方案优化4.1术中实时数据监测与采集4.2大模型动态风险预测4.3基于预测调整麻醉方案五、术后风险预测与护理方案
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- 基于Spring+SpringMVC+hibernate实现的体检中心管理系统
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源码及论文下载:http://www.byamd.xyz/tag/java/摘要随着人们生活水平的不断提高,人们的保健意识随之增强,体检已普遍成为人们保健的重要部分。特殊职业的体检、各种职业病的体检、单位职工的群体体检及个人体检使得医院体检人数急剧增加。然而传统的体检工作效率远远不能满足当下剧增的体检业务。所以,医院急需满足健康体检需要的信息管理系统来提高体检工作效率。本系统包括体检项目管理、预约
- 2025年软件工程/计算机科学与技术专业毕业设计选题推荐
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计算机毕设选题推荐案例课程设计java-ee数据库javamavenspringboot开发语言
基于微信小程序的社区疫情防控系统基于微信小程序的垃圾分类自动识别系统基于微信小程序的外卖点餐平台基于微信小程序的校园二手交易系统基于微信小程序的糖尿病居家健康管理系统基于微信小程序校园快递代领平台基于微信小程序的医院预约挂号系统基于微信小程序民宿预订系统基于微信小程序的校园求职招聘系统基于微信小程序大众的医疗服务系统基于微信小程序校园快递代取系统基于微信小程序的失物招领系统基于微信小程序的家校通系
- 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析(实验室环境)
@@南风
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Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而,虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除,但可以加以处理和监测,以减轻损害。因此,采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张,由5种病
- AI写代码工具赋能前端开发:效率提升与身心健康
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在飞速发展的互联网时代,AI前端开发成为炙手可热的领域。然而,高强度的工作、紧迫的交付时间以及技术日新月异的更新迭代,也给开发者带来了巨大的压力,甚至严重影响着他们的身心健康。长时间伏案工作导致的颈椎病、眼疲劳、精神压力大等问题日益突出。本文将探讨如何利用先进的AI写代码工具提升工作效率,从而有效改善AI前端开发人员的身心健康状况。AI前端开发与身心健康:挑战与应对AI前端开发,特别是涉及到复杂交
- 联邦学习优化驱动医疗诊断新突破
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内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战,传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。联邦学习技术通过构建分布式训练框架,使医疗机构在不共享原始数据的前提下,实现跨域模型的协同优化。这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径,特别是在肿瘤筛查领域,通过迁移学习实现跨病种知识迁移,配合超参数自动调优机制,可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
- 生物可穿戴产品需要采集和监测哪些
番茄老夫子
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健康状态监测生理指标:包括心率、呼吸频率、体温等基础生理参数。例如,通过心率传感器实时监测动物的心跳,正常成年犬的心率在60-120次/分钟,若超出这个范围,可能提示动物存在健康问题,如心脏病、感染等;呼吸频率也是重要指标,犬的正常呼吸频率为10-30次/分钟,呼吸频率异常加快或减慢,可能与呼吸系统疾病、疼痛等有关;体温监测同样关键,猫狗的正常体温一般在37.5℃-39℃之间,体温异常往往是疾病的
- 《机器学习实战》专栏 No12:项目实战—端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测
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《机器学习实战》专栏第12集:项目实战——端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测本集为专栏最后一集,本专栏的特点是短平快,聚焦重点,不长篇大论纠缠于理论,而是在介绍基础理论框架基础上,快速切入实战项目和代码,所有代码都经过实践检验,是读者入门和熟悉上手的上佳知识材料在本集中,我们将通过Kaggle平台的经典糖尿病预测(PimaIndiansDiabetesDataset)数据集,系统回顾完整的
- 植物神经紊乱应补充哪些维生素
小知识来科普
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植物神经紊乱,也被称为自主神经功能紊乱,是一组常由心理社会应激因素引发的症状群。此病可涉及全身多个系统,如心血管系统、呼吸系统、消化系统等,引发诸如体位性低血压、胸闷、胃痛等一系列症状,并可能伴有紧张、焦虑等情绪变化。在治疗植物神经紊乱的过程中,除了心理治疗、药物治疗和物理疗法外,适当补充维生素也能起到缓解症状的辅助作用。维生素B1(硫胺素)维生素B1对于改善植物神经功能紊乱引起的神经系统失调有一
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初中信息技术说课python
(共17张PPT)今年一场突如其来的新冠肺炎不仅使得人人带上了口罩,过了一个不一样的寒假,同时也使得我们以不一样的方式开启我们的学习。同学们你们知道那些人容易得肺炎重症呢?有基础病的身体素质差的身体质量指数(BMI,BodyMassIndex)是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准,主要用于统计分析。肥胖程度的判断不能采用体重的绝对值,它天然与身高有关。因此,BMI通过人体体重和身高两
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1、Coarse-to-fineclassificationfordiabeticretinopathygradingusingconvolutionalneuralnetwork使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变分级进行从粗到细的分类。ArtificialIntelligenceinMedicineVolume108,August2020,101936亮点首次提出了一个分层的从粗到细的糖尿病视网
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渐冻症也称为肌萎缩侧索硬化,是一种常见的运动神经元疾病。可以导致上、下神经元受损,主要表现为肌无力、肌肉萎缩和明显的椎管征。常见的首发症状是一侧或两侧手指动作笨拙无力,随后小手肌萎缩,逐渐延伸至前臂、上臂和肩胛带肌。随着疾病的发展,肌肉无力和萎缩的症状将逐渐扩展到全身躯干和颈部,最终累及面部肌肉和咽部肌肉,延髓麻痹可能发生在晚期。这种疾病的预后不是很好,大多数患者可能在三到五年内因呼吸肌受累而危及
- 基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究(python进行数据处理并完成建模,对品种进行预测)
Life is a joke
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1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物,别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等,是一种名贵中药材,国内主要产地为较低纬度地区如:福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1],被当地人民誉为“药中之王”,福建品种和台湾品种更是其中的上等品种,在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
- 21章8节:绘制三维地形图
DAT|R科学
用R探索医药数据科学r语言r语言-4.2.1地形图三维地形图
三维地形图在医学、流行病学、生态学和城市规划等多个领域中具有重要的应用价值。它不仅能够帮助研究人员更直观地了解地形对疾病传播、环境健康和公共卫生的影响,还能在疾病防控和健康风险评估中提供关键信息。在流行病学研究中,三维地形图能够显示地形起伏与气候条件如何交互作用,影响传染病的传播模式。而在环境健康领域,三维地形图则有助于科学家识别与地理因素相关的健康风险,为公共卫生决策提供数据支持。一、认识三维地
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机器学习:利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库,本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践。通过详尽的步骤和示例代码,本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集,并预测患者是否有可能患有
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金融领域DRGDIP按病种付费
文章目录DRG/DIPDRG:按病种付费,DIP:基于DRG的原理进行的按病种点数付费概念影响DRG/DIPDRG:按病种付费,DIP:基于DRG的原理进行的按病种点数付费概念DRG/DIP,其实指的是医保支付方式,DRG是按病种付费,DIP是基于DRG的原理进行的按病种点数付费简单来说前者是把一个病种所需要的各种诊疗服务一起打包进行付费,后者是对于诊疗中的各个因素比如诊疗项目、床日、病种等因素根
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本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
- DRG/DIP医保结算中的偏差病例
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低倍率病例什么是低倍率?1、《国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)分组与付费技术规范》中规定低倍率病例入组后住院费用一般低于该DRG病组支付标准30%。2、DIP低倍率病例入组后住院费用一般低于该DIP病种次均费用50%。低倍率病例产生的主要原因一是入组错误,即主要诊断选择错误、其他诊断或手术操作错填等,导致错误入组;二是治疗不充分,即患者由于病情过重出现死亡或者自身意愿提前自动出院,整
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之40 总纲领和整体设计 之2 三种簿册(账簿/电话簿/户口簿)
一水鉴天
人工语言软件智能智能制造人工智能
本文要点前面给出的是项目式开发的项目“口号”,有点像包治百病的“万金油”。但在原型(原型式开发的一个原型口号)上分别有三个口号--注意:它们的表达和项目口号完全不同。逻辑上:所有模型model都是错的,但某些模型是有用的。数学上:所有程序prcedure严格来讲都是不精确的,但是有些程序非常接近用户的预期;语言上:所有表达expression都是含糊的,但任何语言都具有巨大的表达力。现在剩下的就是
- OpenDRG/DRG_Datas 项目使用教程
咎宁准Karena
OpenDRG/DRG_Datas项目使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DRG_Datas1.项目目录结构及介绍DRG_Datas/├──ICD/│├──ICD诊断、手术操作编码.csv│├──基础数据.csv│├──版本对照关系.csv│└──手术操作类别属性.csv├──Payment/│├──各地DRG病组清单.csv│└──医保支付标准.
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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spring 4.1
目录
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Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
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
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
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sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
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WHEN '2' THEN '女'
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--Case搜索函数
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WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
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yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后