- 第35周—————糖尿病预测模型优化探索
目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备,如果有GPU则使用,没有则使用cpudevice=
- 看无锡布里渊技术如何为皮带机 “治未病”,降本增效创奇迹
无锡布里渊
分布式光纤测温线性感温火灾监测线型感温火灾探测器温度监测安全预警皮带机煤矿皮带机
在现代工业生产体系中,皮带输送机作为物料连续输送的核心设备,基于摩擦传动原理,凭借其高输送能力、长距离输送特性以及可连续化作业的优势,广泛应用于矿山开采、港口物流、电力能源、化工制造等多个行业领域。其运行的稳定性、可靠性直接关乎整个生产工艺流程的连贯性与高效性。然而,传统皮带输送机在长期高强度运行过程中,常受诸多复杂工况因素影响,诸如皮带在运转过程中出现横向偏移的皮带跑偏现象,因机械应力集中、材料
- 4篇2章5节:ANOVA 功效的单次精确模拟与可视化全解析
MD分析
用R探索医药数据科学r语言-4.2.1r语言功效曲线单次精确模拟分析
在医学研究尤其是糖尿病等干预性试验中,精准的实验设计与功效分析是确保研究价值的关键。R语言为重复测量方差分析(ANOVA)提供了强大工具,从实验设计构建、单次精确模拟分析,到功效曲线可视化,覆盖研究全流程。本文结合糖尿病胰岛素治疗试验案例,深度拆解函数的应用逻辑,手把手教你用数据驱动实验设计,让“样本量规划”“效应检测能力”从抽象概念变为可操作、可视化的研究支撑。一、相关函数的介绍在医学研究中,实
- 人体坐姿检测系统开发实战(YOLOv8+PyTorch+可视化)
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统,结合目标检测与姿态估计技术,实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时,不良坐姿会导致:-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态,对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案,我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
- Python训练营打卡Day8(2025.4.27)
2301_80505456
python算法开发语言
知识点见示例代码字典的简单介绍标签编码连续特征的处理:归一化和标准化至此,常见的预处理方式都说完了作业:对心脏病数据集的特征用上述知识完成,一次性用所有的处理方式完成预处理,尝试手动完成,多敲几遍代码。由于所给数据集已是处理过的数据集,以下将按所给数据集的处理情况对连续特征进行归一化和标准化。首先观察数据,需处理数据共有5列,分别是:age,trestbps,chol,thalach,oldpea
- GraphRAG革命性突破!美国Cedars-Sinai医疗中心揭秘:知识增强大模型如何重塑阿尔茨海默病基因研究与治疗?
DeepSeek-大模型系统教程
人工智能大模型chatgpt语言模型ai大模型学习大模型教程
摘要:随着阿尔茨海默病患者人数不断攀升,Cedars-Sinai医学中心通过知识图谱和AI技术,打造了AlzKB阿尔茨海默病知识库,用以推动新型病因和药物的发现。本文详解这些前沿工具如何结合,赋能专业人士实现高效科研转化,为认知障碍领域带来突破正文据估计,690万65岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病。如果没有重大的医学突破,预计到2060年,美国这一数字将上升到1380万,到2050年全球将上升到
- 基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告
LCG元
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1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四、术前大模型预测4.1预测指标与数据收集4.2模型训练与验证4.3预测结果分析与临床意义五、基于预测的手术方案制定5.1手术方式选择依据5
- 学习记录:DAY35
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每日学习记录学习
前言自从得了精神病,整个人精神多了!日程今天也早起了,美中不足的是昨天没怎么睡。本来很气很暴躁的,学了一会释怀了,反正这种状态也不是不能学,多来几天就习惯了。--------7.2--------偷懒了,这两天几乎就没干什么事情学习内容省流:redis入门HttpClient微信小程序缓存机制1.redis入门基于内存储存的数据库redis.net.cn0)安装window版本:Releases·
- 基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告
LCG元
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研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于地中海贫血预测的优势四、术前风险预测与手术方案制定4.1术前风险因素分析4.2大模型预测模型构建与验证4.3根据预测制定个性化手术方案五、
- 高通量多因子检测赋能胰腺癌生物标志物发现与临床转化
LabEx
Luminex液相芯片胰腺癌多因子检测斑蝥素乐备实labex科研服务
研究背景:胰腺癌作为恶性程度极高的消化系统肿瘤,其死亡率与发病率近乎持平的临床特征始终是医学领域的重大挑战。与多数癌症生存率稳步提升的趋势不同,胰腺癌的诊疗进展长期滞后——超过50%的患者确诊时已处于疾病晚期,对传统放化疗方案呈现显著耐药性。据美国2017年流行病学数据显示,胰腺癌患者5年相对生存率仅8%,尽管男性患者生存率呈现年均0.3%的微弱提升,但整体预后仍处于恶性肿瘤谱系的最底端,临床对创
- 流量的代价:当“带货神话”撞上法律利剑
数据与人工智能律师
人工智能云计算区块链网络算法
首席数据官高鹏律师数字经济团队创作AI辅助一、数据洪流中的“信任坍塌”在数字经济的浪潮中,一场场直播带货的狂欢正在重塑商业生态。屏幕前的KOL们,用话术编织出商品的“完美图景”,观众在“限时折扣”“独家首发”的鼓点中按下订单键。然而,当流量红利与法律底线形成对冲,一场关于信任的博弈悄然展开。某平台头部主播曾宣称某保健品可“逆转糖尿病”,结果产品成分仅为普通压片糖果;另一直播间用“癌症克星”“三天见
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
Python训练营机器学习人工智能
知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
?Agony
lstm人工智能rnn
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- AI助力基因遗传疾病检测:现状与未来
t0_54program
大数据与人工智能人工智能个人开发
在现代医学领域,与基因紊乱相关疾病的早期检测至关重要。像肺癌,早期诊断的患者5年生存率可达57%,而四期癌症患者生存率仅3%。阿尔茨海默病的早期检测,能让患者改变生活方式、参与临床试验并提前治疗脑部退化症状,有效延长生命。尽管基因检测对评估晚发性阿尔茨海默病的可能性有帮助,对早发性阿尔茨海默病也有指示作用,但其检测技术仍有待完善。目前,仅基于生物学研究的疾病检测技术多样,虽对特定病例精确,但通常需
- 构建医学文献智能助手:基于 LangChain 的专业领域 RAG 系统实践
前言在当今医疗科技快速发展的时代,每天都有数以千计的医学研究成果在全球范围内发表。从临床试验报告到基础研究论文,从流行病学调查到药物研发数据,这些专业文献承载着推动医学进步的重要知识。然而,面对如此海量且专业性极强的文献资料,医疗从业者往往感到力不从心。如何在有限的时间内,准确把握文献核心价值,并将其转化为临床实践的指导?这个问题一直困扰着整个医疗行业。1.项目背景与业务价值1.1医学文献阅读的困
- 2、喉癌患者的肿瘤委员会决策
water
贝叶斯网络助力临床决策支持系统喉癌肿瘤委员会多学科治疗
喉癌患者的肿瘤委员会决策1.喉癌概述喉癌是一种起源于喉部组织的恶性肿瘤,主要影响喉部的黏膜和结构。根据最新统计,全球每年约有157,000例喉癌病例,而在德国,每年新增约3,600例,约占所有头颈癌病例的25%-30%。尽管喉癌的五年生存率约为47%,但近年来,随着早期诊断和综合治疗的进步,生存率有所提高。此外,随着生存率的提升,患者的生活质量和功能恢复也成为关注的重点。1.1流行病学喉癌在全球范
- Python学习Day10
m0_64472246
python打卡学习python
学习来源:@浙大疏锦行知识点:数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估importpandasaspdfile_path="heart.csv"data=pd.read_csv(file_path)data.info()data.isnull().sum()#划分训练集和测试机fromsklearn.model_selectionim
- 从0开始学习R语言--Day31--概率图模型
Chef_Chen
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在探究变量之间的相关性时,由于并不是每次分析数据时所用的样本集都能囊括所有的情况,所以单纯从样本集去下判断会有武断的嫌疑;同样的,我们有时候也想要在数据样本不够全面时就能对结果有个大概的了解。例如医生在给患者做诊断时,有些检查需要耗费的时间很久,但仅仅凭借一些其他的症状,他就可以对病人患某种病有个大概的猜想,从而先做出一些措施来降低风险,毕竟等到疾病真正发生时可能会来不及。概率图模型便是能够同时进
- C# TCP心跳机制:让客户端拥有“不死之身”,网络波动?不存在的!
墨夶
C#学习资料网络c#tcp/ip
1.TCP连接的“心脏病”与心跳的救赎监控面板上的“连接断开”提示,突然发现游戏服务器的玩家都在“消失”——原来TCP连接在深夜的网络波动中“猝死”了!2.从“心跳骤停”到“永不掉线”的重生之路2.1原理篇:心跳机制的“三重防护”核心概念:心跳包:客户端定时发送的“我还在”信号(如{"type":"heartbeat"})超时检测:如果超过HeartbeatTimeout秒未收到心跳响应,触发断开
- day53python打卡
qq_58459892
py打开学习pytorch人工智能算法深度学习python
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。一、G
- 大模型在胃十二指肠溃疡预测及治疗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算法
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研究目的与方法二、胃十二指肠溃疡概述2.1疾病定义与分类2.2流行病学特征2.3病因与发病机制2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本概念与架构3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胃十二指肠溃疡预测的可行性分析四、大模型预测胃十二指肠溃疡的方法与模型构建4.1数据收集与预处理4.2模型选择与训练4.3模型评估指标
- [攻略本] 塞尔达系列攻略本/设定集PDF格式7.5GB
音乐节门票
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塞尔达系列的一些设定集和攻略设定_海拉尔大陆神之传说历史年代记.pdf设定_徳間書店TheLegendofZeldaArtworkCollection3.pdf设定_小学館TheLegendofZelda25thAnniversaryHyruleHistoriaArtBook.pdf设定_DarkHorse-TheLegendofZeldaHyruleHistory.pdf设定_DarkHorse
- 【透视国家的三维棱镜:技术、制度与文化的解构与重构】
透视国家的三维棱镜:技术、制度与文化的解构与重构一、技术层:文明的物质显影剂技术作为生存密码青铜器冶炼技术将部落联盟升级为商周王朝,蒸汽机将农耕文明扭转为工业文明,半导体技术正在重塑21世纪权力版图。技术是文明存续的硬通货,其迭代速度直接决定国家在时空坐标系中的位置。量化指标:研发投入占GDP比重、专利数量、高精尖产业占比隐性成本:技术依赖症(如荷兰病)、创造性破坏带来的社会撕裂技术悖论的双刃性核
- python打卡day53@浙大疏锦行
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知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。一、数
- 打卡Day53
月宝好q
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知识点:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps:如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数
- DAY 53 对抗生成网络
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知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。imp
- 推荐标注数据标注
万能小贤哥
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数据标注一、病害类型角度(精准分类)如果要区分具体病害,先判断病斑特征:若病斑是柑橘溃疡病(病斑通常呈火山口状开裂,初期黄色晕圈),标签可设为citrus_canker。若像是柑橘炭疽病(病斑多为圆形、褐色至黑色),标签设为citrus_melanose。二、简易分类角度(快速区分)要是先做简单的“病害/健康”二分类,标签设为diseased_citrus(代表带病柑橘),后续再细化也可。三、结合
- 软件许可成本控制策略:解码企业降本增效的“数字杠杆”
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网络机器学习开发语言大数据汽车
在苏州工业园区某精密制造企业的数字化转型研讨会上,CFO王总展示的一组数据引发深思:过去三年间,企业CAD/CAM软件许可采购成本年均增长28%,而设计部门实际使用率却始终徘徊在62%。这个看似矛盾的数字,折射出中国企业在软件资产管理中普遍面临的“成本困局”。当全球软件市场以每年12%的速度扩张,如何破解“买多浪费、买少误事”的魔咒,成为决策者必须破解的时代命题。诊断:软件成本失控的“三大病灶”病
- python打卡day31
今日的示例代码包含2个部分1.notebook文件夹内的ipynb文件,介绍下今天的思路2.项目文件夹中其他部分:拆分后的信贷项目,学习下如何拆分的,未来你看到的很多大项目都是类似的拆分方法知识点回顾1.规范的文件命名2.规范的文件夹管理3.机器学习项目的拆分4.编码格式和类型注解作业:尝试针对之前的心脏病项目ipynb,将他按照今天的示例项目整理成规范的形式,思考下哪些部分可以未来复用。@疏锦行
- Python打卡第53天
猛犸MAMMOTH
Python打卡60天python深度学习开发语言
@浙大疏锦行作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromskle
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR