- 智慧医疗伙伴:AI助手与医疗知识库的协同创新
LJ_Kindi
人工智能
在数字化转型的大潮中,医疗行业正以前所未有的速度探索提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、加速医学研究的途径。AI助手与医疗知识库的协同创新,作为这一探索过程中的关键驱动力,正逐步成为未来医疗环境中不可或缺的智能伙伴。本文将深入探讨AI助手与医疗知识库在未来医疗环境中的协同创新趋势,特别是在临床决策支持、医学研究激发、疾病风险预警等方面的应用前景。一、临床决策支持:从海量数据到精准医疗在信息爆炸的时
- 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
FL1623863129
深度学习YOLO
【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
- PyRadiomics 安装与使用教程
符凡言Elvis
PyRadiomics安装与使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyradiomics1.项目目录结构及介绍PyRadiomics是一个用于从医学图像中提取放射组学特征的开源Python库。其基本的目录结构如下:pyradiomics/├──docs/#文档相关材料│├──_build/#构建后的文档│└──source/#源代码文档├──exam
- 吲哚菁绿标记牛血清白蛋白|ICG-BSA
星贝爱科
吲哚菁绿标记牛血清白蛋白ICG-BSA
吲哚菁绿标记牛血清白蛋白(ICG-BSA)是一种将吲哚菁绿(ICG)与牛血清白蛋白(BSA)结合形成的复合物,具有以下特点和应用:特点高荧光亮度:ICG具有较高的荧光亮度,使得ICG-BSA在荧光成像和检测中具有较高的信噪比和灵敏度。良好的生物相容性:ICG-BSA在生物体内具有良好的生物相容性,对细胞和组织无毒副作用,适用于生物医学研究和生物技术应用。稳定性好:ICG-BSA复合物在水溶液中稳定
- UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex
chenjj4003
游戏开发2深度学习计算机视觉人工智能性能优化游戏前端javascript
UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型,由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割,但因其高效性和准确性,迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 从中医到代码:用Java揭开《皇帝内经》的神秘面纱
guzhoumingyue
javajava
《皇帝内经》是一部古代中国医学经典,主要涵盖了中医的理论和实践,而Java编程则是一种现代的编程语言,两者在本质上属于不同的领域。不过,我们可以从几个方面来探讨它们之间的关联:1.知识体系系统性:无论是《皇帝内经》还是Java编程,都有自己的知识体系。《皇帝内经》讲述的是中医学的基本理论、诊断方法及治疗原则;而Java编程则涉及面向对象编程、数据结构、算法等基础知识。2.学习与实践实践性:学习《皇
- ChatGPT版本差异分析大全
爱吃青菜的大力水手
chatgpt人工智能
1.核心功能差异多模态支持:GPT-4o支持文本、图像和音频的多模态输入与处理,适合需要结合多种媒体形式的任务(如设计、多媒体内容生成)。o1系列(o1-preview/o1-mini)仅支持纯文本处理,但专注于深度推理和分析。GPT-3.5是早期版本,仅支持文本,且性能和上下文理解能力较弱。2.推理与准确性o1系列在复杂推理任务中表现卓越:通过CoT(链式推理)技术分解复杂问题,在医学临床案例测
- 未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?
向贤
人工智能人工智能
未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?在人工智能技术快速迭代的背景下,未来十年内,以下六大类行业因其对人类独特能力的依赖,将展现出强大的抗替代性,并成为具有长期发展潜力的领域:一、医疗健康行业:生命科学与人文关怀的交织复杂决策与不确定性应对医学诊断需要结合患者个体差异、病史和社会背景进行综合判断,AI虽能辅助影像识别和数据分析,但面对突发并发症或罕见病例时,医生的临床
- 点云配准(点云拼接)论文综述
点云SLAM
点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- 【PyTorch 实战2:UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现(详细代码实现)
xiaoh_7
pytorch网络图像处理计算机视觉
UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net,自2015年诞生以来,便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体,U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构,不仅在医学图像分析中大放异彩,更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构,其特点在于其U型结构,包括一个收缩路径
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- 虚拟现实医疗:技术创新与应用前景
给生活加糖!
热门知识vr
虚拟现实(VirtualReality,VR)医疗是近年来随着虚拟现实技术的快速发展而崛起的一个新兴领域,它结合了计算机图形学、传感技术、互动技术与医学的深度融合,通过模拟真实的三维虚拟环境,让医生、患者、医务人员能够在安全、可控的虚拟世界中进行操作、治疗与学习。虚拟现实医疗技术不仅推动了医学教育的革新,还为治疗、康复、心理治疗、手术模拟等方面开辟了新的道路。本文将全面分析虚拟现实医疗的概念、应用
- 工业机器视觉(一)
头疼的程序员
机器视觉经验分享
文章目录前言机器视觉的定义人与机器的视觉系统机器视觉系统与人的视觉的对比机器视觉技术发展机器视觉与计算机视觉机器视觉的应用工业检测中的应用医学诊断中的应用机器视觉系统工业机器视觉系统的组成关键组成部分工业机器视觉系统开发过程前言最后编辑时间为2024-06-12,阅读本文前请注意最后编辑时间,文章内容可能与目前最新的技术发展情况相去甚远。欢迎各位评论与私信,指出错误或是进行交流等。机器视觉的定义通
- 联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在医疗诊断智能化进程中,数据隐私保护与模型效能提升的双重需求催生出技术创新范式。联邦学习框架通过分布式模型训练机制,有效破解医疗机构间的数据壁垒,使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。与此同时,边缘计算节点部署将模型推理能力延伸至诊疗终端,CT影像实时分析响应时间缩短62%,显著提升急诊场景下的决策效率。建议医疗机构在部署联邦学习系统时,优先采用差分隐私与同态
- 联邦学习优化驱动医疗诊断新突破
智能计算研究中心
其他
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
- SAM应用:医学图像和视频中的任何内容分割中的基准测试与部署
烧技湾
AI&ComputerVisionSAMMED2SAN医学图像分割分割一切
医学图像和视频中的任何内容分割:基准测试与部署目录摘要:一、引言1.1SAM2在医学图像和视频中的应用二.结果2.1数据集和评估协议2.2二维图像分割的评估结果三讨论四局限性和未来的工作五、方法5.1数据来源和预处理5.2微调协议5.3评估指标总结关键字:SAM、分割一切基础模型、医学图像、视频、多模态最近医学分割模型发展迅速,基于SAM的医学图像处理得到了进一步的发展。为了追踪医学图像处理的最新
- simpleITK - Registration - SimpleITKv4配准 配准改进
努力减肥的小胖子5
图像配准simpleITKregistration
文章目录通过配准改进配准:手动定位自动定位半自动定位加载数据手动地标定位配准(手动地标定位)家庭作业:半自动地标定位配准(半自动地标定位)回答以下问题:通过配准改进配准:此笔记故意缺少代码,这是使用SimpleITK的家庭作业作业的示例。医学图像中解剖地标或基准标记的定位是一项常见任务,既用于初始化两幅图像之间基于强度的配准,也用于计算机辅助干预中图像空间和物理空间之间的配准。在此笔记本中,我们的
- 解锁机器学习核心算法 | 线性回归:机器学习的基石
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习线性回归人工智能深度学习aipython
在机器学习的众多算法中,线性回归宛如一块基石,看似质朴无华,却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一,其原理与应用广泛渗透于各个领域。无论是预测房价走势、剖析股票市场波动,还是钻研生物医学数据、优化工业生产流程,线性回归皆能大显身手。本质上,线性回归是一种用于构建变量间线性关系的统计模型。它试图寻觅一条最佳拟合直线(或超平面),以使预测值与实际观测值之间的误差降
- 6.日常英语笔记
yan_baby_liu
外资英语笔记
It’sapitythatmyEnglishhasn’timprovedmuch,andI’mnotabletochatwithyoufreely.lung肺pulmonary医学中的肺部相关的pulmonarydisease肺部疾病pneumonia肺炎pulmonaryinflammation肺炎stickonthewall贴到墙上pasteonthewallfaintwhendrawingb
- 第八章 医学图像的配准和融合
数据分析能量站
图像处理图像
第八章医学图像的配准和融合一概述根据医学图像所提供的信息可将图像分为两类:解剖结构图像和功能图像。这两类图像各有优缺点:解剖图像以较高的分辨率提供脏器的解剖形态信息,但无法反映脏器的功能情况;功能图像的分辨率较差,但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像不能替代的。二医学图像配准与融合的关系图像配准是图像融合的先决条件,必须是先进行配准变换,才能实现准确的融合。三医学图像配准和融合在临床中的应用对使用
- 图像信息的配准和融合
数据分析能量站
图像处理class
第八章医学图像的配准和融合一概述根据医学图像所提供的信息可将图像分为两类:解剖结构图像和功能图像。这两类图像各有优缺点:解剖图像以较高的分辨率提供脏器的解剖形态信息,但无法反映脏器的功能情况;功能图像的分辨率较差,但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像不能替代的。二医学图像配准与融合的关系图像配准是图像融合的先决条件,必须是先进行配准变换,才能实现准确的融合。三医学图像配准和融合在临床中的应用对使用
- 边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化
智能计算研究中心
其他
内容概要随着医疗影像数据规模的指数级增长与多模态成像技术的普及,传统集中式特征工程方法面临数据孤岛、隐私泄露及计算效率等多重挑战。本研究针对医疗影像分析场景中跨机构数据共享的复杂性,提出基于边缘计算与联邦学习的协同优化框架,通过分布式特征工程重构医学图像的解析范式。该框架以卷积神经网络为核心,结合多阶段数据预处理流程(包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理),实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型
- Python进行简单医学影像分析的示例
go5463158465
python深度学习算法python开发语言
以下是一个使用Python进行简单医学影像分析的示例,这里我们以常见的DICOM格式医学影像为例,使用pydicom库读取DICOM文件,使用matplotlib进行影像显示,使用scikit-image进行简单的影像处理。需求复现讲解1.安装必要的库在进行医学影像分析之前,需要安装几个必要的Python库:pydicom:用于读取和处理DICOM格式的医学影像文件。matplotlib:用于显示
- ◼️孕期饮食红黑榜|这3类“健康“蔬菜竟是胎儿刺客!营养师紧急预警[特殊字符]
baolutaiqi
安全生活美食
作为服务过1000+孕产家庭的注册营养师,今天必须揭开这些披着「营养外衣」的高危食物!附《2025中国孕期膳食安全白皮书》替代方案+三甲医院检测报告↓争议蔬菜TOP3深度拆解(附科学替代公式)1️⃣黑木耳——双重陷阱杀手营养悖论:含铁量≈猪肝70%却成细菌培养皿⚠️实验室数据:浸泡超4小时米酵菌酸激增1200倍(国家食品安全中心2025)❗️致命点:凝血功能障碍孕妇误食致出血率↑23%(《围产医学
- 【matlab】采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布
鱼弦
人工智能时代matlab开发语言
采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布介绍傅立叶变换空间载波法是一种从强度分布恢复相位分布的技术,广泛应用于光学测量、干涉测量、表面形貌测量等领域。该方法通过分析空间上呈正弦分布的光强信息,利用傅立叶变换提取相位信息,从而恢复波面的相位分布。应用使用场景光学测量:用于测量光学元件的表面形貌和波前误差。干涉测量:用于干涉仪中的相位恢复和表面形貌测量。生物医学成像:用于相位对比显微镜中的相位恢
- 【深度学习】Unet的基础介绍
牧歌悠悠
深度学习人工智能算法深度学习人工智能U-net
U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型,特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图:Unet论文原文为什么叫U-Net?U-Net的结构像字母“U”,所以得名。它的结构由两个主要部分组成:下采样(编码器):图像逐渐被缩小并且提取特征。上采样(解码器):逐渐恢复图像的尺寸,并通过“跳跃连接”将高分辨率的特征与低分辨率的特征结合,以保持细节。网络结构U-Net通常包括以下几部分:(1)下采样(
- 图像检测分析难题?三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案!
资讯分享周
YOLO目标检测人工智能
在当今的检验检测认证行业,利用图像检测技术分析样本的相关指标已经成为众多检验检测领域的重要需求。无论是医学影像诊断、材料科学、食品检测还是质量控制,都依赖于精确的图像分析来提高检测的效率和准确性。然而,传统的图像处理方法面临着诸多挑战,如庞大的数据量、复杂的特征提取、漫长的模型训练周期以及复杂的公式计算等。这些问题不仅限制了检测的效率,还对结果的准确性产生了负面影响。一、实际业务操作中的工作难点1
- 计算机信息检索在医学中的应用,探索医学文献检索在医学期刊编辑中的重要性及应用...
黄恒乐
计算机信息检索在医学中的应用
医学文献检索论文独家整理10篇之第三篇:探索医学文献检索在医学期刊编辑中的重要性及应用摘要:经济的发展推动了社会进步,计算机技术的出现和发展使人们对医疗、科技、政治等各个领域有了更加全面的认识和了解。要想快速有效地搜索出所需信息,就需要依赖计算机网络。网络使获取信息的速度得以提高,为了方便人们对信息资源的获取,就逐渐发展出了文献信息检索功能,这个功能大大提高了查找的效率,尤其是对一些专业性较强的学
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul