- 中药细粒度图像分类
小lo想吃棒棒糖
分类数据挖掘人工智能
在细粒度图像分类(FGVC)领域,BilinearCNN(BCNN)模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。该模型通过双线性池化操作将两个不同CNN提取的特征进行外积运算,从而获得更加丰富的特征表示,这对于区分外观相似但属于不同子类别的物体尤其有效。然而,BCNN通常计算成本较高,限制了其在移动设备或资源受限环境下的应用。为了实现轻量化并保持高精度的细粒度分类,可以考虑将MobileN
- 边缘人工智能与医疗AI融合发展路径:技术融合与应用前景(上)
Allen_Lyb
数智化医院2025人工智能健康医疗算法
引言人工智能技术正以前所未有的速度改变着医疗保健领域,从辅助诊断到个性化治疗,AI应用的广度和深度不断拓展。在这一浪潮中,边缘人工智能(EdgeAI)作为一种新兴技术范式,正成为推动医疗AI创新的关键力量。边缘AI区别于传统的云计算模式,它将数据处理和AI模型部署在数据源头附近,实现快速响应和隐私保护。这种特性使其在医疗保健领域具有独特优势,特别是在实时监测、紧急响应和患者隐私保护等方面。边缘AI
- 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
- 第一部分:医疗器械行业与产品经理角色基石01
winter_医疗器械_2012
医疗器械硬件产品经理实战手册产品经理大数据
第1章:医疗器械行业全景图1.1定义与分类医疗器械的定义与分类是行业监管的基石,直接影响产品注册路径、监管强度及市场策略。以下结合中国(NMPA)、美国(FDA)、欧盟(MDR/IVDR)三大体系系统解析:一、医疗器械定义核心标准:用于预防、诊断、治疗、缓解人类疾病/损伤,或控制生理结构/功能的仪器、设备、材料等,不依赖药理学/免疫学代谢实现主要作用(区别于药品)。典型产品示例:诊断类:血糖仪、M
- 人工智能在医疗领域的应用:技术革新与未来展望
人工智能(AI)技术正在重塑医疗行业的面貌。从辅助诊断到药物研发,从健康管理到手术机器人,AI的广泛应用不仅提升了医疗效率,还为精准医疗和个性化治疗提供了新可能。根据2025年多份研究报告及政策文件,全球AI医疗市场正以39.4%的年复合增长率高速扩张,预计到2025年,中国市场规模将达349亿元,全球规模则可能突破千亿美元18。本文将从应用场景、技术驱动、挑战与政策支持等维度,探讨AI在医疗领域
- 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
- 稀土材料在生物医药的应用
DeepCeLa
稀土科技生活稀土氧化物
稀土元素曾被视为工业催化剂和电子元件的“专属材料”,但近年其在生物医药领域的突破性应用,正颠覆这一认知。凭借独特的光、磁、催化性能,稀土纳米材料正成为疾病诊断、靶向治疗和再生医学的“多面手”。稀土氧化物、氯化物、氟化物、磷酸盐等系列化合物,可满足疾病诊断、靶向治疗、抗菌抗病毒、组织修复等多样化需求,为现代医疗提供高纯度、功能化的核心材料支持。这些稀土材料在生物医药中有哪些具体应用呢?稀土氧化物(如
- 基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现
神经网络15044
MATLAB专栏神经网络深度学习神经网络人工智能深度学习机器学习
基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种致命的神经退行性疾病,目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高,而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络(GNN)的ALS候选药物预测模型,通过整合分子图结构信息和生物活性数据,实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。二、系统架构设计
- 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
- 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、
- 基于python的药品后台销售管理系统
sudo-ikun
pythondjangojavascriptmysql
摘要人类生活的水平不断提高是因为依靠着不断发展变革的信息化科技,从头到尾没有一件事情是可以脱离现代化的发展。科技改变了生活,同时也造就了多种多样的生活方式,有了“美团”我们可以足不出户吃便天下美食;有了“京东”我们可以享受到各种各样电子科技产品第一时间带来的快感;有了“淘宝”每逢四季我们可以第一时间感受到潮流的服装,这些都是科技的力量,也是科技给我们的生活带来的一种方式。中药销售一直是我们社会大家
- 机器学习-- 聚类
SunsPlanter
机器学习机器学习聚类人工智能
什么是聚类?Clustering可以简单地说,对有标注的数据分类,就是逻辑回归(属于有监督分类),对无标注的数据分类,就是聚类(属于无监督分类)聚类是一种无监督学习技术,其目标是根据样本之间的相似性将未标记的数据分组。比如,在一个假设的患者研究中,研究人员正在评估一项新的治疗方案。在试验期间,患者每周会报告自身症状的频率以及严重程度。研究人员可以使用聚类分析将对治疗反应相似的患者归为同一类。图1展
- Zabbix和Prometheus的区别
运维小贺
zabbixprometheus运维
Zabbix监控平台监控概念对服务的管理,不能仅限于可用性。还需要服务可以安全、稳定、高效地运行。监控的目的:早发现、早治疗。被监控的资源类型:公开数据:对外开放的,不需要认证即可获取的数据私有数据:对外不开放,需要认证、权限才能获得的数据Zabbix是什么?Zabbix是个适用于监控硬件服务器的一款开源的分布式监控方案实施监控的几个方面:数据采集:使用agent(可安装软件的系统上)、SNMP(
- 告别固定密钥!在单一账户下用 Cognito 实现 AWS CLI 的 MFA 单点登录
运维开发王义杰
aws信息安全系统运维aws云计算运维安全架构
大家好,很多朋友,特别是通过合作伙伴或服务商使用AWS的同学,可能会发现自己的IAMIdentityCenter功能受限,无法像在组织管理账户里那样轻松配置CLI的SSO(awsconfiguresso)。那么,我们就要放弃治疗,退回使用古老的、不安全的静态IAM用户密钥吗?绝对不行!今天,我就教大家如何利用AWSCognito,在自己的单一账户内,从零开始打造一个支持MFA的CLI登录门户,彻底
- 互联网医院信息系统(HIS系统)如何解决远程诊疗的问题?
嘉讯科技HIS系统
科技智慧医疗人工智能网络数据库
在数字化浪潮的推动下,互联网医学正以其独特的优势逐步改变着传统的医疗模式。特别是在远程诊断和治疗领域,互联网医学显示出巨大的潜力和价值。然而,远程诊断和治疗也面临着许多挑战,例如医生和患者之间沟通不畅、隐私和安全问题以及诊断准确性有限。本文将深入探讨互联网医学如何解决远程诊疗的这些问题,以期为远程医疗的健康发展提供思路和建议。一、在远程诊疗中,医患沟通是提高医患沟通有效性的核心环节。然而,由于无法
- dsdrthg
oygh
python
"这段时间去上厕所本来想小便的可是每次都会拉大便""这可能是因为你的饮食习惯或者消化系统的问题导致的。建议你试着调整一下饮食,增加膳食纤维的摄入量,多喝水,避免过度依赖泻药。同时,如果问题持续存在,建议去医院检查一下,排除肠道疾病等可能性。""医生呀!我刚被查出得了白癜风,不知道初期治疗需要多少钱?""白癜风的治疗费用因个体差异和治疗方案的不同而有所差异。初期治疗主要以口服药物和外用药物为主,费用
- 临床试验评价指标解析
qq_34062333
临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- 使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
目录1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状:心力衰竭(HF)全球患者超千万,中国25岁以上人群患病率1.1%;传统诊疗漏诊率高,预
- 中乌医学交流新篇:乌克兰专家探访北京积水潭医院,共研心磁图技术创新
MilieStone
技术创新生活科技
2025年5月13日,乌克兰资深麻醉科专家莎莱博士到访北京积水潭医院新龙泽院区及回龙观院区,开展为期两天的学术交流活动。访问期间,莎莱博士与医院心内科主任刘巍教授团队深入探讨心血管疾病诊疗技术,并就心磁图仪(MCG)的临床应用成果展开深度交流。莎莱博士先后参观了医院各科门诊及介入治疗中心。受刘巍主任邀请观摩TAVI,并与麻醉科专家就围手术期麻醉管理进行了深入交流。期间,刘巍主任团队现场演示了国产自
- 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
- 基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统,支持图片、视频、摄像头输入,PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度(未熟、半熟、成熟)
QQ67658008
YOLO音视频qt桃子成熟水果成熟度检测系统
基于YOLOv8的桃子成熟度检测系统,支持图片、视频、摄像头输入,PyQt5界面检测。识别并分类桃子的成熟度(未熟、半熟、成熟)文章目录调用示例加载预训练模型开始训练加载训练好的模型在验证集上评估加载训练好的模型文字及代码仅供参考。桃子成熟度分类检测数据集,主要用于桃子成熟度分类检测应用任务数据背景:模拟实际田间条件,涵盖多种可能影响桃子检测准确性的因素,如变化的自然光照强度、多果粘连现象以及由枝
- 大模型在坏疽及穿孔性阑尾炎预测与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机器学习深度学习
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、大模型技术概述2.1大模型原理与架构2.2医学领域相关应用案例三、坏疽及穿孔性阑尾炎的术前预测3.1危险因素分析3.2大模型预测模型构建3.3预测结果与临床评估四、基于预测的手术方案制定4.1手术方式选择依据4.2手术步骤与关键要点4.3案例分析五、麻醉方案确定5.1麻醉方式选择5.2麻醉药物使用5.3麻醉过程监测与管理六、术中情况监测与处
- 肿瘤靶向治疗中NCCN指南与临床试验入组标准的自动匹配系统(匹配精度98.7%)
百态老人
人工智能
一、核心概念解析NCCN指南的权威性与结构定位:NCCN指南是全球肿瘤诊疗的“金标准”,覆盖97%的美国癌症患者管理决策,基于证据等级(1/2A/2B/3类)和专家共识制定,每年至少更新一次。核心内容:按癌种分类(如非小细胞肺癌、乳腺癌)的靶向治疗路径,明确生物标志物检测要求(如EGFR、ALK突变)。治疗推荐分级:Category1(高级别证据)和2A(专家共识)推荐纳入NCCN纲要,直接影响医
- 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
- 致癌分子的失控狂飙:EGFR 信号通路如何驱动肿瘤生长,又如何成为精准治疗靶标?
斯达特生物
经验分享
在细胞构成的精密王国里,每个分子都遵循着既定的规则运行。然而,当表皮生长因子受体(EGFR)这一关键分子因某种原因失控,过量表达并持续激活时,一场导致细胞疯狂增殖的“叛乱”便悄然启动。作为肿瘤发生发展的核心驱动者,EGFR通路的异常激活不仅揭开了癌细胞恶性转化的序幕,更成为现代肿瘤精准治疗的重要突破口。一、肿瘤基因的双重面孔:原癌基因如何沦为“叛变者”肿瘤的发生源于基因世界的失衡,其中原癌基因与抑
- NCCN Guidelines Navigator:数智化工具引领肿瘤精准治疗新纪元
Allen_Lyb
行业智库分析与报告服务器数据库运维健康医疗机器学习
在肿瘤学领域,精准医疗与个体化治疗已成为提高患者生存率和生活质量的关键推动力。面对日益复杂且不断更新的临床指南,医疗专业人士面临着如何快速获取、理解和应用权威知识的挑战。美国国家综合癌症网络(NationalComprehensiveCancerNetwork,NCCN)推出的NCCNGuidelinesNavigator(NCCN指南导航器)应运而生,作为一款创新的数字化工具,旨在彻底革新肿瘤诊
- 医疗AI新势力:自演进多智能体MAS的进击之路
Allen_Lyb
医疗高效编程研发人工智能健康医疗机器学习架构大数据
医疗AI新势力:自演进多智能体MAS的进击之路往期相关文章:Python在开放式医疗诊断多智能体系统中的深度应用与自动化分析基于多智能体强化学习的医疗AI中RAG系统程序架构优化研究自演进多智能体在医疗临床诊疗动态场景中的应用医疗AI的新变革在数字化与智能化飞速发展的时代,人工智能(AI)已经逐渐渗透到医疗领域的各个角落,成为推动医疗行业变革的重要力量。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定,从医
- 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
LCG元
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
- 大模型在支气管哮喘急性发作期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
- 中医学习小课堂-源代码
钰清雅
游戏python开发语言
中医学习小课堂-创作思路1.设计理念与核心目标寓教于乐:将中医药知识融入游戏化学习,通过“诊断开方”的互动形式激发学习兴趣知识结构化:建立完整的中药知识体系(药性、归经、功效、分类)和病症辨证模型实践导向:模拟真实中医诊疗流程(望闻问切→辨证→开方→验证)分层学习:提供“学习模式”和“诊疗模式”满足不同基础的学习者需求2.功能架构设计graphTDA[核心系统]-->B[药材库]A-->C[患者系
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,