寒江雪边
寒江雪边

病

厄运来得如此猝不及防

一眨眼世界已经改变模样

对未来有过无数的期许

从未想过这一切会发生在自己头上

曾经的欢乐一去不复返

每一刻都显得无比漫长

没人同情我的遭遇

我已经对黑暗感到习以为常

我无法去指责这个世界

每个人都有自己的道路

无数的美好擦肩而过

但我不能将自己痛苦施加在别人身上

我对未来依然抱有指望

虽然那些闲言碎语让人感到难受

但我从未放弃自己

我仅仅只是卸下了肩上的重量

你可能感兴趣的:(病)

  • 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 2301_79760424 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 学习
    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
  • 【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 风逸hhh python打卡60天行动python开发语言
    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 python60天打卡深度学习人工智能python
    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 MasterLLL0228 Python入门（坚持）人工智能
    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 人工智能算法
    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” 格发gofar 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
  • 多标签分类的激活函数和损失函数 通过幸福的路唯有奋斗 深度学习
    刚入门DeepLearning不久，前一段时间一直在学习cifar10的分类，突然最近要做一个多标签的任务，突然有点不知所措，不知从何下手了。于是查阅了一些资料，了解一下多分类任务与多标签分类任务的异同。-多分类任务：只有一个标签，但是标签有多种类别。-多标签分类任务：一条数据可能有一个或者多个标签，比如一个病人的眼底检测报告，它可能被标记患有糖尿病、高血压多个标签。多标签分类任务的特点：1.类别
  • scala的option和some 矮蛋蛋 编程scala
    原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html 对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
  • NullPointerException Cb123456 androidBaseAdapter
        java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference     出现以上异常.然后就在baidu上
  • PHP使用文件和目录 天子之骄 php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
    PHP使用文件和目录 1.使用include()包含文件 (1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值 (2)：在控制结构中使用include()   include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。   在php.ini文件中设置
  • SQL SELECT DISTINCT 语句 何必如此 sql
    SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语句 在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。 DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语法 SELECT DISTINCT column_name,column_name F
  • java冒泡排序 3213213333332132 java冒泡排序
    package com.algorithm; /** * @Description 冒泡 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午09:58:39 */ public class MaoPao { public static void main(String[] args) { int[] mao = {17,50,26,18,9,10
  • struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！ 7454103 DAOspringAjaxjsonqq
    struts2.18  出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）   闲时研究下下！  貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！   实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵   网上一大堆 struts2+json  不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar   strut
  • struts2 数据标签说明 darkranger jspbeanstrutsservletScheme
    数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能 数据标签主要包括： action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。 bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
  • 链表.简单的链表节点构建 aijuans 编程技巧
    /*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h" #define NODE(name, key_word, help) \  Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}} typedef struct node {  &nbs
  • tomcat下jndi的三种配置方式 avords tomcat
    jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称 访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。          tomcat配置
  • 关于敏捷的一些想法 houxinyou 敏捷
    从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 感觉表达的不太清楚。 感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。 第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
  • 富养还是穷养，决定孩子的一生 bijian1013 教育人生
    是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由 事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
  • oracle 日期时间格式转化 征客丶 oracle
    oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。 日期转字符窜： 一、不取毫秒： TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 简要说明， YYYY 年 MM   月
  • 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四 bit1129 scala
    1. apply语法   FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：   private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) { ... def apply(bucketId
  • Erlang中有意思的bug bookjovi erlang
      代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b Author: Jovi Zhang <[email protected]> Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100 erts:
  • 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18 ljy325 java基础
    /** * Description 移位打印10进制的16进制形式 * Creation Date 15-08-2008 9:00 * @author 卢俊宇 * @version 1.0 * */ public class PrintHex { // 备选字符 static final char di
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 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; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
  • 利用cmd命令将.class文件打包成jar chenyu19891124 cmdjar
    cmd命令打jar是如下实现： 在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： cd D: 回车 cd workspace/prpal
  • [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明 comsci eclipse设计模式算法工作swing
                           JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明     &nb
  • SecureCRT右键粘贴的设置 daizj secureCRT右键粘贴
    一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。 老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。 菜单： Options->Global Options ...->Terminal 右边有个Mouse的选项块。 Copy on Select Paste on Right/Middle
  • Linux 软链接和硬链接 dongwei_6688 linux
    1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。 【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
  • DIV底部自适应 dcj3sjt126com JavaScript
    <!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&q
  • Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备 dcj3sjt126com mysql
    第1步、yum安装mysql [root@stonex ~]#  yum -y install mysql-server 安装结果： Installed:     mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5                   &nb
  • 如何调试JDK源码 frank1234 jdk
    相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。 可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。 下面是编译jdk的具体步骤：         1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
  • Maximal Rectangle hcx2013 max
    Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.   public class Solution { public int maximalRectangle(char[][] matrix)
  • Spring MVC测试框架详解——服务端测试 jinnianshilongnian spring mvc test
    随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。   Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。 &nbs
  • Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0 liyong0802 hadoop
    一、准备编译软件   1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。     环境变量设置如下：   （1）执行vim /etc/profile （2）在文件尾部加入: export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7 export MAVEN_HOME=/ho
  • StatusBar 字体白色 pangyulei status
    [[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent]; /*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
  • 如何分析Java虚拟机死锁 sesame javathreadoracle虚拟机jdbc
    英文资料： Thread Dump and Concurrency Locks   Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
  • 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇 tw_wangzhengquan 位运算
    http://www.matrix67.com/blog/archives/263    去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
  • jsearch的索引文件结构 yangshangchuan 搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
    jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。   jsearch的索引文件结构定义如下：     1、一个词的索引由=分割的三部分组成：        第一部分是词        第二部分是这个词在多少
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他