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Echo_Wish
前沿技术人工智能人工智能数据分析python
AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密说到基因数据,听起来是不是感觉有点高大上?其实,基因数据分析正变得越来越“接地气”,而AI正是这条路上的神奇钥匙。今天,咱们就用Python聊聊如何利用AI技术做基因数据分析与建模,帮你破解生命的密码,找到疾病预测、个性化医疗的新路子。一、基因数据为何如此特别?基因组测序技术让我们能够获取人体细胞内数以百万计的DNA序列变异信息。但数据量巨大、
- python做生物信息学分析_Python从零开始第五章生物信息学①提取差异基因
吴敬欣
python做生物信息学分析
目前来说,做生物信息学的人越来越多,但是我觉得目前而言做生信的主要有三类人:老本行是做实验的,做生信可能是为了辅助研究或者是为了发paper(有非常多的临床生选择趟生信这波水)主要是做生信的,主要涵盖高通量测序数据分析,组学数据分析等等,专门从事生物学数据分析的这群人,其大部分也是本科生物狗作为强大的生力军,以调包写R,python为主。那么这群人就要熟悉看各种包的tutorial以及如何进行常规
- “组学”的数据结构与概念
不秃的卤蛋
组学多组学人工智能深度学习
1.组学数据:生命系统的分子层面快照定义:组学数据是指利用高通量实验技术,对生物样本(细胞、组织、个体等)在特定状态下,某一类生物分子全集进行系统性、大规模定量测量所产生的数据集。核心特征:全局性(Global):目标是对该分子层面尽可能完整的覆盖(如全基因组、全转录组、全蛋白质组),而非单个分子。高通量(High-throughput):依赖先进平台(如二代/三代测序、高分辨率质谱、芯片技术),
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victory0431
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- 2025.06.20【pacbio】|PB甲基化分析结果的统计与可视化介绍
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- 转录组数据分析流程重磅升级(202407)
简说基因-专业生信合作伙伴
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本流程用于转录组二代测序数据的标准分析,可生成表达量矩阵和测序数据质控结果。本次升级的亮点有:1.支持单端测序数据2.支持多Lane数据自动合并分析流程步骤本工具执行一套非常流行的转录组定量分析流程,即Hisat2+Stringtie经典组合,其步骤为:1.Fastp,进行质量控制,去除测序数据中不合格的序列,保留高质量序列用于后续分析;2.Hisat2,将经过质控得到的Cleandata,比对到
- fastp安装及使用-fastp v0.23.4(bioinfomatics tools-002)
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01测序数据发展背景基因测序技术已经经历了近半个世纪的发展。在1975年,Sanger首次引入DNA测序方法的概念,随后发表了一种通过DNA聚合酶催化DNA链的合成的测序方法。在第一台自动荧光DNA测序设备中,成对的测序方法被首次使用,并且完成了对次黄嘌呤-鸟嘌呤磷酸核苷转移酶(HPRT)基因的完整基因座的测序。1996年,ABI推出了第一台利用ABIPrism310板状凝胶电泳的商业DNA测序仪
- Trinity安装与使用-Trinity-v2.15.1(bioinfomatics tools-006)
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转录组多组学生物信息学linuxgithub论文阅读数据挖掘算法
01背景介绍以一篇中文为例,看转录组组装在一篇中文核心或者SCI期刊的地位。内容如下:参考转录组的组装、构建和注释使用fastp软件(v0.23.1)(Chenetal.,2018)对RNA-seq测序产生的原始数据进行质控。该软件能够自动识别并去除测序数据中的接头序列,删除包含“N”的读数以及质量较低的读数,最终得到经过处理的高质量、无污染的测序读数用于下一步分析。使用hisat2软件(v2.2
- 【人工智能】机器学习中的隐马尔可夫模型(Python源码)
干了这一碗BUG
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目录隐马尔可夫模型(HMM)在数据处理中的应用模型概述模型组成算法实现步骤Python实现示例1.天气预报步骤1:导入所需的库步骤2:定义模型参数步骤3:创建隐马尔可夫模型(HMM)的实例并设置模型参数步骤4:定义一个观测序列步骤5:预测最有可能的隐藏状态序列步骤6:解码观测序列步骤7:绘制结果示例2:使用隐马尔可夫模型(HMM)进行语音识别模型参数定义如下:实现步骤:Python源码隐马尔可夫模
- 基于 Java 的大数据分布式计算在基因编辑数据分析与精准医疗中的应用进展
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随着基因测序成本断崖式下降(单人类全基因组低于100)和CRISPR基因编辑技术成熟,全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。本文将系统阐述**Java技术栈如何构建新一代基因大数据计算中枢**:基于Hadoop+Spark的分布式架构实现千倍加速的基因组比对;通过Flink流式计算引擎支撑CRISPR脱靶效应实时预测;利用ApacheA
- 【科研绘图】绘制“折线图”:缺失值的处理,横坐标x值的生成,常见图片(像素)大小设置,图例的设置,坐标轴刻度方向设置;| 网络工程师面试题:如何进行网络故障排除?可以提供一些具体的方法和工具吗?
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Python从入门到人工智能python科研绘图折线图缺失值utf-8matplotlibpandas
本文以折线图绘制为例,演示如何处理包含缺失值的数据集。通过Python的Matplotlib库,作者展示了如何读取CSV文件中的不完整数据(其中第二列缺失一个值),并分别生成三组对应的X轴坐标。代码详解了网格线设置、曲线样式定制(实线/虚线、颜色、标记点大小)以及图例添加等关键步骤,最终输出包含三条对比曲线的可视化图表(输入序列、预测序列和采样序列),并保存为PNG格式。文中特别强调了对缺失数据的
- Deepseek赋能生物技术:开启未来生物医药新纪元
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在全球科技迅速发展的今天,人工智能与生物技术的深度融合正推动医药健康领域迎来全新革命。本文将探讨Deepseek技术在生物技术中的应用前景,预测未来生物医药的发展趋势,并通过实例、代码示例及行业数据分析,展现这一前沿交叉领域的巨大潜力。一、引言随着大数据、人工智能与基因测序等前沿技术不断成熟,生物医药正进入一个全新的智能时代。Deepseek作为一项颇具颠覆性的智能搜索与数据挖掘技术,通过深度学习
- 靶向捕获探针设计软件包
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)软件工程靶向捕获探针
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或前因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述 问题:目前正在自学靶向捕获测序中的探针设计需要探针设计的软件包,目前我查到的资料设计流程包括:1.根据基因组文件构建索引。2.输入目标区域的bed文件;3.
- 免疫浸润分析
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为了准确评估肿瘤微环境中免疫细胞的构成,我们可以通过很多方法从RNA-seq数据中量化肿瘤浸润的免疫细胞。免疫浸润分析的方法大体包括两个思想,一个是markergene,还有一个是反卷积思想。1.CIBERSORT用于芯片表达矩阵和测序表达矩阵,反卷积★该方法基于已知参考数据集,默认提供22种免疫细胞亚型的基因表达特征集:LM222015年发布的算法,可以分析22种细胞浸润的情况,计算出的数值为百
- David Baker 团队最新研究,利用蛋白质序列生成模型实现重叠基因设计,成功率极高
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1977年,英国生物化学家弗雷德里克·桑格(FrederickSanger)在解析ΦX174噬菌体基因组时,首次发现了一个颠覆认知的现象:这个仅5.4kb的DNA分子编码的蛋白质总长度,远超其物理容量限制。测序结果揭示,两对基因通过不同阅读框架共享同一DNA区域——这种被称为重叠基因(OLG)的现象,在病毒世界中极为普遍。例如,乙型肝炎病毒3.2kb基因组中,50%区域被多对重叠基因覆盖,超过半数
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一、运算符分类与基本概念Python运算符是执行数据操作的核心工具,根据功能可分为八大类:1.算术运算符执行数值计算:+(加)、-(减)、*(乘)、/(除)、%(取模)、**(幂运算)、//(整除)2.比较运算符进行值比较:==(等于)、!=(不等于)、>(大于)、=(大于等于)、>(右移)5.赋值运算符管理变量赋值:=,+=,-=,*=,/=,//=,**=,%=6.成员运算符检测序列包含:in
- 细胞膜蛋白纳米孔测序的动态校准技术:原理、挑战与前沿进展
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引言纳米孔测序技术凭借其单分子检测能力及长读长优势,已成为膜蛋白结构与功能研究的重要工具。然而,由于膜蛋白固有的构象异质性、纳米孔内局部环境的动态波动(如pH、离子强度、电场梯度变化)以及电信号采集过程中的基线漂移问题,传统静态校准策略难以满足高精度测序需求。近年来,动态校准(DynamicCalibration)技术的突破性发展,通过实时反馈与自适应信号校正,显著提升了膜蛋白纳米孔测序的数据质量
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RIP(RNA免疫沉淀)实验技术介绍一、技术概述RIP(RNAImmunoprecipitation)是一种通过特异性抗体富集与目标蛋白结合的RNA分子的技术,广泛应用于研究RNA与蛋白质的相互作用。本技术利用抗体捕获RNA结合蛋白(RBP)及其结合的RNA,结合高通量测序(RIP-Seq)或qPCR分析,可精准解析RNA-蛋白互作网络,揭示其在基因表达调控、疾病发生及细胞功能中的关键作用。二、实
- 比对质量得分(MAPQ)的意义,为什么需要过滤低质量的比对reads,以及如何使用工具(如SAMtools)进行这类操作
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###1.**比对质量得分(MAPQ)的意义****MAPQ**(MappingQualityScore)是指在测序数据比对到参考基因组时,每个read的比对质量得分。MAPQ分数通常是由比对软件(如BWA、Bowtie2等)生成的,用来衡量该read比对到参考基因组的可靠性和唯一性。-**得分范围**:MAPQ得分通常是一个整数值,范围从0到60左右,具体范围和计算方式可能因使用的比对工具而异。
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p7-p8
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《算法导论(第4版)》学习第5天,p7-p8总结,总计2页。一、技术总结1.算法解决什么问题?DNA测序问题(DynamicProgramming,动态规划),寻找路径问题,加密问题,利益最大化问题(linearprogramming,线性规划),最短路径问题(graph),拓扑排序问题(topologicalsorting),医疗诊断(clusteringalgorithm,聚类算法),文件压缩
- scGPT-spatial:持续预训练scGPT用于空间转录组
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单细胞多组学分析人工智能
空间转录组学已成为一种关键技术,可在细胞的空间环境中对其基因表达进行分析。公开可用的空间数据的迅速增长,为我们进一步理解驱动细胞命运决定和疾病进展的微环境提供了契机。然而,现有的基础模型大多是在scRNA-seq数据上进行预训练的,无法解析样本之间的空间关系,也无法捕捉来自不同测序协议的独特分布特征。scGPT-spatial是一种专为空间转录组学设计的专用基础模型,它在scGPT上进行持续预训练
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一、算力:数字文明的“电力”想象一下,当你用手机导航时,背后需要处理实时交通数据、路径规划算法和卫星定位信息,这一切都依赖于算力——这个看不见的数字引擎。算力如同现代社会的“电力”,驱动着从自动驾驶到基因测序的所有数字活动。什么是算力?简单来说,算力就是计算机执行计算任务的能力,通常用FLOPS(每秒浮点运算次数)衡量。例如:普通手机:约1万亿次/秒(1TFLOPs)全球最强超算“Frontier
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生物信息学(Bioinformatics)狭义概念:应用信息科学的理论、方法和技术,来管理、分析和利用生物分子数据。广义概念:应用信息科学的方法和技术,研究生物体系和生物过程中信息的存储、信息的内涵和信息的传递,研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息。(生命科学中的信息科学)目的:处理、归纳、总结海量的生物实验数据,并找到其中的规律。成果:基因测序等。研究内容基因组
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生信搬运工-02文章目录一、SRA数据库二、sra文件下载方式1.SRAToolkit安装与使用2.grabseqs下载sra数据总结一、SRA数据库SRA数据库:SequenceReadArchive:隶属NCBI(NationalCenterforBiotechnologyInformation),它是一个保存大规模平行测序原始数据以及比对信息和元数据(metadata)的数据库,所有已发表的
- 高光谱相机:温室盆栽高通量植物表型光谱成像研究
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传统植物表型测量依赖人工观察与手工记录,存在效率低、主观性强、无法获取多维数据(如生化成分、三维形态)等缺陷。例如,叶片氮含量需破坏性取样检测,根系表型需挖掘植株,导致数据不连续且难以规模化。此外,基因测序技术的快速发展(如全基因组关联分析GWAS)远超表型数据的获取能力,形成“基因型-表型数据鸿沟”,限制了作物育种的精准性。高光谱成像(400-2400nm)技术的成熟,使得非侵入性获取植物生化(
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生信分析项目进阶技能合集数据分析健康医疗r语言
单细胞Seurat标准分析流程R语言封装数据预处理与质控(线粒体基因比例计算、QC图表生成)标准化与高变基因筛选PCA/UMAP降维与聚类分析差异表达分析模块自动化输出PNG可视化图表(质控小提琴图、UMAP聚类图)结果将保存在results/和figures/目录下(RDS对象、差异基因CSV表格)R语言分析方法#scRAN.R#单细胞测序标准分析流程#依赖包安装检查if(!requireNam
- 全基因组测序(WGS)实验和分析流程
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1.实验准备准备样本和实验材料,样本一般为DNA提取物,通常从血液、组织或细胞中提取。实验准备包括质控检查、DNA文库构建和测序芯片准备等。2.DNA文库构建将样本的DNA片段转化为适合测序的文库。这通常包括以下步骤:(1)DNA片段化:将长的DNA片段切割成较短的片段,通常为几百到几千碱基对;(2)末端修复:修复DNA片段的末端,使其适合连接测序适配体;(3)接头连接:将测序接头连接到DNA片段
- 二代和三代测序数据的生殖系变异分析最佳实践综述
生信与基因组学
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二代和三代测序数据的生殖系变异分析最佳实践1.背景知识二代测序(SGS)能够同时并行测序数百万到数十亿条短序列。然而,快速的技术创新已将我们带入了测序的第三个时代,长读长技术使得对非常隐蔽的基因组区域进行测序成为可能。通过SGS或三代测序(TGS)分析生殖系变异是人类遗传学和分子医学的一个关键领域。这些变异会对遗传性疾病的诊断和易感性产生重大影响,并影响对医学治疗的反应。因此,准确识别这些变异对于
- WES与WGS数据线粒体DNA数据分析及检测工具
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数据挖掘数据分析健康医疗
1.线粒体DNA的异质性传统的全外显子组测序(WES)和全基因组测序(WGS)的二代测序(SGS)数据分析流程,能够识别多种类型的基因改变。但大多数用于基因变异分析和注释的工具,在输出文件中并未对线粒体DNA(mtDNA)中的变异进行优化。这是由于mtDNA具有一种特殊的特性——异质性,即细胞内存在多种类型的线粒体基因组。实际上,与仅存在两份拷贝的核基因组不同,大多数体细胞中mtDNA的拷贝数可达
- 2025.04.10【工具分享】| DropletUtils:高效UMI质量控制与模拟工具解析
穆易青
java服务器前端QualityControlSimulationUMIs
文章目录1.DropletUtils工具简介:单细胞测序数据分析的得力助手1.1单细胞测序技术的重要性1.2DropletUtils的特点1.3DropletUtils的应用场景2.DropletUtils的安装方法:轻松入门单细胞数据分析2.1R语言环境的准备2.2Bioconductor的安装与配置2.3安装DropletUtils2.4验证安装3.DropletUtils常用命令:解锁单细胞
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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Spring4.1新特性——综述
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
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
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HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
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HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不