- Multi-Planar U-Net: 开源3D医疗图像分割项目推荐
郝茜润Respected
Multi-PlanarU-Net:开源3D医疗图像分割项目推荐MultiPlanarUNetMulti-PlanarUNetforautonomoussegmentationof3Dmedicalimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/MultiPlanarUNet1.项目基础介绍及编程语言Multi-PlanarU-Net是一个开源项目,旨在实
- 第72期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.从孤立指令到互动鼓
- PyQt6医疗多模态大语言模型(MLLM)实用系统框架构建初探(下.代码部分)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发python健康医疗pythonpyqt语言模型人工智能
医疗MLLM框架编程实现本医疗MLLM框架结合Python与PyQt6构建,旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。6.1数据预处理在医疗MLLM框架中,多模态数据的预处理是非常关键的一步,它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理,以确保数
- DRG/DIP医保结算中的偏差病例
DIPDRG分组器团队
dip大数据
低倍率病例什么是低倍率?1、《国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)分组与付费技术规范》中规定低倍率病例入组后住院费用一般低于该DRG病组支付标准30%。2、DIP低倍率病例入组后住院费用一般低于该DIP病种次均费用50%。低倍率病例产生的主要原因一是入组错误,即主要诊断选择错误、其他诊断或手术操作错填等,导致错误入组;二是治疗不充分,即患者由于病情过重出现死亡或者自身意愿提前自动出院,整
- 医疗机构关于DIP/DRG信息化建设
DIPDRG分组器团队
数据库
推进DIP/DRG支付方式改革是一项系统性工程,牵一发而动全身。作为河北省DIP试点医院,河北医科大学第二医院将信息化与创新性管理理念融合,用好支付工具做好精细化管理,积极应对改革。■改革背景国家医疗保障局制定的《DRG/DIP支付方式改革三年行动计划》指出,为加快建立管用高效的医保支付机制,将分期分批加快推进改革进程:从2022到2024年,全面完成DRG/DIP付费方式改革任务,推动医保高质量
- Rasa框架的优点和缺点
不会编程的程序猿ᅟ
rasa
优点1.开源和免费Rasa是开源的,无需支付许可费用,可自由下载和修改源码,适合预算有限或需要定制化解决方案的团队。企业可以完全掌控自己的对话系统,无需依赖外部服务。2.数据隐私和安全Rasa支持完全本地部署,无需将数据上传到第三方服务器,数据隐私保护性高,非常适合医疗、金融和其他注重数据安全的行业。3.高度可定制化可以根据需求修改NLU管道、策略和模型。支持自定义动作(CustomActions
- 基于数智立体化V2.0体系构建医疗综合智能体:理论、实践与展望
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发python健康医疗知识图谱python
一、引言1.1研究背景与意义医疗行业作为关乎人类生命健康与社会福祉的重要领域,始终处于不断发展与变革的进程之中。在当下,随着全球人口老龄化趋势的加剧,慢性疾病的发病率持续攀升,人们对医疗服务的需求呈现出快速增长且日益多样化的态势。与此同时,传统医疗模式在应对这些挑战时,逐渐暴露出诸多问题,如医疗资源分布不均衡,偏远地区和基层医疗机构面临着医疗技术匮乏、设备陈旧等困境;医疗服务效率低下,患者就医等待
- 全场景深度思考模型发布:囊括三大推理能力,解锁医疗循证模式
量子位
1月24日,百川智能发布了国内首个全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview。该模型是国内目前唯一同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力的模型。在数学、代码等多个权威评测中,Baichuan-M1-preview的表现均超越了o1-preview,展现了其在多领域推理方面的独特优势。此外,作为国内唯一专注医疗领域的头部大模型公司推出的深度思考模型,它还解锁了医疗循证模式,实现了从医
- 《数据孤岛:AI模型训练之殇,精度与泛化的双重困境》
人工智能深度学习
在人工智能飞速发展的当下,数据就是模型的“燃料”。从医疗影像诊断到智能交通调度,从电商推荐系统到金融风险预测,AI模型的精准度与泛化能力,决定了其在实际应用中的价值。然而,一个棘手的问题正阻碍着AI前行的步伐——数据孤岛。数据孤岛,是指在组织内部或不同组织之间,由于系统、管理或流程的原因,数据被孤立存储在不同的数据库、应用程序或部门中,彼此之间缺乏有效的连接和整合。据权威机构调研,在高度信息化的企
- 2025年国内外AI大模型的API接口网址整理
weixin_56968280
人工智能语言模型
本文将盘点国内外的知名度较高的AI大模型平台,其中包括AI大语言模型和AI多模态模型,方便大家一探究竟。AI大模型的api接口有哪些作用?智能写作:可以帮忙写文章、写小说、生成广告文案、起标题,还能改写文字让内容更吸引人。实时聊天:用于做聊天机器人,比如AI角色扮演、社交陪伴AI,甚至语音助手。知识问答:像百科一样快速回答各种问题,或者为特定领域(医疗、法律等)提供专业建议。教育学习:帮助学生做题
- [Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解
Eastmount
Python从零到壹python目标检测ImageAI图像是被基础系列
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
- 深度剖析 Java 的线程池:高效管理线程资源
潜意识Java
Java知识java开发语言
目录一、线程池是什么二、线程池的工作原理三、线程池的创建和使用四、线程池的拒绝策略五、线程池的优势家人们,今天咱们来聊聊Java并发编程里的关键组件——线程池。在开发多线程应用时,频繁地创建和销毁线程会消耗大量资源,影响程序性能,而线程池就能很好地解决这个问题。我也是在实际项目中不断摸索,才把线程池的用法和原理摸透,现在就把这些经验分享给大伙。一、线程池是什么简单来说,线程池就是一个管理线程的容器
- 2024年人工智能领域发生了哪些事儿?全球AI大事件1至12月盘点
人工智能aigc
2024年,对人工智能(AI)而言是激动人心的一年。这一年不仅见证了AI技术的全面突破,也深刻改变了社会生活的方方面面。从金融到医疗、从教育到娱乐,AI的深度渗透无处不在。显然,这项技术已经从概念走向普及,并开始重新定义我们的未来。一月:人机交互技术的崭新开端2024年1月30日:Neuralink脑机接口植入Neuralink宣布,首名人类成功接受脑机接口芯片植入手术。这项手术由机器人完成,芯片
- 第84期 | GPTSecurity周报
aigc
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
- 数字孪生技术:虚拟与现实的完美融合
Echo_Wish
Python进阶python人工智能深度学习虚拟现实
在现代技术飞速发展的时代,数字孪生技术(DigitalTwin)逐渐成为工业、医疗、城市规划等领域的重要工具。通过数字孪生技术,我们可以创建一个与现实世界对象高度一致的虚拟模型,从而实现对现实对象的监测、分析和优化。本文将深入探讨数字孪生技术的原理、应用场景,并结合Python代码示例,展示如何实现一个简单的数字孪生应用。一、数字孪生技术的基本概念数字孪生技术是指利用传感器、物联网(IoT)、大数
- LLM幻觉(Hallucination)缓解技术综述与展望
大模型之路
大模型(LLM)RAGRAG检索增强生成LLMLLM幻觉Hallucination
LLMs中的幻觉问题(LLM幻觉:现象剖析、影响与应对策略)对其可靠性与实用性构成了严重威胁。幻觉现象表现为模型生成的内容与事实严重不符,在医疗、金融、法律等对准确性要求极高的关键领域,可能引发误导性后果,因此,探寻有效的幻觉缓解技术成为当前人工智能研究的关键任务。一、RAG:基础但有缺陷的缓解手段检索增强生成(RAG)作为缓解幻觉的常用方法(RAG(Retrieval-AugmentedGene
- 新质生产力与核心竞争力提升
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代,科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能(AI)作为科技发展的重要驱动力,正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手,从个性化推荐系统到医疗诊断辅助,AI技术的应用场景日益广泛,为人类社会带来了前所未有的机遇。然而,AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
- 华为服务ITR变革经验分享!ITR流程该如何打造?服务该如何转型升级?
华为LTC专栏流程管理专家许浩明
华为ITR华为LTC华为项目管理企业架构
华为服务ITR变革经验分享!ITR流程该如何打造?服务该如何转型升级?以前在“诚易达咨询”公众号已分享过LTC和IPD的一些原创文章,本次,分享下ITR的变革经验。“质量好,服务好,运作成本低”是华为取胜的法宝,当然这个法宝也适用于所有的企业,就看哪个企业比对手做得更好。即便研发的产品质量再好,也仍然需要卓越的服务,因为产品总会出现问题,只有上帝做的东西才没有任何质量问题。现在没问题,时间长了也可
- Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘
小深ai硬件分享
人工智能深度学习服务器
深度学习框架:开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中,深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别,到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等,其身影无处不在,改变着生活与工作方式。在深度学习领域,Keras、TensorFlow和PyTorch是主流框架,能助开发者构建强大智能模型。但这些框架要充分发挥作用,离不开合适的服务器配置,就像魔法师需要魔法棒和魔力,下面我们就来看看这些具体的框架吧:框
- vSAN对现代化医疗保健IT基础架构的优势
国外VPS测评网站
服务器数据库网络
vSAN对现代化医疗保健IT基础架构的优势随着技术的发展,其在帮助现代医疗机构提供关键患者护理方面的作用也在不断增强。快速、高效、安全地收集数据可加快诊断和治疗速度。因此,高可用性和可靠性对于医疗机构的云基础设施解决方案至关重要。高可用性、高可靠性的基础设施不仅从实用角度至关重要,而且从合规性角度也至关重要。随着技术的进步,HIPAA和PCIDSS的要求也在不断提高。这增加了对符合HIPAA和PC
- elementui table 第一列内容相同 自动合并单元格 el-table第一列内容相同自动合并
weixin_51565477
elementvue
template(:span-method=“objectSpanMethod”){{scope.row.index+1}}data数据结构return{tableData:[{index:0,subjects:'一次性就废',price:'1,200.00元'},{index:1,subjects:'医疗备用金',price:'1,200.00元'},{index:2,subjects:'试住费
- VBA语言的区块链
轩辕烨瑾
包罗万象golang开发语言后端
用VBA语言探讨区块链技术引言区块链技术自2008年比特币的问世以来,逐渐成为了一个热门的话题。它不仅推动了数字货币的崛起,更在金融、供应链、医疗、游戏等众多领域展示出了巨大的应用潜力。然而,对于很多程序员来说,如何实现和理解区块链的概念和原理仍然是一个挑战。本文将结合VBA(VisualBasicforApplications)语言,深入浅出地探讨区块链的基本概念,工作原理,以及如何利用VBA实
- 《嵌入式硬件设计》
黑色叉腰丶大魔王
嵌入式硬件
一、引言嵌入式系统在现代科技中占据着至关重要的地位,广泛应用于消费电子、工业控制、汽车电子、医疗设备等众多领域。嵌入式硬件设计作为嵌入式系统开发的基础,直接决定了系统的性能、可靠性和成本。本文将深入探讨嵌入式硬件设计的各个方面,包括处理器选择、存储器设计、外设接口、电源管理以及PCB设计等,为读者提供全面的技术参考。二、嵌入式系统概述(一)嵌入式系统的定义嵌入式系统是一种以应用为中心,以计算机技术
- 自动化评估:利用机器学习算法评估
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1评估的意义评估在各个领域都扮演着至关重要的角色,例如教育、人力资源、医疗保健等。传统评估方式通常依赖人工,费时费力且容易受到主观因素的影响。随着机器学习技术的不断发展,自动化评估逐渐成为一种趋势,它能够提高评估效率、降低成本并减少人为偏差。1.2机器学习在评估中的优势机器学习算法能够从大量数据中学习规律,并根据这些规律对新的数据进行预测或分类。在评估领域,机器学习可以用于:自动评
- 3D高斯泼溅原理及实践【3DGS】
新缸中之脑
3d
人工智能可能是我们这个时代的主要领域之一,它几乎可以用于从驾驶汽车到医疗保健甚至能够预防失明等所有领域,最近提出了一种新的3D重建方法。SNGULAR及其人工智能团队希望了解有关3D重建技术的最新更新的更多信息。目前可用于3D重建的许多SOTA方法需要大量CPU/GPU使用率来处理场景或渲染场景,其中一些甚至需要两者兼而有之。SIGGRAPH2023GaussianSplatting上提出的新方法
- 学习OpenEuler的经验分享
leegong23111
学习华为
学习OpenEuler的实用经验分享想要精通OpenEuler,扎实的基础是首要前提。建议从官方网站下载并研读技术文档,这些文档涵盖内核原理、系统架构和网络模型等关键知识,为后续学习筑牢根基。官方文档不仅全面,还紧密贴合最新版本特性,能让你紧跟技术前沿。比如,在理解OpenEuler内核调度机制时,官方文档详细阐述了任务分配和资源管理原则,让对系统底层运行逻辑有了清晰认知。同时,参考专业书籍也极为
- CES Asia 2025:智慧健康与生活科技领域买家聚焦盛会
赛逸展张胜
人工智能科技大数据
随着科技的飞速发展,智慧健康和生活科技领域正日益成为全球关注的焦点。即将在2025年举办的CESAsia(赛逸展)展会,更是吸引了众多专业买家的目光。这些买家涵盖了医疗机构、美容机构、零售商与电商平台、游戏与娱乐公司以及金融机构等多个领域,他们将在展会上积极探寻行业最新趋势与创新产品,为推动智慧健康和生活科技产业的蓬勃发展注入强大动力。在医疗机构方面,北京大学第三医院、上海交通大学医学院附属瑞金医
- 告别 Excel,拥抱 R 语言:开启数据分析新时代
码农老关【关东升】
excelr语言数据分析
在这个数据驱动的时代,数据分析已然成为每个行业的核心竞争力。从市场营销到金融领域,从医疗健康到教育行业,数据无处不在,深刻影响着每一个决策。然而,面对日益复杂的数据集,单纯依靠Excel进行分析,已渐渐难以满足不断增长的需求。为何弃Excel选R语言?强大的数据处理能力Excel简单易用,但其处理大数据集时,效率与能力着实有限。R语言作为专业的数据分析工具,处理成千上万的数据行不在话下,还支持丰富
- 什么是数据分析?
狮歌~资深攻城狮
数据分析数据挖掘
什么是数据分析?数据分析(DataAnalysis)是指通过对数据进行收集、整理、处理、建模和解读,以揭示数据中的有用信息、支持决策和解决实际问题的过程。它是一门将数据转化为知识的学科,广泛应用于商业、科学研究、医疗、社会经济等多个领域。在现代社会中,数据被称为“新石油”,因为它已经成为驱动企业创新、优化运营和提升竞争力的关键资源。而数据分析,就是挖掘这一资源潜力的重要手段。数据分析的核心目标数据
- 围术期脑卒中风险因子及应对策略研究报告
LCG元
围术期vue.js人工智能信息系统
一、引言1.1研究背景与意义围术期脑卒中是手术患者面临的严重并发症之一,可导致患者残疾甚至死亡,显著增加患者的医疗负担和社会成本。随着手术技术的不断进步,手术适应证逐渐拓宽,接受手术的患者数量日益增多,围术期脑卒中的问题愈发凸显。据相关研究统计,围术期脑卒中的发生率虽相对较低,但在某些特定手术人群中,如心血管手术、神经外科手术等,其发生率显著升高。一旦发生围术期脑卒中,患者的死亡率和致残率极高,严
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi