- 深度学习在医学影像分析中的应用:DeepSeek系统的实践与探索
Evaporator Core
#深度学习#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用深度学习人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分,正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台,旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用,并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
- 老人痉挛性斜颈:健康饮食助力缓解症状
全力以赴66
生活
痉挛性斜颈是一种神经系统疾病,表现为颈部肌肉不自主收缩,导致头部歪斜或转动困难。老年人由于身体机能下降,更容易受到这种疾病的困扰。虽然痉挛性斜颈的治疗需要结合医学手段,但通过健康饮食,可以辅助缓解症状,改善生活质量。1.增加镁的摄入:放松肌肉镁是一种天然的肌肉松弛剂,能够帮助缓解肌肉紧张和痉挛。痉挛性斜颈患者通常伴有颈部肌肉过度收缩,补充镁有助于放松肌肉。推荐食物:绿叶蔬菜(如菠菜、羽衣甘蓝)。坚
- 数据挖掘:第二章、认识数据
initial- - -
数据挖掘数据挖掘人工智能
第二章认识数据2.1数据类型与统计汇总数据集与数据对象一个数据集由多个数据对象组成,每个数据对象代表一个实体。例如,在销售数据库中,数据对象可以是客户、商品、销售额等;在医疗数据库中,数据对象可以是患者、治疗信息等;在大学数据库中,数据对象可以是学生、教授、课程信息等。数据对象也被称为样品、示例、实例、数据点、对象、元组。数据对象所描述的属性即数据集中的列,而数据对象则是数据库中的行。属性属性是数
- 如何让ai问答机器人通人性?
半只小闲鱼
人工智能机器人机器学习
领域专用的问答机器人,数据是灵魂。通用模型的问题在于,它们虽然知识广博,但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步,就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域,数据必须覆盖这个领域的核心知识。比如,医疗领域的问答机器人需要包含疾病诊断、治疗方案、药物信息等;金融领域的机器人则需要熟悉市场动态、法规政策、产品细节等。数据来源可以是行业报告、专业书籍、学术论文,
- 在数字化时代重构人际关系:探索真实连接的创新方式
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekRL强化学习agentagi推理模型智能驾驶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学程序员实现财富自由
在数字化时代重构人际关系:探索真实连接的创新方式关键词数字化时代、人际关系、真实连接、创新方式、社交算法、用户体验、跨界合作摘要随着数字化时代的到来,人际关系面临着前所未有的挑战。传统的面对面交流被虚拟互动所取代,人们之间的真实连接日益减弱。本文旨在探讨在数字化时代重构人际关系的创新方式,通过分析数字化工具对人际关系的影响,探索真实连接的要素及其在数字化环境下的实现路径。文章从核心概念、创新方法、
- 跨域视线估计的协同对比学习(重点针对局部对比学习解释)
阳光明媚大男孩
学习人工智能
跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中,跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域(如不同的个体、光照条件、拍摄设备等)时,模型性能会显著下降。这种性能下降主要是因为不同领域之间的差异导致模型难以泛化。为了解决这一问题,新方法(CrossGazeGeneralization,CGaG)旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响,从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。
- 书籍棱面广告投放的创新设计方法.zip
罗博深
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本创新方法将广告技术与传统书籍相结合,采用特殊印刷技术在书籍立体棱面上展示广告。通过材料、涂料的科技应用及光学原理,确保在不同光照下的视觉效果。设计考虑视觉吸引力、技术可行性及用户体验,可能结合AR技术增强互动性。需多方合作实现,包括印刷厂商、材料供应商和广告客户。此技术提供了新的广告展示平台,可能改变出版销售模式,并与数字营销结合。尽管面临技术挑战和成本问题
- 解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析
木子算法
多目标优化人工智能算法多目标人工智能
解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域,约束多目标优化问题(CMOPs)广泛存在。传统方法在处理这类问题时,常因可行区域不连通或约束违反局部极小点陷入停滞。近期,IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法,通过结合检测-逃逸策略(DAE)和
- 基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告
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研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集3.2术前风险预测指标3.3预测结果分析与验证四、基于预测结果的手术方案制定4.1手术原则与目标4.2不同预测结果下的手术方式选择4.3手术案例分析五、麻醉方案的确定5.1麻醉方式的选择依据5
- PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程(PDE)求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法,如有限差分法和有限元法,通常需要进行网格离散化和迭代求解,对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此,研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展,能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而,将神经网
- YOLOv12模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下,YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题,在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念,将其定位为一种回归问题,而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程,还显著提高了处理
- 32、构造函数
qq_45600165
前端-面试题javascript开发语言ecmascript
1、用构造函数反复创建多个相同结果的对象问题如果想反复创建多个相同结构,但是内容不同的对象时,用{}创建会代码重复,及其不便于维护!解决今后只要想反复创建同一类型的多个相同结构不同内容的对象时,都用构造函数来创建专门描述同一类型所有对象的同一结构的函数如何:2步i.先定义构造函数function类型名(形参,...){this.新属性名=形参;...=...;this.新方法名=function(
- CSDN快速转载文章的技巧(2025年最新方法)
日薪月亿
CSDN工具指南学习方法
文章目录一、问题描述1.1排版杂乱1.2浏览器崩溃二、原因分析2.1HTML内容复杂2.2编辑器兼容性2.3性能问题三、解决办法3.1解决思路3.2解决办法一、问题描述最近尝试了多种网上流传的文章转载方法,多数是通过浏览器的DevTool工具找到网页的id值为article_content或content_views的内容,然后右键点击选择CopyouterHTML来获取文章的完整HTML内容。接
- Java 继承——从 C++ 到 Java
Chandler24
Javajavac++开发语言
继承是Java面向对象程序设计的基本概念,可基于已有类创建新类,复用已有类的方法并添加新方法和字段,是Java程序设计的核心技术。类、超类和子类在公司中普通员工完成工作仅领取薪水,而经理完成预期业绩后除薪水外还能获得奖金。为体现这种差异,需要定义一个新的Manager类,同时复用之前定义的Employee类中已有的代码和字段。经理与员工存在“is-a”关系,即每个经理都是员工,这是继承关系的典型特
- 基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略
m0_65156252
人工智能
基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略是当前生物信息学和精准医学领域的一个前沿问题。在多组学数据中,通常包括不同层次的生物信息(如基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等),这些数据通常存在缺失、噪声或不一致的情况。因此,如何有效地在这些不完整的数据中进行特征选择,是实现精确疾病预测和个性化治疗的关键。结合多模态大模型(如自监督学习、图神经网络、Transformer等)可以有效解决这一问题。以
- 基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告
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1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四、术前预测与评估4.1数据收集与整理4.2大模型预测模型的构建4.3预测内容与指标4.4案例分析:术前预测实例展示五、术中方案制定
- 医院DEEPSEEK辅助应用
cainiaojunshi
智慧城市
一、背景介绍1.1国家政策支持《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》《“十四五”全民健康信息化规划》《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》的发布。明确了84个AI在医疗健康领域的应用场景,涵盖了预防、诊断、治疗、康复等全流程。涉及医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展以及医学教学科研等多个关键领域。国家层面明确将人工智能作为医疗领域新质生产力的核心驱动力,推动AI与临床诊疗、医院管理深度融
- ES5 vs ES6:JavaScript 演进之路
Slow菜鸟
JavaScriptjavascriptes6前端
ES5vsES6:JavaScript演进之路JavaScript版本演进ES5(ECMAScript5)ES6(ECMAScript2015)版本演进时间线为什么ES6如此重要?ES5vsES61.变量声明对比2.函数特性对比3.类和对象4.模块化5.解构和展开6.字符串和模板字面量7.数组和对象新方法8.Promise和异步编程9.其他新特性总结JavaScript版本演进ECMAScript
- treegrid级联勾选或深度级联勾选扩展:两种扩展
zhangpeng455547940
Web开发扩展objectfunctionapiinput
treegrid没有级联勾选,要用怎么办?自己扩展呗~先明确两个概念:1、级联勾选:不包括未加载的子节点2、深度级联勾选:包括未加载的子节点两种思路:1、扩展个新方法cascadeCheck,当需要进行级联勾选时,调用该方法进行级联勾选或不勾选。2、扩展onLoadSuccess方法,添加一个自定义属性:cascadeCheck(级联)或deepCascadeCheck(深度级联),通过监听che
- AOP开发
LDM>W<
Java学习javaspring学习
8.1aop思想oop(面向对象编程):面向对象,就是纵向地将事物给封装成类,里面具有这种事物的属性和行为。当别人想用到这种事物时,就通过构造它的一个实例对象来获得。体现出一种封装性。aop(面向切面编程):横向地对不同事物的抽象,属性与属性,方法与方法,对象与对象都可以组成一个切面。简单来说,aop思想就是可以将某些类里的属性方法等抽取出来进行处理,组成一个新方法。下面来张图说明一下:可以看到,
- 提升空间卫生,稀土抗菌剂让铺地材料更健康
金士镧新材料有限公司
全文检索科技生活安全
一、稀土元素的抗菌特性稀土元素包括镧系元素及其他一些具有特定化学性质的元素(如钪、钇等),这些元素具有较强的催化性和化学活性,能有效抑制细菌的生长和繁殖。稀土元素尤其是铈、钕、钬、钇等,因其在抗菌方面的特殊作用,能够有效杀灭多种常见的细菌和真菌,并能防止细菌的耐药性产生。稀土抗菌剂的抗菌抑菌机理有四个层面:1.稀土化合物与细菌表面静电结合,造成直接的杀灭;2.基于稀土的光催化半导体特性,通过光生氧
- AbMole| 纳米药物递送系统IL@H-PP在乳腺癌和脑转移光热疗法
AbMole
AbMole生物化学生物试剂科研生物实验
近年来,光热疗法(PTT)作为一种非侵入性的癌症治疗手段,因其独特的优势而受到广泛关注。来自四川大学华西药学院药物靶向与药物递送系统重点实验室的范童,胡海丽,徐燕燕等多名研究人员发表了题为《HollowcoppersulfidenanoparticlescarryingISRIBforthesensitizedphotothermaltherapyofbreastcancerandbrainmet
- 【资料分享】IF=500+!基于鼻咽癌诱导化疗后减容放疗与常规减容放疗比较的研究综述
灵犀拾荒者
资料分享数据挖掘
一、摘要在鼻咽癌(NasopharyngealCarcinoma,NPC)的综合治疗中,诱导化疗(InductionChemotherapy,IC)可显著缩小肿瘤体积,随后行放射治疗(Radiotherapy,RT)已成为临床常见策略。传统共识通常建议按诱导化疗前(Pre-IC)的肿瘤范围进行常规放疗;然而,减容放疗(Reduced-volumeRT)基于诱导化疗后(Post-IC)显著缩小的肿瘤
- 医院陪诊小程序开发主要解决哪些需求问题
zhushuai0831
个人开发
医院陪诊小程序开发,主要解决以下几个方面的需求问题:1、时间和空间上的便利。陪诊者可以通过小程序实时查询患者的就诊情况,并且可以了解医院的就诊流程和规定。这样可以减少陪诊者等待的时间,避免不必要的浪费。2、信息查询和分享。医院陪诊小程序可以为陪诊者提供疾病查询、药品查询、症状自诊等服务,可以让陪诊者更好地了解病情和治疗方案,并且可以分享这些信息给患者和家属。3、服务评价和反馈。小程序可以提供服务评
- 辛格迪客户案例 | 勤浩医药电子合约系统(eSign)项目
辛格迪
区块链
01勤浩医药,创新赋能勤浩医药(苏州)有限公司(以下简称“勤浩医药”)成立于2015年,位于江苏省苏州市工业园区。作为一家专注于创新药物研发的高新技术企业,勤浩医药致力于通过前沿的科研技术和创新平台,为全球患者提供高效、安全的治疗方案。公司秉持“创新驱动、质量为本、患者至上”的发展理念,在肿瘤、代谢性疾病和免疫疾病等领域不断深耕,已逐步发展成为国内领先的创新药研发企业。02行业挑战,传统之困随着医
- 深度学习模型未来可能会在这些领域取得突破性进展
xinxiyinhe
人工智能深度学习人工智能深度学习模型深度学习
深度学习模型作为人工智能的核心技术之一,未来有望在多个领域取得突破性进展。以下是一些可能的方向:1.通用人工智能(AGI)目标:开发具有通用智能的模型,能够像人类一样处理多种任务。潜在突破:更强的推理和抽象能力,解决复杂问题。结合多模态数据(文本、图像、声音等)实现更全面的理解。自我学习和适应能力,减少对大量标注数据的依赖。2.医疗与生命科学目标:提升疾病诊断、药物研发和个性化治疗的水平。潜在突破
- 精益六西格玛助力创新药研发
张驰课堂
六西格玛黑带培训六西格玛培训六西格玛绿带培训六西格玛咨询精益六西格玛培训六西格玛咨询公司
全球创新药平均研发成本已突破26亿美元(2025年Deloitte数据),但临床III期成功率仍不足12%。中国药企面临的不仅是技术追赶,更是与时间、质量、成本的综合博弈。张驰咨询为某细胞治疗企业导入精益六西格玛培训体系,9个月内将CAR-T工艺变更验证周期从14周压缩至5周,关键原辅料放行缺陷率从11.2%降至1.7%,直接规避潜在延迟风险达2.3亿元——这组数据揭示了精益方法论在创新药领域的颠
- 围术期肿瘤风险因子及多维度应对策略研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究信息系统vue.js信息系统人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在肿瘤治疗领域,手术作为关键手段,其围术期管理对患者的治疗效果、康复进程及长期预后影响深远。围术期涉及术前、术中、术后等多个阶段,各阶段均存在诸多风险因子,这些因子不仅影响手术的顺利实施,还与并发症的发生、患者的生存质量及远期预后紧密相关。深入研究围术期肿瘤风险因子,精准识别并有效干预,对于降低手术风险、减少并发症发生率、提升患者生存率及生活质量具有重要意义。大量临床实
- 基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法机器学习
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、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用3.1大模型简介3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证3.4预测结果分析四、基于预测结果的手术方案制定4.1术前评估4.2手术方式选择4.3手术注意事项五、基于预测结果的麻醉方案制定5
- Angular Superresolution of Real Aperture Radar for Target Scale Measurement 论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1广义混合正则化(GHR)框架核心公式与传统方法对比2.2自适应迭代重加权(AIR)求解器算法设计复杂度分析3.实验设计与结果验证3.1仿真实验实验设置关键结果3.2实际数据验证4.未来研究方
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文