- DeepMind 发布 AlphaGenome,1 秒内完成所有模态和细胞类型的变异效应预测
hyperai
谷歌DeepMind的Alpha系列再添新成员——AlphaGenome,其能够更全面、准确地预测人类DNA序列中单个变异或突变,如何影响一系列调控基因的生物过程。AlphaGenome模型以长达100万个碱基对的DNA序列为输入,预测数千种与其调控活性相关的分子属性,同时还可以通过比较变异与未变异序列的预测结果,评估基因变异或突变的影响。该模型建立在DeepMind此前的基因组模型Enforme
- 继 Evo 2 之后,Arc Institute 发布首个虚拟细胞模型 STATE,训练数据涉及 70 种不同细胞系
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众所周知,人体由不同类型的细胞组成——免疫细胞在感染发生时可引发炎症反应以抵御病原体;干细胞具有分化潜能,可生成多种组织类型;而癌细胞则通过逃避生长调控信号,实现异常增殖。尽管这些细胞在功能和形态上差异巨大,但它们几乎都拥有相同的基因组。细胞的独特性并非来自DNA序列本身的差异,而是源于它们如何调控和使用相同的基因信息。换言之,细胞的特性源于基因表达的差异,而一个细胞的基因表达模式不仅决定了它属于
- AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密
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、
- “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),
- 2025.06.20【pacbio】|PB甲基化分析结果的统计与可视化介绍
文章目录引言1.甲基化分析结果文件简介2.甲基化位点统计分析2.1统计不同类型修饰的数量和分布示例R代码:统计m6A/m4C位点数可视化:不同修饰类型的柱状图2.2甲基化比例分布2.3染色体/基因组分布3.基序(Motif)分析与可视化3.1Motif统计统计不同motif的出现频次3.2motif分布热图(高级)4.覆盖度(测序深度)统计与可视化4.1全基因组覆盖度分布R脚本核心思路ggplot
- 大模型在生物信息学中的应用前景
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang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Agent程序员实现财富自由
大模型在生物信息学中的应用前景关键词:大模型、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、应用前景摘要:本文将深入探讨大模型在生物信息学中的应用前景。首先,我们将介绍大模型的基础知识,包括其定义、特点和优势。接着,我们将分析大模型在生物信息学中的问题背景和具体应用场景。然后,我们将详细讲解大模型在生物信息学中的数据处理与分析方法,以及其在基因组学和蛋白质组学中的应用案例。最后,我们将讨论大模型在生物信息学中
- linux bam文件格式,pysam - 多种格式基因组数据(sam/bam/vcf/bcf/cram/…)读写与处理模块(python)...
masaki叔还是这么可爱
linuxbam文件格式
在开发基因组相关流程或工具时,经常需要读取、处理和创建bam、vcf、bcf文件。目前已经有一些主流的处理此类格式文件的工具,如samtools、picard、vcftools、bcftools,但此类工具集成的大多是标准功能,在编程时如果直接调用的话往往显得不够灵活。本文介绍的是一个处理基因组数据的python模块,它打包了htslib-1.3、samtools-1.3和bcftools-1.3
- 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
知识产权13937636601
计算机java分布式计算基因编辑
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
- 向量数据库简介
Morpheon
数据库
向量数据库是一种存储和管理向量数据的数据库。向量数据是表示为向量的数据,例如空间中的点或时间序列中的向量。向量数据库在各种应用中使用,如图像和视频搜索、自然语言处理和推荐系统。在机器学习中,我们通常使用向量数据库来存储来自BERT或OpenAI等模型的嵌入文本数据;图像数据(来自CNN或CLIP的嵌入)以及音频/视频/基因组数据。与SQL的WHERE子句等传统精确匹配查询不同,向量数据库支持相似性
- PostgreSQL 在生物信息学中的应用
belldeep
PostgreSQL生物信息学postgresql数据库生物信息学
PostgreSQL(简称PG)是一种强大的开源关系型数据库管理系统,因其高可靠性、扩展性和支持复杂查询的特性,在生物信息学领域得到广泛应用。以下是其核心应用场景及优势分析:一、生物数据存储与管理生物信息学涉及海量异构数据,PG的结构化存储能力和可扩展性使其成为理想选择。1.多类型数据存储基因组数据:存储DNA/RNA序列、基因注释(如GTF/GFF文件)、变异数据(VCF格式)等。例:将基因组序
- 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.
- 机器学习在代谢组学、蛋白质组学、微生物组学、基因组学研究中的应用
MR_WCJ
人工智能机器学习数据挖掘
如果您在从事生物医学方面的研究并且有发顶刊的想法下面这篇内容会给你思路和方法四大专题内容专题一:机器学习在蛋白质组学实践应用专题线上培训专题二:机器学习在代谢组学实践应用专题线上培训专题三:深度学习在基因组学实践应用专题线上培训专题四:机器学习在微生物组学时间应用专题线上培训自然微生物综述(IF:31.851)于2018年在线发表了微生物组领域的研究方法综述,不仅系统总结了过去,更为未来3-5年内
- 【AI模型学习】ESM2
千233
深度学习人工智能学习python
文章目录1.版本2.开始2.1安装2.2使用预训练模型2.2.1代码2.2.2讲解2.2结构预测3.任务类型总结1.蛋白质结构预测(ESMfold)2.特征嵌入提取(esm-extract)3.零镜头变体预测(ESM-1v/ESM-2)4.逆向折叠(ESM-IF1)5.宏基因组图谱数据(ESMAtlas)6.多序列比对分析(ESM-MSA-1b)7.生成式蛋白质设计(ESM-2)1.版本ESM-2
- Nature | 基因密码中的远古回响:东南亚人群基因组揭示人类演化新篇章
阔跃生物
阔跃生物阔跃云阔跃AI
东南亚大陆(MainlandSoutheastAsia,MSEA)以其丰富的民族和文化多样性著称,拥有近3亿人口。然而,当前的人类基因组数据库中,MSEA人群的代表性严重不足。近日,中国科学院昆明动物研究所联合东南亚多国科研机构在东南亚人群基因组研究领域取得里程碑式突破。其研究GenomediversityandsignaturesofnaturalselectioninmainlandSouth
- 三维基因组:diffHic 差异分析
后端
diffHicdiffHic是一款R包,几乎包含了Hi-C数据分析的全部流程。它从对原始数据(.fastq格式)进行比对开始,接着进行过滤、分箱、标准化,然后运用HiCCUPS方法来识别loop,利用directionalityindex来识别拓扑关联域(TADs),并且基于edgeR的统计框架开展差异分析。diffHic的比对过程是通过一个Python脚本实现的,该脚本需要借助Bowtie2,并
- 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
hyperai
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
- TCGA 数据分析实战 —— 突变及拷贝数分析
名本无名
生信数据库R数据分析实战数据分析网络数据挖掘
TCGA数据分析实战——突变及拷贝数分析文章目录TCGA数据分析实战——突变及拷贝数分析前言基因组分析数据预处理识别recurrentCNVrecurrentCNV基因注释基因组变异可视化OncoPrintcircosplot部分区域可视化前言在介绍完TCGAbiolinks的查询下载和数据分析功能之后,我们简单展示几个示例,来练练手,加深对这个包的理解和使用我们主要从基因组、转录组和表观组3个维
- 讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
qq_33421488
人工智能
人工智能在现代科技中的应用非常广泛,包括但不限于以下领域:机器学习:人工智能的一个重要分支,通过训练模型使计算机系统能够从数据中学习并改进性能,应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等方面。自动驾驶技术:利用人工智能技术和传感器来实现无人驾驶汽车,提高交通安全性和效率。医疗诊断:人工智能技术可以帮助医生进行影像诊断和基因组学分析,提高疾病诊断的准确性和效率。人工智能助手:如智能音箱、智能助手等,可
- TWAS——Transcriptome-wide Association Study
m1chiru
twas
TWAS(Transcriptome-wideAssociationStudy)是一种用于研究基因表达和疾病之间关系的方法。它通过对全基因组的基因表达数据进行统计分析,以识别与特定疾病或表型相关的基因表达变异。这种方法可以帮助科学家们理解疾病的遗传基础,并发现潜在的治疗靶点。而FUSION是一种用于检测基因融合的方法,它可以检测基因序列之间的重叠或融合事件。FUSION方法通常用于癌症研究,因为它
- 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
请你喝好果汁641
linux
###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。
- AI服务器通常会运用在哪些场景当中?
wanhengidc
人工智能服务器运维
人工智能行业作为现代科技的杰出代表,在多个领域当中发展其强大的应用能力和价值,随之,AI服务器也在各个行业中日益显现出来,为各个行业提供了强大的计算能力和处理能力,帮助企业处理复杂的大规模数据,本文将来探索一下AI服务器通常都会运用在哪些场景当中吧!AI服务器可以运用在医疗教育当中,用于医学图像分析和基因组学研究等场景中,能够帮助其加速医学研究的速度,并且可以提高医学诊断的准确性,对国家医学领域发
- 人工智能与生命科学的深度融合:破解生物医学难题,引领未来科技革命
跨界科技汇
跨界科技人工智能科技
引言随着人工智能技术的飞速发展,生命科学领域迎来了前所未有的变革。从药物研发到疾病预测,从个性化医疗到基因组学,AI的深度融入不仅加速了生物医学的进步,还在多个领域打破了传统科学研究的局限,开创了新的医学前沿。作为跨学科创新的重要领域,人工智能与生命科学的深度融合正在重新定义未来医疗、健康和生物科技的未来。在这篇文章中,我们将探讨人工智能如何深度融合生命科学,解决当前生物医学面临的挑战,并探讨这种
- 【单倍型理解及计算系列之二】单倍型基本概念以及其与遗传定位中Bin的定义区别
梦仔生信进阶
分析流程的学习数据分析
问题:如何理解单倍型,与遗传定位中Bin的定义区别:简而言之:就是单倍型是基于LD,通常为连锁不平衡(LD)较高的区域形成。但bin是人为划分的,如以固定SNP数量/固定长度设置,将基因组分成连续的区间,用于简化分析等。如果依赖LD结构,这时候与单倍型有交集。Deepseek:在遗传学分析中,单倍型(Haplotype)和Bin(遗传定位中的区间)是两个不同的概念,尽管它们都用于简化基因组信息的复
- Newcpgreport:CpG岛甲基化差异分析
简说基因-专业生信合作伙伴
在人类基因组中,约60%的基因启动子区域都蕴藏着特殊的DNA序列——CpG岛。CpG岛(富含CpG二核苷酸的区域)被称为基因调控的“开关”,它们常位于基因启动子区域,与DNA甲基化、基因沉默等表观遗传现象密切相关。要精准定位这些区域,生物信息学家们开发了多种工具,其中newcpgreport凭借其独特的算法设计和可靠的检测性能,成为该领域的明星工具。功能特点核心功能与原理1.滑动窗口检测法newc
- AIGC赋能智慧医疗:从影像诊断到个性化治疗的革命性突破
VI8664956I26
AIGC
一、医疗AIGC技术架构1.1医疗场景技术挑战医疗环节行业痛点AIGC解决方案影像诊断人工阅片效率低多模态病灶分割与分级系统病历管理结构化程度低语音转文本+智能编码药物研发周期长成本高分子生成与虚拟筛选个性化治疗方案标准化不足基因组学+临床数据融合模型1.2医疗合规架构设计[医疗数据]→[隐私计算]→[多模态模型]→[临床决策]↑↓↑[区块链存证]←[解释性报告]←[医生工作站]二、核心模块开发2
- 生物医学工程导论:学习笔记(四)
Zodornus
生物医学工程学习笔记
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
- 个性化禁忌预警系统的构建与实现路径(2025版)
百态老人
前端服务器数据库
一、技术框架与核心逻辑个性化禁忌预警系统通过整合基因组数据、代谢组学和药物相互作用模型,构建动态风险评估体系。以"甘草-甘遂"配伍为例,其技术实现路径如下:
- 生信小白记录4-宏基因组上游分析流程记录和常用工具说明
giraffb
python人工智能开发语言
宏基因组上游分析是研究复杂微生物群落基因组的关键步骤,根据是否有参考基因组,可分为有参分析和无参分析。有参分析(Reference-basedAnalysis)优点高准确性:由于有参考基因组,能够准确定位和注释基因。高效:比对过程相对较快,计算资源需求较低。缺点依赖参考基因组:如果样本中有大量未被参考基因组覆盖的微生物,可能会遗漏重要信息。偏见:存在参考基因组偏向性,可能会忽略一些少见或未知的物种
- 探索人工智能在医疗诊断中的前沿应用:深度学习助力精准医疗
Thanks_ks
IT洞察集深度学习医疗诊断医学影像识别基因组学智能辅助诊断精准医疗个性化治疗
目录引言一、深度学习基础与医疗诊断的融合1.深度学习的自适应学习能力2.特征提取的自动化与高效性3.多模态数据的融合处理4.实时诊断与远程医疗的潜力5.个性化医疗的推动二、深度学习在医学影像识别中的应用1.肿瘤检测与分类2.眼科疾病筛查3.病变识别4.脑部疾病诊断5.骨折检测与评估6.多模态影像融合分析7.自动化报告生成三、深度学习在基因组学中的应用1.精准遗传病诊断2.疾病风险预测与预防3.精准
- 高光谱相机:温室盆栽高通量植物表型光谱成像研究
中达瑞和-高光谱·多光谱
数码相机
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(
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s