- 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
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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
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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
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- 打卡Day53
月宝好q
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- DAY 53 对抗生成网络
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- 推荐标注数据标注
万能小贤哥
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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
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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
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen