- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、系统架构设计(一)数据采集与预处理模块(二)大模型核心算法模块(三)应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案(一)患者信息采集与整合(二)胆囊结石风险预测(三)手术方案制定辅助(四)麻醉方案规划五、术中阶段详细方案(一)实时数据监测与传输(二)手术进程智能辅助六、术后阶段详细方案(一)术后恢复情况预测(二)并发症风险预测(三)护理方案调整(四)康复指导七、并发症风险预
- AI摄像头动捕:精准量化八段锦动作质量,赋能传统功法习练
在追求动作标准度的竞技体育、舞蹈教学或运动康复领域,如何科学、客观、高效地评估动作质量一直是核心挑战。如今,AI摄像头动捕技术的成熟,正为这些领域带来突破性的解决方案,尤其在需要高度专注与准确性的八段锦、太极拳等传统健身功法领域中展现出巨大潜力。AI摄像头动捕系统,通过部署多组高帧率RGB摄像头,在空间中构建一个精密的三维捕捉场域。这种无穿戴动捕(或称无标记点动捕)的方式,让用户无需任何设备束缚人
- 基于大模型的短暂性脑缺血发作(TIA)全流程预测与诊疗辅助系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、系统核心目标二、系统架构模块三、实验验证证据链系统架构流程图关键技术创新点一、系统核心目标构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环,覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期二、系统架构模块1.术前预测模块高危人群筛查模型输入:电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测特征工程:血压波动模式、颈动脉斑块稳定性评分TIA发作概率预测72小时预警模型(LSTM+Transforme
- 基于大模型的心力衰竭预测与干预全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
目录一、引言二、系统概述三、术前阶段(一)患者信息采集与预处理(二)大模型预测心力衰竭风险(三)手术方案制定辅助(四)麻醉方案规划四、术中阶段(一)实时数据监测与传输(二)大模型术中决策支持五、术后阶段(一)术后病情监测与评估(二)并发症风险预测与防控(三)术后护理计划生成六、健康教育与指导(一)个性化教育内容生成(二)康复随访与远程指导七、统计分析与技术验证(一)系统性能评估指标(二)数据分割与
- 老年综合实训室功能:重塑老年健康服务教育实践体系
凯禾瑞华_实训室建设
实训室建设大数据人工智能vrar虚拟现实unity
一、老年综合实训室的教育价值随着老年人口数量的增加和对健康服务需求的多元化,社会需要具备综合能力的老年健康服务人才。老年综合实训室具备多功能集成的特点,能够涵盖老年生活照料、健康护理、心理慰藉、康复训练等多个领域的实践教学。在老年综合实训室中,学生可以接触到不同类型的老年健康服务场景,锻炼多方面的能力,从而成为适应社会需求的复合型人才,这对于提升老年健康服务教育的质量和效果具有重要意义。点击获取实
- 基于大模型预测原发性醛固酮增多症的综合技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、引言二、技术方案概述三、术前阶段(一)数据采集与预处理(二)疾病诊断与分型预测(三)并发症风险预测四、术中阶段(一)实时数据监测与整合(二)手术决策支持(三)麻醉方案动态优化五、术后阶段(一)康复进度监测与预测(二)并发症监测与干预(三)术后护理指导六、统计分析与技术验证(一)模型性能评估指标体系(二)对比研究与临床实效分析七、实验验证证据(一)回顾性病例研究(二)前瞻性临床试验八、健康教
- 基于大模型预测肾囊肿的技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、引言二、技术方案概述(一)数据收集与整理(二)大模型构建与训练(三)术前预测与方案制定(四)术中决策支持(五)术后管理与预测(六)并发症风险预测与防控(七)健康教育与指导三、技术方案流程图四、统计分析与技术验证方法(一)模型性能评估指标(二)对比实验设计(三)交叉验证与外部验证五、实验验证证据(一)回顾性病例分析(二)前瞻性临床试验六、健康教育与指导方案细化(一)饮食指导(二)运动康复(三
- 从0开始学习R语言--Day26--因果推断
很多时候我们在探讨数据的相关性问题时,很容易会忽略到底是数据本身的特点还是真的是因为特征的区分导致的不同,从而误以为是特征起的效果比较大。这就好比测试一款新药是否真的能治病,假如吃药的患者康复的更快,那到底是因为药物本身的效果好,还是因为患者本身更健康,平时有控制饮食合理作息与运动,从而在患病后更快地凭借自身免疫力战胜病毒。这需要我们意识到对照试验还需要人为地补足某些条件,也就是探讨是否真的是X导
- 基于大模型预测急性横贯性脊髓炎的综合技术方案研究报告大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲
目录一、引言二、技术方案总体架构三、术前预测与决策四、术中监测与决策支持五、术后护理与康复指导六、统计分析与技术验证七、实验验证与证据支持八、健康教育与指导九、结论与展望一、引言(一)研究背景急性横贯性脊髓炎的临床现状与挑战阐述急性横贯性脊髓炎的发病率、致残率以及对患者生活质量的严重影响,强调准确预测和精准治疗的重要性。大模型技术在医疗领域的应用前景简述大模型在医学影像分析、疾病诊断与预测等方面的
- 基于大模型预测的视神经脊髓炎技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲
目录一、引言(一)研究背景(二)研究目的与意义(三)大模型在医疗领域的应用现状二、术前评估与预测(一)数据采集与预处理(二)大模型构建与训练(三)术前风险评估与预测三、术中监测与决策支持(一)实时数据采集与传输(二)术中决策支持系统四、术后管理与康复(一)术后早期预警与监测(二)康复效果预测与个性化康复方案制定五、并发症风险预测与防控(一)并发症类型与风险因素分析(二)并发症风险预测模型构建与验证
- 基于大模型的脑出血全流程预测系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲
目录一、引言二、系统概述三、系统架构(一)数据采集与预处理层(二)模型训练与优化层(三)预测与决策支持层(四)数据管理与分析层(五)用户交互与应用层四、术前预测(一)数据采集(二)数据预处理(三)脑出血风险预测模型(四)手术方案制定(五)麻醉方案推荐五、术中监测与决策(一)数据采集(二)数据预处理(三)实时病情监测模型(四)手术策略调整建议六、术后护理与康复(一)数据采集(二)数据预处理(三)并发
- 寻疗微擎开源生态下的智慧医疗服务
小程序
寻疗系统是基于微擎开源生态开发的垂直领域医疗服务解决方案,专为医院、诊所、康养机构、健康服务平台设计。依托微擎系统的PHP开发框架与模块化能力,实现“医患对接-在线问诊-康复管理-资源整合”的全流程数字化,助力医疗服务机构快速搭建线上服务平台,提升诊疗效率,优化患者就医体验。寻疗详细介绍:https://s.w7.cc/module-33494.html核心功能:微擎生态加持,全场景医疗服务赋能多
- 榕壹云医疗服务系统:基于ThinkPHP+MySQL+UniApp的多门店医疗预约小程序解决方案
老李不敲代码
uni-app小程序mysql软件需求
在数字化浪潮下,传统医疗服务行业正面临效率提升与客户体验优化的双重挑战。针对口腔、美容、诊所、中医馆、专科医院及康复护理等需要预约或诊断服务的行业,我们开发了一款基于ThinkPHP+MySQL+UniApp的多门店服务预约小程序——榕壹云医疗服务系统。该系统通过模块化设计与开源架构,为医疗机构提供高效、灵活的管理工具,助力数字化转型。一、项目背景:解决医疗行业管理痛点随着消费者对便捷服务的需求增
- 蓝桥杯康复训练 Day4 (前缀和)(树状数组)(线段树)
ooold_six
2022蓝桥杯java算法
昨天没状态摆了一天,今天复习一下各种区间问题前缀和常规遍历区间求和复杂度O(n)单点修改复杂度O(1)前缀和区间求和复杂度O(1)单点修改复杂度O(n)前缀和数组中每个值覆盖的是从开始到该点整个区间的和值求i~j的区间和值可以通过s[j]-s[i-1]计算可以扩展成二维三维的前缀和在单点修改时需要对所有覆盖该点的值进行修改在对区间求和复杂度要求高时使用蓝桥杯–前缀和1树状数组对比前缀和复杂度前缀和
- 医疗机器人中的AI技术:手术精度与康复效果的提升
人工智能教程
人工智能transformer深度学习神经网络机器学习大数据机器人
在现代医疗领域,人工智能(AI)技术与医疗机器人的融合正在深刻改变医疗服务的模式和质量。从手术室的精准操作到康复中心的个性化治疗,AI技术为医疗机器人注入了强大的智能动力,显著提升了手术精度和康复效果。关注VX公众号【学长论文指导】发送暗号9领取一、AI技术在手术机器人中的应用手术机器人是医疗机器人领域的重要分支,其核心目标是通过高精度的机械操作和智能决策,辅助医生完成复杂手术。AI技术在手术机器
- 【仿生机器人系统设计】涉及到的伦理与安全问题
DFminer
机器人安全
随着材料科学、人工智能与生物工程学的融合突破,仿生机器人正从科幻走向现实。它们被寄予厚望——在医疗康复、老年照护、极端环境作业甚至社交陪伴等领域释放巨大价值。然而,当机器无限趋近于“生命体”,其设计过程中潜伏的伦理与安全迷宫便成为无法回避的核心挑战,这直接关乎技术能否真正服务于人。一、伦理困境:在“像人”与“是人”之间隐私与数据黑洞:问题:为实现自然交互,仿生机器人需搭载强大的环境感知(视觉、听觉
- 算法训练营Day01-数组Part01
shikinamiask
算法leetcode职场和发展
DAY01题目:704.二分查找-力扣(LeetCode)27.移除元素-力扣(LeetCode)977.有序数组的平方-力扣(LeetCode)704、二分查找704.二分查找-力扣(LeetCode)秒了,真秒了。问:为什么这么快?答:做过了。熟稔于心,无需多言。康复训练第一题,熟练一些vector的用法。classSolution{public:intsearch(vector&nums,i
- 基于大模型的颅前窝底脑膜瘤预测与治疗技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向技术方案深度学习人工智能机器学习
目录技术方案概述一、核心算法实现1.多模态数据融合算法(伪代码)2.并发症风险预测模型(伪代码)二、系统模块流程图1.数据采集模块2.预测与决策模块三、系统集成方案1.系统集成流程图2.系统部署拓扑图四、关键技术验证1.模型性能对比表2.典型病例验证流程五、实施保障体系技术方案概述本方案基于深度学习大模型构建颅前窝底脑膜瘤全周期诊疗系统,包含术前精准预测、术中动态决策、术后康复管理三大模块。通过多
- 康复评定试题库-康复评定的题库
答案资料
大数据
第一章总论一、名词解释:1.康复功能评定:是用客观的、量化的方法有效和准确地评定残疾者功能障碍的种类、性质、部位、范围、严重程度和预后。包括躯体功能、精神状态、言语功能和社会功能等方面的评定。2.初期评定:是首次对患者进行的评定。目的是发现和确定患者的功能状况和存在的问题,判断障碍程度、康复潜力和预后,为制定康复治疗计划提供可靠的依据。3.中期评定:是指患者经过一段时间治疗后进行的再次评定。评定的
- 基于大模型预测的膝内翻畸形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、大模型预测原理及数据基础2.1大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与验证三、术前预测与准备3.1术前病情评估指标3.2大模型预测结果分析3.3术前检查项目及意义3.4基于预测的手术方案制定3.5麻醉方案选择四、术中应用与操作4.1手术流程与关键步骤4.2大模型辅助术中决策4.3实时监测与风险应对五、术后评估与康复
- 大模型在先天性肌性斜颈诊疗全流程中的应用研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2先天性肌性斜颈概述二、大模型在术前的预测应用2.1病情评估2.2手术风险预测三、大模型在术中的应用3.1实时手术导航与辅助决策3.2应对突发状况四、大模型对并发症风险的预测4.1常见并发症分析4.2大模型预测原理与方法五、基于大模型预测制定治疗方案5.1手术方案定制5.2麻醉方案选择六、术后护理与大模型的作用6.1伤口护理指导6.2康复训练计划制定七、统计分析
- 上肢康复机器人设计与临床应用研究
2301_78600126
机械设计制造及其自动化机器人
引言脑卒中、脊髓损伤等神经系统疾病导致的上肢运动功能障碍,严重影响了患者的生活质量。传统康复治疗依赖治疗师手动辅助训练,存在效率低、量化难、人力成本高等问题。上肢康复机器人通过精准的运动控制与生物反馈机制,为实现高效、标准化的康复训练提供了技术解决方案。本文从临床需求出发,系统阐述上肢康复机器人的设计方法,并探讨其关键技术突破方向。一、康复医学需求与设计目标1.1临床医学要求适应症范围:需覆盖Br
- 基于大模型的全面惊厥性癫痫持续状态技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向技术方案
目录一、数据收集与预处理系统1.1多模态数据集成模块1.2数据预处理流程二、大模型构建与训练系统2.1模型架构设计2.2训练流程三、术前评估系统3.1癫痫发作风险预测3.2手术可行性评估流程四、术中决策支持系统4.1实时监测数据处理4.2麻醉方案优化流程五、术后护理系统5.1短期预后预测模型5.2康复管理流程六、技术验证方案6.1对照试验设计七、健康教育系统7.1患者自我监测指导八、核心算法伪代码
- 基于大模型的脑出血智能诊疗与康复技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向人工智能深度学习机器学习算法
目录一、术前阶段1.1数据采集与预处理系统伪代码实现流程图1.2特征提取与选择模块伪代码实现流程图1.3大模型风险评估系统伪代码实现流程图二、术中阶段2.1智能手术规划系统伪代码实现流程图2.2麻醉智能监控系统伪代码实现流程图三、术后阶段3.1并发症预测系统伪代码片段3.2康复训练系统流程图四、技术验证体系4.1统计分析模块伪代码实现4.2实验验证框架流程图一、术前阶段1.1数据采集与预处理系统伪
- 大模型赋能围术期危重症预测系统的深度剖析与实践研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究围术期人工智能
一、引言1.1研究背景与意义围术期是指从患者决定接受手术治疗开始,到手术治疗直至基本康复的全过程,包括术前、术中和术后三个阶段。在围术期,患者面临着诸多风险,如出血、感染、器官功能障碍等,这些风险可能导致危重症的发生,严重威胁患者的生命健康。据统计,全球每年有数以百万计的患者在围术期发生危重症,其死亡率和致残率居高不下。在中国,随着人口老龄化的加剧和手术量的不断增加,围术期危重症的防治形势也日益严
- Captiks无线惯性动捕及步态分析系统:高频采样+400g超宽动态量程,赋能医疗康复、竞技体育、工业检测三大领域,运动轨迹零盲区追踪!”
欣佰特cnbestec
CaptiksMOVIT步态分析系统运动研究分析
在运动科学与生物力学领域,精准捕捉人体运动数据是研究与应用的重要基础。传统光学动捕系统虽精度高,但存在环境依赖性强、操作复杂、成本高等局限。Captiks无线惯性动捕及步态分析系统采用先进传感器技术和无线传输,提供实时、准确的人体运动数据分析。其可穿戴设计让用户在多种环境中自由活动,摆脱了固定设备的局限。Movit系统不仅能测量步态时间、步幅和关节角度等关键参数,还支持全面的运动表现分析,适用于运
- 基于大模型预测围术期麻醉苏醒时间的技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲
目录一、引言(一)研究背景与意义(二)国内外研究现状二、术前阶段(一)数据收集与整理(二)数据预处理与特征工程(三)大模型训练与初步预测(四)术前风险评估与个性化准备三、术中阶段(一)实时数据监测与传输(二)数据动态更新与模型调整(三)术中决策支持与干预四、术后阶段(一)苏醒时间精准预测与评估(二)并发症风险预警与处理(三)术后护理与康复指导五、统计分析与技术验证(一)数据统计分析方法(二)技术验
- 手搓传染病模型(SQEIR)
Code_Verse
matlab数学建模传染病微分方程
在传染病防控研究中,准确刻画隔离措施对疫情传播的影响至关重要。SQEIR模型(易感者S-暴露者E-隔离暴露者\(Q_E\)-感染者I-隔离感染者\(Q_I\)-康复者R)通过引入隔离仓室,为分析防控策略提供了有力工具。图中的微分方程组清晰定义了各仓室的动态变化:\(\begin{align*}\frac{dS}{dt}&=-\betaSI\\\frac{dE}{dt}&=\betaSI-\alph
- 手搓传染病模型(SEIARW)
Code_Verse
传染病模型看这一个就够了!matlab数学建模传染病微分方程
在传染病传播的研究中,水传播途径是一个重要的考量因素。SEAIRW模型(易感者S-暴露者E-感染者I-无症状感染者A-康复者R-水中病原体W)综合考虑了人与人接触传播以及水传播的双重机制,为分析此类传染病提供了全面的框架。图中的微分方程组清晰地定义了各变量的动态变化:\(\begin{cases}\frac{dS}{dt}=-\betaS(I+kA)-\beta_wSW\\\frac{dE}{dt
- 手搓传染病模型(SIS)
Code_Verse
传染病模型看这一个就够了!数学建模matlab
先看模型开始手搓%模型参数N=21858000;%总人数I0=170;%初始感染人数S0=N-I0;%初始易感人数beta=1.1;%传染率gamma=0.25;%康复率num_days=160;%模拟天数%x(1):感染人群I,x(2):易感人群Sdxdt=@(t,x)[beta*x(1)*x(2)/N+gamma*x(1);-beta*x(1)*x(2)/N-gamma*x(1)];[t,y]
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p