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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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!”
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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
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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)
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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)
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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]
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
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equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
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mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
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Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
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VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
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SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
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设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
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qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,