- 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
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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
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
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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
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
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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
- 蓝桥杯康复训练 Day4 (前缀和)(树状数组)(线段树)
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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
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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
- 算法训练营Day01-数组Part01
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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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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
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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
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
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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!”
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]
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数