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趁早折枝
Python入门手札:从0到会python哈希算法数据结构
目录一、集合类型-set&&frozenset1.基本概念2.集合的创建3.集合常用操作4.集合之间的操作5.集合的比较6.集合更新操作(只能用于set,frozenset不支持)7.不可变集合:frozenset8.集合运算符与方法的非运算符版本9.集合和字典的关系二、字典(dict)1.映射类型2.字典的键(key)3.字典的创建4.字典的常见操作5.字典视图对象6.常见字典方法7.字典的排序
- 直流充电桩负载测试:构建高可靠充电网络的核心技术实践
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网络
在短路测试中,直流1000V/400A的故障电流需在15ms内完全分断,这对接触器选型与驱动电路设计提出严苛要求。行业领先方案通过光纤隔离检测技术,将绝缘故障识别速度提升至5ms,较传统方案提速3倍,大幅降低电弧灼伤风险。传统电阻负载测试造成90%电能浪费,新型回馈式负载系统通过PWM整流技术,将测试电能以98%效率回馈电网。某检测中心应用该技术后,单台480kW充电桩测试能耗成本从230元/次降
- 汽车工业制造领域与数字孪生技术的关联性研究
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汽车数字孪生
在工业制造领域,数字孪生系统的应用为企业带来了革命性的变革。以汽车制造企业为例,在产品设计阶段,工程师们利用数字孪生技术构建汽车的三维虚拟模型。通过对虚拟模型进行各种模拟测试,如碰撞测试、风阻测试、疲劳测试等,在实际制造之前就能发现设计中的潜在问题,并及时进行优化。这不仅大大缩短了产品研发周期,还降低了研发成本。据统计,该企业采用数字孪生技术后,新产品研发周期缩短了30%,研发成本降低了20%。在
- 基于大模型的急性出血坏死性胰腺炎预测技术方案
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人工智能python
目录一、算法实现伪代码1.数据预处理与特征工程2.大模型训练(以Transformer为例)3.实时预测与动态调整二、模块流程图1.术前预测流程2.术中动态决策流程3.术后护理流程三、系统集成方案1.系统架构图2.核心模块交互流程四、系统部署拓扑图1.物理部署拓扑2.部署说明五、技术验证方案1.交叉验证流程2.实验验证设计六、健康教育模块示例一、算法实现伪代码1.数据预处理与特征工程#数据清洗与归
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- 暑假算法日记第三天
目标:刷完灵神专题训练算法题单阶段目标:【算法题单】滑动窗口与双指针LeetCode题目:3439.重新安排会议得到最多空余时间I2134.最少交换次数来组合所有的1II1297.子串的最大出现次数2653.滑动子数组的美丽值1888.使二进制字符串字符交替的最少反转次数567.字符串的排列438.找到字符串中所有字母异位词30.串联所有单词的子串2156.查找给定哈希值的子串其他:今日总结往期打
- 使用大模型预测胃穿孔的全流程系统技术方案大纲
目录一、项目概述二、项目背景三、建设目标四、建设内容(一)建设架构(二)核心功能(三)核心技术(四)预期成效(五)方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统,通过整合术前、术中、术后各环节数据,利用先进的人工智能技术,实现对胃穿孔疾病的精准预测、手术方案优化、并发症风险预警以及术后护理指导等功能,为医疗决策提
- 代码随想录算法训练营第二十一天|回溯算法理论基础,77. 组合
丁希希哇
力扣算法刷题算法面试python力扣数据结构剪枝
系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础,704.二分查找,27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方,209.长度最小的子数组,59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础,203.移除链表元素,707.设计链表,206.反转链表代码随想录算法训练营第四天|24.两两交换链表中的节点,19.删除链表的倒数第N个节点,面试题02.07.链表相交,14
- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案
目录一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块1.2大模型核心算法模块二、全流程系统流程图三、系统集成方案3.1模块交互流程3.2数据流示意图四、系统部署拓扑图五、核心模块实现细节5.1术前风险预测算法5.2术中监测算法5.3术后并发症预测模型六、关键技术验证方案6.1模型验证流程6.2临床试验设计框架七、典型应用场景流程7.1腹腔镜手术决策流程一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块#数据采集
- 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
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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
- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
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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、术前阶段(一)疾病预测与诊断辅助(二)手术风险评估(三)手术方案制定辅助三、术中阶段(一)实时监测与风险预警(二)手术决策支持四、术后阶段(一)并发症风险预测(二)术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化(一)术前麻醉风险评估(二)术中麻醉管理六、统计分析与模型优化(一)数据收集与整理(二)模型性能评估(三)模型优化与更新七、实验验证与证据支持(一)回顾性队列研究(二)前瞻性随机对照
- 使用大模型预测心力衰竭的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1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状:心力衰竭(HF)全球患者超千万,中国25岁以上人群患病率1.1%;传统诊疗漏诊率高,预
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- 学习软件测试的第三天
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软件测试面试学习学习面试软件测试
十一.测试报告里包含那些内容测试报告(TestReport)是测试阶段完成后编写的总结性文档,用于反映软件的测试结果和质量评估,帮助项目决策是否上线。1.测试报告常见内容结构模块说明示例1.项目概况描述项目名称、版本、测试时间、参与人等项目:订单系统V1.2,测试时间:6.10-6.152.测试范围明确本轮测试覆盖的模块与不测内容覆盖下单、支付、订单查询;不测退款流程3.测试环境列出环境配置、数据
- 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
- 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
- 虚拟化第三天-2-linux bridge vlan、网卡bond(绑定)
LinuxBridge网桥网络虚拟化是虚拟化技术中最复杂的部分,也是非常重要的资源。之前我们创建了一个名为br0的linux-bridge网桥,如果在此网桥上新建一台vm,如下图:VM2的虚拟网卡vnet1也连接到了br0上。现在VM1和VM2之间可以通信,同时VM1和VM2也都可以与外网通信。LinuxBridge网桥管理#brctlshow查看网桥连接addbr添加网桥delbr删除网桥add
- 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
- 项目告急?IT人力外包:您的“技术后盾”即刻驰援!
哲科软件
spring
技术项目启动在即,你却突然发现:核心岗位缺人,紧急招聘如同大海捞针;团队临时生病或离职,项目进度瞬间亮起红灯;想尝试最新技术方向,却苦于内部缺乏该领域专家,这些问题,是否也曾绊住过你?灵活补充,应对不确定IT人力外包,正是为应对这些“技术人力困境”而生。它不再是你负担不起的“奢侈品”,而是现代企业灵活应对挑战的“必备工具”。1.“快速响应”:当紧急项目迫在眉睫,或是突然遭遇人员流失,IT人力外包团
- PHP大师之路:架构设计、高并发解决方案与前沿技术
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php开发语言
在掌握了PHP基础、进阶知识和现代开发技术后,本文将带你探索PHP开发的专家级领域,包括大型系统架构设计、高并发解决方案和前沿技术应用。1.大型PHP应用架构设计分层架构实践php//典型分层架构示例//表现层(PresentationLayer)classUserController{publicfunction__construct(privateUserService$userService
- 快速刷通PWN的第三天
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快速刷通PWN堆栈pythonpwn2ownc++linux
快速刷通PWN的第三天计划声明:因为是自己学习的一个计划,所以可能并不是适用于所有人。但是尽可能考虑到由浅入深,由易到难。昨天大概完成了Protostar的Stack4部分,今天继续后面题目的练习。笔记Stack5题目源码如下:#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){charbuffer[64];gets(buffer
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- 使用大模型预测短暂性脑缺血发作(TIA)的全流程系统技术方案大纲
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大模型医疗研究-方案大纲人工智能深度学习机器学习方案大纲
目录一、系统概述1.1方案背景1.2方案目标1.3方案范围二、术前预测方案2.1数据收集与整合2.2模型构建与训练2.3手术方案生成三、术中决策方案3.1实时数据监测3.2大模型实时风险预警3.3麻醉方案动态调整四、术后风险预测与护理方案4.1术后并发症预测4.2个性化护理方案4.3出院风险评估与随访计划五、并发症风险预测方案5.1风险因素分析5.2预测模型构建5.3预测结果应用六、技术验证方法6
- 基于大模型预测单纯性孔源性视网膜脱离的技术方案
目录一、算法实现伪代码1.数据预处理模块2.大模型训练模块3.预测与决策模块二、模块流程图(Mermaid格式)数据采集与预处理系统模型训练与部署系统术中决策支持系统三、系统集成方案及流程图系统集成流程图系统部署拓扑图四、关键模块详细说明1.数据采集系统2.术中决策支持系统3.术后护理系统一、算法实现伪代码1.数据预处理模块defpreprocess_data(image,patient_info
- 大模型在输尿管上段积脓预测与治疗方案制定中的应用研究
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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研究方法与技术路线二、大模型预测原理及相关技术2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1病情预测指标3.2手术风险预测3.3案例分析四、术中应用与监测4.1手术方案制定4.2麻醉方案选择4.3实时监测与调整五、术后恢复与并发症预测5.1术后恢复情况预测5.2并发症风险预测5.3案例分析六、治疗方案制
- 基于大模型的结节性甲状腺肿预测与综合管理技术方案大纲
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目录一、技术方案大纲(一)研究背景与目的(二)数据采集与预处理(三)大模型构建与训练(四)术前预测与评估(五)术中辅助决策(六)术后管理与预测(七)并发症风险预测与预防策略(八)根据预测制定手术方案(九)麻醉方案制定(十)术后护理方案制定(十一)统计分析与模型评估(十二)技术验证方法(十三)实验验证证据(十四)健康教育与指导(十五)结论与展望二、流程图一、技术方案大纲(一)研究背景与目的阐述结节性
- 基于大模型预测的上睑下垂综合诊疗技术方案研究报告大纲
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大模型医疗研究-方案大纲方案大纲机器学习深度学习人工智能
目录一、引言二、技术方案概述(一)术前阶段(二)术中阶段(三)术后阶段(四)并发症风险预测(五)根据预测制定手术方案(六)麻醉方案制定(七)术后护理方案(八)统计分析(九)技术验证方法(十)实验验证证据(十一)健康教育与指导三、技术方案流程图四、结论摘要:本研究旨在探讨利用大模型预测技术优化上睑下垂的诊疗流程。通过对术前评估、术中决策、术后护理及并发症风险预测等多方面的深入研究,结合大模型的强大数
- 基于大模型预测单纯性孔源性视网膜脱离的技术方案大纲
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大模型医疗研究-方案大纲人工智能深度学习机器学习方案大纲
目录一、引言二、技术方案大纲(一)术前阶段(二)术中阶段(三)术后阶段(四)并发症风险预测专项(五)手术方案制定(六)麻醉方案制定(七)术后护理(八)统计分析(九)技术验证方法(十)实验验证证据(十一)健康教育与指导(十二)技术方案流程图三、结论一、引言单纯性孔源性视网膜脱离是眼科常见的致盲性眼病之一,及时准确的诊断、有效的治疗决策以及科学的护理对于患者的预后至关重要。近年来,大模型在医学领域的应
- 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
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round