- 采用 LoRa 解决方案的智慧供应链和物流
地理探险家
物联网LoRa物流方案
冠状病毒病(COVID-19)大流行,不可避免地导致全球供应链和物流行业,出现重大缺口和中断,但LoRa解决方案等新兴技术,可以帮助解决行业在这些充满挑战的时期的困境。物联网LoRa解决方案LoRa(长距离的缩写)是一种无线技术,已开发用于透过用于物联网(IoT)应用的传感器和低功耗广域网(LPWAN),进行远距离低数据速率通信调制技术。LoRa相对于其他无线技术的优势局域网低功耗广域网蜂窝短距离
- 基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎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
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四、术前预测与评估4.1数据收集与整理4.2大模型预测模型的构建4.3预测内容与指标4.4案例分析:术前预测实例展示五、术中方案制定
- 告别手抖烦恼,重拾生活稳 “态”
2503_90680515
生活
手抖,看似微小的症状,却可能极大地扰乱生活节奏。轻微颤抖让日常小事变得艰难,拿不稳杯子、握不好笔,严重时甚至影响工作、社交,自信心也随之受挫。想要摆脱手抖困扰,先得了解背后原因。引发手抖的因素多样。生理性手抖在情绪激动、过度劳累、大量饮酒后常出现,一般幅度小、速度快,诱因消除后多能缓解。病理性手抖则复杂得多,常见于帕金森病、特发性震颤等疾病。帕金森病除手抖外,还有肢体僵硬、动作迟缓等症状;特发性震
- 基于pytorch的神经病网络搭建学习
停走的风
pytorch学习学习pytorch人工智能
1.pycharm中code方法的使用1.1父类重写技巧操作:在需要重写的方法上右键,选择code-->Generate>OverrideMethods。作用:自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs)->None:super().__in
- 八字 十二长生 详解
admin
玄学
十二长生简介编辑十二生旺库是以日干对照年、月、日、时四个地支,而做出其性格,以及运程之论,一般来讲年支命限上属于幼年时期,月支代表青年时期,日支是代表中青年时期,时支代表晚年时期。在这里面最重要是日支,因为日干代表自己,同时一个人的中青年运程,往往可以决定这个人一生的荣辱成败。看年龄阶段可以重点看那个支,一般要综合分析。十二长生即五行的十二种运势:长生、沐浴、冠带、临官、帝旺、衰、病、死、墓、绝、
- TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了
无人不智能,机器不学习
TensorFlowTensorFlow基本框架python
tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架,如果我们有大量的数据,我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution,允许用户在不创建图形的情况下运行tensorflow代码,一种动态图机制它是一个命令式、由运行定义的接口,一旦从Python被调用,其操作立即被执行。这使得入门TensorFlow变的更简单,也
- 数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析
艾派森
数据挖掘实战合集python人工智能数据挖掘信息可视化数据分析
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- 专栏问答:公共数据库发表能发表国际学术期刊吗?能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗?以NHANES数据库为例
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用R探索医药数据科学数据库机器学习r语言r-4.2.1人工智能
随着大数据和人工智能的迅猛发展,公共数据库在医药研究中的应用日益广泛。无论是基因组学、流行病学,还是药物研发,公共数据库都提供了海量的数据资源,为研究人员节省了大量的时间和成本。然而,许多医药类专业的学生和研究者仍然对公共数据库的学术价值存在疑问:利用公共数据库的数据进行研究,是否可以发表在国际学术期刊上?能否作为本科、硕士或博士毕业论文的主要研究内容?本文将围绕这些问题展开讨论,并结合实际案例分
- Herpotrichone A:神经保护的新星,解锁铁死亡之谜
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近日,一项来自中国西北农林科技大学的研究团队揭示了HerpotrichoneA(He-A)这一天然产物在缓解铁死亡(ferroptosis)方面的潜力,为神经保护提供了新的视角。研究背景:神经退行性疾病与铁死亡的纠葛神经退行性疾病,如阿尔茨海默病(AD)和帕金森病(PD),以其进行性的神经元丧失为特征,严重影响了患者的生活质量。这些疾病的发病机制复杂多样,但氧化应激和铁死亡被认为是其中的关键因素。
- 大模型在白血病诊疗全流程风险预测与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
目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理3.2大模型预测术前风险3.3根据预测制定手术方案四、术中风险预测与麻醉方案优化4.1术中实时数据监测与采集4.2大模型动态风险预测4.3基于预测调整麻醉方案五、术后风险预测与护理方案
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- 基于Spring+SpringMVC+hibernate实现的体检中心管理系统
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源码及论文下载:http://www.byamd.xyz/tag/java/摘要随着人们生活水平的不断提高,人们的保健意识随之增强,体检已普遍成为人们保健的重要部分。特殊职业的体检、各种职业病的体检、单位职工的群体体检及个人体检使得医院体检人数急剧增加。然而传统的体检工作效率远远不能满足当下剧增的体检业务。所以,医院急需满足健康体检需要的信息管理系统来提高体检工作效率。本系统包括体检项目管理、预约
- 2025年软件工程/计算机科学与技术专业毕业设计选题推荐
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计算机毕设选题推荐案例课程设计java-ee数据库javamavenspringboot开发语言
基于微信小程序的社区疫情防控系统基于微信小程序的垃圾分类自动识别系统基于微信小程序的外卖点餐平台基于微信小程序的校园二手交易系统基于微信小程序的糖尿病居家健康管理系统基于微信小程序校园快递代领平台基于微信小程序的医院预约挂号系统基于微信小程序民宿预订系统基于微信小程序的校园求职招聘系统基于微信小程序大众的医疗服务系统基于微信小程序校园快递代取系统基于微信小程序的失物招领系统基于微信小程序的家校通系
- 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析(实验室环境)
@@南风
农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而,虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除,但可以加以处理和监测,以减轻损害。因此,采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张,由5种病
- AI写代码工具赋能前端开发:效率提升与身心健康
hzcaituowj
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在飞速发展的互联网时代,AI前端开发成为炙手可热的领域。然而,高强度的工作、紧迫的交付时间以及技术日新月异的更新迭代,也给开发者带来了巨大的压力,甚至严重影响着他们的身心健康。长时间伏案工作导致的颈椎病、眼疲劳、精神压力大等问题日益突出。本文将探讨如何利用先进的AI写代码工具提升工作效率,从而有效改善AI前端开发人员的身心健康状况。AI前端开发与身心健康:挑战与应对AI前端开发,特别是涉及到复杂交
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内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战,传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。联邦学习技术通过构建分布式训练框架,使医疗机构在不共享原始数据的前提下,实现跨域模型的协同优化。这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径,特别是在肿瘤筛查领域,通过迁移学习实现跨病种知识迁移,配合超参数自动调优机制,可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
- 生物可穿戴产品需要采集和监测哪些
番茄老夫子
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健康状态监测生理指标:包括心率、呼吸频率、体温等基础生理参数。例如,通过心率传感器实时监测动物的心跳,正常成年犬的心率在60-120次/分钟,若超出这个范围,可能提示动物存在健康问题,如心脏病、感染等;呼吸频率也是重要指标,犬的正常呼吸频率为10-30次/分钟,呼吸频率异常加快或减慢,可能与呼吸系统疾病、疼痛等有关;体温监测同样关键,猫狗的正常体温一般在37.5℃-39℃之间,体温异常往往是疾病的
- 《机器学习实战》专栏 No12:项目实战—端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测
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《机器学习实战》专栏第12集:项目实战——端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测本集为专栏最后一集,本专栏的特点是短平快,聚焦重点,不长篇大论纠缠于理论,而是在介绍基础理论框架基础上,快速切入实战项目和代码,所有代码都经过实践检验,是读者入门和熟悉上手的上佳知识材料在本集中,我们将通过Kaggle平台的经典糖尿病预测(PimaIndiansDiabetesDataset)数据集,系统回顾完整的
- 植物神经紊乱应补充哪些维生素
小知识来科普
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植物神经紊乱,也被称为自主神经功能紊乱,是一组常由心理社会应激因素引发的症状群。此病可涉及全身多个系统,如心血管系统、呼吸系统、消化系统等,引发诸如体位性低血压、胸闷、胃痛等一系列症状,并可能伴有紧张、焦虑等情绪变化。在治疗植物神经紊乱的过程中,除了心理治疗、药物治疗和物理疗法外,适当补充维生素也能起到缓解症状的辅助作用。维生素B1(硫胺素)维生素B1对于改善植物神经功能紊乱引起的神经系统失调有一
- 初中信息技术说课python_第一单元 走进Python 编程世界
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初中信息技术说课python
(共17张PPT)今年一场突如其来的新冠肺炎不仅使得人人带上了口罩,过了一个不一样的寒假,同时也使得我们以不一样的方式开启我们的学习。同学们你们知道那些人容易得肺炎重症呢?有基础病的身体素质差的身体质量指数(BMI,BodyMassIndex)是国际上常用的衡量人体肥胖程度和是否健康的重要标准,主要用于统计分析。肥胖程度的判断不能采用体重的绝对值,它天然与身高有关。因此,BMI通过人体体重和身高两
- coarse-to-fine(1) CF-DRNet
momoka9
论文笔记python
1、Coarse-to-fineclassificationfordiabeticretinopathygradingusingconvolutionalneuralnetwork使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变分级进行从粗到细的分类。ArtificialIntelligenceinMedicineVolume108,August2020,101936亮点首次提出了一个分层的从粗到细的糖尿病视网
- 运动神经元病(渐冻症)如何诊断?
2501_90506537
健康医疗生活
渐冻症也称为肌萎缩侧索硬化,是一种常见的运动神经元疾病。可以导致上、下神经元受损,主要表现为肌无力、肌肉萎缩和明显的椎管征。常见的首发症状是一侧或两侧手指动作笨拙无力,随后小手肌萎缩,逐渐延伸至前臂、上臂和肩胛带肌。随着疾病的发展,肌肉无力和萎缩的症状将逐渐扩展到全身躯干和颈部,最终累及面部肌肉和咽部肌肉,延髓麻痹可能发生在晚期。这种疾病的预后不是很好,大多数患者可能在三到五年内因呼吸肌受累而危及
- 基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究(python进行数据处理并完成建模,对品种进行预测)
Life is a joke
PYTHON人工智能机器学习机器学习集成学习人工智能
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物,别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等,是一种名贵中药材,国内主要产地为较低纬度地区如:福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1],被当地人民誉为“药中之王”,福建品种和台湾品种更是其中的上等品种,在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
- 21章8节:绘制三维地形图
DAT|R科学
用R探索医药数据科学r语言r语言-4.2.1地形图三维地形图
三维地形图在医学、流行病学、生态学和城市规划等多个领域中具有重要的应用价值。它不仅能够帮助研究人员更直观地了解地形对疾病传播、环境健康和公共卫生的影响,还能在疾病防控和健康风险评估中提供关键信息。在流行病学研究中,三维地形图能够显示地形起伏与气候条件如何交互作用,影响传染病的传播模式。而在环境健康领域,三维地形图则有助于科学家识别与地理因素相关的健康风险,为公共卫生决策提供数据支持。一、认识三维地
- 机器学习:利用sklearn实现心脏病预测
薄化克Oswald
机器学习:利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库,本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践。通过详尽的步骤和示例代码,本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集,并预测患者是否有可能患有
- DRG/DIP DRG:按病种付费,DIP:基于DRG的原理进行的按病种点数付费
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金融领域DRGDIP按病种付费
文章目录DRG/DIPDRG:按病种付费,DIP:基于DRG的原理进行的按病种点数付费概念影响DRG/DIPDRG:按病种付费,DIP:基于DRG的原理进行的按病种点数付费概念DRG/DIP,其实指的是医保支付方式,DRG是按病种付费,DIP是基于DRG的原理进行的按病种点数付费简单来说前者是把一个病种所需要的各种诊疗服务一起打包进行付费,后者是对于诊疗中的各个因素比如诊疗项目、床日、病种等因素根
- InceptionV1实现猴痘病识别案例
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本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
- DRG/DIP医保结算中的偏差病例
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低倍率病例什么是低倍率?1、《国家医疗保障疾病诊断相关分组(CHS-DRG)分组与付费技术规范》中规定低倍率病例入组后住院费用一般低于该DRG病组支付标准30%。2、DIP低倍率病例入组后住院费用一般低于该DIP病种次均费用50%。低倍率病例产生的主要原因一是入组错误,即主要诊断选择错误、其他诊断或手术操作错填等,导致错误入组;二是治疗不充分,即患者由于病情过重出现死亡或者自身意愿提前自动出院,整
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之40 总纲领和整体设计 之2 三种簿册(账簿/电话簿/户口簿)
一水鉴天
人工语言软件智能智能制造人工智能
本文要点前面给出的是项目式开发的项目“口号”,有点像包治百病的“万金油”。但在原型(原型式开发的一个原型口号)上分别有三个口号--注意:它们的表达和项目口号完全不同。逻辑上:所有模型model都是错的,但某些模型是有用的。数学上:所有程序prcedure严格来讲都是不精确的,但是有些程序非常接近用户的预期;语言上:所有表达expression都是含糊的,但任何语言都具有巨大的表达力。现在剩下的就是
- OpenDRG/DRG_Datas 项目使用教程
咎宁准Karena
OpenDRG/DRG_Datas项目使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DRG_Datas1.项目目录结构及介绍DRG_Datas/├──ICD/│├──ICD诊断、手术操作编码.csv│├──基础数据.csv│├──版本对照关系.csv│└──手术操作类别属性.csv├──Payment/│├──各地DRG病组清单.csv│└──医保支付标准.
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =