宇来风满楼
宇来风满楼

Adaptive Multimodal Fusion With Attention Guided Deep Supervision Net for Grading Hepatocellular Car

Adaptive Multimodal Fusion With Attention Guided Deep Supervision Net for Grading Hepatocellular Car_第1张图片
α P P , α A P α_{PP},α_{AP} αPP​,αAP​and α P V P α_{PVP} αPVP​是权重值，ABAF means ‘attention-based adaptive fusion’
Adaptive Multimodal Fusion With Attention Guided Deep Supervision Net for Grading Hepatocellular Car_第2张图片
AAFFM means ‘attention-based adaptive feature fusion module’，ADSFM means ‘attention-guided deep supervision fusion module’

辅助信息

作者未提供代码

你可能感兴趣的:(深度学习,人工智能,机器学习,神经网络,算法)

  • 算法每日一练 (17) 张胤尘 算法每日一练算法数据结构
    欢迎来到张胤尘的技术站技术如江河，汇聚众志成。代码似星辰，照亮行征程。开源精神长，传承永不忘。携手共前行，未来更辉煌文章目录算法每日一练(17)打家劫舍题目描述解题思路解题代码`c/c++``golang``lua`官方站点：力扣Leetcode算法每日一练(17)打家劫舍题目地址：打家劫舍题目描述你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的
  • 算法每日一练 (16) 张胤尘 算法每日一练算法数据结构
    欢迎来到张胤尘的技术站技术如江河，汇聚众志成。代码似星辰，照亮行征程。开源精神长，传承永不忘。携手共前行，未来更辉煌文章目录算法每日一练(16)使用最小花费爬楼梯题目描述解题思路解题代码`c/c++``golang``lua`官方站点：力扣Leetcode算法每日一练(16)使用最小花费爬楼梯题目地址：使用最小花费爬楼梯题目描述给你一个整数数组cost，其中cost[i]是从楼梯第i个台阶向上爬需
  • 目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新 DoYangTan 目标检测系列目标检测transformer人工智能
    目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
  • 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享 美赛数学建模 数学建模
    一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
  • 万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？ 羊不白丶 大模型算法
    引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。这背后是十余项革命性技术的叠加创新，本文将为您揭开这艘"AI超跑"的性能密码。DeepSeek-V3的技术路径证明：计算效率的本质是知识组织的效率。其MoE架构中2048个专家的动态协作，恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工"，而是具
  • AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙 广州硅基技术官方 人工智能
    一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制 Fansv587 深度学习pytorch人工智能经验分享python机器学习
    本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
  • 燃爆！程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁？（以DeepSeek，ChatGPT为例） 羑悻的小杀马特. AI学习chatgptdeepseekAI大模型开发语言
    AI大模型已成为程序员提升效率的有力助手。本文聚焦DeepSeek和ChatGPT，探讨程序员如何借其冲破编程效率枷锁。在代码编写阶段，它们能快速生成基础框架、实现特定功能及复杂算法代码；调试时，精准分析错误并给出优化建议；文档生成方面，为函数、类及项目文档助力。程序员需掌握高效交互技巧，结合自身经验，合理利用AI大模型，全面提升编程效率，开启高效编程新境界。目录一·本篇背景：二、AI大模型简介2
  • 神经网络中层与层之间的关联 iisugar 神经网络深度学习计算机视觉
    目录1.层与层之间的核心关联：数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络（CNN，如图像分类）2.3循环神经网络（RNN/LSTM，如文本生成）2.4Transformer（如机器翻译）3.层间关联的核心原则3.1数据传递的“管道
  • Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络 tRNA做科研 深度学习保姆教程深度学习pytorch神经网络
    欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
  • 【机器学习】算法分类 CH3_CH2_CHO 什么？！是机器学习！！机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
    1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果，模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
  • 图神经网络实战——分层自注意力网络 盼小辉丶 图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
    图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为78.39%，比之同构版本有了较大提高，但我们还能进一步提高准确率。在本节中，我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构，分层自注意力网络(hierarchicalself-att
  • Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
    VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
  • 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型 欣然～ pytorch分类人工智能
    一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
  • 数据结构——链表专项 seven——seven linuxmailbox之线程邮箱数据结构链表算法
    数据结构的总结1.定义一组用来保存一种或者多种特定关系的数据的集合（组织和存储数据）程序的设计：将现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构存储在内存中，并在此基础上实现某个特定的功能的操作；程序=数据结构+算法高内聚，低耦合2.数据与数据之间的关系数据的逻辑结构：数据元素与元素之间的关系集合：关系平等线性结构：元素之间一对一的关系（表，队列。栈。。。）树型结构：元素之间一对多的关系（
  • Linux内核中的数据结构与算法（三）哈希链表 木木0o0欧尼 Linux链表数据结构linux
    四，哈希链表谈到链表就不得不谈Linux内核中另外一个重要的结构，哈希链表。讨论这个结构前，你需要对哈希的最基本的概念要清楚哦，由于我们已经讲过Linux内核中的普通链表的结构，这里我们对比他们的区别来了解哈希链表会直观一些。Linux链表认为双指针表头双循环链表对于HASH表来说过于浪费，因而设计了一套用于HASH表的hlist的数据结构，单指针表头双循环链表。hlish表头仅有一个指向首节点的
  • 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南 shuoac 机器学习人工智能python
    随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者，它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral，还是专有或经过微调的模型，Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
  • 探索Google AI聊天模型的集成和使用 qahaj 人工智能python
    随着人工智能的飞速发展，GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型，这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问，还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中，我们将重点
  • 多种方法判断一个数是否为素数的实现与优化 徐浪老师 徐浪老师大讲堂数据结构算法
    素数，又称质数，是一个在数学和计算机科学中非常重要的概念。它是大于1的自然数中，除了1和它本身，不能被其他数整除的数。本文将从最基础的方法讲解到优化算法，并提供完整的实现代码，帮助您高效地判断一个数是否为素数。一、素数的基础知识1.1素数的定义素数：一个大于1的正整数，只有两个正因子：1和它本身。例如：2、3、5、7、11等。非素数：大于1的数中，可以被除1和本身以外的数整除的数。例如：4、6、8
  • 代码随想录算法训练营DAY59｜110.字符串接龙、105.有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长 阿緑 代码随想录打卡算法
    110.字符串接龙fromcollectionsimportdequedeffindshortestpath(strlist,beginstr,endstr):que=deque()visited={}que.append(beginstr)visited[beginstr]=1result=0whileque:cur=que.popleft()result=visited[cur]foriinr
  • “租赁业务ERP+deepseek”模式的应用 软件研究员 汽车DeepSeek汽车租赁系统
    汽车租赁业务从上世纪90年代发展至今，从传统的人工管理到软件辅助，随着互联网的发展，业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求，比如自助订单，业务推广、客户资质评估，车辆风控，风险预警等，又随着近期人工智能的出现，业务公司对业务系统的期望更高，期望都节约更多人工成本，让管理变得简单快捷高效和智能。所以就引发人们新的启发：“业务系统ERP+deepseek”，但业务系统ERP+deepseek能否满足业
  • 基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现 深度学习&目标检测实战项目 NanoDet无人机目标检测人工智能计算机视觉深度学习
    1.引言随着无人机技术的发展，无人机在交通监控领域的应用逐渐增多。无人机能够提供空中视角，具有更高的视野覆盖范围，能够帮助交通管理部门实时监控交通违规行为。本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统，并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统，能够检测交通违规行为并做出实时预警，确保交通安全。本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
  • 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
  • P3375 【模板】KMP 好好学习^按时吃饭 算法
    题目来自洛谷网站：思路：从题目名字知道这是KMP模板题目，对于KMP算法，就两步，1、构造next数组。2、在s1中找到s2出现的位置。KMP代码：#includeusingnamespacestd;constintN=1e6+10;chars1[N],s2[N];//全局变量名字不能定义为next//C++标准库中有一个函数名字是nextintnext1[N];//ne数组intmain(){/
  • 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用） 代码的建筑师 模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
    纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
  • 量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？ openwin_top 量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
    microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程，以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例：1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中，数据是最重要的资产。收集的数
  • 异步编程中的并发编程优化 AI天才研究院 架构师必知必会系列自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    文章目录1.简介2.基本概念术语说明什么是异步编程？为什么要异步编程？浅谈异步编程模型基于事件驱动的模型基于消息队列的模型基于协程的模型为什么要进行并发优化？3.基本算法原理和具体操作步骤1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7.缓存8.异步框架9.模型选择4.具体代码实例和解释说明模块划分1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7
  • 不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗 P5688346 人工智能
    大家好，给大家分享一下英语不好能学python编程吗，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习Python呢，下面小编给大家分析分析。其实各位想要
  • 算法训练（leetcode）第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长 Star Patrick 刷题日记算法leetcode职场和发展
    刷题记录*110.字符串接龙105.有向图的完全可达性邻接矩阵邻接表106.岛屿的周长深搜简化代码*110.字符串接龙题目地址使用广搜。本题相当于求最短路径，因此使用广搜。如何应用广搜是一个难点，因为题目给的是字符串而非图的表示（邻接矩阵、邻接表），因此需要自行构建连接关系。题目要求每一步只能修改一个字符，因此从起始字符串开始，对字符串中的每一个字符进行修改，修改后在输入的字符串列表中查找是否存在
  • Java架构师成长之路 hweiyu00 分享spring微服务springcloudjava
    概述本教程主要从6个方面，全面讲解Java技术栈的知识。1.性能调优深入理解MySQL底层原理、索引逻辑，数据结构与算法。使用Explain进行优化分析MVCC原理剖析日志机制解析2.框架源码掌握Spring底层原理带你手写一个Spring解析IOC、AOP源码、以及事务原理3.并发编程剖析Java底层锁机制CAS、JUC工具使用、AQS源码分析以及并发的集合类的讲解4.分布式开发剖析分布式中使用
  • 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题 何必如此 文件下载压缩jsp文件上传
    文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。 一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\";     下载路径 string tmpfileName=jar.zip;        &n
  • 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
      以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
  • spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080端口占用sparkmaster web ui
    spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法：   1、cd SPARK_HOME/sbin   2、vi start-master.sh     3、定位到下面部分
  • oracle_执行计划_谓词信息和数据获取 周凡杨 oracle执行计划
      oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明 在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。 简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
  • spring中datasource配置 g21121 dataSource
    datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm   <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三） 老A不折腾 finereportFAQ报表软件
    这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width： 这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
  • mysql 用户管理 墙头上一根草 linuxmysqluser
    1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
  • 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
    这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞 如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
  • 百度词库联想 annan211 百度
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
  • int数据与byte之间的相互转换实现代码 百合不是茶 位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
    在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;   主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029   int转byte;   byte转int;   /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
  • 简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
    简单模拟实现数据库连接池 实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
  • 一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 javaweblogic
            服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
  • 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
     任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。   1. 定义三个POJO    Person类 package com.tom.hes
  • 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
    1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode  通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
  • 中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理 灰度
    中国互联网走在“灰度”上（转） 文/孕峰   第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。   灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
  • java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
    public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
  • mongoDB 用户管理 开窍的石头 mongoDB用户管理
      1:添加用户    第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin）      db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});    第一个参数用户的名字    第二个参数
  • [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
        暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意      玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天      结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气   &nb
  • java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
    using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
  • 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu javaspringlocalglobaltransaction
    Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
  • Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linuxalias
    用途说明 设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常 用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。   常用参数 格式：alias 格式：ali
  • yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHPyii2
    响应格式 当处理一个 RESTful API 请求时， 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式： 确定可能影响响应格式的各种因素， 例如媒介类型， 语言， 版本， 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。 资源对象转换为数组， 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
  • MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodbMongoDB索引优化
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述       上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档     可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
  • 当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
    拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
  • 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScriptjqueryWebhtml5css
    体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" > <ti
  • 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad预装改装windows 7windows 8
      该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。 该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！   缘由 小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
  • Nginx学习笔记 mcj8089 nginx
    一、安装nginx             1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是：  http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz      2、WinSCP(ftp上传工
  • mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 18 */ { "_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
  • java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAOPOJODTOpoVO BO
    PO(persistant object) 持久对象 在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象 通
  • 算法复杂度 Wuaner Algorithm
    Time Complexity & Big-O： http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o http://bigocheatsheet.com/ http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他