- AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路
AI在垂直领域的深度应用:医疗、金融与自动驾驶的革新之路一、医疗领域:AI驱动的精准诊疗与效率提升1.医学影像诊断AI算法通过深度学习技术,已实现对X光、CT、MRI等影像的快速分析,辅助医生检测癌症、骨折等疾病。例如,GoogleDeepMind的AI系统在乳腺癌筛查中,误检率比人类专家低9.4%;中国的推想医疗AI系统可在20秒内完成肺部CT扫描分析,为急诊救治争取黄金时间。2.药物研发传统药
- 5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类
托比-马奎尔
深度学习基础知识YOLO
在本研究中,我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性,该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。包括四类病例:肿块、钙化、结构扭曲和正常,这些病例来自包含413个病例的私人数字乳房X光检查数据库。对于所有病例,先前的乳房X光检查(通常是1年前扫描的)均报告为正常,而当前的乳房X光检查被诊断为癌变(经活检证实)或健康。方法:建议将基于Y
- 基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用
despacito,
论文精读-乳腺超声分类
BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De
- 《支持向量机(SVM)在医疗领域的变革性应用》
CodeJourney.
支持向量机算法机器学习
在医疗科技日新月异的今天,先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机(SVM),凭借其独特的优势,在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角,带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断:癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症,作为全球健康的“头号杀手”,早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域,SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
- 肿瘤靶向治疗中NCCN指南与临床试验入组标准的自动匹配系统(匹配精度98.7%)
百态老人
人工智能
一、核心概念解析NCCN指南的权威性与结构定位:NCCN指南是全球肿瘤诊疗的“金标准”,覆盖97%的美国癌症患者管理决策,基于证据等级(1/2A/2B/3类)和专家共识制定,每年至少更新一次。核心内容:按癌种分类(如非小细胞肺癌、乳腺癌)的靶向治疗路径,明确生物标志物检测要求(如EGFR、ALK突变)。治疗推荐分级:Category1(高级别证据)和2A(专家共识)推荐纳入NCCN纲要,直接影响医
- Turkey HSD检验法/W法
weixin_30746117
pythonr语言matlab
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share医药统计项目联系QQ:231469242python2.7#-*-cod
- 文献速递:深度学习乳腺癌诊断---使用深度学习改善乳腺癌诊断的MRI技术
有Li
深度学习人工智能
Title题目ImprovingbreastcancerdiagnosticswithdeeplearningforMRI使用深度学习改善乳腺癌诊断的MRI技术01文献速递介绍乳腺磁共振成像(MRI)是一种高度敏感的检测乳腺癌的方式,报道的敏感性超过80%。传统上,其在筛查中的使用被限制在高风险患者身上。新的证据支持在中等风险和普通风险女性中进行筛查MRI的作用4)。诊断MRI对于额外的指示也很有
- 《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS 4A乳腺病变的恶性率》论文笔记 MobileNet
往事随风、、
论文笔记机器学习深度学习论文阅读人工智能机器学习健康医疗
《APPLICATIONOFDEEPLEARNINGTOREDUCETHERATEOFMALIGNANCYAMONGBI-RADS4ABREASTLESIONSBASEDONULTRASONOGRAPHY》《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS4A乳腺病变的恶性率》原文地址:链接文章目录摘要简介方法患者图像获取与处理深度学习模型统计分析结果讨论结论摘要本研究旨在开发一个基于超声(US)图像
- 文献解读-病理影像多模态模型预测乳腺癌新辅助化疗的病理完全反应
今天也不想动
文献解读病理组学影像组学文献解读多模态病理影像组学
期刊:ScienceAdvances影响因子:11.7,中科院1区Top发表时间:2025年4月30日概要:首都医科大学宣武医院放射科卢洁教授团队近日(2025年5月)在中科院1区top期刊《SciAdv》(IF=11.7)上发表研究“Amultimodalandfullyautomatedsystemforpredictionofpathologicalcompleteresponsetoneo
- 【R语言编程绘图-mlbench】
南瓜胖胖
r语言开发语言机器学习
mlbench库简介mlbench是一个用于机器学习的R语言扩展包,主要用于提供经典的基准数据集和工具,常用于算法测试、教学演示或研究场景。该库包含多个知名数据集,涵盖分类、回归、聚类等任务。包含的主要数据集BostonHousing波士顿房价数据集,包含506条记录和14个特征,用于回归任务。目标变量为房屋中位数价格。BreastCancer威斯康星州乳腺癌数据集(原始版),包含699个样本和1
- Wnt/β-catenin 信号通路
绵羊2023
信号通路linux
Wnt基因最初来源于小鼠乳腺癌中的整合酶-1和果蝇的无翼基因。由于这两个基因和功能蛋白相似,研究人员将这些术语组合为Wnt基因。Wnt信号通路包括非经典和经典通路。非经典Wnt通路独立于β-catenin-T细胞因子/淋巴增强子结合因子(TCF/LEF),例如Wnt/Ca2+通路和非经典Wnt平面细胞极性。经典Wnt通路,也称为Wnt/β-catenin通路,涉及β-catenin的核转位和通过T
- 【Educoder】— 机器学习(PCA第三关)
鹿毅十川
机器学习sklearn人工智能
目录任务描述相关知识数据介绍PCA编程要求代码第三关—sklearn中的PCA任务描述本关任务:你需要调用sklearn中的PCA接口来对数据继续进行降维,并使用sklearn中提供的分类器接口(可任意挑选分类器)对癌细胞数据进行分类。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握sklearn中的PCA类。数据介绍乳腺癌数据集,其实例数量是569,实例中包括诊断类和属性,帮助预测的属性一共30个,各属性包
- 兰亭妙微设计:为生命科技赋予人性化的交互语言
bao_lanlan
科技
在医疗科技日新月异的今天,卓越的硬件性能唯有匹配恰如其分的交互语言,方能真正发挥价值。作为专注于医疗UI/UX设计的专业团队,兰亭妙微设计(www.lanlanwork.com)始终相信:每一处像素的排布,都应承载临床洞察的温度;每一次触控的响应,都需回应生命托付的分量。让复杂医疗设备「会说话」在德迈特真空辅助乳腺活检系统的研发过程中,工程团队面临一项核心挑战:如何在一块8英寸触控屏上,实现超声影
- 数据分析与可视化实战:从鸢尾花到乳腺癌数据集
loopdeloop
数据分析数据挖掘
数据分析是现代数据科学中不可或缺的一部分,它帮助我们理解数据、发现模式并做出明智的决策。本文将分享两个实战案例:鸢尾花数据集分析和乳腺癌数据集预处理,展示如何使用Python进行数据探索和可视化。鸢尾花数据集分析数据加载与基本统计我们首先从UCI机器学习库加载著名的鸢尾花数据集:data=pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-lear
- 【图像分割】k-means、模糊c-means 和优化k-means聚类的乳腺肿瘤分割【含Matlab源码 8986期】
Matlab领域
Matlab图像处理(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理(高阶版)②付费专栏Matlab图像处理(进阶版)③付费专栏Matlab图像处理(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- dicom基础:乳腺影像方位信息介绍
猿享天开
DICOM医学影像专业知识精讲图像处理DICOMDICOM医学影像
目录一、轴位(CC,Craniocaudal)二、侧位(Lateral)三、侧斜位(MLO,MediolateralOblique)四、不同的拍摄方位的乳腺影像展示1、RCC(RightCraniocaudal)2、LCC(LeftCraniocaudal)3、RMLO(RightMediolateralOblique)4、LMLO(LeftMediolateralOblique)5、临床意义五、
- pythonsklearn乳腺癌数据集_【sklearn数据集】SVM之乳腺癌数据集实战
weixin_39567169
一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库,一般简称为sklearn,目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。其完善之处不仅在于实现的算法多,还包括大量详尽的文档和示例。其文档写得通俗易懂,完全可以当成机器学习的教程来学习。二、Sklearn数据集种类sklearn的数据集有好多个种自带的小数据集(packageddataset):sklearn.d
- 医图论文 MIA 2025 | 基于多视图深度学习技术的乳腺钼靶图像分类:探究基于图和Transformer的架构
小白学视觉
医学图像处理论文解读深度学习分类transformer医学图像顶刊医学图像处理MIA
论文信息题目:Mammographyclassificationwithmulti-viewdeeplearningtechniques:Investigatinggraphandtransformer-basedarchitectures基于多视图深度学习技术的乳腺钼靶图像分类:探究基于图和Transformer的架构作者:FrancescoManigrasso,RosarioMilazzo,A
- 毕设成品 基于机器学习的乳腺癌数据分析
m0_71572237
毕业设计python毕设
文章目录0简介模型评估KNNClassifierLogisticRegressionClassifierRandomForestClassifierDecisionTreeClassifierGBDT(GradientBoostingDecisionTree)ClassifierAdaBoostBaggingSVM最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于机器学习的乳腺癌数据分析项目
- Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数
啥都鼓捣的小yao
经典算法练习机器学习算法python分类
Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数最佳内核模板解决思路代码最佳内核您的任务是选择最佳内核,使用SVC算法解决乳腺癌数据集的分类问题。填写下面的代码模板并选择最佳内核,保持其他超参数不变。其他超参数的值:C=1.0degree(多项式核)=2gamma=‘auto’random_state=42要尝试的内核:线性、多项式、径向、S形。作为答案,请提供最佳内核的字符串
- 深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”,准确率90%+,pytorch复现
羊小猪~~
深度学习网络pytorch人工智能python机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言如果说最经典的神经网络,ResNet肯定是一个,从ResNet发布后,很多人做了修改,denseNet网络无疑是最成功的一个,它采用密集型连接,将通道数连接在一起;本文是基于上一篇复现DenseNet121模型,做一个乳腺癌图像识别,效果还行,准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介,源码研究与复现(pytorch):
- AbMole| 纳米药物递送系统IL@H-PP在乳腺癌和脑转移光热疗法
AbMole
AbMole生物化学生物试剂科研生物实验
近年来,光热疗法(PTT)作为一种非侵入性的癌症治疗手段,因其独特的优势而受到广泛关注。来自四川大学华西药学院药物靶向与药物递送系统重点实验室的范童,胡海丽,徐燕燕等多名研究人员发表了题为《HollowcoppersulfidenanoparticlescarryingISRIBforthesensitizedphotothermaltherapyofbreastcancerandbrainmet
- 深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例
编程千纸鹤
人工智能学习专栏深度学习逻辑回归人工智能癌症预测
作者主页:编程千纸鹤作者简介:Java、前端、Python开发多年,做过高程,项目经理,架构师主要内容:Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为:有监督学习:数据带有标签无监督学习:数据没有标签,根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务,一种是回归任务,一种是分类任务
- 桑黄消结节:甲状腺与乳腺结节的天然疗法
桑黄研究员
人工智能健康医疗
——科学解读千年药菌的抗炎与免疫调节密码一、结节危机:现代人的“隐形健康杀手”甲状腺结节与乳腺结节已成为现代人高发疾病。数据显示,我国甲状腺结节检出率超20%,乳腺增生性结节发病率高达70%。西医治疗以手术和药物为主,但存在创伤大、易复发等问题。而中医古籍中记载的桑黄,凭借抗炎、免疫调节与软坚散结三重作用,正成为结节管理的天然选择。二、桑黄消结节的科学机制1.抗炎成分:阻断结节生长的“导火索”慢性
- 基于对比增强的超声视频的域知识为乳腺癌诊断提供了深度学习
Philo`
医学图像分割论文阅读深度学习人工智能论文阅读图像处理pytorch机器学习
DomainKnowledgePoweredDeepLearningforBreastCancerDiagnosisBasedonContrast-EnhancedUltrasoundVideos期刊分析摘要引言相关工作乳腺癌中的CAD基于乳房CEU的CAD方法整体框架原始C3D骨干领域知识指导的时间注意模块(DKG-TMA)域知识引导的通道注意模块数据集和实验乳腺-对比增强超声数据集实验设置实验
- 一个经典机器学习案例——良/恶性乳腺癌肿瘤预测
曹文杰1519030112
python机器学习及实践人工智能机器学习
良/恶性乳腺癌肿瘤预测良/恶性乳腺癌肿瘤预测问题是一个十分经典的机器学习问题,简单来说我们需要利用肿块厚度和细胞尺寸这两个特征来判断肿瘤的类型(良性或者是恶性)。数据的下载网站如下:http://note.youdao.com/groupshare/?token=C6B145FA919F41F8ACAAC39EE775441C&gid=93772390我们首先来看一下部分数据ClumpThickn
- 机器学习算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
墨枣
机器学习算法神经网络分类人工智能
机器学习算法(八):基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP(BackPropagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经
- 国自然青年项目|基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究|基金申请·25-01-20
罗小罗同学
基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目,项目执行期为2021-2023年,直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测,综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法,如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等,实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测,并开发
- 使用scorecardpy库计算woe分箱和iv值
亲持红叶
机器学习风控相关算法人工智能机器学习
woe分箱_iv值计算基于scorecardpy库,乳腺癌数据集importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerimportscorecardpyasscfromtqdmimportnotebookcancer=load_breast_cancer()df=pd.DataFrame(cancer.
- 2021-04-06
四叶草_add9
中原焦点团队李金梅坚持分享第549天2021.4.6凌晨两点多忽然被乳腺疼痛惊醒,上完课后我便去了医院,结果显示三级,预约了穿刺。乳腺疾病与情绪和压力紧密相关,看来是身体向我发出信号了,果真比大脑更智慧。但愿这个信号发的并不算迟,给自己减减压,面对孩子,从心底里接纳吧!面对工作,不用精益求精,尽力就好。
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,