- 软件从业人员高发疾病排行整理
两圆相切
健康健康
软件从业人员因职业特性(如久坐、高用眼强度、高压、饮食作息不规律等)发病率显著高于其他人群的常见健康问题详细介绍。 核心诱因:久坐不动+超高强度用眼+长期精神压力+不良工作生活习惯+特定工作环境。 排名依据:综合发病率、对工作生活的直接影响程度、与职业的关联紧密性。一、肌肉骨骼系统疾病(骨科/康复科)核心问题:颈椎病、腰椎间盘突出、肩周炎、腕管综合征、腱鞘炎(尤其是鼠标手)、腰肌劳损、梨状
- 20220415星期五晴
像风一样飞驰
早上右边打屁股针+手部踩车20分钟+右肩薰蒸30分钟+腰部及屁股针炙30分钟,下午右手前臂电疗20分钟+经颅磁刺激议20分钟+康复训练60分钟。今天三个病人出院44床二个台阶看成一个台阶踩空摔倒右手肩部骨拆有做过手术,一开始手抬不高现在可以抬过头顶了,64床的一个阿姨原本不会走路出院时走路已走的很稳很快,69床的丁莲英腰部摔伤已经好了,就是出院前一直低烧打了两天的青霉素才有所下降,另外验血发现缺钾
- 一个十年困苦的强迫症康复者回忆录(一)
笑脑心理咨询顾问
如果说,人生什么最重要,我认为要有个健康的身体,包括躯体健康和心理健康,以及和谐的人际关系。回顾自己十年前的艰难岁月,和强迫症做斗争的日子里,总觉得那是颓废的十年,也是人生最宝贵的十年,因为各种失败,让自己荒芜了十年,回忆这十年的坎坷人生,或许,能给自己带来一种不一样的认知,同时,也让自己明白,人生有时候需要转变思维,接受不一样的自己,不要跟自己过意不去才是人生的真谛。十年前,我读高四,因为前一年
- 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
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
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
- 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
LCG元
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
小程序
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
老李不敲代码
uni-app小程序mysql软件需求
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)
ooold_six
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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人工智能transformer深度学习神经网络机器学习大数据机器人
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
DFminer
机器人安全
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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算法leetcode职场和发展
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
答案资料
大数据
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
LCG元
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
LCG元
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
LCG元
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
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi