- 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
- 《YOLO11的ONNX推理部署:多语言多架构实践指南》
空云风语
YOLO人工智能深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
引言:YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中,目标检测始终是一颗耀眼的明星,其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下,自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志;智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员;工业生产线上,需要精准检测产品的缺陷;医疗影像分析中,辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估| 文献速递-AI辅助的放射影像疾病诊断
有Li
人工智能深度学习算法
Title题目EvaluationofaCascadedDeepLearning–basedAlgorithmforProstateLesionDetectionatBiparametricMRI基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估Background背景MultiparametricMRI(mpMRI)improvesprostatecancer(PCa)detectionc
- 《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
- h134猪圆环病毒三型感染情况调查及亚单位疫苗的研制--硕士开题--600--0602
工科大牛
理工农医人工智能matlab
二、研究目标、研究内容及拟解决的关键性问题猪圆环病毒三型(Porcinecircovirustype3,PCV3)自2016年首次在美国分离以来,其在全球范围内的流行动态逐渐显现出高度的地域性、复杂性及亚型演化趋势。尽管病毒的致病性仍存在一定争议,但国内外越来越多的证据表明其与多种猪群临床症状高度相关,包括繁殖障碍、多系统炎症综合征及皮肤病变等,给养殖体系带来难以忽视的经济损失。因此,深入明确我国
- 性能远超 SAM 系模型,苏黎世大学等开发通用 3D 血管分割基础模型,入选 CVPR 2025
hyperai
如果把人的身体比作一座庞大的城市,那么血管无疑就是这座城市的「道路」,动脉、静脉以及毛细血管对应着高速公路、城市道路以及乡间小道,它们相互协作,通过血液将营养物质、氧气等输送到身体各处,从而维持着这座「城市」的高效、稳定运行。而当这些道路出现问题时,人们的身体自然也会随之发生病变。血管分割是检查这些「道路」是否存在问题的重要手段,如同城市建设中通过交通影像发现问题一般,它是医学图像处理中的一项关键
- 机器视觉:医疗领域的精准诊断助手》
人工智能专属驿站
计算机视觉
机器视觉:医疗领域的精准诊断助手》1.引言在医疗领域,机器视觉技术正成为医生们的得力助手,为精准诊断提供了强大的支持。2.机器视觉的优势医学影像分析:机器视觉技术可以辅助医生进行医学影像的诊断,如X光片、CT扫描和MRI图像等。通过对这些图像的分析,机器视觉系统能够快速识别病变部位,帮助医生更早地发现疾病,提高诊断的准确性和效率。手术辅助:在手术中,机器视觉系统能够实时监测手术器械和人体内部结构,
- 老年人进行性核上性麻痹的健康饮食指南
sq7738
健康医疗
进行性核上性麻痹(PSP)是一种罕见的神经系统退行性疾病,常见于老年人,主要表现为运动障碍、平衡失调和认知功能下降。合理的饮食调理能够为患者提供必要的营养支持,改善生活质量。一、PSP与饮食的关系PSP患者常伴有吞咽困难,需要特别注意食物性状。运动功能障碍导致能量消耗增加,需要充足的热量供应。抗氧化物质有助于延缓神经退行性病变。充足的蛋白质摄入对维持肌肉功能至关重要。二、关键营养素及其作用优质蛋白
- 探索人工智能在医疗诊断中的前沿应用:深度学习助力精准医疗
Thanks_ks
IT洞察集深度学习医疗诊断医学影像识别基因组学智能辅助诊断精准医疗个性化治疗
目录引言一、深度学习基础与医疗诊断的融合1.深度学习的自适应学习能力2.特征提取的自动化与高效性3.多模态数据的融合处理4.实时诊断与远程医疗的潜力5.个性化医疗的推动二、深度学习在医学影像识别中的应用1.肿瘤检测与分类2.眼科疾病筛查3.病变识别4.脑部疾病诊断5.骨折检测与评估6.多模态影像融合分析7.自动化报告生成三、深度学习在基因组学中的应用1.精准遗传病诊断2.疾病风险预测与预防3.精准
- 看病不求医,基于HAI在JupyterLab中用U-Net实现病灶识别
不惑_
教你学习大模型系列人工智能机器学习自然语言处理
从医生到AI在肿瘤医院的阅片室里,王医生正聚精会神地盯着CT影像。她需要从数百张断层扫描图中,手工勾画出患者肺部的肿瘤区域。这项工作不仅耗时费力,更要求医生保持高度专注——一个细微的漏判就可能影响治疗方案的选择。这样的场景每天都在全球各大医院上演,直到AI技术的出现带来转机。医学图像分割技术通过深度学习算法,可以自动识别影像中的特定解剖结构或病变区域。其中,U-Net模型因其在生物医学图像分割中的
- 老人进行性核上性麻痹:健康饮食助力延缓病情
sq7738
健康医疗
进行性核上性麻痹(PSP)是一种罕见的神经系统退行性疾病,主要表现为平衡障碍、眼球运动异常、肌肉僵硬和认知功能下降。虽然目前尚无治愈方法,但通过健康饮食,可以帮助延缓病情进展,改善患者的生活质量。1.增加抗氧化食物:保护神经细胞抗氧化物质可以减少自由基对神经细胞的损害,延缓神经退行性病变的进程。推荐食物:富含维生素C的食物:柑橘类水果、草莓、猕猴桃。富含维生素E的食物:坚果、种子、植物油。富含多酚
- html5诊断报告,放射科诊断报告模板.docx
莫博之
html5诊断报告
放射科诊断报告模板放射科诊断报告模板篇一:放射科诊断报告书写规范放射科诊断报告书写规范1、一般项目完整,登记时必须准确登记检查号、姓名、性别、年龄、检查部位、申请医生。住院病人要准确登记住院科室、床号、住院号。打印报告才能准确反映上述各项目。2、平片、CT报告正文上方必须标明检查部位、方位、检查名称。如‘右膝正侧位片’、‘胸部CT轴位平扫+增强扫描’。特检、MR只标出检查部位、名称。3、对病变的描
- NPU协同下的MoE专家库架构:医疗AI会诊负载均衡的革新
Allen_Lyb
医疗高效编程研发架构人工智能负载均衡健康医疗数据分析
一、医疗AI协同会诊的挑战与机遇1.1多模态数据融合的复杂性在当今医疗领域,数据呈现出爆炸式增长,且来源广泛、类型多样,涵盖了医学影像(如X光、CT、MRI等)、临床文本(病历、诊断报告等)、基因数据以及各种生理信号数据等。这些多模态数据蕴含着丰富的疾病信息,但也给医疗AI的诊断带来了巨大挑战。以医学影像数据为例,其包含了大量的图像细节和空间信息,对于识别病变部位和形态具有关键作用。然而,不同模态
- 计算机视觉算法实战——病变检测:从原理到应用
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能目标检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.计算机视觉在病变检测领域的概述计算机视觉在医疗影像分析中的应用已经成为人工智能最具前景的领域之一。病变检测作为其中的核心任务,旨在自动识别和定位医学图像中的异常区域,为医生提供辅助诊断工具。这一技术可以显著提高诊断效率,减少人为误差,并在早期疾病筛查中发挥关键作用。医学病变检测与常
- 探索CF-Loss:视网膜多类血管分割与测量的新视角
RockLiu@805
机器视觉深度学习模块深度学习人工智能计算机视觉
探索CF-Loss:视网膜多类血管分割与测量的新视角引言在医学图像处理领域,精确的图像分割和特征测量对于准确诊断和治疗方案制定至关重要。特别是在糖尿病视网膜病变等疾病的早期检测中,如何有效分割血管并准确测量其特征,成为了研究人员关注的重点。今天,我们将深入探索一种创新性的损失函数——CF-Loss(Clinically-relevantfeatureoptimisedlossfunction)。这
- kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记
supernova121
学习笔记
问题描述:通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述:图像+临床文本信息评价指标:pAUC,用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析(文本)基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合,为每个算法创建了XX个变体,总共XX个模型,进行集成学习。CatBoost在传统梯度提升决策树(GBDT)基础上,引入了一系列关键技术创新,以提升处理类
- 结节性硬化的预防主要涉及早期筛查
poilkjmnbaa
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结节性硬化的预防主要涉及早期筛查、健康生活方式和遗传咨询等方面。以下是关于预防结节性硬化的具体措施:一、早期筛查1.定期进行健康检查:定期进行全面的身体检查,包括皮肤、神经系统、眼部等部位的检查,有助于早期发现可能的结节性硬化病变。2.家族史筛查:对于有家族史的人群,应进行遗传咨询和基因检测,以评估患病风险。二、健康生活方式1.保持均衡饮食:饮食要均衡,摄入足够的维生素和矿物质,避免过多摄入高脂肪
- 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
- python智慧树章节测试答案_知到智慧树_Python程序设计基础_答案章节单元测试答案...
五彩夏天
python智慧树章节测试答案
【单选题】下列哪项不是急性龋的特点A.病变进展快B.质地软而湿C.多见于儿童及青年D.去腐必须用高速机钻E.病变组织颜色浅【单选题】危险环境下使用的手持电动工具的安全电压为()A.9VB.12VC.24VD.36V【多选题】供应链合作伙伴之间如何防范合作风险()A.建立信任机制,培养企业间的信任B.动态合同控制C.建立有效地激励和利益分配机制D.构建和谐人才团队【判断题】牙震荡是牙周膜受外力作用后
- 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
FL1623863129
深度学习YOLO
【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
- DEMF模型赋能多模态图像融合,助力肺癌高效分类
cv君
cv君独家视角AI内幕系列深度学习PET-CT集成分类肺部图像多模态图像融合
目录论文创新点实验设计1.可视化的研究设计2.样本选取和数据处理3.集成分类模型4.实验结果5.可视化结果图表总结可视化知识图谱在肺癌早期筛查中,计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描(PET)作为两种关键的影像学手段,分别提供了丰富的解剖结构信息和代谢活动信息。然而,单一模态的影像数据在诊断精准度上往往存在瓶颈,难以全面揭示病变特征。因此,如何将多模态影像数据有机融合,以提升诊断效能,已成为
- 【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎
MUKAMO
AIPython应用机器学习深度学习人工智能神经网络3DCNN
1.引言1.1.研究背景在医学诊断中,医生通过分析CT影像来预测疾病时,面临一些挑战和局限性:图像信息的广度与复杂性:CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片,医生必须迅速审阅这些图像,以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断,但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界,使得准确诊断变
- 植物神经紊乱:应该补充哪些营养与维生素
小知识来科普
生活
在当今快节奏的生活中,植物神经紊乱已成为困扰许多人的健康问题。这种病症虽非器质性病变,但其带来的焦虑、紧张、失眠等症状却严重影响了患者的生活质量。一、维生素B群的全面补充维生素B群在调节神经系统功能方面发挥着至关重要的作用。对于植物神经紊乱患者而言,维生素B1(硫胺素)、B6(吡哆醇)和B12(钴胺素)尤为重要。它们不仅有助于缓解焦虑情绪,还能促进神经传导物质的合成,从而改善神经系统的整体功能。
- 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
- 帕金森病患者长时间不吃药会变的越来越严重吗?会带来哪些危害
帕其实不可怕
帕金森病是一种常见的神经系统退行性病变。其主要症状包括肢体震颤、肌肉僵硬、行动迟缓等,严重影响患者的生活质量。对于大多数患者来说,药物治疗通常是减轻症状的有效方法之一,但患者如果不吃药,能坚持多久。实际上,回答这个问题并没有进行一个具体的时间表,会有一些不确定的因素,因为帕金森病的发展过程也是非常复杂且不确定,取决于很多影响因素,如患者的个人身体状况、家族史、早期诊断和治疗等。但是帕金森病不吃药会
- 如果你手指麻,盟康哥就这样调这几个穴位妥妥的。。。
盟康哥
手指麻木非小事,脑中风的前兆往往就有手指麻木。所以,一旦你出现了手指麻木,最好到医院筛查一下是不是有颈椎病、脑血管病、糖尿病。如果查过后没有发现什么明显的病变,可以试试下面的穴位调理法。01十宣穴用牙签或者筷子来点压十宣穴,用力适中即可,持续10分钟;或者艾灸十宣穴,20~30分钟。点刺十宣穴,目的是行气、化瘀、通络。中医临床经常用十宣穴来刺血调理,我们普通人不必如此,只用点刺或艾灸即可。十宣穴:
- 2021-03-20
凤舞九天
中原焦点团队肖巧风焦点解决中级网络班第21期坚持第367天原创分享第四期约练挑战每周3次营造正向的氛围,建立良好的咨访关系。生理、心理、社会支持系统。症状。是什么?持续多长时间了?是否第一次发生?有无类似情况经验?应对方式?(影响因素)。有无器质性病变。机体状况方面,神经系统功能。基本的影响因素。社会影响因素。有无突发事件?影响?如何理解?如何应对?关健因素?心态?态度是什么?人格取向,应对态度,
- Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
亚图跨际
交叉知识Python生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成,收缩路径是一种典型的卷积网络,由重复应用卷积组成,每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中,空间信息减少,而特征信
- 成年女性体检的检验套餐
时空旅客
成年女性常受到一些妇科感染性疾病的侵袭,表现为外阴瘙痒、疼痛、灼热感,阴道分泌物增多,甚至尿急、尿频、尿痛,或伴有腰酸及下腹部坠痛,或出现泡沫样白带,或出现性交痛,性交后出血等。尤其是中年女性往往需要承担工作与家庭的双重压力,慢慢地进入多事之秋,妇科炎症、内分泌失调、肿瘤等疾病可能会乘虚而入。女性最常见的恶性肿瘤是子宫颈癌,防治子宫颈癌的关键是早期发现和治疗子宫颈癌的癌前病变和早期子宫颈癌。“宫颈
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_