- SQL 的艺术（续）：用 MyBatis-Plus 精雕细琢“外科手术”级更新接口 ✨
小丁学Java
MyBatisPlussqlmybatis数据库
我们再次切换到“SQL工匠”模式，用MyBatis-Plus来实现这个同样复杂的updateSolutionBrand接口。使用MyBatis-Plus实现这个接口，将再次凸显它与JPA在处理事务、部分更新和关联更新方面的巨大差异。这篇博客将重点展示如何通过手写SQL和精巧的逻辑编排，来完成这次“外科手术”。⚔️SQL的艺术（续）：用MyBatis-Plus精雕细琢“外科手术”级更新接口你好，我是
- 策略与工厂的演进：打造工业级Spring路由框架
文章目录**引言：从“学术模型”到“工程产品”****一、经典工厂模式的“原罪”****原罪一：严重违反“开闭原则”——一场“永无止境的手术”****原罪二：彻底破坏“依赖注入”——一座“脱离现代文明的孤岛”****二、设计演进：注册表驱动的“智能工厂”****2.1设计的组成部分****2.2新设计如何“救赎”两大原罪**引言：从“学术模型”到“工程产品”设计模式的学习，最终要回归到解决复杂的业
- 大小不足5M，轻量级PDF阅读工具
“你是否也遇见过这样的窘境：明明只需要打开查看几页内容，却要安装一个几十兆甚至上百兆的软件，等待半天才能加载完成，老旧电脑更是卡顿得让人失去耐心。直到我发现了SmartPDF，才明白原来一款纯粹的PDF阅读器可以如此轻巧高效。它像一把精准的手术刀，剔除了所有冗余功能，只留下最核心的阅读体验，却解决了日常使用中的诸多痛点。4.7M的体积，装得下所有阅读需求第一次看到SmartPDF的安装包时，我简直
- 基于大模型的颅前窝底脑膜瘤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研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究意义与创新点二、颅前窝底脑膜瘤概述2.1定义与分类2.2发病机制与病因2.3临床表现与症状三、大模型预测原理与方法3.1大模型介绍3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证四、术前预测与准备4.1肿瘤特征预测4.2手术风险预测4.3术前检查与评估4.4患者沟通与教育五、手术方案制定5.1手术入路选择5.2手术步骤规划5.3术中监测与应急
- 人工智能在医疗领域的应用：技术革新与未来展望
人工智能（AI）技术正在重塑医疗行业的面貌。从辅助诊断到药物研发，从健康管理到手术机器人，AI的广泛应用不仅提升了医疗效率，还为精准医疗和个性化治疗提供了新可能。根据2025年多份研究报告及政策文件，全球AI医疗市场正以39.4%的年复合增长率高速扩张，预计到2025年，中国市场规模将达349亿元，全球规模则可能突破千亿美元18。本文将从应用场景、技术驱动、挑战与政策支持等维度，探讨AI在医疗领域
- 使用大模型预测胃穿孔的全流程系统技术方案大纲
目录一、项目概述二、项目背景三、建设目标四、建设内容（一）建设架构（二）核心功能（三）核心技术（四）预期成效（五）方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统，通过整合术前、术中、术后各环节数据，利用先进的人工智能技术，实现对胃穿孔疾病的精准预测、手术方案优化、并发症风险预警以及术后护理指导等功能，为医疗决策提
- 基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四、术前大模型预测4.1预测指标与数据收集4.2模型训练与验证4.3预测结果分析与临床意义五、基于预测的手术方案制定5.1手术方式选择依据5
- 基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取3.2大模型预测术前慢性肾炎风险的方法3.3基于预测结果的手术方案制定四、慢性肾炎术中监测与风险应对4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中风险预测的应用4.3术中突发状况的应对策略
- 如何设计出覆盖率高且有效的测试用例？有哪些经典的测试用例设计方法？
996小白的进阶路
测试用例运维
如何设计出覆盖率高且有效的测试用例？深入解析经典测试用例设计方法在软件开发生命周期中，测试是确保产品质量、提升用户体验和维护品牌声誉的关键环节。而测试的核心在于“测试用例”——一组精心设计的输入、执行条件、预期结果和实际结果的集合。一个平庸的测试用例可能只是走个过场，而一个优秀的测试用例则能像精准的手术刀一样，直击软件的薄弱环节。那么，如何才能设计出覆盖率高且有效的测试用例呢？这不仅仅是一门技术，
- 【Maven】Maven深度避坑指南：依赖冲突全维度解决方案与工业级实战（超万字解析）
夜雨hiyeyu.com
mavenjava
注：本文基于50+大型企业级项目经验，结合Maven底层源码机制，系统化解决依赖冲突问题。包含20个实战场景、10类特殊案例及5大防御体系构建方案。Maven深度避坑指南：依赖冲突全维度解决方案与工业级实战（超万字解析）第一部分：依赖冲突核心原理深度解析1.1Maven依赖机制底层原理1.2类加载冲突的JVM级影响第二部分：八大实战解决方案深度强化2.1企业级排除方案（精准手术刀）2.2BOM模式
- 基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告
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研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于地中海贫血预测的优势四、术前风险预测与手术方案制定4.1术前风险因素分析4.2大模型预测模型构建与验证4.3根据预测制定个性化手术方案五、
- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案
目录一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块1.2大模型核心算法模块二、全流程系统流程图三、系统集成方案3.1模块交互流程3.2数据流示意图四、系统部署拓扑图五、核心模块实现细节5.1术前风险预测算法5.2术中监测算法5.3术后并发症预测模型六、关键技术验证方案6.1模型验证流程6.2临床试验设计框架七、典型应用场景流程7.1腹腔镜手术决策流程一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块#数据采集
- 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
- 深入浅出Babel插件开发：从AST到代码转换的完整指南
MiyueFE
javascript前端
嘿，各位前端小伙伴们！今天咱们来聊聊一个既神秘又强大的东西——Babel插件开发。别被"AST"、“代码转换"这些高大上的词汇吓到，其实Babel插件开发就像是给代码做"整容手术”，让老旧的代码变得年轻时尚，让复杂的语法变得简单易懂。什么是Babel插件？简单来说，Babel插件就是一个代码转换器。它能够：语法转换：把ES6+语法转换成ES5API填充：为新API添加polyfill代码优化：移除
- AR技术：开启工业维修新纪元，赋能效率与精准
Teamhelper_AR
ar
在当今数字化浪潮的推动下，增强现实（AR）技术正以前所未有的速度改变着工业维修领域的面貌。从能源勘探到工业制造，从新能源运维到医疗手术，AR技术的应用不仅极大地提高了工作效率，还为专业人员提供了前所未有的精准支持。本文将深入探讨AR技术如何解决工业维修中的难题，并展望其在未来的发展趋势。引言：AR技术，工业维修的新引擎2025年，增强现实（AR）技术已从科幻概念蜕变为驱动产业升级的核心引擎。全球A
- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
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、术前阶段（一）疾病预测与诊断辅助（二）手术风险评估（三）手术方案制定辅助三、术中阶段（一）实时监测与风险预警（二）手术决策支持四、术后阶段（一）并发症风险预测（二）术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化（一）术前麻醉风险评估（二）术中麻醉管理六、统计分析与模型优化（一）数据收集与整理（二）模型性能评估（三）模型优化与更新七、实验验证与证据支持（一）回顾性队列研究（二）前瞻性随机对照
- 盲法在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、盲法分级与科学价值1.1开放标签1.1.1受盲对象无隐藏。1.1.2适用场景外科手术、器械试验等无法伪装的操作。1.1.3偏倚控制目标仅客观终点（生存率、实验室指标）。1.2单盲1.2.1受盲对象患者。1.2.2适用场景患者报告结局（PRO）为主的试验（如抑郁症）。1.2.3偏倚控制目标避免患者期望效应影响主观症状报告。1.3双盲1.3.1受盲对象患者+研究者+评估员。1.3.2适用场景药物试
- 中乌医学交流新篇：乌克兰专家探访北京积水潭医院，共研心磁图技术创新
MilieStone
技术创新生活科技
2025年5月13日，乌克兰资深麻醉科专家莎莱博士到访北京积水潭医院新龙泽院区及回龙观院区，开展为期两天的学术交流活动。访问期间，莎莱博士与医院心内科主任刘巍教授团队深入探讨心血管疾病诊疗技术，并就心磁图仪（MCG）的临床应用成果展开深度交流。莎莱博士先后参观了医院各科门诊及介入治疗中心。受刘巍主任邀请观摩TAVI，并与麻醉科专家就围手术期麻醉管理进行了深入交流。期间，刘巍主任团队现场演示了国产自
- 大模型在坏疽及穿孔性阑尾炎预测与治疗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机器学习深度学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术概述2.1大模型原理与架构2.2医学领域相关应用案例三、坏疽及穿孔性阑尾炎的术前预测3.1危险因素分析3.2大模型预测模型构建3.3预测结果与临床评估四、基于预测的手术方案制定4.1手术方式选择依据4.2手术步骤与关键要点4.3案例分析五、麻醉方案确定5.1麻醉方式选择5.2麻醉药物使用5.3麻醉过程监测与管理六、术中情况监测与处
- 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
- 大模型在支气管哮喘慢性持续期全流程风险预测与治疗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算法人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与方法1.3研究创新点二、支气管哮喘概述2.1定义与发病机制2.2分类与临床表现2.3诊断标准与方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本原理3.2在医疗领域的应用案例分析3.3适用于支气管哮喘预测的大模型选择四、大模型在支气管哮喘术前预测中的应用4.1数据收集与预处理4.2模型训练与验证4.3预测指标与结果分析五、基于大模型预测的手术方案制定
- 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
- 大模型在支气管哮喘急性发作期预测及治疗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算法人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与方法1.3研究创新点二、支气管哮喘概述2.1定义与发病机制2.2分类与临床表现2.3诊断标准与方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型的基本原理3.2在医疗领域的应用案例分析3.3适用于支气管哮喘预测的大模型选择四、大模型在支气管哮喘术前预测中的应用4.1数据收集与预处理4.2模型训练与验证4.3预测指标与结果分析五、基于大模型预测的手术方案制定
- 基于大模型预测十二指肠球部穿孔的多维度研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究算法人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3国内外研究现状二、大模型技术原理与应用基础2.1大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与准备3.1术前风险预测指标与模型构建3.2基于预测结果的手术方案制定3.3麻醉方案的选择与实施3.4术前患者评估与准备工作四、术中监测与决策支持4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中的应用场景与作用4.3手术过程中的风
- 大模型在急性弥漫性腹膜炎预测及治疗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大数据人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法二、急性弥漫性腹膜炎概述2.1定义与分类2.2病因与发病机制2.3临床表现与诊断方法三、大模型在急性弥漫性腹膜炎预测中的应用3.1大模型介绍3.2数据收集与处理3.3模型训练与优化四、术前风险预测与准备方案4.1大模型预测术前风险4.2术前检查与评估4.3术前准备措施五、术中风险预测与手术方案制定5.1大模型预测术中风险5.2手术方案制定原则5.
- 打造不会遗忘的AI：一位旅行社特工的记忆移植手术
步子哥
人工智能搜索引擎
在人工智能（AI）的黎明时代，我们创造出的“智能体”大多像是一个个记忆只有七秒的“数字金鱼”。每一次对话都是一次全新的开始，它们无法记住你的名字、你的偏好，更不用说你上周跟它聊过的那个宏伟的旅行计划了。这种“失忆症”极大地限制了AI的潜能，使其难以在需要连续性、个性化和强韧性的复杂任务中大展拳。然而，科学的魅力就在于不断突破看似不可能的界限。今天，我们将一起踏上一段激动人心的旅程，亲手为一位AI旅
- 大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习| 文献速递-视觉通用模型与疾病诊断
有Li
深度学习人工智能
Title题目Large-scalepancreaticcancerdetectionvianon-contrastCTanddeeplearning大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习01文献速递介绍胰腺导管腺癌（PDAC）是最致命的实体恶性肿瘤，通常在晚期和不可手术的阶段被检测到。早期或偶然发现与延长生存期相关，但使用单一测试筛查无症状个体的PDAC仍然不可行，因为假阳性的潜在危害和低
- C++强制转换：安全编程的终极武器
程序员弘羽
C/C++重温c++数据结构开发语言c语言
在C++中，类型安全是构建健壮程序的核心保障。C风格的强制转换（(type)expression）虽然强大，但就像没有安全措施的杂技表演——能完成任务，却随时可能引发灾难。为此，C++引入了四种强类型转换操作符：static_castdynamic_castconst_castreinterpret_cast它们为类型转换提供了更精准、更安全的“手术刀”，使代码更具可读性、可维护性和安全性。一、C
- 使用大模型预测短暂性脑缺血发作（TIA）的全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能深度学习机器学习方案大纲
目录一、系统概述1.1方案背景1.2方案目标1.3方案范围二、术前预测方案2.1数据收集与整合2.2模型构建与训练2.3手术方案生成三、术中决策方案3.1实时数据监测3.2大模型实时风险预警3.3麻醉方案动态调整四、术后风险预测与护理方案4.1术后并发症预测4.2个性化护理方案4.3出院风险评估与随访计划五、并发症风险预测方案5.1风险因素分析5.2预测模型构建5.3预测结果应用六、技术验证方法6
- 大模型在输尿管上段积脓预测与治疗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机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与技术路线二、大模型预测原理及相关技术2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1病情预测指标3.2手术风险预测3.3案例分析四、术中应用与监测4.1手术方案制定4.2麻醉方案选择4.3实时监测与调整五、术后恢复与并发症预测5.1术后恢复情况预测5.2并发症风险预测5.3案例分析六、治疗方案制
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法：
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。
第一种：
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问：
→ 请简单介绍一下什么是轻量级？
轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据：
地址表：
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景：
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）
问题：（折腾两天。。。。）
1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式：
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客，觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下：
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令：./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正！
print.html代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下：
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题：
我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
