- 【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
E绵绵
Everything人工智能机器学习大模型pythonAIGC应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
- 人工智能在医疗领域的应用与展望
王东韦DvWooo
人工智能
引言随着科技的飞速发展,人工智能(AI)正逐渐成为医疗领域的一股强大力量。AI在医疗领域的应用不仅提高了诊疗的准确性和效率,还为患者提供了更加个性化、精准的治疗方案。本文将探讨人工智能在医疗领域的应用及其对未来的影响。一、人工智能在医疗诊断中的应用影像诊断:AI在医学影像诊断中的应用已经取得了显著的成果。通过深度学习算法,AI可以快速、准确地识别X光片、CT扫描和MRI图像中的病变,辅助医生做出诊
- 最新基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用
weixin_贾
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近年来,MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域,MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱,极大地推动了人工智能技术的应用和创新。系统学习机器学习和深度学习的理论知识及对应的代码实现方法,掌握图像处理的基础知识,以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络
- 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习
zkzhzy
ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
近年来,随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊(副教授)主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理,具有丰富的科研经验,主编《MATLAB智能算
- 六、图像的几何变换
云峰天际
计算机视觉人工智能opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、镜像变换二、缩放变换前言在计算机视觉中,图像几何变换是指对图像进行平移、旋转、缩放、仿射变换和镜像变换等操作,以改变图像的位置、尺寸、形状或视角,而不改变图像的内容。这些变换在图像处理、模式识别、机器人视觉、医学影像处理等领域具有广泛的应用。通过图像几何变换,可以实现图像的校正、配准、增强和重建等功能,为后续的图像分析和理解提供了重要的基础。一、镜像变换水平镜像(水平翻转)其原理是
- 医疗信息化及医学影像处理常用名词
inter_peng
医学影像处理医疗信息化医学影像处理
本文是参考博客园(http://www.cnblogs.com/kesalin/),及自己在工作中经常要接触到的医疗术语进行整理。这些都是医疗行业最常用的行业术语。医疗信息化:1.HIS:hospitalinformationsystem医院信息系统,在国际学术界已公认为新兴的医学信息学(MedicalInformatics)的重要分支。美国该领域的著名教授Morris.Collen于1988年曾
- 快速上手医学影像组学和机器学习(训练营:2023.9.19~9.26)
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展,一项新的研究方法开始用于临床研究,它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层
- 春暖花开,英雄归来
A茜儿_
春暖花开,英雄归来3月18日,河北阳光普照,春光明媚。随着疫情防控形势的持续向好,河北支援湖北医疗队完成使命,575名白衣天使告别武汉,搭乘4架河北航空公司航班有序离武返冀,平安凯旋。此次返冀的575名队员为河北派往武汉的第三、第四、第五、第六、第九批医疗队队员,分别负责武昌方舱医院、武汉江岸方舱医、汉阳区体校方舱医院部分病床的医疗救治任务和医学影像检查工作,实现了患者零死亡、零纠纷、零投诉以及队
- 计算机视觉处理设计开发工程师证书如何获取?证书有何作用?证书考试的时间和详细报考条件是什么?
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人工智能计算机视觉自然语言处理语言模型
计算机视觉是一门研究如何让计算机理解和处理图像、视频等多媒体数据的学科,其目标是通过算法和技术来实现对图像和视频的自动分析、识别、分类、跟踪等功能。计算机视觉在人工智能领域中具有重要的地位,广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、安防监控、人脸识别等领域。而在人工智能竞争如此激烈的当今社会,考取行内证书在就业竞争中起着至关重要的作用。一:计算机视觉处理设计开发工程师证书如何获取我们先来看看证书颁发背景:
- 计算机在医学影像学中的应用,计算机图形处理关键技术在医学影像处理中的应用分析...
鞠腾辉
计算机在医学影像学中的应用
摘要:医学影像是患者病情诊断的主要依据,其对于后期治疗具有极强的指导性。利用计算机技术进行医学影像处理,能有效地提升影像图片质量。本文自阐述计算机图形处理关键技术的基础上,就其在医学影像处理中的应用展开分析,期望能实现计算机技术与医学影像的深层次结合,进而为疾病临床诊断提供有效支撑。关键词:计算机技术;医学影像;处理;目录1计算机图形处理的关键技术…………………………………………………………………
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- CMEF 洞察 | 场景化解决方案、后疫情时代延伸、线上营销发力,或成医疗新趋势
丁香园丁香通
一年两届的中国国际医疗器械博览会(CMEF)因疫情影响,历经取消、延期的波折,终于在10月19日上海国家会展中心盛大召开,22万平米,4200+品牌企业汇聚,3万余款产品集中亮相,60余场同期会议···这,是一场等了太久的盛会!CMEF盛大开幕本次展会有着「创新科技,智领未来」的展出主题,8馆21区几乎涵盖医疗领域全产业链,其中医学影像、医用光学、IVD体外诊断、骨科、医用耗材、消毒感控等作为主要
- 【计算机视觉 | 图像分割】通用AI大模型Segment Anything在医学影像分割的性能究竟如何?
旅途中的宽~
计算机视觉人工智能计算机视觉医学图像SA模型
最近看到了一篇论文:论文地址为:https://arxiv.org/pdf/2304.14660.pdf这篇文章用来探究最近大火的大模型SA在医学图像上的效果。文章目录一、前言二、数据集展示三、方法展示四、结果分析一、前言近半年来,ChatGPT、DALL·E等引发了大规模基础AI模型的狂潮。4月初,MetaAI发布第一个用于图像分割的大规模基础模型SegmentAnythingModel(SAM
- CV | Medical-SAM-Adapter论文详解及项目实现
夏天|여름이다
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*******************************⚕️医学影像相关直达⚕️*******************************CV|SAM在医学影像上的模型调研【20240207更新版】-CSDN博客CV|SegmentAnything论文详解及代码实现本文主要讲解Medical-SAM-Adapter论文及项目实现~2023.12.29第七版_MedicalSAMAda
- 当医学影像遇上深度学习 | 影像数据类型一览
小白学视觉
人工智能python机器学习编程语言计算机视觉
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达写在前面随着医学成像技术的发展与进步,图像处理在医学研究与临床医学中的应用越来越广泛。然而,与自然图像相比较,医学影像处理有其特殊性和不同的侧重点。例如,对于一般的自然图像,其维度往往是二维的,并且通常情况下具有RGB三个颜色通道。但是对于医学影像,其维度通道一般根据其医学数据的类型的改变而改变。例如,对于PET-CT数据,一般
- CV | SAM在医学影像上的模型调研【20240207更新版】
夏天|여름이다
-CV-人工智能计算机视觉图像分割SAM医学影像
本文主要是SAM(SegmentAnything)在医学影像上的数据集,模型及评估方法调研【持续更新】~1.开源数据集可参考这篇【数据集|基于计算机视觉的医学影像处理数据集_CSDN博客】2.算法模型2023.04_SAM论文:2018.08.05v_SegmentAnything论文地址:2304.02643.pdf(arxiv.org)代码地址:facebookresearch/segment
- 人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景
微学AI
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大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型24-SKAttention注意力机制模型的搭建与应用场景,本文将介绍关于SKAttention注意力机制模型的搭建,SKAttention机制具有灵活性和通用性,可应用于计算机视觉、视频分析、自然语言处理、医学影像分析和机器人视觉等领域。其主要优势在于能够根据任务和输入数据动态调整卷积核,从而提高模型的泛化能力和性能。在实
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- Redis面试题41
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人工智能如何改变医疗行业?答:人工智能在医疗行业中发挥着重要的作用,带来了许多改变和创新。以下是人工智能在医疗行业的一些影响:疾病诊断与预测:人工智能可以利用机器学习和图像识别技术,辅助医生进行疾病的诊断和预测。它可以分析医学影像、病历数据和基因组数据,识别疾病特征和风险因素,并提供准确的诊断和预测结果。医疗影像分析:人工智能可以利用深度学习网络,自动分析和解读医学影像,如CT扫描、X射线和病理切
- 向日葵案例解析:无外网接入,医疗设备如何进行远程售后运维
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运维
随着医学科学以及生物工程技术的高速发展,医院对于高端医疗设备如MR、CT、B超等高科技成像设备和放射治疗设备的需求激增。医学影像检查作为一种重要的手段,在许多疾病确诊过程中发挥着至关重要的作用。检查结果正确与否,直接影响临床医生对疾病的确诊。但高端医疗设备的使用,因操作复杂也给医生带来新的挑战:在设备使用中,医生经常需要设备厂商技术人员给予操作指导;此外,设备的更新维护也需要厂商派遣技术人员前往医
- 技术科普 | 机器视觉5大关键技术及其常见应用
英码科技
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计算机视觉是指:让机器通过数字图像或视频等视觉信息来模拟人类视觉的过程,以达到对物体的理解、识别、分类、跟踪、重建等目的的技术。它是人工智能领域中的一个分支,涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。随着人工智能和机器学习算法进入了与产业深度融合的阶段,机器视觉技术已广泛应用于人脸识别、自动驾驶、无人机、医学影像分析、工业生产等场景,主要运用到以下六大主流机器视觉技术,一起来了解一下~
- 快速上手医学影像组学和机器学习(训练营:2023.11.7~11.14)
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- 文献速递:人工智能医学影像分割--- PSMA-PET 提升了基于深度学习的自动化CT肾脏分割技术
有Li
人工智能深度学习自动化
文献速递:人工智能医学影像分割—PSMA-PET提升了基于深度学习的自动化CT肾脏分割技术01文献速递介绍最近的研究表明,使用177Lu标记的前列腺特异性膜抗原(PSMA)的放射性药物治疗(RPT)对于治疗去势抵抗性前列腺癌是有益的。为了实现最佳治疗效果,关键是在治疗过程中向肿瘤提供尽可能高的吸收剂量,同时保护健康组织免受毒性影响。与RPT中许多其他典型的风险器官不同,膀胱、颌下腺和腮腺以及肾脏表
- Redis面试题36
CrazyMax_zh
redis
人工智能在医疗领域有哪些应用?答:人工智能在医疗领域有许多应用,下面是一些常见的例子:疾病诊断和预测:人工智能可以通过分析医疗图像、生物特征数据和临床记录,帮助医生进行疾病的诊断和预测。例如,深度学习模型可以通过分析医学影像数据来辅助诊断癌症、肺部疾病等。药物研发和治疗方案优化:人工智能可以帮助加速药物研发过程,通过分析大量的医学文献和基因组数据,找到潜在的药物靶点和治疗方法。此外,人工智能还可以
- 文献速递:人工智能医学影像分割--- 使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割
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人工智能cnn神经网络
文献速递:人工智能医学影像分割—使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割01文献速递介绍肺是呼吸道中最重要的部分。肺的上呼吸道和下呼吸道是两个通道。身体的每个层面都需要氧气来维持健康生活。肺是位于我们胸部两个倒置的锥体中的海绵状、略带粉红色的器官。右肺有三个叶,左肺有两个叶,以为我们的心脏腾出空间。肺从气管(风管)的底部开始。它能够将空气吸入和排出肺部。肺从气管(风管)的下方开
- 文献速递:人工智能医学影像分割--- 深度学习分割骨盆骨骼:大规模CT数据集和基线模型
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文献速递:人工智能医学影像分割—深度学习分割骨盆骨骼:大规模CT数据集和基线模型我们为大家带来人工智能技术在医学影像分割上的应用文献。人工智能在医学影像分析中发挥着至关重要的作用,尤其体现在图像分割技术上。这项技术的目的是准确划分人体重要器官和异常物体,例如肺部、结节、肿瘤等。高质量的图像分割结果对于医疗手术的规划至关重要,同时也在疾病的诊断和预后中发挥着重要作用。它能够帮助医生清晰地标记出病变部
- 深度学习在医学影像分析中的应用
jcfszxc
测试专栏深度学习
深度学习在医学影像分析中的应用深度学习在医学领域的应用逐渐崭露头角,尤其在医学影像分析方面,为医生提供了更准确、高效的诊断手段。本文将探讨深度学习在医学影像领域的应用,并介绍其中一些令人瞩目的成果。医学影像与深度学习医学影像包括X射线、CT、MRI等多种成像技术,这些图像往往包含大量的信息,需要专业医生仔细分析。深度学习通过卷积神经网络(CNN)等模型,能够自动提取图像中的特征,帮助医生更快速、准
- 【论文阅读笔记】Towards Universal Unsupervised Anomaly Detection in Medical Imaging
cskywit
异常检测医学图像深度学习论文阅读笔记
TowardsUniversalUnsupervisedAnomalyDetectioninMedicalImagingarxiv,19Jan2024【开源】【核心思想】本文介绍了一种新的无监督异常检测方法—ReversedAuto-Encoders(RA),旨在提高医学影像中病理检测的准确性和范围。RA通过生成类似健康的重建图像,能够检测到更广泛的病理类型,这在现有技术中是一个挑战。RA方法在多
- MedSAM:深度学习通用医学影像分割模型,更快、更准确地自动识别诊断疾病
喜好儿aigc
深度学习机器学习人工智能aigcai
MedSAM是一款基于深度学习的医学影像分割工具,它能够自动识别和描绘医学影像中的重要区域,如肿瘤或其他组织的病变。该工具通过学习大量医学影像和对应的掩模(即正确的分割结果),能够处理各种不同的医学影像和复杂情况,从而帮助医生更快、更准确地诊断疾病。与传统的医学影像分析方法相比,MedSAM具有更高的准确性和可靠性。它使用大规模数据集进行训练,该数据集包含了超过100万张医学影像-掩模对,覆盖了1
- 34、StoHisNet:CNN+Transformer结合首次用于胃病理图像4分类[奔狼怎配质疑雄狮!]
是馒头阿
脑机接口—人工智能cnntransformer人工智能神经网络分类BCI脑机接口
本文由贵州大学医学院,贵州省人民医院医学影像教研室,精密影像诊疗国际示范合作基地,贵州大学计算机科学与技术学院,清华大学北京信息科学与技术国家研究中心,共同合作,于2022年5月28日发表于IF:6.1\JCR:Q1论文创新点/主要贡献:1.该研究提出了一种混合CNN与Transformer架构的网络,以整合全局和局部信息,获得更好的效果。2.该研究首次成功地将Transformer架构应用于胃病
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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目录
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>