- 高光谱相机:温室盆栽高通量植物表型光谱成像研究
中达瑞和-高光谱·多光谱
数码相机
传统植物表型测量依赖人工观察与手工记录,存在效率低、主观性强、无法获取多维数据(如生化成分、三维形态)等缺陷。例如,叶片氮含量需破坏性取样检测,根系表型需挖掘植株,导致数据不连续且难以规模化。此外,基因测序技术的快速发展(如全基因组关联分析GWAS)远超表型数据的获取能力,形成“基因型-表型数据鸿沟”,限制了作物育种的精准性。高光谱成像(400-2400nm)技术的成熟,使得非侵入性获取植物生化(
- 全自动驾驶(FSD,Full Self-Driving)自动驾驶热点技术的成熟之处就是能判断道路修复修路,能自动利用类似“人眼”的摄像头进行驾驶!值得学习!
九张算数
人工智能自动驾驶学习人工智能
全自动驾驶(FSD,FullSelf-Driving)软件是自动驾驶领域中的热点技术,其核心目标是实现车辆在各种复杂交通环境下的安全、稳定、高效自动驾驶。FSD软件的技术核心涉及多个方面的交叉技术,下面将详细分析说明其主要核心技术组成:1.感知系统感知是自动驾驶的“眼睛”,其主要任务是实时采集并理解车辆周围的环境信息,主要技术包括:传感器融合(SensorFusion):结合摄像头、激光雷达(Li
- 前端开发 + Vue 2 + 卡片拖拽(带坐标系、左右互拖、多卡同容器)+ 学习参考
web_Hsir
技术css前端
简介内容概要:本资源是基于Vue2实现的卡片拖拽演示项目,深度融合坐标系机制,实现了左侧卡片区与右侧表格区的双向拖拽交互,同时支持卡片区内多卡片同容器操作。通过精准的坐标系计算,细腻地控制卡片的拖拽、定位与布局,直观呈现Vue2框架下复杂交互的实现逻辑。适用人群:有Vue2基础,想深入学习前端拖拽交互、坐标系应用的开发者;需在项目中集成类似功能的前端工程师;对前端交互效果实现感兴趣的技术爱好者。使
- 单细胞Seurat标准分析流程R语言封装
生信与基因组学
生信分析项目进阶技能合集数据分析健康医疗r语言
单细胞Seurat标准分析流程R语言封装数据预处理与质控(线粒体基因比例计算、QC图表生成)标准化与高变基因筛选PCA/UMAP降维与聚类分析差异表达分析模块自动化输出PNG可视化图表(质控小提琴图、UMAP聚类图)结果将保存在results/和figures/目录下(RDS对象、差异基因CSV表格)R语言分析方法#scRAN.R#单细胞测序标准分析流程#依赖包安装检查if(!requireNam
- 未来长沙:科技与自然和谐共舞
bluedest
AIGC漫画科技AI作画
故事背景故事发生在中国湖南长沙的未来城市,以现代科技与自然和谐共生为主题。在这里,环境与科技完美融合,展现了未来独特的生活方式与对文化传承的重视。故事内容在未来的长沙,科技与自然交织出一幅美丽的画卷。悬浮的岳麓书院中,古银杏与云端服务器共生,量子投影仪演绎着古老的《楚辞》;湘江上,光合加速生态塔群矗立,机械锦鲤与量子露珠共同灌溉着太空杂交水稻;青石巷道里,全息墙砖记录着市民的温暖记忆,暗物质收集器
- 全基因组测序(WGS)实验和分析流程
生信与基因组学
数据分析健康医疗bash
1.实验准备准备样本和实验材料,样本一般为DNA提取物,通常从血液、组织或细胞中提取。实验准备包括质控检查、DNA文库构建和测序芯片准备等。2.DNA文库构建将样本的DNA片段转化为适合测序的文库。这通常包括以下步骤:(1)DNA片段化:将长的DNA片段切割成较短的片段,通常为几百到几千碱基对;(2)末端修复:修复DNA片段的末端,使其适合连接测序适配体;(3)接头连接:将测序接头连接到DNA片段
- 二代和三代测序数据的生殖系变异分析最佳实践综述
生信与基因组学
数据挖掘数据分析健康医疗
二代和三代测序数据的生殖系变异分析最佳实践1.背景知识二代测序(SGS)能够同时并行测序数百万到数十亿条短序列。然而,快速的技术创新已将我们带入了测序的第三个时代,长读长技术使得对非常隐蔽的基因组区域进行测序成为可能。通过SGS或三代测序(TGS)分析生殖系变异是人类遗传学和分子医学的一个关键领域。这些变异会对遗传性疾病的诊断和易感性产生重大影响,并影响对医学治疗的反应。因此,准确识别这些变异对于
- 前端框架 React 与 Vue3对比 —— 技术选型
MaiOvv
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Vue3与React框架对比在前端开发领域,Vue3和React是两大主流框架,各有特点和适用场景。为了帮助开发者更好地选择适合的框架,本文从框架特性、生态支持、业务实现、多端适配、学习成本等多个维度进行全面分析和比较。一、框架特性性能对比Vue3:在千行列表场景下性能略高,尤其是处理大量动态数据时表现出色。React:在图片登录页和复杂交互场景中性能更优,适合需要高实时性和流畅体验的应用。结论:
- WES与WGS数据线粒体DNA数据分析及检测工具
生信与基因组学
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1.线粒体DNA的异质性传统的全外显子组测序(WES)和全基因组测序(WGS)的二代测序(SGS)数据分析流程,能够识别多种类型的基因改变。但大多数用于基因变异分析和注释的工具,在输出文件中并未对线粒体DNA(mtDNA)中的变异进行优化。这是由于mtDNA具有一种特殊的特性——异质性,即细胞内存在多种类型的线粒体基因组。实际上,与仅存在两份拷贝的核基因组不同,大多数体细胞中mtDNA的拷贝数可达
- 持续部署工具Spinnaker介绍
demonlg0112
KubernetesDevOps技术分享ci/cddevops运维开发经验分享kubernetesjenkins系统架构
Spinnaker简介Spinnaker是一个开源的持续交付平台,由Netflix于2015年开源,旨在实现软件变更的高速、可靠发布。它支持多云环境(如AWS、GCP、Azure、Kubernetes等),提供灵活的管道(Pipeline)管理能力,支持蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略,适用于微服务架构的复杂交付场景。其核心功能包括:集群管理:统一管理云资源(如负载均衡器、安全组、机器组)。部署
- WinForm真入门(14)——ListView控件详解
ByteGeek
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一、ListView控件核心概念与功能ListView是WinForm中用于展示结构化数据的多功能列表控件,支持多列、多视图模式及复杂交互,常用于文件资源管理器、数据报表等场景。核心特点:支持5种视图模式:Details(详细视图)、List(列表)、LargeIcon(大图标)、SmallIcon(小图标)、Tile(平铺视图)。支持多列数据展示,可自定义列标题、列宽及对齐方式
- 每天认识一个设计模式-中介者模式:复杂交互的交通枢纽
深情不及里子
设计模式设计模式中介者模式
一、前言:网状耦合的困境在分布式系统和微服务架构日益普及的当下,系统内各组件间的通信与协作变得愈发复杂。以一个电商系统为例,当用户下单时,订单服务不仅要与库存服务确认商品库存,还要与支付服务对接完成支付流程,同时通知物流服务准备发货,各个服务之间直接的通信调用形成了错综复杂的网状结构。这种网状依赖就像一张密密麻麻的蜘蛛网,每个服务都是网上的一个节点,彼此相互牵连。一旦其中某个服务进行升级或修改,比
- MVI、MVVM、MVP的对比
wei11556
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MVI特点:单向数据流:MVI采用单向数据流,从Model到View的数据流动,保证了数据流的可控性和可预测性。响应式编程:通过使用协程与RxJava等响应式编程库,简化了数据流的管理和处理。不可变性:MVI中的状态是不可变的,任何状态的更改都会产生一个新的状态,这样可以确保状态的一致性和可预测性。适用场景:复杂交互逻辑:适用于有复杂交互逻辑和状态管理需求的应用。响应式编程:适用于熟悉响应式编程的
- 2025.04.10【工具分享】| DropletUtils:高效UMI质量控制与模拟工具解析
穆易青
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文章目录1.DropletUtils工具简介:单细胞测序数据分析的得力助手1.1单细胞测序技术的重要性1.2DropletUtils的特点1.3DropletUtils的应用场景2.DropletUtils的安装方法:轻松入门单细胞数据分析2.1R语言环境的准备2.2Bioconductor的安装与配置2.3安装DropletUtils2.4验证安装3.DropletUtils常用命令:解锁单细胞
- 算力驱动多场景融合高质量发展
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内容概要随着数字化进程加速,算力作为新型基础设施正突破传统应用边界,驱动工业互联网、智能家居、元宇宙等多元场景深度融合。当前技术演进呈现三大特征:智能算力通过算法优化与模型压缩重构生产流程,边缘计算以低时延特性支撑实时决策系统,量子计算则在复杂模型训练中展现突破潜力。值得关注的是,异构计算架构的成熟使得算力资源能够灵活适配不同场景需求,从基因测序的分布式计算到金融高频交易的并行处理,形成跨领域的技
- 生信分析服务MR孟德尔随机化单细胞测序转录组数据分析网络药理学
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mr数据分析数据挖掘
将孟德尔随机化(MR)、单细胞测序、转录组数据分析和网络药理学结合,是当前生物信息学领域的前沿方法,尤其在疾病机制解析、靶点发现和药物研发中展现出巨大潜力。以下从技术逻辑、应用场景和服务流程三个维度展开说明:一、技术逻辑与优势孟德尔随机化(MR)核心作用:通过遗传变异作为工具变量,推断暴露因素(如肠道菌群、代谢物)与疾病之间的因果关系,减少混杂因素干扰。数据需求:全基因组关联研究(GWAS)数据、
- 医疗多模态大模型是什么?医学多模态模型总结:算法其实很简单,拼的就是硬件算力的问题!多模态大模型(医疗影像分析)_医学多模态大模型
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概念医学多模态大模型是指利用多种不同的医学数据源和模型,通过深度学习和人工智能技术,构建一个综合性的大型模型,以实现更加准确和全面的医学数据分析和预测。这种模型可以同时处理多种医学数据类型,如医学图像、病历文本、基因测序数据等,从而更全面地揭示医学数据的内在规律和关联。通过对不同数据源的特征提取和分析,医学多模态大模型可以实现更准确的疾病诊断、治疗方案推荐、预后预测等任务。例如,在疾病诊断方面,医
- 安当TDE透明加密:海量文件离线传输的安全方案
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一、离线文件传输的“安全真空”与破局之道在金融、医疗、军工等行业,海量文件离线传输仍是核心数据交换手段(如卫星遥感影像传输、基因测序数据交付)。然而,传统方案存在三大致命缺陷:存储介质泄露风险:硬盘/U盘丢失导致数据明文暴露,2024年某医疗机构因快递硬盘未加密泄露50万份病历;传输链路不可控:物流运输中可能遭遇物理调包或恶意篡改;权限管理粗放:依赖人工密码分发,无法实现细粒度访问控制(如限制特定
- mes系统服务器要求,mes系统 服务器配置
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mes系统服务器要求
mes系统服务器配置内容精选换一换简要介绍Miniasm是由李恒开发,适合于小基因组及重复序列比例低的基因组组装,相对于Canu和Falcon软件,Miniasm组装速度非常快。语言:C/C++一句话描述:三代基因测序组装软件开源协议:MIT建议的版本建议通过git下载最新版本。云服务器要求本文以云服务器KC1实例测试,云服务器配置如表1所示。操作系统要求操作系统要求如目标服务器已安装操作系统,并
- 算力网络筑基数字经济高质量发展
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内容概要算力网络作为数字经济的核心基础设施,正通过技术融合与体系重构形成全域覆盖、弹性供给的算力服务能力。当前技术演进围绕三大主线展开:其一,异构计算与边缘计算加速工业互联网场景落地,实现制造流程的实时优化与设备协同;其二,东数西算工程推动跨区域算力调度与绿色电力协同,形成“数据西聚、算力东送”的能效优化模式;其三,生物计算、量子计算等颠覆性技术突破传统计算边界,在基因测序、加密算法等领域开辟全新
- 报表开发 - UReport2 与 积木报表(JimuReport) 技术选型对比分析
天机️灵韵
开源项目编程语言开源项目语言模型报表ureport
以下是UReport2与积木报表(JimuReport)的技术选型对比分析,结合两者功能特性、使用场景及技术生态,从多个维度综合评估:一、核心功能对比维度UReport2积木报表(JimuReport)报表设计模型基于单元格的依赖关系(左右父格、上下父格),适合复杂交叉报表设计2类Excel拖拽式设计,支持无限行/列、合并单元格,适合快速构建灵活布局图表支持基础图表类型有限支持28+种图表(如柱状
- 鸿蒙ArkUI状态管理:LocalStorage的深度解析与实践
Z17530520313
harmonyos华为笔记
在鸿蒙应用开发中,状态管理是构建复杂交互的核心。ArkUI提供了多种状态管理方案,其中LocalStorage作为页面级状态共享工具,因其轻量易用的特性备受关注。本文将深入剖析LocalStorage的设计原理、使用场景及避坑指南,并通过实战代码展示其最佳实践。一、LocalStorage的核心定位1.与AppStorage的区别作用域:AppStorage:应用全局单例,适合跨页面共享数据(如用
- 算力技术创新赋能多场景应用升级
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内容概要当前算力技术创新正加速渗透至工业制造、城市治理、生命科学等多元场景,形成以异构计算架构为核心的技术演进路径。工业互联网场景中,CPU+GPU+FPGA的混合计算模式有效支撑复杂物理仿真与产线优化;智能安防领域借助量子计算的高并发特性,实现千亿级特征数据的实时匹配与风险预警;物联网终端则依托边缘计算节点的分布式部署,完成低时延数据处理与本地决策闭环。与此同时,生物计算与光子计算分别在基因测序
- Canvas粒子系统终极指南:从基础运动到复杂交互的全流程实现
前端极客探险家
交互canva可画前端
文章目录一、粒子系统基础架构1.1粒子数据结构设计1.2粒子系统管理器二、基础粒子效果实现2.1重力场模拟2.2弹性碰撞效果三、高级交互实现3.1鼠标吸引效果3.2颜色渐变粒子四、性能优化策略4.1粒子池复用4.2分层渲染五、复杂效果实现5.1烟花爆炸效果5.2流体模拟一、粒子系统基础架构1.1粒子数据结构设计classParticle{constructor(x,y){this.pos={x,y
- 生物信息复习笔记(3)——GEO数据库
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生物信息初学笔记
Platform:测序平台信息。不同测序平台对每一个基因编号不一样。拿到测序结果之后只是知道了某个基因ID的表达情况,需要将基因ID匹配成对应的基因,需要根据Platform信息去注释。GSM:样本。一个测序数据集里有很多个GSM,点进去可以看到该样本的各种信息(样本来源,临床表征,各种处理样本方式,处理数据方式)。GSE:包含所有信息的完整数据集。(最重要)做生信样本量不能少:30以上。精准搜索
- Vue——Vue-cli脚手架+前端路由
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Vue-cli是Vue的脚手架工具可以进行目录结构、本地调试、代码部署、热加载、单元测试1、MVVM框架View——ViewModel——Model(视图)(通讯)(数据)“DOM”“观察者vue实例”“Javascript”注意:交互为双向的特点:(1)针对具有复杂交互逻辑的前端应用;(2)提供基础的架构抽象;(3)通过Ajax数据持久化,保证前端用户体验。2、什么是Vue.js它是一个轻量级M
- 2025最新植物大战僵尸杂交版3.4.5版本
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更新内容植物大战僵尸杂交版v3.4.5版本的更新内容如下:新增了3档花园养成奖励与商店副本关卡,以及修复了3.4版本的已知BUG与平衡性调整下载链接点击下载
- 基于Puppeteer与Selenium的跨浏览器自动化测试全攻略——从环境搭建到实战优化,万字详解自动化测试落地
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自动化测试的价值与工具选型为什么需要自动化测试?效率提升:减少重复人工操作,回归测试耗时降低80%精准覆盖:支持高频次、多场景、多设备验证质量保障:避免人为疏忽导致的漏测问题Puppeteer与Selenium的互补性Puppeteer:专精Chrome生态,适用于高性能截图、动态渲染、复杂交互场景Selenium:支持多浏览器(Firefox/Safari/Edge),适合跨平台兼容性测试协同方
- 算力技术创新驱动多场景应用演进
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内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力,从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破,技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中,边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应,支撑智能制造产线的实时控制;智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术,完成海量视频数据的动态解析;而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术,将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
- 前端高级CSS用法
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前端前端css
前端高级CSS用法在前端开发中,CSS(层叠样式表)不仅是用来控制网页的外观和布局,更是实现复杂交互和动态效果的关键技术之一。随着前端技术的不断发展,CSS的用法也日益丰富和高级。本文将深入探讨前端高级CSS的用法,并通过表格和流程图来直观展示。一、CSS高级选择器CSS选择器是选择HTML元素并应用样式的基础。高级选择器使得我们能够更加精确地选择元素,从而实现更复杂的样式效果。属性选择器:根据元
- apache ftpserver-CentOS config
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
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http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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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
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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
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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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Spring4.1新特性——综述
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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
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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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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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官网JAVA例子
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>