- Matlab医学图像配准工具箱使用指南
远方之巅
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:医学图像配准是一个关键的IT技术,特别是对于不同条件下的医学图像分析至关重要。’fordanic/image-registration’是一个Matlab工具箱,它提供了易于使用的接口和算法,助力研究人员和工程师高效准确地完成医学图像配准工作。工具箱内包含了多个示例脚本,详细演示了二维和三维空间中的图像配准步骤,包括图像预处理、特征检测、相似性度量、几何变换模
- 计算机视觉:少样本学习(Few-Shot Learning)在视觉中的应用
xcLeigh
计算机视觉CV计算机视觉学习人工智能FSLAI
计算机视觉:少样本学习(Few-ShotLearning)在视觉中的应用一、前言二、少样本学习基础概念2.1定义与范畴2.2与传统机器学习对比2.3核心挑战三、少样本学习在计算机视觉中的典型应用3.1图像分类3.1.1新类别识别3.1.2医学图像分类3.2目标检测3.2.1新目标检测3.2.2小目标检测3.3图像分割3.3.1医学图像分割3.3.2工业缺陷检测四、少样本学习在计算机视觉中的技术方法
- Python常用医疗AI库以及案例解析(场景化进阶版)
Allen_Lyb
pythonpython人工智能开发语言健康医疗
框架应用拓扑图用例MONAISimpleITKBiopythonscanpyPyTorchscikit-learnLLaVA-MedTransformersFHIRFastAPIFlowerPySyft医学图像处理生物信息学模型训练多模态分析数据交换隐私保护部署应用医学图像处理
- 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
神经网络15044
python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息,帮助医生做出更准确的诊断。近年来,深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- 2023年第10期(NeuroImage):DomainATM:多中心医学图像数据标准化工具箱
影浮科技ImageFlow
基本信息1.标题:DomainATM:Domainadaptationtoolboxformedicaldataanalysis.2.期刊:NeuroImage3.IF/JCR/分区:7.4/Q1/中科院一区4.DOI:10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应(DA)是基于机器学习的现代医
- 【图像分割】基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割matlab代码
天天Matlab科研工作室
图像处理Matlab各类代码算法聚类matlab
1简介医学影像分割的基本目标是将图像分割成不同的解剖组织,从而可以从背景中提取出感兴趣区域。因为图像的低分辨率和弱对比度,实现医学影像分割是一件具有挑战的任务。而且,这个任务由于噪声和伪阴影变得更加困难,这些干扰项可能是因器材限制、重建算法和患者移动等原因造成的。目前还没有通用的医学图像分割算法,算法的优点和缺点经常根据所研究的问题而变化。将分割概念具体到颅内出血CT图像上,就是将颅腔中的出血病灶
- Unet源码实现(pytorch)
wyn20001128
pytorch人工智能python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括:1、数据增强策略:使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性,从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- ISBI 2023部分半监督学习论文汇总
xiongxyowo
划水
ISBI2023论文集:https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10230311/proceeding[link]LeveragingInter-AnnotatorDisagreementforSemi-SupervisedSegmentation生物医学图像的信噪比通常较低,这往往导致专家们对GT分割存在分歧。现有的多重标注方法试图解决相互冲突的标注,而我
- MATLAB骨架化形态学运算专题详解
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:骨架化是一种减少图像复杂度、提取主要结构的技术,在MATLAB中通过bwmorph函数进行。本专题涵盖了骨架化的基本原理、相关函数、实际应用以及如何通过形态学操作如膨胀、腐蚀、开闭运算来优化结果。骨架化在医学图像分析、工业检测和生物图像分析等领域有广泛应用。掌握骨架化技术有助于提升图像处理的效率和准确性。1.骨架化概念与重要性1.1骨架化的定义与基本概念在数字
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
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计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- [arXiv 2024] Medical SAM 2: Segment Medical Images as Video via Segment Anything Model 2
alfred_torres
医学图像分割SAM2
arXiv2024|MedicalSAM2:通用2D/3D医学分割新范式,“把医学图像当视频分割”论文信息标题:MedicalSAM2:SegmentMedicalImagesasVideoviaSegmentAnythingModel2作者:JiayuanZhu,AbdullahHamdi,YunliQi,YuemingJin,JundeWu单位:牛津大学、新加坡国立大学项目主页:https:/
- UNet改进(5):线性注意力机制(Linear Attention)-原理详解与代码实现
摸鱼许可证
人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,UNet架构因其在图像分割任务中的卓越表现而广受欢迎。近年来,注意力机制的引入进一步提升了UNet的性能。本文将深入分析一个结合了线性注意力机制的UNet实现,探讨其设计原理、代码实现以及在医学图像分割等任务中的应用潜力。UNet架构概述UNet最初由Ronneberger等人提出,主要用于生物医学图像分割。其独特的U形结构由编码器(下采样路径)和解码器(上采样路径)组成,通
- Java医学图像处理系统实战源码剖析
好学的Jack
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目详细介绍了基于Java的医学图像处理系统,通过使用Java提供的图像处理库和多线程技术,实现了医疗图像的读取、预处理、分析、分割、存储及报告生成等关键功能。系统不仅支持多种图像格式和数据库集成,还考虑了用户界面设计和数据安全性,为医疗领域的图像分析需求提供了解决方案。学生和开发者可通过源码学习和实践,深入了解如何构建一个功能全面的医学图像处理平台。1.J
- 在VTK中捕捉体绘制图像并实时图像处理
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0.概要这段代码实现了一个高级的医学图像可视化系统,主要特点包括双窗口交互式体绘制、图像后处理和实时同步。1.核心功能架构主窗口:3D体绘制视图(GPU加速的体积渲染)副窗口:2D截图视图(带高斯模糊后处理)交互机制:副窗口的交互操作会实时影响主窗口的3D视图2.关键组件分析2.1自定义交互器(CustomInteractorStyle)classCustomInteractorStyle:
- 在VTK中捕捉体绘制图像进阶(同步操作)
点PY
三维渲染microsoftwindows
0.概要这段代码实现了一个VTK(VisualizationToolkit)应用程序,主要功能是:读取DICOM医学图像序列并进行体绘制(VolumeRendering)创建一个主窗口显示3D体绘制结果创建一个副窗口显示主窗口的2D截图将副窗口中的交互操作(如旋转、缩放等)转发到主窗口,而不影响副窗口本身1.代码解析以下是代码的详细解析:初始化和头文件部分包含必要的VTK模块初始化宏和头文件初始化
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论文信息题目:VOILA:Complexity-AwareUniversalSegmentationofCTimagesbyVoxelInteractingwithLanguageVOILA:基于体素与语言交互的复杂度感知CT图像通用分割方法作者:ZishuoWan,YuGao,WanyuanPang,DaweiDing论文创新点引入体素级对比学习:本文首次将体素级对比学习引入医学图像分割任务。通
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1计算机视觉简介计算机视觉(ComputerVision)是一门使计算机能够从图像或视频中获取、处理和理解视觉信息的学科。它结合了信号处理、机器学习和深度学习等领域的技术,以实现对图像和视频内容的自动分析和理解。1.1计算机视觉的任务计算机视觉的任务多种多样,以下是一些常见的任务:图像分类(ImageClassification):定义:将图像分为预定义的类别。应用场景:自动照片标注、医学图像诊断
- 医图论文 Arxiv‘24 | SEG-SAM:用于统一医学图像分割的语义引导SAM
小白学视觉
医学图像处理论文解读医学图像处理医学图像顶会Arxiv论文解读深度学习
论文信息题目:SEG-SAM:Semantic-GuidedSAMforUnifiedMedicalImageSegmentationSEG-SAM:用于统一医学图像分割的语义引导SAM作者:ShuangpingHuang,HaoLiang,QingfengWang,ChulongZhong,ZijianZhou,MiaojingShi论文创新点语义感知解码器:作者提出了一个独立的语义感知解码器(
- nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet
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nnU-NetV2修改网络nnunet深度学习人工智能机器学习nnunetv2
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。Swin-Unet是一种基于纯Transformer的U型编码器-解码器架构,专为医学图像分割任务设计。传统方法主要依赖卷积神经网络(CNN),尤其是U-Net及其变体,通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然
- nnUNet V2修改网络——加入MultiResBlock模块
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更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。MultiResBlock是MultiResUNet中核心组件之一,旨在解决传统U-Net在处理多尺度医学图像时的局限性。传统的U-Net使用固定大小的卷积核(如3x3),这在处理具有不同尺度特征的医学图像时可能不
- 跨视角差异-依赖网络用于体积医学图像分割|文献速递-生成式模型与transformer在医学影像中的应用
Title题目Cross-viewdiscrepancy-dependencynetworkforvolumetricmedicalimagesegmentation跨视角差异-依赖网络用于体积医学图像分割01文献速递介绍医学图像分割旨在从原始图像中分离出受试者的解剖结构(例如器官和肿瘤),并为每个像素分配语义类别,这在许多临床应用中起着至关重要的作用,如器官建模、疾病诊断和治疗规划(Shamsh
- 全网最全医学图像数据汇总
概述⚠️重要声明:这些数据集仅适用于学术研究用途。目录CT数据集MRI数据集超声数据集内窥镜数据集病理数据集多模态数据集PET数据集OCT数据集皮肤镜数据集CT数据集名称任务类型部位格式数量下载链接MSDLung分割肺3D96下载MSDLiver分割肝脏3D201下载MSDSpleen分割脾脏3D61下载MSDHepaticVessels分割肝门静脉3D443下载MSDPancreas分割胰腺3D
- Ubuntu 安装 FSL 及多模态脑MRI的去颅骨处理(含 HD-BET 深度学习方法)
Joker 007
医学影像处理ubuntu深度学习linux
脑部医学图像处理的第一步通常是去颅骨(SkullStripping),也叫脑提取(BrainExtraction)。本文将介绍如何在Ubuntu系统中安装FSL,使用其经典工具BET进行T1、T2、PD模态的去颅骨操作,并补充介绍基于深度学习的更强大方法HD-BET。一、FSL安装与环境配置(Ubuntu)FSL(FMRIBSoftwareLibrary)是牛津大学开发的医学图像处理工具集,支持大
- 干货分享 | 关于 UNet 架构的8个热门面试问题
老唐777
人工智能机器学习深度学习计算机视觉图像处理面试python
前言UNet架构是专门为图像分割任务设计的深度学习模型。由于其能够处理高分辨率图像并生成准确的分割图,因此广泛应用于各种应用,例如医学图像分割、卫星图像分析和自动驾驶车辆中的目标检测。UNet非常适合多类图像分割任务,但可能需要平衡训练数据或使用概率分割图来处理类重叠或不平衡的类分布。本文主要介绍关于UNet架构的8个热门面试问题,希望对你有所帮助。资料分享正式开始之前,为了方便大家学习,我整理了
- YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10添加Mamba模块 (Mamba-Yolov10为目标检测、医学图像分割等任务带来新的发展和进步)
Ai缝合怪YOLO涨点改进
YOLOv8v10YOLOv8YOLO目标检测人工智能计算机视觉yolov8yolov10mamba
YOLOv8v10专栏限时99元订阅链接:限时99元去b站关注:AI缝合怪订阅YOLOv8v10创新改进高效涨点+持续改进300多篇(订阅的小伙伴,终身免费享有后续YOLOv11或是其他版本的改进专栏)目录一、Mamba模块介绍VSSmamba模块结构mamba模块动机CNN主要局限性:Transformer主要局限性:二、VSS模块核心代码三、手把手教你添加VSSBlock模块和修改task.p
- 跨平台三维可视化与图形库.VTK图形库.
yuanpan
信息可视化数据可视化
1.科学数据可视化体绘制(VolumeRendering)用于医学影像(如CT、MRI)、气象数据(如云层、流体模拟)的三维渲染,支持透明度、光照和颜色映射。等值面提取(Iso-Surfacing)通过算法(如MarchingCubes)从标量数据中提取表面(如医学图像中的器官轮廓)。流场可视化显示向量场(如风场、流体动力学),支持流线(Streamlines)、粒子追踪(ParticleTrac
- ITK-SNAP中手动修改已存在的标注
phyllis_110
其他经验分享
对于医学图像标注,完全手动进行可谓是相当费时费力,因此,目前大家使用最多的就是自动与手动结合,但自动化的图像标注往往不是很尽如人意,这个时候就需要我们手动的进行修改。在这里,我们使用的是ITK-SNAP软件。以下是使用具体步骤:1.打开原始图像和自动化标记图像2.接下来,首先选中下图中的刷子标识,然后在activatelabel中选择clearlabel3.对不想要的区域进行涂抹4.全部完成之后,
- nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UCTransNet
w1ndfly
nnU-NetV2修改网络nnU-NetV2nnunet深度学习计算机视觉机器学习
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。UCTransNet是一种创新的医学图像分割网络,它重新思考了U-Net中的跳跃连接设计。该网络以U-Net为基础架构,引入了通道变换器(CTrans)模块,专门用于替代传统的跳跃连接。其核心在于多尺度通道交叉融合
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro