小白学视觉
小白学视觉

MIA 2025 | 利用标记数据知识：一种用于半监督3D医学图像分割的协同校正学习网络

论文信息

题目：Leveraging labelled data knowledge: A cooperative rectification learning network for semi-supervised 3D medical image segmentation
利用标记数据知识：一种用于半监督3D医学图像分割的协同校正学习网络
作者：Yanyan Wang, Kechen Song, Yuyuan Liu, Shuai Ma, Yunhui Yan, Gustavo Carneiro

论文创新点

  1. 提出协同校正学习网络：论文提出协同校正学习网络（CRLN），该网络从标记数据中学习每个类别的多个原型，将其作为外部知识先验，以体素级自适应校正伪标签，有效提升伪标签质量。
  2. 设

你可能感兴趣的:(医学图像处理论文解读,MIA,深度学习,论文解读,医学图像处理,医学图像顶刊)

  • 今晚吃太饱了 爱伤心的蚂蚁
    今晚吃太饱了，两碗干饭，两碗肉汤，一碗牛奶银耳汤，感觉肚子都顶出来了，圆滚滚的！明早要早起，出发去小蚂蚁家！看着剩下的肉汤，倒掉多可惜，干掉了！看着小蚂蚁熬的银耳汤，倒掉多可惜，于是热了一下，顺便热袋牛奶倒进去，大娃喝点，小蚂蚁喝点，还剩下一大碗，继续干掉！吃的太饱，人也懒洋洋的，躺床上不想动，感受的肚子撑撑的感觉，好久没吃这么饱了！这一晚灌的都是汤汤水水的，天冷的晚上，半夜要睡不安稳咯！哈哈！小
  • 绕口令集合（每日练习） 蓉女侠
    八百标兵奔北坡，炮兵并排北边跑，炮兵怕把标兵碰，标兵怕碰炮兵炮。炮兵攻打八面坡，排排炮弹齐发射。步兵攻打八面坡，歼敌八千八百八十多。调到敌岛打特盗，特盗太刁投短刀，挡推顶打短刀掉，踏盗得刀盗打倒。哥挎瓜筐过宽沟，赶快过沟看怪狗，光看怪狗瓜筐扣，瓜滚筐空哥怪狗。一位爷爷他姓顾，上街打醋又买布。买了布，打了醋，回头看见鹰抓兔。放下布，搁下醋，上前去追鹰和兔。飞了鹰，跑了兔，打翻醋，醋湿布。牛郎恋刘娘，
  • 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
    数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
  • 深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnnrnn人工智能
    在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
  • 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
  • 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
  • Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道python开发语言ai
    PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
  • 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
    如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
  • 在奋斗的年华里，怎么让你的一年顶别人的十年呢丨看看剽悍一只猫 十里荷塘秋水长
    “剽悍一只猫”在自媒体时代是传奇之一，据说这个人让自己从一无所有的普通人到现在的网络江湖的传奇人物也没有用太长的时间，但是人家现在是樊登读书首席社群顾问、社群商业战略专家、个人成长战略深度研究者&践行者。他自己的微信公众号矩阵有百万读者。早早就借助于互联网的力量实现了财务自由。很多人希望能取经咨询，但是老师的时间极其宝贵高效，一般个人的咨询没有办法安排时间接，再加上收费也不好控制，高了低了对口碑来
  • 基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！ 人工智能教程 深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
    一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
  • Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）
    Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
  • 各类浇水 人间不系舟
    顶花球:生长期2周左右浇水一次，每次浇水必须浇透，喜肥，喜光，全日照环境夏季遮阳60%。冬季休眠，断水养护。极光:极少水，暴晒点评：浇水对于仙人球非常重要。对别人的博客，又发现新的观点，感觉很有道理，就转来了，只是为了学习和交流。供吧友参考。。谢谢原作者：风华。---------------有关浇水的论调有许多花友总是对浇水方面存在许多疑问和不放心。养过一些年的花友就知道，其实多肉植物只要在生长期
  • 从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者） 荣华富贵8 程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
    摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
  • 人工智能概念之九：深度学习概述
    文章目录相关文章一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性：性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴：70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二：人工智能核心概念：网页链接一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能（AI）技术金字塔
  • 南京牛首山之六道木 矫情的小妖
    六道木今天去了附近的牛首山，不敢拍佛像，认为只可远观，于是拍了些路边的花卉，绿植，其中有一种花，花瓣粉粉的，倒挂着，在去往佛顶宫的沿途种植了不少，挑了2朵，仰角拍了张照片，回来用“形色”app搜索了一下:【六道木的故事】六道木最为常见的就是做成珠子，因为它握之不冷不热，提之不轻不重，坚韧如铁，弹力如藤，为众多人所喜爱。而且珠子上的留到纹路也有许多故事。据说五台山的六道木受过密宗格鲁派的祖师宗喀巴大
  • 学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录 QQ296078736 人工智能
    专题研究推进“教-学-评”一体化，打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
  • 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AIpytorchpandas人工智能
    文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中，我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库，构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库，包括用于数据处理的pandas和numpy，以及用于深度学习的torch。i
  • 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python语言模型开发语言
    **在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
  • 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
  • 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
    探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
  • Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶 程序员_CLUB Python入门到进阶python爬虫pandas
    目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
  • 大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构 ReinaXue 人工智能笔记语言模型神经网络
    什么是MoE结构？MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中，模型由多个“专家”组成，每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分，而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率，并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家：在MoE模型中，专家通常指的是网络中的子模型，每个专家具
  • 【标题】剽悍财富行动营成长记录：终身成长，不虚此行 许雅卓
    极致一连-许雅卓今年疫情期间，参加了樊登训练营，期间有一节课是由猫叔来分享的，自然我就知道了“剽悍一只猫”，关注了公众号后，不久后《一年顶十年》出版了，听了猫叔的宣讲和拉票后果断入没商量，结果这本书成为我第一本去做思维导图的书，当时正好刚刚学完一期姬广亮老师的导图课，于是就做了第一张思维导图。后面也就顺理成章的就参加了这一期的训练营。“读书”、“写作”、“财富”这三个标题深深吸引了我，读书是我一直
  • 以“精耕细作”之良方 助力高质量干部教育培训 picka
    近日，中共中央政治局召开会议，审议《干部教育培训工作条例》、《全国干部教育培训规划（2023－2027年）》。会议指出，干部教育培训是建设高素质干部队伍的先导性、基础性、战略性工程，在推进中国特色社会主义伟大事业和党的建设新的伟大工程中具有不可替代的重要地位和作用。干部培训绝不是朝夕之功，切忌拔苗助长、操之过急，唯有扎实“根基”、墩好“新苗”、强壮“枝干”，做到“精耕细作”，才能为祖国厚植一棵棵顶
  • 【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构 Coding的叶子 Python三维点云实战宝典Complex-YoloComplex-Yolov4三维目标检测目标检测python
    本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
  • 重生我要当太后(姜绾沐勋)小说完整版_热门完本小说重生我要当太后 晚晚美文
    《重生我要当太后》主角：姜绾沐勋简介：与太子成婚一个月前，一个落魄户拿着婚书要来娶我，嫡母连夜用一顶小娇把我送走，让妹妹代替我嫁给太子成为太子妃。但是没想到新婚之夜，太子连新房都没踏进去，妹妹成为整个天启国的笑话。不仅如此，太子还纵容他的妾室欺辱她，让她活在深深火热之中。而且我嫁给了落魄户，我们彼此相敬如宾，相互扶持，日子过得整整有条。而且不久后，落魄户的身份被皇帝的人查了出来，原来他是皇帝白月光
  • 基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
    前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
  • AI人工智能领域深度学习的在线学习方法 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习学习方法ai
    AI人工智能领域深度学习的在线学习方法关键词：深度学习、在线学习、AI教育、实战项目、知识体系摘要：本文为想系统学习深度学习的初学者/转行者量身打造，通过拆解深度学习的核心概念、梳理在线学习的科学路径、提供可落地的实战案例与资源清单，帮你用“游戏通关”的思路高效掌握这门技术。无论你是学生、程序员还是跨行者，都能找到适合自己的学习节奏，避免“看视频就会，动手就废”的陷阱。背景介绍目的和范围深度学习是
  • AI人工智能深度学习的模型评估与选择 AI大模型应用之禅 人工智能深度学习ai
    AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。在深度学习迅猛发展的当下，构建一个有效的模型并非易事，而准确评估和恰当选择模型对于模型性能的发挥和应用效果至关重要。文章将详细介绍模型评估与选择的相关背景知识，深入剖析核心概念与联系，阐述核心算法原理及具体操作步骤，运用数学模型和公式进行详细讲解并举例说明
  • 深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？ seasonsyy 深度学习小知识深度学习人工智能定量分析定性分析
    深度学习中，定量分析和定性分析是什么？要体现什么？在深度学习和一般的数据分析中，定量分析（QuantitativeAnalysis）和定性分析（QualitativeAnalysis）是两种主要的研究方法，它们分别关注数据的数量特征和质的特征。定量分析（QuantitativeAnalysis）定性分析（QualitativeAnalysis）关注方面定量分析涉及可量化的数据，即那些可以通过数字来
  • LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind javaAlgorithmLeetCode题解位运算
    原题链接：#137 Single Number II  要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间   难度：中等   分析： 与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
  • 《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
    0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
  • 你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
    在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
  • HttpClient 120153216 httpclient
    /** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
  • Django model字段类型清单 2002wmj django
    Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
  • 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10    total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,    execution_count,    (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
  • Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipseMyEclipse
    做个备忘！ 错误信息为：       Undefined exploded archive location 原因：           在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错； 解决方法：    
  • GMT时间格式转换 adminjun GMT时间转换
    普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat    EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
  • Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
    割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170.   VERSION INFORMATION:         TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
  • 回顾java数组复制 ayaoxinchao java数组
    在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
  • java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
            在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。        import java.util.ArrayList; import java.ut
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一 .Redis常用命令         Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。         a.键值相关命令         b.服务器相关命令 1.键值相关命令       &
  • java枚举序列化问题 bingyingao java枚举序列化
    对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。 老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
  • 【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
    当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
  • Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlanghaskell
      推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
  • Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
            开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。  &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
  • Android中启动外部程序 cherishLC android
    1、启动外部程序 引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名 包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
  • summary_keep_rate coollyj SUM
    BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中 注册服务器地址 */ DE
  • hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoophdfs扩容
    由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
  • grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
           在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" .   上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
  • yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yiilayouts
    方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件； 如果未配置主题，那么 yii的模块就使用  protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
  • 设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
                    今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。   *********************************
  • 8、数组 豆豆咖啡 二维数组数组一维数组
      一、概念       数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。   二、好处       可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素   三、格式   //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
  • Decode Ways hcx2013 decode
    A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, det
  • Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • squid3(高命中率)缓存服务器配置 liyonghui160com
        系统:centos 5.x   需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
  • 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
    1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。 　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
  • 如何在Swift语言中创建http请求 shoothao httpswift
    概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。 如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。 在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
  • Spring事务的传播方式 uule spring事务
    传播方式：        新建事务       required       required_new   - 挂起当前         非事务方式运行       supports   &nbs
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他