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- 从把读书当催眠曲到对高效阅读说SO easy
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前些日子收到一位学员写了一份邮件,说他发明了一个提升睡眠质量的好方法,而且不用药物、不用仪器,且无任何副作用,而且进经他和他爱人都亲自试用2周以上的时间,有效率在70%以上,他准备申请发明专利,相信投入市场后不久就会热销,他相信,他自己的亿万富翁的梦想应该也不远了。我一看这方法好啊,简直是绿色环保无污染啊,而且已经过临床试验了,我们知道一些类似安慰剂的药剂有效率不过26%,这方法的有效率可比很多催
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- 魔都AI医疗哪家强?全景揭秘科技创新与未来钱景!
引言上海作为中国科技创新的先锋城市,正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据,上海拥有34家专注于AI药物研发的公司,占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型(LLM)和计算机视觉等技术,革新药物发现、医疗影像分析和数据治理,推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统,上海的AI医疗生态正在重塑
- 4篇2章3节:三因素(2b × 3w × 2b)混合设计功效模拟实战,以抗高血压药物试验为例
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高血压作为全球范围内最常见且危害巨大的慢性疾病之一,持续威胁着公众健康。其复杂的发病机制和个体间显著的治疗反应差异,使得临床试验设计面临越来越高的挑战。尤其是在精准医学背景下,单因素分析已无法充分揭示药物疗效的动态变化及不同患者亚型的异质性。为此,采用多因素混合设计成为研究趋势,能够同时考虑治疗组别、时间变化及患者类型等多重因素及其交互作用,有效提高研究的科学性和解释力。然而,复杂设计也带来了样本
- 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
- Mac电脑 医学绘图 Graphpad Prism
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- 临床试验审计问题分类与整改策略
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临床审计
一、数据可靠性问题1.1主要缺陷1.1.1非实时记录培训/QC记录追溯性补签(ALCOA+违反)1.2根本原因1.2.1记录流程不规范缺乏实时记录监督机制1.2.2人员意识不足对ALCOA+原则理解不深1.3整改措施(CA)1.3.1优化记录流程引入电子记录系统,设置自动提醒1.3.2加强培训针对ALCOA+原则开展专项培训1.4预防策略(PA)1.4.1定期审计每季度审查记录流程1.4.2强化监
- 对照原则在临床试验中的应用与挑战
一、对照原则的科学逻辑1.1核心目的1.1.1区分混杂效应通过对照组设置,区分疾病自然进程、安慰剂效应、回归均值现象及非特异性效应等混杂因素,凸显干预措施的真实疗效。1.2统计本质1.2.1真实疗效计算真实疗效=(干预组终点变化-干预组基线)-(对照组终点变化-对照组基线),通过组间比较抵消共同偏倚。二、对照组的五大类型及适用场景2.1安慰剂对照2.1.1构成外观/用法相同的无活性物质。2.1.2
- 随机化在临床试验中的应用与挑战
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临床试验统计学
一、随机化的核心目的1.1控制混杂偏倚1.1.1平衡预后因素确保已知/未知预后因素在组间分布均衡,避免基线不平衡影响结果。1.1.2避免选择偏倚防止研究者或患者主观选择分组,保障组间差异归因于干预。1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设,使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件,确保试验结果无偏。二、随机化类型与技术实现2.1简单随机化2.1.
- 重复原则与样本量估计:临床试验的统计引擎
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临床试验统计学
一、重复原则的科学内涵1.1核心目的1.1.1量化随机误差通过足够样本量估计效应值的波动范围,确保结果可重现。1.1.2避免偶然性结论避免因小样本极端结果导致的偶然性结论,确保结论稳健。1.1.3提升外推性覆盖人群异质性,提升研究结果的外推性。1.2统计学本质1.2.1标准误样本量增加,标准误减小,置信区间变窄,精度提高。二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率
- 临床试验评价指标解析
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临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- 盲法在临床试验中的应用与挑战
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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
- AI助力基因遗传疾病检测:现状与未来
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大数据与人工智能人工智能个人开发
在现代医学领域,与基因紊乱相关疾病的早期检测至关重要。像肺癌,早期诊断的患者5年生存率可达57%,而四期癌症患者生存率仅3%。阿尔茨海默病的早期检测,能让患者改变生活方式、参与临床试验并提前治疗脑部退化症状,有效延长生命。尽管基因检测对评估晚发性阿尔茨海默病的可能性有帮助,对早发性阿尔茨海默病也有指示作用,但其检测技术仍有待完善。目前,仅基于生物学研究的疾病检测技术多样,虽对特定病例精确,但通常需
- 构建医学文献智能助手:基于 LangChain 的专业领域 RAG 系统实践
前言在当今医疗科技快速发展的时代,每天都有数以千计的医学研究成果在全球范围内发表。从临床试验报告到基础研究论文,从流行病学调查到药物研发数据,这些专业文献承载着推动医学进步的重要知识。然而,面对如此海量且专业性极强的文献资料,医疗从业者往往感到力不从心。如何在有限的时间内,准确把握文献核心价值,并将其转化为临床实践的指导?这个问题一直困扰着整个医疗行业。1.项目背景与业务价值1.1医学文献阅读的困
- 肿瘤靶向治疗中NCCN指南与临床试验入组标准的自动匹配系统(匹配精度98.7%)
百态老人
人工智能
一、核心概念解析NCCN指南的权威性与结构定位:NCCN指南是全球肿瘤诊疗的“金标准”,覆盖97%的美国癌症患者管理决策,基于证据等级(1/2A/2B/3类)和专家共识制定,每年至少更新一次。核心内容:按癌种分类(如非小细胞肺癌、乳腺癌)的靶向治疗路径,明确生物标志物检测要求(如EGFR、ALK突变)。治疗推荐分级:Category1(高级别证据)和2A(专家共识)推荐纳入NCCN纲要,直接影响医
- Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式计算在药物临床试验数据分析与质量控制中的创新实践(321)
青云交
Java大视界大数据新视界java大数据Java大数据药物临床试验分布式计算数据质量控制CDISC标准
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!本博客的精华专栏:【大数据新视界】【Java大视界】【智创AI新视界】【Java+Python双剑合璧:AI大数据实战通关秘籍】社区:【青云交技术变现副业福利商
- Clinical & PV Quality Excellence: Ensuring Compliance and Safety
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临床研究QMS
一、职位核心职责1.1保障受试者与患者安全1.1.1临床试验伦理监督确保临床试验符合GCP伦理要求,保护受试者权益,从方案设计到实施全程监督,保障试验安全合规。1.1.2药物安全监测监督药物警戒活动,及时准确收集、评估和报告药品安全信息,确保患者用药安全。1.2确保数据可靠性1.2.1临床数据质量把控监督临床数据管理,确保数据准确、完整、一致,为产品注册和决策提供可靠依据。1.2.2PV数据完整性
- 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
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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
- 基于大模型预测肾囊肿的技术方案大纲
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(一)数据收集与整理(二)大模型构建与训练(三)术前预测与方案制定(四)术中决策支持(五)术后管理与预测(六)并发症风险预测与防控(七)健康教育与指导三、技术方案流程图四、统计分析与技术验证方法(一)模型性能评估指标(二)对比实验设计(三)交叉验证与外部验证五、实验验证证据(一)回顾性病例分析(二)前瞻性临床试验六、健康教育与指导方案细化(一)饮食指导(二)运动康复(三
- 【Python】Pandas
宅男很神经
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第一章:Pandas的创世哲学与内在结构在进入Pandas的“术”之前,我们必须先理解其“道”。任何伟大的工具,其设计背后都蕴含着深刻的哲学思想和对特定问题的终极解决方案。Pandas的诞生,并非为了取代NumPy,而是为了在其之上构建一个数据分析的“神殿”。1.1为何需要Pandas?NumPy(NumericalPython)是Python科学计算的基石。它提供了一个核心对象:N维数组(nda
- Mac电脑-医学绘图-Graphpad Prism
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GraphPadPrismMac是一款功能强大、易于使用的科学和统计分析工具,适用于各种类型的数据处理和可视化需求。无论您是进行基础研究、临床试验还是学术写作,GraphPadPrismMac都能为您短时间内做出最合适的分析选择,并优雅地绘制和展示您的作品。原文地址:GraphpadPrismMac医学绘图工具
- 【蓝桥杯嵌入式】第十五届蓝桥杯嵌入式省赛真题
Cx330Biao
蓝桥杯职场和发展嵌入式硬件物联网单片机stm32mcu
原题展示:代码实现:数据定义:uint8_tdisplay=0;uint8_tmode=0;intfrea,freb,pera,perb,frea_m,freb_m;//频率0~1000周期0~1000floatfreA,freB,perA,perB;//频率>1000周期>1000intPD=1000,PH=5000,PX=0,NDA,NDB,NHA,NHB;uint8_tselect=0;ui
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-patches.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
patches.pyultralytics\utils\patches.py目录patches.py1.所需的库和模块2.defimread(filename:str,flags:int=cv2.IMREAD_COLOR):3.defimwrite(filename:str,img:np.ndarray,params=None):4.defimshow(winname:str,mat:np.nda
- 38. RTC实验
lljss2020
LinuxLinux
一、RTC原理详解1、6U内部自带到了一个RTC外设,确切的说是SRTC。6U和6ULL的RTC内容在SNVS章节。6U的RTC分为LP和HP。LP叫做SRTC,HP是RTC,但是HP的RTC掉电以后数据就丢失了,即使用了纽扣电池也没用。所以必须要使用LP,也就是SRTC。SNVS章节有些是跟加密有关的,需要与NXP签订NDA协议才可以拿到。RTC分为SNVS_LP和SNVS_HP,如果做产品,建
- 创新药周报及靶点研发分析报告
魔都财观
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本报告深入探讨医药行业,提供最新创新药物研发动态,并分析全球和国内的医药趋势。报告关注靶点研发的关键性,详细介绍特定靶点如肿瘤抑制因子等的生物学功能和作为药物靶点的潜力,同时深入临床试验阶段的新药项目,讨论新药审批流程和政策环境。报告还涵盖行业投资和合作动态,预测未来市场趋势,为投资者和决策者提供宝贵的行业洞见。1.医药行业研发动态分析1.1行业背景概述医药行
- Multisim的2.8.x的实验报告
weibangwen123
笔记fpga开发
视频链接:视频太长,分成两个。https://v.youku.com/v_show/id_XNTkxNjQ5NDA5Ng==.html?x&sharefrom=android&sharekey=d65d67ad2de5017146fc3cd3db4585644https://v.youku.com/v_show/id_XNTkxNjQ4NzY4MA==.html?x&sharefrom=andro
- 国际与国内GCP指南的历史演变和未来方向
一线临研人
作为一名临床试验从业者,耳边萦绕最多的恐怕就是“遵守GCP”了。那么,GCP是什么?从哪里来?又到哪里去?本文将全面介绍GCP指南的现状及发展历程,从国际和国内两个角度,分享最新的关于GCP的资讯。GCP是什么?GCP是GoodClinicalPractice的缩写,即《药物临床试验质量管理规范》。GCP是规范药物临床试验全过程的标准规定,包括方案设计、组织实施、监查、稽查、记录、分析总结和报告,
- torchvision.transforms.ToPILImage()使用
HuJH5145
PythonPyTorchpython
grid_img=torchvision.transforms.ToPILImage()(grid_img)torchvision.transforms.ToPILImage()是一个类,后面的空括号()表示实例化这个类。详细解释:1.torchvision.transforms.ToPILImage():这是torchvision.transforms中的一个类,它的作用是将Tensor或nda
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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