在医学影像分析领域，一张胸部X光片可能隐藏着复杂的诊断线索。例如，胸腔积液与肺浸润在影像中常呈现相似特征，却对应完全不同的病理机制。这种模糊性让临床医生的诊断如履薄冰，而人工智能（AI）模型的应用本应成为辅助决策的利器。然而，传统AI模型的单一预测模式和高风险场景下的可靠性问题，限制了其实际价值。麻省理工学院（MIT）的研究团队近期提出一种创新方法，通过改进共形分类（Conformal Prediction）技术，显著缩小预测集规模并提升可信度，为医学影像乃至更多高风险领域的AI应用开辟了新路径

操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述 根据3D-2D点对应关系找到物体的姿态。 cv::solvePnPGeneric 是 OpenCV 中一个更为通用的函数，用于解决 PnP 问题。它能够返回多个可能的姿态解（旋转和平移向量），并且支持多种不同的求解方法。这在某些情况下特别有用，例如当存在多解时，或者需要评估不同解的质量。 此函数返回所有可能的解的列表（一个解是一对<旋转向量, 平移

> library(data.table) > library(tidyverse) > library(ggsignif) > library(RColorBrewer) #install.packages("gplots") > library(gplots) > library(limma) > library(ggplot2) > library(ggrepel) > library(Rcpp) > rt=read.table("diffGeneExp.txt",sep="\t",hea

作者：Sydney Lake Fortune 编译：Liam 1月23日，据《财富》杂志最新报道，沃伦·巴菲特从未掩饰过他对加密货币的厌恶。但伯克希尔·哈撒韦却已向一家与加密货币相关的巴西银行Nu Holdings Ltd.投资数百万美元，该银行股价同比上涨了34%。 伯克希尔·哈撒韦的首席执行官兼董事长沃伦·巴菲特曾多次表明他对加密货币的立场：他不是加密货币的粉丝。 在伯克希尔·哈撒韦公司2018年的年度股东大会上，巴菲特称比特币「可能是老鼠药的平方」。 2018年，巴菲特告诉CNBC：「就加

环境说明 我是docker安装的nginx，映射目录要注意一下 才可以签发证书 安装步骤和命令 注意顺序 1.安装 Certbot 客户端 sudo yum install epel-release sudo yum install certbot # 如果你是 CentOS 8/Stream，可能需要安装 python3-certbot # sudo yum install certbot python3-certbot 2.手动生成证书 我们将使用 webroot 模式来生成证书，这意味着

Dockerfile 简介 Dockerfile 是一个文本文件，包含了构建 Docker 镜像所需的所有命令。通过执行 docker build 命令，Docker 会按照 Dockerfile 中的指令一步步构建出镜像。 Dockerfile 基本结构 一个简单的 Dockerfile 可能包含以下内容： FROM ubuntu:20.04 LABEL maintainer="youremail@example.com" RUN apt-get update && apt-get insta

stream流式计算 在Java1.8之前还没有stream流式算法的时候，我们要是在一个放有多个User对象的list集合中，将每个User对象的主键ID取出，组合成一个新的集合，首先想到的肯定是遍历，如下： List<Long> userIdList = new ArrayList<>(); for (User user: list) { userIdList.add(user.id); } 或者在1.8有了lambda表达式以后，我们会这样写： List<Long> userIdList

目录 立方体贴图 天空盒 环境映射 斯涅尔定律（Snell's Law） 菲涅尔效应（Fresnel Effect） 动态环境贴图 高级数据 分批顶点属性 复制缓冲 高级GLSL 顶点着色器变量 片段着色器变量 接口块 Uniform缓冲对象 Uniform块布局 使用Uniform缓冲 测试 GitHub主页：https://github.com/sdpyy1 OpenGL学习仓库:https://github.com/sdpyy1/CppLearn/tree/main/OpenGLtree/

Python自动化办公（二） —— 查看文件夹中的PDF文件数量 在日常办公中，我们经常需要统计某个文件夹中的PDF文件数量。手动操作不仅费时费力，而且容易出错。幸运的是，使用Python可以轻松实现这个过程。本文将介绍如何使用Python脚本统计一个文件夹中PDF文件的数量并返回结果。 编写Python脚本 以下是一个完整的Python脚本，演示如何统计文件夹中PDF文件的数量并返回结果： import os def count_pdfs(pdf_folder): # 初始化计数器

摘要：强化学习（Reinforcement Learning，RL）已经成为赋予语言模型高级推理能力的主导范式。尽管基于 RL 的训练方法（例如 GRPO）已经展示了显著的经验性收益，但对其优势的细致理解仍然不足。为了填补这一空白，我们引入了一个细粒度的分析框架，以剖析 RL 对推理的影响。我们的框架特别研究了被认为可以从 RL 训练中受益的关键要素：（1）计划遵循和执行，（2）问题分解，以及（3）改进的推理和知识利用。通过这个框架，我们获得了超越单纯准确率的见解。例如，为模型提供明确的分步计划

使用Python和JS逆向基于webpack的游戏平台 网站分析 JS代码分析 开始进行F12之路 用Python Pyexejs库来动态加载js 网站分析 最近在找游戏,发现一个不错的分享平台,资源下载需要点击下载后扫二维码,进行网盘转存,如果想要20个游戏要扫20次,身为程序员怎么可能这样机械式呢. JS代码分析 开始进行F12之路 先找到button [下载] 触发的函数,全局search 下载 不出意外在这个js文件里面搜索到了 page-4782b9a12c0c8e4a.js 然后开始

程序通过LabVIEW生成一个带噪声的正弦波信号，并利用滤波器对其进行信号提取。具体来说，它生成一个正弦波信号，叠加高频噪声后形成带噪信号，再通过低通滤波器滤除噪声，提取原始正弦波信号。整个过程展示了信号生成、噪声干扰和滤波器对信号处理的效果，适用于信号去噪、滤波性能测试及信号处理教学场景。以下是详细解释： 1. 程序的主要功能 该程序的目的是： 生成带噪声的正弦波信号。 正弦波信号通过添加高频噪声构成一个带宽限制的噪声信号。 对带噪声的信号进行低通滤波。 使用低通滤波器提取原始正弦波信号。 2

一、AWR技术原理与核心架构 Automatic Workload Repository（AWR） 是Oracle 10g引入的核心性能诊断工具，通过自动化数据收集机制构建数据库性能数据仓库。其技术架构包含三大核心组件： 快照机制(Snapshots) 后台进程MMON（Manageability Monitor）默认每小时自动捕获一次系统性能快照，MMNL辅助处理轻量级任务。快照内容涵盖600+项性能指标，包括SQL执行统计、等待事件、系统负载等。 数据存储(SYSAUX表空间) 所有快照数据

前言 已失业的中年程序猿，在这个卷的不能再卷的Java赛道中，形势恶劣的大环境下，仍不想放弃，苦苦支撑，想寻求一条生路~~都说工作拧螺丝，面试造火箭，八股文还是终极武器。从各渠道获取的八股文以及自己面试遇到的问题，整理汇总起来，愿自己后面的面试能一切顺利。（持续更新） 1.Java基础（集合、异常、IO、网络、多线程、JVM） 1.1 Java基本的数据类型有哪些 1.2 == 和 equals 的区别是什么 == : 它的作用是判断两个对象的地址是不是相等。即，判断两个对象是不是同一个对象。(

在更换的目录操作，这里更换的目录为home目录，原先安装的目录在/soft/clickhouse/ ,在该目录下有data目录和log目录 更改前目录 更改后目录 1、停止clickhouse服务 sudo systemctl stop clickhouse-server 2、在home目录创建clickhouse目录,在clickhouse目录下创建data目录和log目录，并在log目录下创建clickhouse-server.log日志文件 创建clickhouse目录：mkdir cli

SAP PP模块与MM模块作用详解 一、PP模块（Production Planning）—— 生产计划与执行中枢 核心作用：将销售需求转化为可执行的生产指令，管控从计划到完工的全过程。 关键功能 功能 说明 业务价值 主数据管理 维护BOM（物料清单）、工艺路线、工作中心等基础数据 确保生产模型标准化 销售与运营计划 基于需求预测制定中长期产能规划 平衡产能与市场需求 主生产计划 将销售订单分解为具体的产成品生产计划 精准排产，避免过量生产 物料需求计划 MRP运行：根据BOM和库存计算原料/

目录 01 | 引 言 02 | 环境描述 03 | 操作步骤 04 | 结 语 01 | 引 言 在之前发布的Cadence小记中，已经讲述了怎样制作热风焊盘，贴片(SMD)焊盘、通孔、过孔，以及贴片元件的封装。 本篇关于Cadence的小记主要讲如何制作直插元件的封装。 往期参考文章： 《Cadence学习笔记之---热风焊盘制作》； 《Cadence学习笔记之---SMD焊盘、通孔焊盘、过孔制作》； 《Cadence学习笔记之---贴片元件封装制作》； 02 | 环境描述 操作系统：Win

安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。 目录 2025年HW(护网面试) 70 一、自我介绍 二、同源策略 & 三大漏洞对比解析 1. 同源策略（SOP）核心规则 2. 三大漏洞攻防对比 三、反射型XSS vs DOM型XSS 四、变量覆盖漏洞高危函数（PHP示例） 五、RPO（Relative Path Overwrite）漏洞精解 攻击原理 实战场景 六、CTF经典题型解析：Web时间盲注 七、代码审计核心

1、定义自己的backboe driving\models\backbones\efficientnetlite.py import math import torch import torch.nn as nn import torch.functional as F from mmengine.model import BaseModule from mmseg.models import BACKBONES, build_backbone efficientnet_lite_param

摘要： 在构建微服务架构时，服务间的通信机制是核心要素之一。Dubbo和OpenFeign是两个非常流行的服务调用框架，它们各有千秋，适用于不同的场景。本文将深入探讨Dubbo和OpenFeign的主要特点、使用场景以及它们之间的差异，并通过流程图和表格形式直观展示，帮助读者更好地理解如何选择和应用这些工具。阅读本文，你将获得： Dubbo和OpenFeign框架的详细介绍 框架之间的关键差异对比 实际应用中的决策指南 流程图和表格，帮助理解复杂概念 关键词： Dubbo, OpenFeign,