机器学习赋能乳腺癌预测:如何使用贝叶斯分级进行精确诊断?
一、引言
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,也会发生在男性身上。每年全球有数百万人被诊断出乳腺癌,对患者的生活和健康造成了巨大的影响。早期的乳腺癌检测和准确的诊断对于提高治疗的成功率至关重要。然而,乳腺癌的早期诊断面临着许多挑战,如复杂的病理学评估和误诊率的高风险。
机器学习作为一种强大的技术方法,在医学领域中展现出巨大的潜力。它可以利用大量的乳腺癌数据,通过学习数据中的模式和特征,建立预测模型,帮助医生进行更准确的乳腺癌预测与诊断。例如,机器学习可以通过分析乳腺X射线图像、基因表达谱和临床数据等多种数据源,辅助医生判断肿瘤的恶性程度,并发现潜在的生物标记物。这些应用为乳腺癌的早期检测和个体化治疗提供了新的方法和工具。
本文将重点介绍一种基于机器学习的方法,即贝叶斯分级,在乳腺癌预测中的应用。贝叶斯分级是一种常见的分类算法,它利用先验概率和条件概率来进行分类推断。这个方法可以通过整合不同类型的乳腺癌数据,如临床病史、家族史、影像学特征等,为医生提供更精确的乳腺癌预测结果。
二、贝叶斯分级简介
2.1 贝叶斯定理的基本原理
「贝叶斯定理(Bayes' theorem)」 是一种基于条件概率的数学定理,用于计算在给定某个事件已经发生的情况下,另一个事件发生的概率。贝叶斯定理的基本原理可以表示为:
P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B)
其中,P(A|B)是在事件B发生的条件下事件A发生的概率,P(B|A)是在事件A发生的条件下事件B发生的概率,P(A)和P(B)分别是事件A和事件B发生的概率。
2.2 贝叶斯分级分类算法背景
贝叶斯分级作为一种分类算法,通过利用贝叶斯定理和统计学方法,根据已有的先验知识和观测数据,建立一个模型来进行分类推断。该算法的核心思想是将待分类的对象与不同类别的特征进行比较,并计算每个类别的后验概率,最终选择具有最高后验概率的类别作为分类结果。
贝叶斯分级假设特征之间相互独立,并且每个特征对分类结果的影响是独立的。根据已有的数据,在学习阶段,算法会计算出每个特征在不同类别下的条件概率,然后根据贝叶斯定理计算每个类别的后验概率。在预测阶段,算法会利用模型中的先验概率和条件概率,对待分类的对象进行分类判断。
2.3 贝叶斯分级在医学领域应用前景
在医学领域,贝叶斯分级有着广泛的应用前景。乳腺癌预测是其中一个重要的应用领域之一。贝叶斯分级可以整合不同类型的数据,如医学影像、临床病史和基因表达谱等,辅助医生进行乳腺癌预测和诊断。
通过贝叶斯分级算法,医生可以评估不同特征对乳腺癌的预测能力,并确定每个特征在不同类别下的条件概率。医生可以根据患者的个体特征和相关数据,计算出患者患有乳腺癌的后验概率,从而为治疗决策提供参考。
此外,贝叶斯分级还可以结合其他机器学习方法,如支持向量机(Support Vector Machine)、随机森林(Random Forest)等,构建更复杂的预测模型,用于乳腺癌风险评估和个性化治疗的决策支持。
综上所述,贝叶斯分级作为一种分类算法,在医学领域的乳腺癌预测中具有广阔的应用前景。通过整合多源数据,贝叶斯分级可以提供更准确的预测结果,帮助医生进行早期检测和个性化治疗的决策。
三、示例与代码实现
-
「数据集准备」
library(survival)
head(gbsg)
结果展示:
pid age meno size grade nodes pgr er hormon rfstime status
1 132 49 0 18 2 2 0 0 0 1838 0
2 1575 55 1 20 3 16 0 0 0 403 1
3 1140 56 1 40 3 3 0 0 0 1603 0
4 769 45 0 25 3 1 0 4 0 177 0
5 130 65 1 30 2 5 0 36 1 1855 0
6 1642 48 0 52 2 11 0 0 0 842 1
-
「示例数据集介绍」
> str(gbsg)
'data.frame': 686 obs. of 10 variables:
$ age : int 49 55 56 45 65 48 48 37 67 45 ...
$ meno : int 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 ...
$ size : int 18 20 40 25 30 52 21 20 20 30 ...
$ grade : int 2 3 3 3 2 2 3 2 2 2 ...
$ nodes : int 2 16 3 1 5 11 8 9 1 1 ...
$ pgr : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ er : int 0 0 0 4 36 0 0 0 0 0 ...
$ hormon : int 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 ...
$ rfstime: int 1838 403 1603 177 1855 842 293 42 564 1093 ...
$ status : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 ...
age:患者年龄
meno:更年期状态(0表示未更年期,1表示已更年期)
size:肿瘤大小
grade:肿瘤分级
nodes:受累淋巴结数量
pgr:孕激素受体表达水平
er:雌激素受体表达水平
hormon:激素治疗(0表示否,1表示是)
rfstime:复发或死亡时间(以天为单位)
status:事件状态(0表示被截尾,1表示事件发生)
-
「数据预处理」
data <- gbsg
# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
train_indices <- sample(x = 1:nrow(data), size = 0.7 * nrow(data), replace = FALSE)
test_indices <- sample(setdiff(1:nrow(data), train_indices), size = 0.3 * nrow(data), replace = FALSE)
train_data <- data[train_indices, ]
test_data <- data[test_indices, ]
-
「安装和加载必要的R软件包」
install.packages("e1071")
library(e1071)
-
「模型拟合」
# 创建朴素贝叶斯分类器模型
model <- naiveBayes(status ~ age + meno + size + grade + nodes + pgr + er + hormon + rfstime, data = train_data)
model
结果展示:
Naive Bayes Classifier for Discrete Predictors
Call:
naiveBayes.default(x = X, y = Y, laplace = laplace)
A-priori probabilities:
Y
0 1
0.55625 0.44375
Conditional probabilities:
age
Y [,1] [,2]
0 53.05993 9.516318
1 52.24413 10.846551
meno
Y [,1] [,2]
0 0.5543071 0.4979754
1 0.5727700 0.4958415
size
Y [,1] [,2]
0 27.46442 12.51952
1 31.15962 15.74990
grade
Y [,1] [,2]
0 2.074906 0.6386719
1 2.192488 0.5368847
nodes
Y [,1] [,2]
0 4.056180 4.969137
1 6.328638 5.811097
pgr
Y [,1] [,2]
0 141.02247 252.4992
1 71.75117 124.2459
er
Y [,1] [,2]
0 100.99625 146.2606
1 91.65258 165.9913
hormon
Y [,1] [,2]
0 0.4157303 0.4937730
1 0.3192488 0.4672838
rfstime
Y [,1] [,2]
0 1372.1985 637.3067
1 795.0188 494.7856
-
「模型评估」
# 对测试集进行预测
y_pred <- predict(model, test_data)
y_true <- test_data$status
# 计算准确率
accuracy <- sum(y_true == y_pred) / length(y_true)
print(paste("准确率:", accuracy))
library(pROC)
roc <- roc(y_true, as.numeric(y_pred))
auc <- auc(roc)
print(paste("ROC 曲线的 AUC 值:", auc))
plot(roc, col = "blue", main = "ROC Curve", xlab = "False Positive Rate", ylab = "True Positive Rate", print.thres = TRUE, print.auc = TRUE, legacy.axes = TRUE)
结果展示:
> print(paste("准确率:", accuracy))
[1] "准确率: 0.702439024390244"
> print(paste("ROC 曲线的 AUC 值:", auc))
[1] "ROC 曲线的 AUC 值: 0.70500293140512"
四、贝叶斯分级的优势和局限性
4.1 贝叶斯分级在乳腺癌预测中的优势:
-
综合考虑先验概率和后验概率:贝叶斯分级能够根据先验概率和后验概率综合考虑不同因素对乳腺癌预测的影响,提供更准确的结果。 -
考虑不确定性:贝叶斯分级能够处理不确定性情况下的预测问题。它通过引入先验知识和概率模型,对未知数据进行推断,并给出相应的概率分布。 -
可解释性强:贝叶斯分级的结果是基于概率理论推导出来的,因此可以提供清晰的解释和理解,帮助医生和患者做出决策。
4.2 贝叶斯分级的局限性和挑战:
-
先验知识的选择:贝叶斯分级需要先验知识,而先验知识的选择可能会导致结果的偏差。如果先验知识选择不当或不准确,可能会影响预测结果的准确性。 -
数据需求高:贝叶斯分级通常需要大量的数据作为输入,包括先验概率和后验概率的估计。如果数据不够充分或者存在误差,可能会对预测结果产生影响。 -
计算复杂性:贝叶斯分级涉及到复杂的统计计算,包括概率模型的建立和参数的估计。这些计算可能需要大量的时间和计算资源,限制了贝叶斯分级在实践中的应用。
4.3 未来改进和发展方向:
-
先验知识的精确建模:研究人员可以通过更准确地建模先验知识,提高贝叶斯分级的准确性。例如,结合更多领域专家的知识和经验,构建更精确的先验概率模型。 -
数据集成和共享:为了改善贝叶斯分级的质量,可以通过整合多个数据源和共享数据,增加数据的多样性和数量。这可以通过跨机构、跨国家的合作来实现。 -
模型优化和计算效率提升:研究人员可以继续改进贝叶斯分级算法,以提高其计算效率,并探索更高效的计算方法,以便在实际应用中更快地得出结果。
总之,贝叶斯分级在乳腺癌预测中具有综合考虑先验概率和后验概率、可解释性强等优势,但其局限性包括先验知识的选择、数据需求高和计算复杂性。未来可以通过精确建模先验知识、数据集成和共享以及模型优化和计算效率提升来改进和发展贝叶斯分级技术。
五、总结
-
「贝叶斯分级在乳腺癌预测中的应用和潜力」:
贝叶斯分级在乳腺癌预测中具有很大的应用潜力。
-
它能够综合考虑不同因素的先验概率和后验概率,提供更准确的预测结果。 -
同时,贝叶斯分级具有可解释性强的特点,能够帮助医生和患者做出决策。 -
然而,贝叶斯分级也存在一些局限性,包括对先验知识的选择、数据需求高和计算复杂性等方面。 -
未来,通过精确建模先验知识、数据集成和共享以及模型优化和计算效率提升,可以进一步改进和发展贝叶斯分级技术,提升其在乳腺癌预测中的应用价值。
-
「强调机器学习在医学领域的重要性」:
机器学习在医学领域具有重要的应用价值。通过对大量的医学数据进行学习和分析,机器学习可以辅助医生进行疾病诊断、预测和治疗方案选择。机器学习算法能够发现数据中的模式和规律,提供更准确的预测和决策支持。在乳腺癌预测中,机器学习算法如贝叶斯分级可以结合临床特征和影像学数据,帮助医生进行早期诊断和治疗方案制定。因此,机器学习在医学领域的应用对于提高诊疗效果、减少误诊率具有重要的意义。
-
「对未来研究和实践提出展望」:
未来的研究和实践应重点关注以下方面:
-
数据共享和隐私保护:医学领域涉及大量的敏感数据,研究人员需要积极推动数据共享,但同时要保护患者的隐私和数据安全。 -
多模态数据整合:结合不同类型的数据(如临床特征、基因信息、影像学数据等),通过多模态数据的整合和分析,提高乳腺癌预测的准确性和可信度。 -
可解释性和可靠性:进一步研究和开发能够解释预测结果的机器学习算法,提高其可解释性和可靠性,增强医生和患者对预测结果的信任。 -
临床实践应用:积极推动机器学习算法的落地应用,将其融入到临床实践中,为医生提供决策支持,改善乳腺癌的早期诊断和治疗效果。
总之,未来的研究和实践应继续探索机器学习在乳腺癌预测中的应用,注重数据共享和隐私保护、多模态数据整合、可解释性和可靠性以及临床实践应用,以提高乳腺癌预测的准确性和临床应用的效果。
参考文献
-
Amber Salter, Tim Eden, and Sarah O'Dwyer. "Signal Detection in Surveillance: A Review." Pharmacoepidemiology and Drug Safety, 2012. -
Elif Kurt Yazar, Seçkin Solak, and Mehmet Kaya. "Predicting the Type of Breast Cancer Using Machine Learning Methods." Expert Systems with Applications, 2013.
相关文章:
机器学习赋能乳腺癌预测:如何使用贝叶斯分级进行精确诊断?
一、引言 乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,也会发生在男性身上。每年全球有数百万人被诊断出乳腺癌,对患者的生活和健康造成了巨大的影响。早期的乳腺癌检测和准确的诊断对于提高治疗的成功率至关重要。然而,乳腺癌的早期诊断面临着许多挑战…...
Java后端开发面试题——框架篇
Spring框架中的bean是单例的吗?Spring框架中的单例bean是线程安全的吗? singleton : bean在每个Spring IOC容器中只有一个实例。 prototype:一个bean的定义可以有多个实例。 Spring bean并没有可变的状态(比如Service类和DAO类),…...
【新版】系统架构设计师 - 系统测试与维护
个人总结,仅供参考,欢迎加好友一起讨论 文章目录 架构 - 系统测试与维护考点摘要软件测试软件测试 - 测试类型软件测试 - 静态测试软件测试 - 动态测试软件测试 - 测试阶段软件测试 - 测试阶段 - 单元测试软件测试 - 测试阶段 - 集成测试软件测试 - 测试…...
使用 useEffect 和 reactStrictMode:优化 React 组件的性能和可靠性
使用useEffect和React.StrictMode是一种优化React组件性能和可靠性的常见做法。下面是关于如何使用这两个特性的示例: import React, { useEffect } from react;function MyComponent() {useEffect(() > {// 在组件挂载/更新时执行的副作用代码// 可以进行数据获…...
商业智能BI是什么都不明白,如何实现数字化?
2021年下半年中国商业智能软件市场规模为4.8亿美元,2021年度市场规模达到7.8亿美元,同比增长34.9%,呈现飞速增长的趋势。数字化时代,商业智能BI对于企业的落地应用有着巨大价值,逐渐成为了现代企业信息化、数字化转型中…...
【五子棋】
五子棋 文章目录 五子棋前言一、登录功能二.哈希表管理用户的会话和房间三.基于Websocket连接开发的功能1.匹配功能2.游戏房间3.挑战功能4.人机对战5.聊天功能 前言 这篇博客主要详细介绍我的五子棋项目的核心功能的实现细节,也就是详细介绍五子棋各个功能是如何实…...
docker 01(初识docker)
一、docker概念 Docker是一个开源的应用容器引擎;诞生于2013年初,基于Go 语言实现,dotCloud公司出品(后改名为Dockerlnc);Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux …...
爬虫逆向实战(十九)--某号站登录
一、数据接口分析 主页地址:某号站 1、抓包 通过抓包可以发现登录接口 2、判断是否有加密参数 请求参数是否加密? 通过查看“载荷”模块可以发现有一个jsondata_rsa的加密参数 请求头是否加密? 无响应是否加密? 无cookie是否…...
linux环境docker安装mysql
1:docker拉取mysql镜像(可有自己选择mysql版本) [rootlocalhost ~]# docker pull mysql:8.02: Docker 中启动 MySQL 容器,可以使用以下命令: docker run -d --name mysql_container -v ./sql:/docker-…...
taro h5 formData上传图片的坑-Required request part ‘file‘ is not present
描述:用formData上传图片 1、生成formData const formData new FormData() formData.append(file, data) // data是file formData.append(xxx, xxx) // 添加其他参数2、用taro.request请求 Taro.request({url: xxxx,data: formData,header: {Content-Type: mult…...
GNU GRUB version 2.06 Minimal Bash-lke line editing is supported 问题修复
一、问题背景 博主喜欢折腾系统,电脑原来有一个windows系统,想整一个Linux双系统,结果开机时出现以下画面: GNU GRUB version 2.06 Minimal Bash-lke line editing is supported. TAB lists possible comand completions, Anywh…...
Embedding 向量生成GPT数据使用相关
如果使用python3.6的版本,使用pycharm创建工程,那么默认会使用 docx包,这样运行程序会爆异常,突然想起以前请教的一个大神,想当 初,这个问题困扰了我 两天时间,在此记录一下: pytho…...
Jenkins工具系列 —— 配置邮箱 每个job下动态设置临时发送人
文章目录 安装插件添加邮箱认证邮箱申请(以QQ邮箱网页为例)jenkins添加邮箱认证 jenkins设置邮箱相关信息配置全局邮件单个JOB邮箱配置 安装插件 点击 左侧的 Manage Jenkins —> Plugins ——> 左侧的 Available plugins 添加邮箱认证 邮箱申请…...
华纳云:ubuntu中怎么查看进程占用的端口
在Ubuntu中,你可以使用以下命令来查看进程占用的端口: 打开终端(Terminal)。 使用 netstat 命令来查看进程占用的端口。以下是几个常用的命令示例: 查看所有进程占用的端口和地址: netstat -tuln 查看TCP端…...
【学会动态规划】 最长递增子序列(26)
目录 动态规划怎么学? 1. 题目解析 2. 算法原理 1. 状态表示 2. 状态转移方程 3. 初始化 4. 填表顺序 5. 返回值 3. 代码编写 写在最后: 动态规划怎么学? 学习一个算法没有捷径,更何况是学习动态规划, 跟我…...
Azure虚拟网络对等互连
什么是Azure虚拟网络对等互联 Azure虚拟网络对等互联(Azure Virtual Network peering)是一种连接两个虚拟网络的方法,使得这两个虚拟网络能够在同一地理区域内进行通信。它通过私有IP地址在虚拟网络之间建立网络连接,不论是在同一…...
CTFhub-sql-整数注入
判断存在 sqli 注入 1 1 and 11 1 and 12 因为 11 为真,12 为假,且 11 与 1 显示的数据一样,那么就存在 sqli 注入 查询该数据表的字段数量 一、 2 3 1,2成功带出数据,3没有数据,所以有两个字段 二、 1 order by …...
管理类联考——逻辑——真题篇——按知识分类——汇总篇——二、论证逻辑——归纳——第三节 归纳论证有效性
文章目录 第三节 归纳论证有效性真题(2007-37)——归纳——归纳论证有效性——两面验证法真题(2000-60)——归纳——归纳论证有效性——构造对照组实验真题(2001-44)——归纳——归纳论证有效性——寻找针对该缺陷的选项第三节 归纳论证有效性 真题(2007-37)——归纳—…...
PaddleRS 1.0.0版本安装
PaddleRS 1.0.0版本安装 PaddleRS是百度飞桨、遥感科研院所及相关高校共同开发的基于飞桨的遥感影像智能解译开发套件, 支持图像分割、目标检测、场景分类、变化检测、图像复原等常见遥感任务。 PaddleRS致力于帮助遥感领域科研从业者快速完成算法的研发、验证和调…...
三维重建 PyQt Python MRP 四视图(横断面,冠状面,矢状面,3D)
本文实现了 Python MPR 的 四视图,横断面,冠状面,矢状面,3D MPR(multi-planner reformation)也称多平面重建,多重面重建是将扫描范围内所有的轴位图像叠加起来再对某些标线标定的重组线所指定的组织进行冠状、矢状位、…...
使用vscode编写插件-php语言
https://blog.csdn.net/qq_45701130/article/details/125206645 一、环境搭建 1、安装 Visual Studio Code 2、安装 Node.js 3、安装 Git 4、安装生产插件代码的工具:npm install -g yo generator-code 二、创建工程 yo code 选择项解释: 选择编写扩…...
【笔记】Spark3 AQE(Adaptive Query Execution)
提效 7 倍,Apache Spark 自适应查询优化在网易的深度实践及改进 Performance Tuning 配置Spark SQL开启Adaptive Execution特性 How To Use Spark Adaptive Query Execution (AQE) in Kyuubi 【spark系列3】spark 3.0.1 AQE(Adaptive Query Exection)分析 玩转Spark…...
【雷达】接收和去噪L波段雷达接收到的信号研究(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...
【云原生】Docker Cgroups资源控制管理
目录 一、cgroups简介 cgroups有四大功能: 二、cpu时间片的概念 三、对CPU使用的限制 3.1 设置CPU使用率上限 (1)查看容器的默认CPU使用限制 (2)进行压力测试 (3)创建容器时设置CPU使用时…...
k8s部署prometheus
1、prometheus部署yml文件地址 github地址 2、下载yml文件 rootiZj6cd9joygowsf7am5hryZ:~# git clone https://github.com/redhatxl/k8s-prometheus-grafana.git Cloning into k8s-prometheus-grafana... remote: Enumerating objects: 21, done. remote: Total 21 (delta 0)…...
飞书小程序开发
1.tt.showModal后跳转页面 跳转路径要为绝对路径,相对路径跳转无响应。 2.手机息屏后将不再进入onload()生命周期,直接进入onshow()生命周期。 onLoad()在页面初始化的时候触发,一个页面只调用一次。 onShow()在切入前台时就会触发&#x…...
Revit 3D高效处理:cad exchanger sdk 3.21 Crack
3D 格式概述:Revit Revit 已成为寻求高效、准确的建筑信息建模的专业人士的首选解决方案。在这篇引人入胜的功能概述中了解 Revit 的特性和影响。 什么是Revit? Autodesk Revit 是一款流行的 CAD 软件,重点关注 BIM,被建筑师、工…...
【已解决】Linux中启动docker 出现 ‘ Failed to start docker.service: Unit not found. ’ 错误
启动docker 出现 ‘ Failed to start docker.service: Unit not found. ’ 错误 这是因为缺少 rhel-push-plugin.socket 单元,该单元是rhel-push-plugin软件包的一部分。所以我们执行以下指令就可以成功解决: curl -sSL https://get.docker.com/ | sh 执…...
【学习日记】【FreeRTOS】时间片的实现
前言 本文以野火的教程和代码为基础,对 FreeRTOS 中时间片的概念作了解释,并且给出了实现方式,同时发现并解决了野火教程代码中的 bug。 一、时间片是什么 在前面的文章中,我们已经知道任务根据不同的优先级被放入就绪列表中不…...
CentOS Docker仓库和代理配置
无法直接访问外部网络时,除了Host自己的全局代理设置之外,需要单独给Docker Client和Instance设置代理。 如执行docker run时遇到下面的错误 docker: Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": dial tcp 3.216.…...
Lnton羚通算法算力云平台在环境配置中Windows10终端和VSCode下如何打开Anaconda-Prompt
在Windows 10的终端和VSCode中,可以直接打开Anaconda Prompt。下面是两种方法: Windows 10终端:在开始菜单中搜索"Anaconda Prompt",然后点击打开。这将启动Anaconda Prompt终端,你可以在其中执行conda相关命…...
Python web实战之细说Django的集成测试
关键词: Python Web开发、Django、集成测试、实战、测试驱动开发、自动化测试、Selenium、测试框架、测试用例、代码覆盖率、持续集成 今天给大家分享一下Python Web开发——Django的集成测试,如何利用集成测试来提高代码质量、减少bug。 1. 什么是集成…...
Laravel 模型的作用域 模型的访问器和修改器 ⑨
作者 : SYFStrive 博客首页 : HomePage 📜: THINK PHP 📌:个人社区(欢迎大佬们加入) 👉:社区链接🔗 📌:觉得文章不错可以点点关注 ὄ…...
每日一学——交换机
交换机是一种网络设备,用于连接多台计算机和其他网络设备,以实现数据的交换和传输。它通过将数据包在不同端口之间转发,将数据从一个设备发送到目标设备。交换机可以提供高速、可靠和安全的局域网连接。 交换机的工作原理是根据目标MAC地址来…...
数学建模大全及优缺点解读
分类模型 1、距离聚类(系统聚类)(常用,需掌握) 优点: ①将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类 ②是一种探索性的分析方法,分类结果不一定相同 例如&am…...
C++简介
文章目录 C简介C版本C11例子 C14例子 C17C20例子 C简介 C是一种高级编程语言,它是对C语言的扩展和增强。C由Bjarne Stroustrup于1980年发明,主要用于系统级编程、游戏开发、嵌入式系统等领域。 C具有许多特性,其中最重要的是面向对象编程&a…...
【广州华锐互动】3D空间编辑器:一款简洁易用的VR/3D在线编辑工具
随着虚拟现实技术的不断发展,数字孪生技术的应用已经被广泛应用于产品设计和制作中,能充分发挥企业应用3D建模的优势,凸显了三维设计的价值,在生产阶段也能够充分发挥3D模型的作用。 如今,广州华锐互动开发的3D空间编辑…...
golang云原生项目☞redis配置
配置redis适用与golang云原生架构。包括redis与数据库一致性等重要内容 1、编写redis配置文件、使用viper读取 配置文件 db.yml redis:addr: 127.0.0.1port: 6379password: tiktokRedisdb: 0 # 数据库编号读取配置文件 var (config viper.Init("db")zapL…...
C++ malloc/free/new/delete详解(内存管理)
C malloc/free/new/delete详解(内存管理) malloc/free典型用法内存分配实现过程brk和mmap申请小于128k的内存申请大于128k的内存释放内存brk和mmap的区别 new/delete典型用法 内存分配实现过程new/delete和malloc/free的区别malloc对于给每个进程分配的内…...
SpringBoot中Mapper.xml的入参方式
在SpringBoot开发过程中,我们使用 ***Mapper.xml***Mapper.java 来封装对数据库表的 CURD 操作,正常每张表会有一组对应的文件。 一、Mapper常见用法 下面例举一个查询操作: 数据表t_sap_customer,表中有字段id、code、name、c…...
回归预测 | MATLAB实现WOA-RBF鲸鱼优化算法优化径向基函数神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图)
回归预测 | MATLAB实现WOA-RBF鲸鱼优化算法优化径向基函数神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图) 目录 回归预测 | MATLAB实现WOA-RBF鲸鱼优化算法优化径向基函数神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图&#…...
浅析Python爬虫ip程序延迟和吞吐量影响因素
作为一名资深的爬虫程序员,今天我们很有必要来聊聊Python爬虫ip程序的延迟和吞吐量,这是影响我们爬取效率的重要因素。这里我们会提供一些实用的解决方案,让你的爬虫程序飞起来! 网络延迟 首先,让我们来看看网络延迟对…...
【100天精通python】Day43:python网络爬虫开发_爬虫基础(urlib库、Beautiful Soup库、使用代理+实战代码)
目录 1 urlib 库 2 Beautiful Soup库 3 使用代理 3.1 代理种类 HTTP、HTTPS 和 SOCKS5 3.2 使用 urllib 和 requests 库使用代理 3.3 案例:自建代理池 4 实战 提取视频信息并进行分析 1 urlib 库 urllib 是 Python 内置的标准库,用于处理URL、发送…...
Linux:安全技术与防火墙
目录 一、安全技术 1.安全技术 2.防火墙的分类 3.防水墙 4.netfilter/iptables关系 二、防火墙 1、iptables四表五链 2、黑白名单 3.iptables命令 3.1查看filter表所有链 iptables -L 编辑3.2用数字形式(fliter)表所有链 查看输出结果 iptables -nL 3.3 清空所有链…...
Confluent kafka 异常退出rd_tmpabuf_alloc0: rd kafka topic info_new_with_rack
rd_tmpabuf_alloc0: rd kafka topic info_new_with_rack 根据网上的例子,做了一个测试程序。 C# 操作Kafka_c# kafka_Riven Chen的博客-CSDN博客 但是执行下面一行时,弹出上面的异常,闪退。 consumer.Subscribe(queueName) 解决方案&…...
最新ChatGPT网站程序源码+AI系统+详细图文搭建教程/支持GPT4.0/AI绘画/H5端/Prompt知识库
一、前言 SparkAi系统是基于国外很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统。本期针对源码系统整体测试下来非常完美,可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。 那么如何搭建部署AI创作ChatGPT?小编这里写一个详细图文教程吧!…...
chatGPT-对话柏拉图
引言: 古希腊哲学家柏拉图,在他的众多著作中,尤以《理想国》为人所熟知。在这部杰作中,他勾勒了一个理想的政治制度,提出了各种政体,并阐述了他对于公正、智慧以及政治稳定的哲学观点。然而,其…...
Java项目-苍穹外卖-Day04
公共字段自动填充 这些字段在每张表基本都有,手动进行填充效率低,且后期维护更改繁琐 使用到注解AOP主要 先答应一个AutoFill注解 再定义一个切面类进行通知 对应代码 用到了枚举类和反射 package com.sky.aspect; /*** 自定义切面类,…...
SQL递归获取完整的树形结构数据
在 SQL 中,WITH RECURSIVE 用于创建递归查询,它允许在查询中引用自身。这种查询通常用于处理具有层次结构的数据,例如树形结构。 以下是使用 WITH RECURSIVE 创建递归查询的一般语法: WITH RECURSIVE [alias] ([column1], [colu…...
如何使用营销活动,提升小程序用户的参与度
在当今数字化时代,小程序已成为企业私域营销的重要一环。然而,仅仅拥有小程序还不足以吸引用户的兴趣和参与。营销活动作为推动用户参与的有效手段,可以在激烈的市场竞争中脱颖而出。本文将深入探讨如何使用营销活动,提升小程序用…...