信息分发技术的前沿

Java中关于注解和反射机制的内容

导读： 本文分为三个阶段， 第一阶段，原理概述，力争说人话的基础上，讲明白Binder机制在搞什么，为什么这样搞，以及具体是怎么搞的。 第二阶段，代码层面描述，主要描述了，AIDL、IBinder、Binder、IInterface、Binder Driver是如何设计和实现第一阶段的构想。 第三阶段，实例操作，不使用半自动的AIDL工具，纯手动利用Binder实现一把进程间通信。 相信这一套军体拳下来，应该能薛伟地掌握Binder的相关原理。 P.S. 本文code部分使用了伪代码，包含但不限于kotlin、java和汉字。。。不过应该都能看懂 Binder是Android系统用来实现高效I

分享一篇最近阅读的论文，该文发表于2017年 本论文使用Vensim软件对网络请愿书签署和分享行为进行了建模研究…… - 研究对象：网民的网络请愿书签署行为 - 研究方法：数据挖掘+系统建模与仿真决策 **研究问题** 1. 网络请愿书扩散速度是多少？ 2. **发起人可以采取什么行动来加快扩散？** 3. **朋友之间的分享行为如何影响传播过程？** 4. 签名的数量随着时间的推移是如何变化的？ 其中第二第三点是研究重点

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介绍OPENSSL的ENGINE机制，以及简单实现

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Android双卡双待SIM信息读取（反射机制）.

Matlab代码考克斯预测神经母细胞瘤总体生存的转移机制模型 此代码生成该论文中报告的结果和数字： Benzekry，S.，Sentis，C.，Coze，C.，Tessonnier，L.，＆André，N.（2020年）。 使用转移的机械模型开发和验证高危神经母细胞瘤总体存活率的预测模型。 JCO：《临床癌症信息学》，第5卷，第81-90页。 具体来说，该代码由python和matlab脚本以及jupyter笔记本（在python和R中）组成，并执行： 总体生存和无进展生存的预后因素的统计分析（Kaplan-Meier，对数秩，Cox回归） code/statistical_analysis.ipynb 结果导出到statistical_analysis/ 转移机制模型的仿真 code/main_simulate.m 诊断时根据定量临床数据对模型参数进行校准：原发肿瘤大小，乳酸脱氢酶（LDH）和核显像的SIOPEN评分 code/mechanistic.ipynb 结果以mechanistic/导出mechanistic/ 评估基于特定患者的Cox回归模型对整体生存的预测能力 code

Graves病(GD)的发病机制 Graves病是一种器官特异性自身免疫性疾病 临床表现有： 1.甲状腺毒症 2.弥漫性甲状腺肿（toxic diffuse goiter） 3. Graves眼病(Graves ophthalmopathy) 4.胫前黏液性水肿（localised myxedema）和指端粗厚(aropachy)