包含： tomcat-redis-session-manage-tomcat7.jar commons-pool2-2.2.jar jedis-2.5.2.jar 编辑${TOMCAT_HOME}/conf/context.xml，在context中加入 其中host和port为redis的ip和端口

本项目是基于vue开发的一个简易app，基础框架采用vue-cli 2.x版本，css预处理器使用的sass(scss)

【急性肾损伤（AKI）】是重症监护病房（ICU）中常见且严重的并发症，影响着大约60%的ICU患者。AKI的发生与较高的短期和长期死亡率及发病率相关，可能导致慢性肾病风险增加，降低长期生存质量和生活品质。由于其复杂的病理生理机制，传统的决策算法在诊断和管理上存在局限。 【人工智能（AI）和深度学习在AKI中的应用】近年来，AI和深度学习模型被广泛应用于AKI的预测、诊断和亚表型分析，以弥补传统方法的不足。这些模型能够处理大量临床数据，更准确地捕捉AKI的复杂动态变化。通过机器学习，可以预测AKI的发展，从而实现早期干预，降低不良后果。 【研究方法】研究者对过去18个月内发表的相关文献进行了系统审查，主要在PubMed数据库中搜索与AKI预测、模型开发和验证相关的文章。他们筛选出46篇全文进行详细评估，最终选择了30项研究，其中27项涉及AKI预测模型，两项专注于AKI亚表型，一项同时涉及两者。 【患者群体与数据来源】研究涵盖了不同来源的患者群体，如单一中心和多中心，最常见的数据源是重症监护医疗信息数据库（MIMIC-III）。研究样本包括综合ICU、脓毒症、手术、糖尿病酮症酸中毒、失血性休克和急性脑损伤患者。AKI的定义主要依据KDIGO标准，部分研究也使用了AKIN标准。 【预测模型】逻辑回归是最常见的建模技术，其次是深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、一维卷积神经网络（1D-CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型通过分析时间序列数据，如生理参数和实验室结果，提供了连续、实时的AKI风险预测。深度学习模型在预测性能上表现出优越性，例如，双向LSTM网络、1D-CNN模型等。 【性能评估】模型的性能常用接收器操作特性曲线（AUROC）、灵敏度、特异性、正预测值（PPV）、负预测值（NPV）、准确性和精确率-召回曲线（AUPRC）等指标进行评估。一些模型通过动态分析患者数据趋势，提高了预测准确性。 【可解释性】深度学习模型的可解释性也在逐步提高，例如，通过积分梯度测量确定影响AKI风险的关键因素，如肌酐和尿量变化。 【未来方向】多任务模型的提出，旨在同时预测AKI的不同阶段，优化了预测效率。随着AI和深度学习技术的不断发展，它们在ICU中预测和管理AKI的潜力将进一步增强，有望改善患者预后，降低医疗成本。

乐山师范学院数据库编程期末答疑，卷子讲解，SQL server相关 如下是一个简化的员工考勤应用E-R图，请在SQL Server中创建名为YQKG的数据库，包括两个数据文件，一个日志文件，文件名按SQL Server对象命名规范定义，数据文件按10%的比例增长，数据库定义完成后输入如下样本数据。完成后请将新定义的对象及数据生成到脚本文件3_1.sql，并分离数据库。（数据表标识说明：BMXX 部门信息，QQLX 考勤类型， JBXX 基本信息，各字段定义请根据实际语义自行定义）。 2. 运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，完成如下安全定义。每小题2分，共6分。 (1) 创建名为L+考生学号的登录名，密码为考生学号。完成后请将定义程序代码保存到脚本文件3_2_1.sql。 (2) 为tempdb数据库创建名为U+考生学号的带登录名的用户名，使用本题(1)中创建的登录名。完成后请将定义程序代码保存到脚本文件3_2_2.sql。 (3) 为学生表Student、课程表Course、教师表Teacher分配只读权限，成绩表分配读写权限。完成后请将程序代码保存到脚本文件3_2_3.sql。 3．运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，完成如下完整性定义。每小题4分，共12分 (1) 在SC与Teacher之间定义参照完整性，外码名为FK_SC_Teacher_Tno，并定义违约处理规则：修改规则为 Cascade，删除规则为 No Action。完成后请将本操作的程序保存到脚本文件3_3_1.sql。 (2) 学生表Student中学生姓名不允许重复，将此规则保存为UQ_Sname。完成后请将本操作的程序保存到脚本文件3_3_2.sql。 (3) 在学生表上规定学生的性别只能是“男”、“女”，将此规则保存为CK_Student_Ssex。完成后请将本操作的程序保存到脚本文件3_3_3.sql。 4. 运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，在SSMS中查询分析器中设计并调试如下查询，把SQL脚本代码分别保存到指定的SQL程序文件中。每小题3分，共15分 (1) 新增一位同学：200215129，王大鹏，男，23，CS，新增该生一条选课数据：该生选了数据库课程，该课主教教师未知，还未考试。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_1.sql。 (2) 修改少数民族学生李勇所有选修课成绩，都加5分。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_2.sql。 (3) 因为考试事故，删除计科系的所有选课信息。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_3.sql。 (4) 查询与“刘晨”同一个院系的其他同学的所有信息。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_4.sql。 (5) 生成选修课为达标的学生的信息，包括学号、姓名、院系、总学分，达标条件：选修课门数达到6门。完成后请将查询代码保存到脚本文件3_4_5.sql。 5. 运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，为计科系生成如下选修课综合信息视图（仅包括计科系学生的选课信息，未选课的计科系学生也包括在视图的数据集中，如果未选课则课程等相关字段记为NULL，选了课但未考试则成绩等相关字段记为NULL，如果考试成绩未及格学分记为0，否则得到课程学分）。完成后请将本视图定义的程序保存到脚本文件3_5.sql。7分 6. SQL 程序设计：运行CreateTeaching.sql在系统数据库tempdb中生成解答用数据库对象，完成如下对象定义，把相应的SQL程序分别保存到指定的SQL文件中。每小题7分，共21分 (1) 为教师表定义一个名为Tr_Insert_Or_Update_Sal触发器，实现如下完整性规则：“教授的工资不得低于4000元，如果低于4000元，自动改为4000元”。请完成触发体设计，完成后请将本定义的程序保存到脚本文件3_6_1.sql。 Create Trigger Insert_Or_Update_Sal On Teacher After INSERT, UPDATE AS (2) 利用ROW_NUMBER() OVER设计一分页查询存储过程DividePage，每次调用返回指定数据表中指定页大小及页码的满足条件的记录结果集，其参数设计如下，请完成过程体设计，完成后请将本定义的程序保存到脚本文件3_6_2.sql。 Create Procedure DividePage ( @tblName varchar(255), -- 表名,不允许为空 @strOrder varchar(255), -- 排序的字段名,不允许为空 @PageSize int = 6, -- 页尺寸 @PageIndex int, -- 页码 @OrderType bit = 0, -- 设置排序类型, 非0 值则降序 @strWhere varchar(1500)='' -- 查询条件(注意: 不要加where) ) AS (3) 定义一用户函数Get_birthday，根据身份证得到生日。（提醒，身份证可能有15、18位的情况）, 其参数设计如下，请完成函数体设计，完成后请将本定义的程序保存到脚本文件3_6_3.sql。 Create Function Get_birthday ( @idcardno nvarchar(50) ) returns varchar(10) As

VB检测获取网卡MAC地址，没有什么可介绍的了，得到网卡的MAC地址，出厂时候厂家设置的MAC，比较底层的硬件信息。

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Vue.js打造一个开源的CNode社区，实现了浏览、发帖、收藏、回复、点赞、个人中心等等功能。

**内容概要**：本资源包提供了与张量分解（Tensor Decomposition）和张量补全（Tensor Completion）相关的Matlab代码，特别是基于2019年发表在arXiv上的Canyi Lu的论文《Tensor Robust Principal Component Analysis》（TRPCA）。内容涵盖了张量分解与补全的基本原理、算法实现、以及典型应用案例，帮助用户理解和实现TRPCA算法。 **适合人群**：研究生、博士生、以及从事张量分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究人员和开发者。 **能学到什么**： 1. 理解张量分解和张量补全的基本原理和数学背景。 2. 掌握TRPCA（Tensor Robust Principal Component Analysis）算法的具体实现方法。 3. 学习如何使用Matlab进行张量计算和数据处理。 4. 了解张量分解与补全在不同应用领域中的实践案例，如图像处理、视频恢复、推荐系统等。 5. 提升对高维数据分析的理解和处理能力，拓展数学建模与算法设计的技能。 **阅读建议**：建议读者首先通读Canyi Lu

跑胡子java源码光学化学结构识别 - 基准 该存储库包含与公开可用的 OCSR 工具的基准研究相关的信息 材料和方法 为了比较三个可用的开源 OCSR 工具 Imago（2.0 版）、MolVec（0.9.7 版）和 OSRA（2.1.0 版）的结果，根据验证分析了多个在线免费提供的数据集OSRA 开发人员的程序 (4)。 数据集是：： 从 OSRA 在线网站 (4) 获得的一组 5719 张化学结构图像和相应的 molfiles（基于来自 USPTO 的数据）。 由英国伯明翰大学开发并与 MolRec (6) 一起发布的 5740 张图像和化学结构分子文件的数据集 (UOB)。 评估论坛会议和实验室 (CLEF) 测试集，包含 2012 年发布的 961 个图像和 molfiles (7)。 ChemInfty 发布的数据集的子集（450 个图像和 SD 文件）（见上文），基于日本专利局 (JPO) 的数据，从 OSRA 在线展示 (4) 获得。 （请注意，此数据集包含许多标签（有时带有日文字符）和不规则特征，例如线条粗细的变化。此外，有些图像质量较差，包含大量噪声。） TIFF

matsim-example-project 一个如何将MATSim用作库的小示例。 默认情况下，该项目使用最新的（预）发行版。 为了使用其他版本，请编辑pom.xml 。