罕见问题记录

本文介绍了如何解决Tomcat启动时遇到的catalina.out文件权限问题,通过切换到root用户来解决。同时,还探讨了当出现找不到com.ali.zmsdk错误时的可能原因,即3rd依赖被从公共仓库移除。

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1、如果提示对catalina.out无权限。

此时可以将localadmin切换到root用户即可。

注意到:sudo不一定完全等同于root用户,这个就是个很好和例子。

 

 

2、如果提示找不到com.ali.zmsdk

是3rd被谁从Public Repository中移走了。

### 关于罕见病数据集的相关信息 在医疗领域,多模态数据融合被广泛应用于疾病的研究和诊断中[^1]。对于罕见病而言,由于其病例数量较少,数据稀缺成为研究中的主要挑战之一。然而,一些公开资源可以为研究人员提供支持。 #### MedPix® 数据库 MedPix® 是一个由美国国家医学图书馆维护的数据库,包含了超过 53,000 张经过注释的医学图像,覆盖了多种疾病类型,其中包括部分罕见病案例。此数据库需要用户注册后方可访问相关内容[^2]。 #### SIGIR2024 提出的 RAREMed 模型 针对罕见病患者的药物推荐问题,SIGIR2024 大会提出了一种名为 Robust and Accurate REcommendations for Medication (RAREMed) 的模型。该模型通过整合多源数据(如临床记录、人口统计数据以及生物标志物),显著提升了对罕见病患者药物推荐的准确性[^4]。虽然这一模型本身并不直接提供数据集下载服务,但它展示了如何利用现有数据来改善罕见病诊疗效果的方法论。 #### 数据不平衡处理方法 - SMOTE 技术 当涉及罕见病症时,往往会遇到样本量不足的情况,这可能导致机器学习算法难以有效工作。为此,在构建相关模型前通常需采用诸如合成少数过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technique, SMOTE)这样的手段来进行数据增强,从而缓解类别间不均衡带来的影响[^5]。 以下是 Python 中实现基本SMOTE功能的一个简单例子: ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE import pandas as pd # 假设 df_X 和 df_y 分别代表特征矩阵与目标变量 smote = SMOTE(random_state=42) X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(df_X, df_y) print('Resampled dataset shape %s' % str(y_resampled.value_counts())) ``` 尽管上述提到的一些工具和技术有助于推进罕见病方面的科研进展,但实际操作过程中仍需注意保护个人隐私并遵循伦理准则。
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