qq_38220914-优快云博客

原创遥感图像分析平台GDAL库与深度学习模型融合实战

记得那天深夜盯着屏幕，手里的浓缩咖啡已经凉透——团队刚接手的项目在测试环境跑得顺畅，上了生产环境却把32核服务器直接干趴。控制台最后抛出的MemoryError像一记响亮的耳光：我们竟然用在单线程里加载8GB的GeoTIFF文件（扶额）

2025-03-28 08:19:17 272

该研究开发的多模态深度学习模型为脑膜瘤Ki-67状态的非侵入性预测提供了一种新的方法，该方法避免了传统免疫组化染色的侵入性操作，并且通过交叉注意力机制整合MRI图像、放射学特征和放射组学特征，显著提高了预测性能，尤其是在预测无症状小脑膜瘤的生长方面表现出色，为临床决策提供了有力支持。最后，即使该模型还存在局限性，但是在预测性能上仍然优于现有方法，并且也为肿瘤的预后预测提供了一种新的视角和思路，未来的研究可聚焦于克服现有局限性，进一步提升模型性能和临床实用性，推动脑膜瘤诊疗技术的发展。

2025-03-28 08:18:07 574

原创 Nature Human Behaviour IF (21.4) | 打破贫困与精神疾病的循环：孟德尔随机化揭示双向因果关系

早在1958年，Hollingshead 和 Redlich 的研究就发现，来自较低社会经济背景的人群更容易患上严重且持久的精神疾病，并且接受治疗的机会较少。本研究的方法学创新展示了孟德尔随机化在因果推断中的强大潜力，为制定科学的公共卫生政策提供了坚实的证据基础。利用孟德尔随机化（MR）方法，通过英国生物银行和精神基因组学联盟的数据，分析了贫困与九种精神疾病（注意缺陷多动障碍（ADHD）、厌食症、焦虑症、自闭症谱系障碍、双相情感障碍、重度抑郁症、强迫症、创伤后应激障碍和精神分裂症）之间的因果联系。

2025-03-28 08:17:08 214

原创 Nature Medicine | 基于肥胖亚型划分的心血管代谢疾病精准风险预测：一种BMI-生物标记不一致性分析

通过无监督聚类方法，本研究定义了“BMI-生物标记不一致性”，并以此为基础识别出五个特定亚型。这些亚型各具不同的生物标记特征和疾病风险，为BMI在心血管代谢风险中的应用提供了更细化的分类标准。

2025-03-28 08:15:43 658

原创 IF-12.4 | 膀胱癌多模态深度学习预测模型：融合病理图像与基因表达的图神经网络框架

本研究开发了一种可解释的图神经网络驱动的多模态深度学习框架（GMLF），旨在融合H&E全视野图像与基因表达数据，精确预测MIBC患者对NAC的反应，并探索潜在的组织学与分子生物标志物，为个体化治疗策略提供依据。本研究基于SWOG S1314前瞻性临床试验数据，构建了一个可解释的图神经网络驱动多模态深度学习模型（GMLF），整合H&E病理图像、细胞类型形态特征与基因表达谱，有效预测肌层浸润性膀胱癌患者对新辅助化疗的反应。：P = 0.852；三分支输出均为标量分值，表示每一模态对pCR的预测倾向，通过。

2025-03-28 08:14:52 506

原创 AI赋能下的无人机战争：美军无人平台指挥控制革新与未来无人作战展望

自主和半自主无人机的推广部署既降低了大规模部队部署的需要，又提升了部队的快速反应能力，还能最大限度地降低士兵的生命风险。：会聚工程由美陆军主办，是美陆军落实联合全域指挥控制能力的关键抓手，旨在通过人工智能、机器人技术、自主技术、数据标准和架构等新兴技术整合盟国、联合部队和跨域平台，提高战场态势感知能力，缩短决策时间，取得针对竞争对手的对抗优势。，无人机在侦察、近距离空中支援和定点打击方面提供了前所未有的灵活性，部署无人机执行实时监视和快速进攻任务提高了现代武装部队的杀伤力和反应能力。

2025-03-28 08:13:37 414

原创深度学习指南：5k+字带你搞懂！

通过这篇文章，我们从最基本的概念出发，一步步深入到深度学习的核心原理，并结合丰富的案例场景，详细解读了深度学习的方方面面。它驱动着我们日常使用的各种“智能”应用，从手机的刷脸解锁到自动驾驶汽车，从智能音箱到个性化推荐，深度学习的身影无处不在。我们将从最基本的概念出发，一步一步深入，结合丰富的案例和场景，让你彻底理解深度学习的原理、应用和未来。神经网络的“学习”过程，也就是我们常说的“训练”过程，本质上就是 **调整神经网络中所有连接的权重 (weight) 和偏置 (bias)**，使得神经网络能够。

2025-03-28 08:12:53 799

原创深度学习入门：用Keras+Python训练一个猫狗分类模型，只需几分钟！

下一步，你可以尝试用更大的数据集训练模型，或者探索其他类型的深度学习任务，比如文本分类或语音识别。如果你需要更高的分辨率，可以尝试其他数据集，比如Kaggle上的猫狗分类数据集。解释：我们从CIFAR-10数据集中筛选出了猫和狗的图片，并将它们的标签转换为“0”表示猫，“1”表示狗。• `Dense` 是全连接层，最后一层使用 `sigmoid` 激活函数，输出一个介于0和1之间的值，表示图片是“狗”的概率。• `accuracy` 和 `val_accuracy` 表示训练和验证的准确率，越高越好。

2025-03-28 08:12:02 358

原创 ArcGIS Pro遥感影像监督分类：随机森林、支持向量机

如上图所示，如果大家觉得分类出来的效果不好，可以调整分类方法或者参数，并重新尝试。首先，我们选中一个已有的类别，并通过不同的圈画方式，在遥感影像中选出这一类别对应的多个不同的区域；第三个选项，我们通过如下图所示的第一个下拉菜单选项，找到我们前述步骤中，保存好的。随后，在弹出的窗口中，配置我们需要的遥感影像分类参数即可。如果大家确定，当前的分类结果没有问题，就可以选择最好的那一次结果，并将其加以保存。随后，当我们将全部地物类别绘制好后，首先可以在如下图所示的位置，将。随后，我们即可选择不同的分类方法。

2025-03-28 08:11:02 896

原创用python拟合一个散点图？

plt.xlabel('坐标轴x',fontproperties='KaiTi',fontsize=20)plt.ylabel('坐标轴y',fontproperties='KaiTi',fontsize=20)#保存路径格式将边缘空白部分去除，设置分辨率为300。#对散点数据进行线性拟合获取斜率截距 R2。# 分别显示的是斜率截距 R2。# 导入科学计算和可视化库。#统一 x y 轴范围。#统一 x y 轴坐标。#写入坐标轴label。#画建1：1 标准线。

2025-03-28 08:10:01 318

原创深度学习没那么高冷！Python+Keras快速构建神经网络模型

今天，我将带你用Python和Keras快速构建一个神经网络模型，让你轻松入门深度学习的世界。假设你现在参加一个游戏，规则是猜出一个0到9之间的数字。而Keras是一个高级API（接口），它隐藏了很多复杂的底层细节，让我们可以专注于解决问题本身。试着修改模型的结构，或者用其他数据集进行实验，看看你能创造出什么有趣的东西。• `to_categorical`函数将标签（如数字5）转换为独热编码（如[0,0,0,0,0,1,0,0,0,0]）。今天我们要做的，就是构建一个简单的神经网络模型，用来识别手写数字。

2025-03-28 08:08:52 383

原创 Pytorch实现GCN时间序列预测

本次使用的数据为深圳市的出租车轨迹数据，第一部分为156*156邻接矩阵，描述道路之间的空间关系，每一行代表一条道路，矩阵中的值代表道路之间的连通性，第二部分数据为2976*156特征矩阵，描述每条道路的速度随时间的变化，每一行代表一条道路，每一列代表为不同时间段的交通速度（每15min统计一次）。本次案例以每条道路的速度为特征矩阵H，邻接矩阵为道路之间的连通关系矩阵；从效果图上看，第19条道路大部分的速度预测较好，本次案例还可将GCN层改为GAT层（图注意力网络），但是训练速度太慢，就不放了。

2025-03-28 08:07:16 636

原创船舶轨迹预测新突破：基于AIS数据的混合深度学习模型

VAE能够提取船舶之间的交互信息和复杂的航行特征，并重建高质量的样本数据，有效减少了干扰因素的影响。S-TGP模型结合了时间卷积网络（TCN）和门控循环单元（GRU），利用TCN的并行计算能力和GRU对历史数据长期相关性的估计能力，实现了对单艘船舶轨迹的高精度预测。这一研究成果不仅为船舶轨迹预测领域带来了新的希望，也为海事安全管理和海上交通优化提供了新的思路。未来，随着AIS数据的不断丰富和深度学习技术的持续发展，这些模型有望在更广泛的水域和更复杂的场景中得到应用。## 实验验证与优势。

2025-03-28 08:05:34 428

原创 DeepSeek模型下载地址全解析

DeepSeek模型，听起来就像是科幻小说中的产物，但实际上，它是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型。它能够帮助我们在海量的文本数据中找到我们想要的答案，无论是科学论文、新闻报道还是日常对话，DeepSeek都能展现出它的强大能力。想象一下，当你需要查找关于某个科学问题的最新研究时，DeepSeek模型能够迅速从浩瀚的学术资源中提取出最相关、最最新的信息，让你在短时间内获得满意的答案。这就是DeepSeek模型给我们带来的便利。

2025-03-28 08:03:54 851

原创人工智能模型架构全面综述：从经典机器学习到深度学习的未来展望

传统机器学习是人工智能的一个重要分支，其模型通过学习数据中的模式来实现预测或决策，而无需针对每个特定任务进行显式编程 . 这些模型的核心在于其能够从大量数据中学习，识别不同数据类型中的模式，并最终对测试数据做出预测 . 传统机器学习模型的一些关键特性包括：数据驱动的决策制定、模式识别、预测能力、自动化和适应性 . 这些特性使得传统机器学习模型能够广泛应用于各种领域。总之，人工智能模型架构的选择取决于具体的任务需求、数据的特性以及可用的计算资源。不同的架构在处理不同类型的任务时具有不同的优势和劣势。

2025-03-28 08:02:04 242

原创企业级Ceph监控面板: 数据存储的守护者

它不仅提升了系统的可靠性和效率，还为企业的数据资产提供了坚实的安全保障。通过正确的配置和持续优化，企业可以充分利用这一强大工具，确保数据存储系统的稳定运行，助力业务持续增长。Ceph作为一款领先的开源分布式存储解决方案，其监控面板为企业提供了强大的工具来保障集群健康和优化性能。从ceph官网上下载ceph的dashboard面板，官方地址https://github.com/ceph/ceph/tree/main/monitoring/ceph-mixin/dashboards_out。

2025-03-27 06:36:16 250

原创 NSCOS企业级监控面板：实时洞察业务脉搏的智能仪表盘

NSCOS企业级监控面板应运而生，它是一款专为企业设计的强大工具，旨在提供一个集中的、可视化的界面来监控关键业务指标（KPIs）。它不仅提高了内部沟通效率，还促进了跨部门协作，最重要的是，它赋予了领导者更清晰的视角去理解公司运作状况，以便做出更加明智的战略选择。grafana上导入官网提供的dashboard文件，请查看https://github.com/nacos-group/nacos-template/blob/master/nacos-grafana-upper-2.4.json地址。

2025-03-27 06:34:57 248

原创 GitLab 无缝对接外部 MinIO 与 CertManager，提升数据存储与安全

当我们将 GitLab 与外部 MinIO 和 CertManager 进行对接时，不仅可以充分利用 MinIO 的存储优势，还能借助 CertManager 强化 GitLab 服务的安全性能，从而构建一个更加高效、安全的开发与部署环境。这不仅优化了 GitLab 的数据存储方式，提升了存储效率与可靠性，还通过 CertManager 为 GitLab 服务添加了安全的 TLS 证书，保障了数据传输的安全性。1、Minio创建AK，SK并记录好，后续会使用到。3、创建gitlab ca证书。

2025-03-27 06:33:14 390

原创 CephFS Provisioner最佳实践：通过Helm简化K8s存储配置

综上所述，利用Helm部署CephFS Provisioner不仅简化了复杂的存储部署过程，还为Kubernetes环境提供了稳定、高性能的持久化存储支持。在云原生和容器化应用日益普及的今天，Kubernetes作为领先的容器编排平台，对于高效的存储解决方案有着迫切需求。使用Helm部署CephFS Provisioner提供了一种简易且强大的方法，能够显著提高Kubernetes集群的数据管理和访问性能。2、部署CephFS provisioner配置文件。3、部署CephFS provisioner。

2025-03-27 06:31:55 239

原创干货！容器化 Helm 部署 Elasticsearch 详细教程与要点

在数字化时代，数据处理与分析至关重要，Elasticsearch 作为强大的搜索与分析引擎，备受青睐。而通过容器化 Helm 部署，能让其部署与管理更加便捷高效，下面就为你揭开这一技术的神秘面纱。

2025-03-27 06:29:48 182

原创云原生安全红队实录：绕过K8s老版本SA令牌漏洞的防御之道

Kubernetes 1.24以后服务账户(ServiceAccount)的令牌管理机制不再生成Secret。本文手把手教你破解新版本令牌获取难题。

2025-03-27 06:27:39 288

原创 Prometheus 混合云监控实战：巧用 Relabel 规则，统一管理多环境监控标签

通过合理的 Relabel 规则和标签策略，Prometheus 可以轻松实现混合环境的统一监控。本文方案已在实际生产环境中验证，读者可直接复用配置，并根据自身需求调整标签逻辑。

2025-03-27 06:26:13 270

原创从Hot到Delete：揭秘ILM如何自动化管理Elasticsearch索引生命周期

ILM概述：索引生命周期管理（ILM）策略来自动管理您的索引根据您的性能、弹性和保留要求。ILM带来的好处当索引达到一定大小或文档数量时，启动新索引每天、每周或每月创建一个新索引并存档以前的索引删除过时的索引以强制实施数据保留标准当索引开始自主管理生命周期，运维工程师终于可以睡个安稳觉了。

2025-03-27 06:25:00 820

原创企业级监控体系：掌握Grafana终极指南

Grafana 开源软件 (OSS) 可让您查询、可视化、警报和探索指标、日志和跟踪，无论它们存储在何处。Grafana 数据源插件可让您查询数据源，包括时间序列数据库（如 Prometheus 和 CloudWatch）、日志记录工具（如 Loki 和 Elasticsearch）、NoSQL/SQL 数据库（如 Postgres）、CI/CD 工具（如 GitHub）等等。无论是对于开发人员还是运维工程师来说，掌握Grafana都是非常有用的技能，它可以帮助我们更好地理解和管理我们的系统。

2025-03-27 06:23:34 279

原创微服务日志：日志采集架构

在微服务中，日志采集架构是一个用来收集、处理和存储各个服务生成的日志的系统。它的主要目标是将分散在多个服务中的日志集中管理，以便分析和可视化。微服务生成日志。将日志从各个服务的本地文件或内存中取出。将分散的日志汇总到一个中心化的存储。对日志进行可视化和分析。我们先从日志生成和收集入手，看看如何在Java中实现基本的日志功能。使用SLF4J和Logback记录日志。将日志写入文件或发送到日志服务器。简单了解将日志发送到ElasticSearch的方法。

2025-03-27 06:21:54 496

原创 RemediationTool：修复工具

今天我们学习了如何通过 Java 实现一个简单的文件读取：使用Scanner逐行读取文件内容。错误检测：通过条件语句判断内容是否符合要求。文件写入：用FileWriter将修复后的内容保存到新文件中。异常处理：捕获和处理可能发生的错误，如文件不存在或格式不正确。小伙伴们，今天的 Java 学习之旅就到这里啦！记得动手敲代码，有问题随时在评论区问猫哥哦。祝大家学习愉快，Java 学习节节高！🎉。

2025-03-27 06:17:55 379

原创服务网格：Envoy代理配置

Envoy是一个开源的高性能边车代理，用于服务间通信。它的主要作用是帮助微服务之间进行透明的流量管理，比如负载均衡、路由、重试和故障处理。如果把服务看作一座座孤岛，那Envoy就像搭建在它们之间的桥梁，确保数据流通畅无阻。Envoy代理通常作为边车容器运行在每个服务的旁边，负责处理进出服务的所有网络请求。Envoy的基本概念：它是服务网格的核心组件，负责流量管理。Envoy的配置结构：包括监听器、路由规则和集群。一个完整的Envoy示例：通过配置文件实现请求转发。

2025-03-27 06:15:43 881

原创深入浅出理解现代化系统开发

现代化系统就像是一座精心设计的城市，每个组件都像城市中的建筑，彼此协作又相对独立。这种系统具有以下特点：模块化设计松耦合架构高可扩展性自动化部署6监控和可观测性现代化系统开发是一个复杂但有趣的主题。我们今天学习了：系统的基本组件和特性服务注册与发现机制消息队列的应用系统监控的实现方法记住，理论知识需要结合实践才能真正掌握。建议大家动手搭建一个小型的现代化系统，将这些概念应用到实际开发中。在实践中，你会发现更多有趣的问题和解决方案。祝大家学习愉快，下次再见！

2025-03-27 06:13:44 217

原创深度对比：PostgreSQL 和 SQL Server 在统计信息维护中的关键差异

在PostgreSQL和SQL Server中，保持最新的统计信息对优化查询性能至关重要。PostgreSQL的ANALYZE命令，无论是手动执行还是通过自动清理都确保了查询优化器拥有准确的统计数据，尽管它缺乏SQL Server的异步更新功能。SQL Server的自动创建和自适应更新机制提供了不同的方法，能够更精细地控制统计信息更新的时机和方式。选择最佳方法取决于数据库和工作负载的具体需求。

2025-03-27 06:11:39 690

原创一键自动化部署工具 SQL Server的AlwaysOn集群和WSFC集群

如需要同时调用多组，可以指定-Group_id参数为多个组号，如 .\Autodeployment_Server_Parallel.ps1 -Operation_type AllinOne -Group_id 1，2，3 .\Autodeployment_Server_Parallel.ps1 -Operation_type CreateAG -Group_id 1，2，3。关于数据库文件路径：这里的路径不需要提前创建，脚本会自动挂载磁盘并格式化分配盘符，但目前的盘符顺序是固定的。

2025-03-27 06:10:18 716

原创模式匹配暴走：用Switch表达式重构千行if-else的黑暗艺术

Java 17的模式匹配就像一把代码手术刀——精准切割冗余逻辑，彻底终结条件嵌套地狱。经过这次重构，我们的核心服务代码量减少80%，新人上手时间从1个月缩短到3天！

2025-03-26 06:44:54 381

原创 Apache Doris 2.0：实时数仓新王诞生

Apache Doris 2.0凭借向量化引擎2.0智能预聚合和存算分离架构，在双11大促中创下每秒处理200万次查询的纪录，将实时分析延迟压缩到毫秒级。这套方案已在国内多家金融、物流头部企业落地，平均降低60%硬件成本，真正实现实时数仓的平民化！

2025-03-26 06:43:39 252

原创 RocketMQ 5.0决战Kafka：事务消息性能对决

今天，我们用300台物理机、PB级真实交易数据，让RocketMQ 5.0与Kafka 3.6在事务消息领域展开正面厮杀，用硬核数据揭开谁才是分布式事务的终极王者！

2025-03-26 06:39:48 215

原创 Record类型隐秘陷阱：Java 17开发者集体踩坑实录

当你在凝视Record时，Jackson也在凝视着你。这场类型系统的无声战争，正在无数微服务架构中悄然上演。你，准备好应对策略了吗？

2025-03-26 06:38:27 257

原创 ZGC调优终极手册：在百万QPS场景榨干GC停顿时间

在百万QPS的高并发场景下，ZGC调优是提升系统性能的关键。通过深入了解ZGC的工作原理和Java 17中的特性，合理设置堆内存大小，优化对象分配策略，以及调整ZGC的调优参数，我们能够将GC停顿时间压榨到极致，从而提升系统的吞吐量和响应速度，为用户提供更加流畅的使用体验。希望这份《ZGC调优终极手册》能够帮助广大开发者在高并发的技术浪潮中，充分发挥ZGC的性能优势，打造出更加高效、稳定的Java应用。

2025-03-26 06:37:10 414

原创 90%开发者不知道的Spring Boot配置加载顺序潜规则

Spring Boot 3.4的配置加载机制虽然强大，但其中隐藏的一些“潜规则”可能会在某些情况下引发问题。通过了解这些规则，开发者可以更好地管理和优化配置文件的加载顺序，避免潜在的冲突和问题。在实际开发中，明确配置文件的优先级、谨慎使用和，并通过测试验证配置的正确性，是确保项目稳定运行的关键。

2025-03-26 06:35:51 476

原创深入浅出Apache Solr 9.7：Solr 的高级搜索语法（一）：范围搜索与排序

通过今天的学习，我们了解到Apache Solr 9.7在范围搜索和排序方面的强大功能。范围搜索让我们能够精准圈定日期、数字等字段的范围，快速筛选出所需文档；而灵活多样的排序方式，无论是单字段还是多字段排序，都能让搜索结果更符合我们的逻辑需求，帮助我们从海量数据中高效获取有价值的信息。

2025-03-26 06:34:16 289

原创 Java 17文本块（Text Blocks）：终结字符串拼接时代的终极武器

Java 17文本块绝非简单的语法糖，而是字符串处理范式的革命：它通过三引号定界、智能缩进和转义优化，将开发者从繁琐的拼接操作中解放。但在享受便利的同时，必须警惕缩进一致性、跨平台换行符、编译性能等深层问题。当文本行数超过20行或包含复杂逻辑时，建议回归模板引擎或外部资源文件。文本块的最佳实践，在于平衡代码简洁性与可维护性，让字符串处理真正成为艺术而非负担。

2025-03-26 06:32:57 307

原创 ChatGPT代码解释器进阶：用Python打造自动化数据分析神器

ChatGPT代码解释器与Python的结合，正在重塑数据分析的工作范式：自然语言转代码、自动化清洗流水线、智能报告生成等功能，将重复劳动压缩至少70%。但必须建立完善的安全沙箱、审计日志和异常熔断机制，警惕模型幻觉导致的逻辑错误。技术团队需在效率与安全之间找到平衡点，让AI真正成为可信任的“数字员工”。

2025-03-26 06:31:30 299