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App running at: - Local: http://localhost:8081/ - Network: http://10.55.193.169:8081/ 这两个地址什么区别

时间: 2024-01-31 22:04:31 浏览: 178
这两个地址指的是同一个应用程序运行的两个不同的访问地址。 "Local"表示本地地址,即只有在同一台计算机上运行的应用程序才能访问该地址。而"Network"地址是指在同一网络下的其他计算机也可以通过这个地址来访问应用程序。 在实际应用中,如果你想在同一台计算机上测试应用程序,那么你可以使用"Local"地址;如果你想在其他计算机上测试应用程序,那么你需要使用"Network"地址。
相关问题

jdbc:sqlserver://10.55.255.95:1433;database=firmDQCW

<think>我们面对的是JDBC连接SQL Server时出现的TLS协议不兼容问题。错误信息明确表示:服务器选择了TLS1.0,而客户端(JDBC驱动)只接受TLS1.2或TLS1.3。解决方案的核心是强制客户端使用TLS1.2或更高版本,或者升级服务器端支持TLS1.2+。由于用户要求解决JDBC连接问题,我们将重点放在客户端配置上(因为服务器端修改可能需要权限且影响范围大)。 ### 解决方案步骤 #### 1. **确认JDBC驱动版本** - 使用较新版本的JDBC驱动(至少6.0以上)以支持TLS1.2。推荐使用最新版本(如9.4.x)。 - Maven依赖示例(最新版): ```xml <dependency> <groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId> <artifactId>mssql-jdbc</artifactId> <version>12.4.2.jre11</version> <!-- 请根据Java版本选择 --> </dependency> ``` - 注意:驱动版本与Java版本对应(如`jre8`、`jre11`)。 #### 2. **在连接字符串中指定加密协议** - 在JDBC连接URL中添加`encrypt=true`和`trustServerCertificate=false`(推荐)并指定加密协议: ```java String url = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=test;encrypt=true;trustServerCertificate=false;"; ``` - 但仅这样还不够,需要进一步配置JVM的TLS版本。 #### 3. **配置JVM强制使用TLS1.2** - **方法1:启动JVM时添加参数**(推荐,全局生效) ```bash java -Djdk.tls.client.protocols=TLSv1.2 -jar your_app.jar ``` 或者: ```bash java -Dhttps.protocols=TLSv1.2 -jar your_app.jar ``` - **方法2:在代码中设置系统属性**(在建立连接前) ```java System.setProperty("jdk.tls.client.protocols", "TLSv1.2"); // 或者 System.setProperty("https.protocols", "TLSv1.2"); ``` - **方法3:修改`java.security`文件**(需要服务器权限) 找到JRE目录下的`java.security`文件(如`$JAVA_HOME/jre/lib/security/java.security`),修改以下行: ``` jdk.tls.disabledAlgorithms=SSLv3, TLSv1, TLSv1.1, RC4, DES, MD5withRSA, DH keySize < 1024, EC keySize < 224, 3DES_EDE_CBC, anon, NULL ``` 确保禁用了TLSv1和TLSv1.1(如上所示),这样客户端就只能使用TLSv1.2+。 #### 4. **针对旧版Java的额外配置(Java 7或更早)** - 如果使用Java 7,默认不支持TLS1.2,需要更新到Java 7u131以上,并在启动参数中添加: ```bash java -Dhttps.protocols=TLSv1.2 -Djdk.tls.client.protocols=TLSv1.2 ... ``` - 或者,在代码中显式设置(需在创建连接前): ```java import javax.net.ssl.*; ... SSLContext sc = SSLContext.getInstance("TLSv1.2"); sc.init(null, null, new java.security.SecureRandom()); HttpsURLConnection.setDefaultSSLSocketFactory(sc.getSocketFactory()); ``` #### 5. **检查SQL Server服务器端TLS配置** - 虽然问题主要在客户端配置,但服务器端若只支持TLS1.0则仍需升级: - 在SQL Server所在服务器上启用TLS1.2(通过注册表设置,参考之前回答)。 - 重启SQL Server服务。 - 验证方法:使用OpenSSL命令测试服务器支持的协议: ```bash openssl s_client -connect your_sql_server:1433 -tls1_2 # 测试TLS1.2 ``` ### 验证解决方案 - 运行应用程序,观察错误是否消失。 - 在日志中检查连接是否成功。 ### 总结 通过更新JDBC驱动、配置JVM使用TLS1.2(系统属性或代码设置),以及确保服务器支持TLS1.2,可以解决此问题。如果服务器无法升级,则必须强制客户端使用旧协议(不推荐,因为不安全),但本案例中客户端已明确拒绝TLS1.0,因此只能升级服务器或按上述方法配置客户端。 §§相关问题§§ 1. 如何检查SQL Server服务器支持的TLS协议版本? 2. 在Java应用程序中,如何动态切换TLS协议版本? 3. 使用JDBC连接SQL Server时,除了TLS协议问题,还有哪些常见连接错误? 4. 如何为SQL Server启用TLS1.2协议?</think>### 解决JDBC连接SQL Server的TLS协议不兼容问题 您遇到的错误是由于SQL Server服务器端使用TLS 1.0协议,而JDBC客户端(Java应用)要求使用TLS 1.2或1.3协议导致的协议版本不匹配。以下是完整的解决方案: --- ### 解决方案步骤 #### 1. **更新JDBC驱动(首要步骤)** ```xml <!-- Maven依赖更新 --> <dependency> <groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId> <artifactId>mssql-jdbc</artifactId> <version>12.4.2.jre11</version> <!-- 2023年最新版 --> </dependency> ``` - 必须使用**9.4+版本**的JDBC驱动(旧版驱动不支持TLS 1.2强制启用) - 驱动版本需匹配Java版本: - `jre8`:Java 8 - `jre11`:Java 11+ - [官方下载地址](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/connect/jdbc/download-microsoft-jdbc-driver-for-sql-server) #### 2. **在连接字符串中强制TLS 1.2** ```java String url = "jdbc:sqlserver://yourserver:1433;" + "databaseName=yourdb;" + "encrypt=true;" // 启用加密 + "trustServerCertificate=true;" // 信任服务器证书(测试环境) + "hostNameInCertificate=*.yourdomain.com;" // 生产环境证书域名 + "sslProtocol=TLSv1.2"; // 强制使用TLS 1.2 ``` #### 3. **配置JVM启动参数(关键步骤)** 在应用启动脚本中添加: ```bash java -Djdk.tls.client.protocols=TLSv1.2 \ -Dhttps.protocols=TLSv1.2 \ -jar your_application.jar ``` #### 4. **修改Java安全配置** 编辑 `$JAVA_HOME/conf/security/java.security`: ```properties # 禁用旧协议 jdk.tls.disabledAlgorithms=SSLv3, TLSv1, TLSv1.1, RC4, DES # 强制客户端协议 jdk.tls.client.protocols=TLSv1.3, TLSv1.2 ``` #### 5. **代码中动态设置协议(推荐)** ```java // 在创建连接前执行 System.setProperty("jdk.tls.client.protocols", "TLSv1.2"); System.setProperty("https.protocols", "TLSv1.2"); // 或使用SSLContext SSLContext sc = SSLContext.getInstance("TLSv1.2"); sc.init(null, null, new SecureRandom()); HttpsURLConnection.setDefaultSSLSocketFactory(sc.getSocketFactory()); ``` #### 6. **服务器端配置检查** 在SQL Server服务器执行: ```sql -- 检查加密状态 SELECT session_id, encrypt_option FROM sys.dm_exec_connections ``` - 需返回 `TRUE` 表示加密已启用 - 若服务器仅支持TLS 1.0,需在Windows注册表启用TLS 1.2: ```reg [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\SecurityProviders\SCHANNEL\Protocols\TLS 1.2\Server] "Enabled"=dword:00000001 "DisabledByDefault"=dword:00000000 ``` --- ### 验证步骤 1. 使用Telnet测试端口连通性: ```bash telnet yourserver 1433 ``` 2. 通过OpenSSL验证协议: ```bash openssl s_client -connect yourserver:1433 -tls1_2 ``` 成功连接会显示: ``` Protocol : TLSv1.2 Cipher : ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384 ``` --- ### 故障排除表 | 现象 | 解决方案 | |------|----------| | 连接后立即断开 | 检查防火墙是否放行1433端口 | | "trustServerCertificate"无效 | 将服务器证书导入Java信任库 | | Java 7不支持TLS 1.2 | 升级到Java 8+ | | 企业环境策略限制 | 联系管理员启用TLS 1.2 | > **关键提示**:生产环境应使用正式证书替换`trustServerCertificate=true`,可通过以下命令导入证书: > ```bash > keytool -importcert -file server.cer -keystore cacerts -alias "SQLServerCert" > ``` --- ### 典型错误修复案例 **场景**:Spring Boot应用连接SQL Server报错 **修复方案**: ```properties # application.properties spring.datasource.url=jdbc:sqlserver://dbserver:1433;database=mydb;encrypt=true;sslProtocol=TLSv1.2 spring.datasource.driver-class-name=com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver ``` ```bash # 启动命令添加 java -Djdk.tls.client.protocols=TLSv1.2 -jar app.jar ``` ---

[2025-03-19 08:55:15,068] [http-nio-58183-exec-10] [ERROR] [com.alibaba.druid.pool.DruidPooledStatement] [368] - CommunicationsException, druid version 1.1.21, jdbcUrl : jdbc:mysql://10.55.200.2:3308/esim_consumer?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true&useSSL=false, testWhileIdle true, idle millis 605569, minIdle 5, poolingCount 4, timeBetweenEvictionRunsMillis 60000, lastValidIdleMillis 605569, driver com.mysql.cj.jdbc.Driver, exceptionSorter com.alibaba.druid.pool.vendor.MySqlExceptionSorter [2025-03-19 08:55:15,069] [http-nio-58183-exec-10] [ERROR] [com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource] [1832] - discard connection com.mysql.cj.jdbc.exceptions.CommunicationsException: Communications link failure

<think>好的,我现在需要解决用户关于Druid连接池出现CommunicationsException的问题。用户提到使用的是Druid 1.1.21和MySQL,出现通信链接失败。首先,我得回忆一下常见的数据库连接问题可能的原因。 首先,网络问题可能是首要因素。比如数据库地址是否正确,端口是否开放,防火墙有没有阻止连接。然后是MySQL的配置,比如wait_timeout设置是否过短,导致连接被断开。Druid连接池本身的配置也可能有问题,比如没有正确设置连接验证查询或者连接超时时间。 接下来,用户提供的引用资料里提到了一些解决方案。比如引用3中的文章建议检查数据库配置和网络,引用4提到的autoReconnect参数可能不起作用,需要其他方法。Druid有自己的一些参数,比如testWhileIdle和validationQuery,这些需要正确配置来保持连接有效。 另外,可能需要考虑Druid的版本问题,1.1.21是否与MySQL驱动版本兼容。有时候升级驱动或连接池可以解决问题。还有,异常信息中的Communications link failure通常指向网络层的问题,或者是SSL配置的问题,比如MySQL是否要求SSL连接而客户端没有配置。 需要一步步来,先检查基本的网络连通性,然后查看MySQL的配置,比如wait_timeout,如果太短,连接池中的连接可能会因为空闲而被MySQL关闭。这时候Druid需要配置心跳或验证查询来保持连接活跃,或者自动重连。 另外,Druid的连接池参数如minEvictableIdleTimeMillis和timeBetweenEvictionRunsMillis需要合理设置,及时回收无效连接。还有testOnBorrow和testOnReturn等参数,确保在获取连接时进行检查。 可能还需要调整Druid的maxWait参数,避免获取连接时超时。同时,检查MySQL的最大连接数是否足够,避免连接池申请超过限制。 最后,如果问题依然存在,可能需要查看详细的错误日志,或者启用Druid的监控功能,分析连接的使用情况,找出具体的失败原因。</think>### Druid连接池出现CommunicationsException的解决方案 #### 1. 检查基础配置 - **网络与权限**:确认MySQL服务地址、端口、账号密码正确,且远程访问权限已开放。可通过命令行工具(如`mysql -h host -u user -p`)直接测试连接。 - **防火墙设置**:确保防火墙未拦截3306端口(或自定义端口)的通信。 - **MySQL服务状态**:使用`systemctl status mysql`或`service mysql status`检查服务是否正常运行。 #### 2. 优化Druid连接池配置 在`application.properties`或Druid配置类中添加以下参数: ```properties # 连接验证设置(必须与MySQL驱动版本匹配) spring.datasource.druid.validation-query=SELECT 1 spring.datasource.druid.test-while-idle=true spring.datasource.druid.test-on-borrow=true spring.datasource.druid.test-on-return=false # 连接保活策略(单位:毫秒) spring.datasource.druid.time-between-eviction-runs-millis=60000 spring.datasource.druid.min-evictable-idle-time-millis=300000 # 连接超时控制 spring.datasource.druid.max-wait=3000 # 获取连接最长等待时间 spring.datasource.druid.remove-abandoned=true # 自动关闭未释放的连接 ``` _注意:若使用MySQL 8.x驱动,validation-query需改为`SELECT 1 FROM DUAL`[^3]_ #### 3. 调整MySQL服务器参数 修改MySQL配置文件(`my.cnf`): ```ini [mysqld] wait_timeout = 28800 # 默认8小时,建议与连接池超时时间协调 interactive_timeout = 28800 max_allowed_packet = 256M # 避免大数据包传输失败 ``` #### 4. 驱动与SSL配置 - **驱动版本兼容性**:确保使用与MySQL版本匹配的驱动,例如MySQL 8.x建议使用`mysql-connector-java:8.0.x`。 - **SSL模式适配**:在连接URL中显式声明SSL策略: ```properties spring.datasource.url=jdbc:mysql://host:port/db?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai ``` #### 5. 高级排查手段 - **日志分析**:启用Druid监控日志: ```properties spring.datasource.druid.filters=stat,log4j2 ``` - **Wireshark抓包**:若怀疑网络中断,可通过抓包工具分析TCP握手过程。 - **连接泄漏检测**:在Druid中开启`remove-abandoned-timeout`参数定位未关闭的连接。 #### 6. 其他已知问题 - **时区冲突**:连接URL中需添加`serverTimezone=Asia/Shanghai`(根据实际时区调整)。 - **IPv6优先问题**:在JDBC连接URL中添加`useUnicode=true&characterEncoding=utf8`强制使用IPv4。 --- ###
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(covid_seg) (base) liulicheng@ailab-MS-7B79:~/MultiModal_MedSeg_2025$ /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/bin/python /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py ===== 环境信息 ===== Python版本: 3.8.12 | packaged by conda-forge | (default, Sep 29 2021, 19:52:28) [GCC 9.4.0] PyTorch版本: 2.1.0+cu118 MONAI版本: 1.3.2 nibabel版本: 5.2.1 CUDA版本: 11.8 cuDNN版本: 8700 GPU: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 输入尺寸: resized_size=(128, 128, 64), crop_size=(48, 48, 48) Loading dataset: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 104/104 [18:16<00:00, 10.55s/it] Loading dataset: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 26/26 [06:43<00:00, 15.54s/it] 模型参数总数: 8.95M /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/utils/deprecate_utils.py:221: FutureWarning: monai.losses.dice DiceCELoss.__init__:ce_weight: Argument ce_weight has been deprecated since version 1.2. It will be removed in version 1.4. please use weight instead. warn_deprecated(argname, msg, warning_category) ===== GPU预热 ===== ===== 开始训练 ===== Epoch 1/200 训练 Epoch 1: 0%| | 0/52 [00:00<?, ?it/s]/home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( 训练 Epoch 1: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 52/52 [00:09<00:00, 5.42it/s, loss=0.7731] 训练平均损失: 0.7909 当前学习率: 0.0000200 验证 Epoch 1: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 26/26 [00:02<00:00, 10.99it/s, dice=0.0469] 验证平均Dice: 0.0288 Epoch 耗时: 11.96秒, 平均每批次: 0.23秒 保存新的最佳模型! Epoch: 1, Dice: 0.0288 Epoch 2/200 训练 Epoch 2: 0%| | 0/52 [00:00<?, ?it/s]/home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( 训练 Epoch 2: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 52/52 [00:06<00:00, 7.92it/s, loss=0.7215] 训练平均损失: 0.7502 当前学习率: 0.0000300 验证 Epoch 2: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 26/26 [00:02<00:00, 10.71it/s, dice=0.0469] 验证平均Dice: 0.0288 Epoch 耗时: 9.00秒, 平均每批次: 0.17秒 Epoch 3/200 训练 Epoch 3: 0%| | 0/52 [00:00<?, ?it/s]/home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( 训练 Epoch 3: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 52/52 [00:06<00:00, 7.96it/s, loss=0.6815] 训练平均损失: 0.7063 当前学习率: 0.0000400 验证 Epoch 3: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 26/26 [00:02<00:00, 10.48it/s, dice=0.0469] 验证平均Dice: 0.0288 Epoch 耗时: 9.02秒, 平均每批次: 0.17秒 Epoch 4/200 训练 Epoch 4: 0%| | 0/52 [00:00<?, 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100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 52/52 [00:06<00:00, 7.59it/s, loss=0.6309] 训练平均损失: 0.6614 当前学习率: 0.0000500 验证 Epoch 4: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 26/26 [00:02<00:00, 10.85it/s, dice=0.0469] 验证平均Dice: 0.0288 Epoch 耗时: 9.25秒, 平均每批次: 0.18秒 Epoch 5/200 训练 Epoch 5: 0%| | 0/52 [00:00<?, ?it/s]/home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( 训练 Epoch 5: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 52/52 [00:06<00:00, 7.93it/s, loss=0.6124] 训练平均损失: 0.6249 当前学习率: 0.0000600 验证 Epoch 5: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 26/26 [00:02<00:00, 10.62it/s, dice=0.0469] 验证平均Dice: 0.0288 Epoch 耗时: 9.01秒, 平均每批次: 0.17秒 /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:386: UserWarning: Glyph 35757 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8BAD}) missing from current font. plt.tight_layout() /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:386: UserWarning: Glyph 32451 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7EC3}) missing from current font. plt.tight_layout() /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:386: UserWarning: Glyph 25439 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-635F}) missing from current font. plt.tight_layout() /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:386: UserWarning: Glyph 22833 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5931}) missing from current font. plt.tight_layout() /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:386: UserWarning: Glyph 39564 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-9A8C}) missing from current font. plt.tight_layout() /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:386: UserWarning: Glyph 35777 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8BC1}) missing from current font. plt.tight_layout() /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:387: UserWarning: Glyph 35757 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8BAD}) missing from current font. plt.savefig("logs/unetr_training_metrics.png") /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:387: UserWarning: Glyph 32451 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-7EC3}) missing from current font. plt.savefig("logs/unetr_training_metrics.png") /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:387: UserWarning: Glyph 25439 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-635F}) missing from current font. plt.savefig("logs/unetr_training_metrics.png") /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:387: UserWarning: Glyph 22833 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5931}) missing from current font. plt.savefig("logs/unetr_training_metrics.png") /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:387: UserWarning: Glyph 39564 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-9A8C}) missing from current font. plt.savefig("logs/unetr_training_metrics.png") /home/liulicheng/MultiModal_MedSeg_2025/train/train_unetr.py:387: UserWarning: Glyph 35777 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-8BC1}) missing from current font. plt.savefig("logs/unetr_training_metrics.png") Epoch 6/200 训练 Epoch 6: 0%| | 0/52 [00:00<?, ?it/s]/home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( 训练 Epoch 6: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 52/52 [00:06<00:00, 7.90it/s, loss=0.5874] 训练平均损失: 0.5966 当前学习率: 0.0000700 验证 Epoch 6: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 26/26 [00:02<00:00, 10.82it/s, dice=0.0469] 验证平均Dice: 0.0288 Epoch 耗时: 8.99秒, 平均每批次: 0.17秒 Epoch 7/200 训练 Epoch 7: 0%| | 0/52 [00:00<?, ?it/s]/home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( /home/liulicheng/anaconda3/envs/covid_seg/lib/python3.8/site-packages/monai/transforms/utils.py:606: UserWarning: Num foregrounds 0, Num backgrounds 110592, unable to generate class balanced samples, setting pos_ratio to 0. warnings.warn( 训练 Epoch 7: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 52/52 [00:06<00:00, 7.81it/s, loss=0.5655] 训练平均损失: 0.5751 当前学习率: 0.0000800 验证 Epoch 7: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 26/26 [00:02<00:00, 11.14it/s, dice=0.0469] 验证平均Dice: 0.0288 Epoch 耗时: 9.00秒, 平均每批次: 0.17秒这是代码# ====================== # UNETR 训练脚本 # ====================== import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from monai.transforms import ( Compose, LoadImaged, EnsureChannelFirstd, Spacingd, Orientationd, ScaleIntensityRanged, RandCropByPosNegLabeld, RandFlipd, EnsureTyped, Activations, AsDiscrete, ResizeWithPadOrCropd, RandZoomd, RandGaussianNoised ) from monai.data import list_data_collate, CacheDataset # 使用CacheDataset from monai.networks.nets import UNETR from monai.losses import DiceCELoss from monai.metrics import DiceMetric from glob import glob from sklearn.model_selection import train_test_split from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR from tqdm import tqdm from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast import matplotlib.pyplot as plt import gc import nibabel as nib import sys import monai import time # 自定义Transform:用于把RandCropByPosNegLabeld返回的list转成Tensor class ExtractFirstSampledDict(monai.transforms.Transform): def __call__(self, data): out = {} for k, v in data.items(): if isinstance(v, list) and len(v) == 1: out[k] = v[0] else: out[k] = v return out # ====================== # 配置参数 (优化版) # ====================== root_dir = "datasets/LiTS/processed" images_dir = os.path.join(root_dir, "images") labels_dir = os.path.join(root_dir, "labels") max_epochs = 200 batch_size = 2 # 增大批次大小 learning_rate = 1e-4 num_classes = 3 warmup_epochs = 10 use_amp = False # 启用AMP加速 ✅ accumulation_steps = 2 # 梯度累积步数 # 禁用MetaTensor以避免decollate错误 os.environ["MONAI_USE_META_DICT"] = "0" device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 启用cuDNN基准测试 if torch.cuda.is_available(): torch.backends.cudnn.benchmark = True # 打印环境信息 print("===== 环境信息 =====") print(f"Python版本: {sys.version}") print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"MONAI版本: {monai.__version__}") print(f"nibabel版本: {nib.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}") print(f"cuDNN版本: {torch.backends.cudnn.version()}") print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") # 尺寸设置 - 确保能被16整除 def get_valid_size(size, divisor=16): return tuple([max(divisor, (s // divisor) * divisor) for s in size]) base_size = (128, 128, 64) resized_size = get_valid_size(base_size) crop_size = get_valid_size((48, 48, 48)) # 减小尺寸以节省显存 print(f"输入尺寸: resized_size={resized_size}, crop_size={crop_size}") # ====================== # 数据预处理 (优化版) # ====================== train_transforms = Compose([ LoadImaged(keys=["image", "label"]), EnsureChannelFirstd(keys=["image", "label"]), Orientationd(keys=["image", "label"], axcodes="RAS"), Spacingd(keys=["image", "label"], pixdim=(1.5, 1.5, 2.0), mode=("bilinear", "nearest")), ScaleIntensityRanged(keys=["image"], a_min=-200, a_max=200, b_min=0.0, b_max=1.0, clip=True), ResizeWithPadOrCropd( # 轻量级缩放 ✅ keys=["image", "label"], spatial_size=crop_size, mode="constant" ), RandCropByPosNegLabeld( keys=["image", "label"], label_key="label", spatial_size=crop_size, pos=1.0, neg=1.0, num_samples=1, image_threshold=0 ), ExtractFirstSampledDict(), RandFlipd(keys=["image", "label"], prob=0.5, spatial_axis=0), # 移除耗时的旋转增强 ✅ # RandRotate90d(keys=["image", "label"], prob=0.5, max_k=3), RandZoomd(keys=["image", "label"], prob=0.3, min_zoom=0.9, max_zoom=1.1, mode=("trilinear", "nearest")), # 减少概率 RandGaussianNoised(keys=["image"], prob=0.1, mean=0.0, std=0.05), # 减少概率 EnsureTyped(keys=["image", "label"], data_type="tensor"), ]) val_transforms = Compose([ LoadImaged(keys=["image", "label"]), EnsureChannelFirstd(keys=["image", "label"]), Orientationd(keys=["image", "label"], axcodes="RAS"), Spacingd(keys=["image", "label"], pixdim=(1.5, 1.5, 2.0), mode=("bilinear", "nearest")), ScaleIntensityRanged(keys=["image"], a_min=-200, a_max=200, b_min=0.0, b_max=1.0, clip=True), ResizeWithPadOrCropd( # 轻量级缩放 ✅ keys=["image", "label"], spatial_size=crop_size, mode="constant" ), EnsureTyped(keys=["image", "label"], data_type="tensor"), ]) images = sorted(glob(os.path.join(images_dir, "*.nii.gz"))) labels = sorted(glob(os.path.join(labels_dir, "*.nii.gz"))) data = [{"image": img, "label": lbl} for img, lbl in zip(images, labels)] train_files, val_files = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42) # 使用CacheDataset加速数据加载 ✅ cache_dir = "./data_cache" os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True) train_ds = CacheDataset( data=train_files, transform=train_transforms, cache_rate=1.0, # 100% 缓存 num_workers=0 ) val_ds = CacheDataset( data=val_files, transform=val_transforms, cache_rate=1.0, num_workers=0 ) # 优化数据加载器 ✅ train_loader = DataLoader( train_ds, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, # 增加工作线程数 prefetch_factor=2, # 预取数据 collate_fn=list_data_collate, pin_memory=True # 使用固定内存 ) val_loader = DataLoader( val_ds, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=2, collate_fn=list_data_collate, pin_memory=True ) # ====================== # 模型构建 (优化版) # ====================== model = UNETR( in_channels=1, out_channels=num_classes, img_size=crop_size, # 使用验证集的尺寸,如 (128, 128, 64) feature_size=16, hidden_size=192, mlp_dim=768, num_heads=3, proj_type="perceptron", # ✅ 替代 pos_embed norm_name="batch", res_block=True, dropout_rate=0.1 ).to(device) total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters()) print(f"模型参数总数: {total_params / 1e6:.2f}M") # ====================== # 损失 + 优化器 # ====================== class_weights = torch.tensor([0.2, 0.3, 0.5]).to(device) loss_function = DiceCELoss(to_onehot_y=True, softmax=True, ce_weight=class_weights, lambda_dice=0.5, lambda_ce=0.5) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=1e-5) def lr_lambda(epoch): if epoch < warmup_epochs: return (epoch + 1) / warmup_epochs progress = (epoch - warmup_epochs) / (max_epochs - warmup_epochs) return 0.5 * (1 + np.cos(np.pi * progress)) scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lr_lambda) # ====================== # 评估器 # ====================== post_pred = Compose([ Activations(softmax=True), AsDiscrete(to_onehot=num_classes) ]) post_label = Compose([AsDiscrete(to_onehot=num_classes)]) dice_metric = DiceMetric(include_background=True, reduction="mean", get_not_nans=False, num_classes=num_classes) scaler = GradScaler(enabled=use_amp) # ====================== # 训练循环 (优化版) # ====================== best_metric = -1 best_metric_epoch = -1 train_loss_history = [] val_dice_history = [] os.makedirs("unetr_checkpoints", exist_ok=True) os.makedirs("logs", exist_ok=True) # 预热GPU print("===== GPU预热 =====") dummy_input = torch.randn(1, 1, *crop_size).to(device) for _ in range(10): model(dummy_input) torch.cuda.synchronize() print("\n===== 开始训练 =====") for epoch in range(max_epochs): print(f"\nEpoch {epoch+1}/{max_epochs}") start_time = time.time() model.train() epoch_loss, step = 0, 0 pbar_train = tqdm(total=len(train_loader), desc=f"训练 Epoch {epoch+1}") optimizer.zero_grad() for batch_idx, batch_data in enumerate(train_loader): step += 1 try: inputs = batch_data["image"].to(device, non_blocking=True) labels = batch_data["label"].to(device, non_blocking=True) # 使用自动混合精度 with autocast(enabled=use_amp): outputs = model(inputs) loss = loss_function(outputs, labels) / accumulation_steps # 梯度累积 ✅ if use_amp: scaler.scale(loss).backward() else: loss.backward() # 每accumulation_steps步更新一次权重 if (batch_idx + 1) % accumulation_steps == 0: if use_amp: scaler.step(optimizer) scaler.update() else: optimizer.step() optimizer.zero_grad() epoch_loss += loss.item() * accumulation_steps pbar_train.update(1) pbar_train.set_postfix({"loss": f"{loss.item() * accumulation_steps:.4f}"}) # 每10个批次清理显存 if step % 10 == 0: torch.cuda.empty_cache() except RuntimeError as e: if 'CUDA out of memory' in str(e): print("\nCUDA内存不足,跳过该批次") torch.cuda.empty_cache() gc.collect() optimizer.zero_grad() else: print(f"\n训练时发生错误: {str(e)}") continue except Exception as e: print(f"\n训练时发生未知错误: {str(e)}") continue # 处理剩余的梯度 if (batch_idx + 1) % accumulation_steps != 0: if use_amp: scaler.step(optimizer) scaler.update() else: optimizer.step() optimizer.zero_grad() pbar_train.close() epoch_loss /= len(train_loader) train_loss_history.append(epoch_loss) print(f"训练平均损失: {epoch_loss:.4f}") scheduler.step() current_lr = optimizer.param_groups[0]['lr'] print(f"当前学习率: {current_lr:.7f}") # 验证 model.eval() dice_vals = [] pbar_val = tqdm(total=len(val_loader), desc=f"验证 Epoch {epoch+1}") with torch.no_grad(): for val_data in val_loader: try: val_images = val_data["image"].to(device, non_blocking=True) val_labels = val_data["label"].to(device, non_blocking=True) # 验证时不使用自动混合精度 val_outputs = model(val_images) val_preds = post_pred(val_outputs.cpu()) val_truth = post_label(val_labels.cpu()) dice_metric(y_pred=[val_preds], y=[val_truth]) metric = dice_metric.aggregate().item() dice_metric.reset() dice_vals.append(metric) pbar_val.update(1) pbar_val.set_postfix({"dice": f"{metric:.4f}"}) except RuntimeError as e: print(f"\n验证时发生错误: {str(e)}") continue except Exception as e: print(f"\n验证时发生未知错误: {str(e)}") continue pbar_val.close() avg_metric = np.mean(dice_vals) if dice_vals else 0.0 val_dice_history.append(avg_metric) print(f"验证平均Dice: {avg_metric:.4f}") epoch_time = time.time() - start_time print(f"Epoch 耗时: {epoch_time:.2f}秒, 平均每批次: {epoch_time/len(train_loader):.2f}秒") if avg_metric > best_metric: best_metric = avg_metric best_metric_epoch = epoch + 1 torch.save(model.state_dict(), f"unetr_checkpoints/best_model_epoch{best_metric_epoch}_dice{best_metric:.4f}.pth") print(f"保存新的最佳模型! Epoch: {best_metric_epoch}, Dice: {best_metric:.4f}") if (epoch + 1) % 10 == 0: torch.save({ 'epoch': epoch + 1, 'model_state_dict': model.state_dict(), 'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(), 'loss': epoch_loss, 'dice': avg_metric }, f"unetr_checkpoints/checkpoint_epoch_{epoch+1}.pth") # 绘制训练曲线 (每5个epoch保存一次) if (epoch + 1) % 5 == 0: plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(train_loss_history, label='训练损失') plt.title('训练损失') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(val_dice_history, label='验证Dice', color='orange') plt.title('验证Dice') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Dice') plt.legend() plt.tight_layout() plt.savefig("logs/unetr_training_metrics.png") plt.close() # 清理显存 torch.cuda.empty_cache() gc.collect() print(f"\n训练完成! 最佳Dice: {best_metric:.4f} at epoch {best_metric_epoch}")感觉这个代码跑的结果有问题

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <sys/select.h> #include <sys/socket.h> #include <arpa/inet.h> #include <string.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <arpa/inet.h> #define PORT 8080 #define MAX_CLIENTS 3 int main() { int server_fd, new_sock, max_sd, activity; struct sockaddr_in address; fd_set readfds;// char buffer[1024]; /*1.SOCKET*/ server_fd = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, IPPROTO_TCP); if (server_fd== 0) { perror("Socket failed"); return 0; } address.sin_family = AF_INET; address.sin_addr.s_addr = inet_aton("10.55.101.13",&address.sin_addr); address.sin_port = htons(PORT); // 绑定套接字 if (bind(server_fd, (struct sockaddr *)&address, sizeof(address)) < 0) { perror("Bind failed"); return 0; } // 监听连接 if (listen(server_fd, MAX_CLIENTS) < 0) { perror("Listen failed"); exit(EXIT_FAILURE); } printf("Listening on port %d\n", PORT); // 设置文件描述符集合 FD_ZERO(&readfds); FD_SET(server_fd, &readfds); max_sd = server_fd; while (1) { // 调用 select 等待事件 activity = select(max_sd + 1, &readfds, NULL, NULL, NULL); if (activity < 0) { perror("Select error"); exit(EXIT_FAILURE); } // 检查是否有新的连接请求 if (FD_ISSET(server_fd, &readfds)) { struct sockaddr_in client_address; socklen_t addr_len = sizeof(client_address); new_sock = accept(server_fd, (struct sockaddr *)&client_address, &addr_len); if (new_sock < 0) { perror("Accept failed"); exit(EXIT_FAILURE); } printf("New connection established\n"); FD_SET(new_sock, &readfds); // 添加新连接的套接字 if (new_sock > max_sd) { max_sd = new_sock; } } // 检查每个连接是否可读 for (int i = 0; i <= max_sd; i+

对MATLAB代码进行分析,x=[15037 18.8 1366 17001 18 1519 18718 3.1 1644 21826 3.4 1893 26937 6.4 2311 35260 14.7 2998 48108 24.1 4044 59811 17.1 5046 70142 8.3 5846 78061 2.8 6420 83024 -0.8 6796 88479 -1.4 7159 98000 0.4 7858 108068 0.7 8622 119096 -0.8 9398 135174 1.2 10542 159587 3.9 12336 184089 1.8 14040 213132 1.5 16024 235367 1.7 17535 277654 1.9 19264]; y=[15.73 15.04 14.39 12.98 11.6 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.14 8.18 7.58 6.95 6.45 6.01 5.87 5.89 5.38 5.24 5.45]; [m,n]=size(x); X=[ones(m,1) x]; [m1,n1]=size(X); [m2,n2]=size(y); for i=1:n2 %b 为参数,bint 回归系数的区间估计,r 为残差, %rint 为置信区间,stats 用于回归模型检验 [b(:,i),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),X); [mm,nn]=size(b); for jj=1:m1 temp=0; for ii=1:mm yy(jj,i)=temp+b(ii,i)*X(jj,ii); temp=yy(jj,i); end end xiangdui_wucha(1,i)=abs(abs(y(1,i))-abs(yy(1,i)))/abs(y(1,i)); if n2~=1 subplot(2,n2/2,i); rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 else rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 end end disp('参数'); b %参数计算 disp('预测结果'); yy %检验回归模型:相关系数 r^2=stats(1,:)越接近 1 回归方程越显著 %F=stats(2,:)值越大回归方程越显著、p=stats(3,:)<0.01 时回归模型成立 disp('回归模型检验:'); format long stats for i=1:n2 if (stats(i,4)<0.01)&(stats(i,1)>0.6) disp('回归方程显著-------模型成立'); end end format short disp('相对误差'); xiangdui_wucha%第一行原始值与预测值的相对误差 xx=[1:21]; plot(xx,y,'b',xx,yy,'r',xx,r,'g'); legend('蓝色--实际曲线','红色--拟合曲线','绿色--残差曲线')

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从提供的文件信息中,我们可以看出,这是一份关于Java案例开发的集合。虽然没有具体的文件名称列表内容,但根据标题和描述,我们可以推断出这是一份包含了多个Java编程案例的开发集锦。下面我将详细说明与Java案例开发相关的一些知识点。 首先,Java案例开发涉及的知识点相当广泛,它不仅包括了Java语言的基础知识,还包括了面向对象编程思想、数据结构、算法、软件工程原理、设计模式以及特定的开发工具和环境等。 ### Java基础知识 - **Java语言特性**:Java是一种面向对象、解释执行、健壮性、安全性、平台无关性的高级编程语言。 - **数据类型**:Java中的数据类型包括基本数据类型(int、short、long、byte、float、double、boolean、char)和引用数据类型(类、接口、数组)。 - **控制结构**:包括if、else、switch、for、while、do-while等条件和循环控制结构。 - **数组和字符串**:Java数组的定义、初始化和多维数组的使用;字符串的创建、处理和String类的常用方法。 - **异常处理**:try、catch、finally以及throw和throws的使用,用以处理程序中的异常情况。 - **类和对象**:类的定义、对象的创建和使用,以及对象之间的交互。 - **继承和多态**:通过extends关键字实现类的继承,以及通过抽象类和接口实现多态。 ### 面向对象编程 - **封装、继承、多态**:是面向对象编程(OOP)的三大特征,也是Java编程中实现代码复用和模块化的主要手段。 - **抽象类和接口**:抽象类和接口的定义和使用,以及它们在实现多态中的不同应用场景。 ### Java高级特性 - **集合框架**:List、Set、Map等集合类的使用,以及迭代器和比较器的使用。 - **泛型编程**:泛型类、接口和方法的定义和使用,以及类型擦除和通配符的应用。 - **多线程和并发**:创建和管理线程的方法,synchronized和volatile关键字的使用,以及并发包中的类如Executor和ConcurrentMap的应用。 - **I/O流**:文件I/O、字节流、字符流、缓冲流、对象序列化的使用和原理。 - **网络编程**:基于Socket编程,使用java.net包下的类进行网络通信。 - **Java内存模型**:理解堆、栈、方法区等内存区域的作用以及垃圾回收机制。 ### Java开发工具和环境 - **集成开发环境(IDE)**:如Eclipse、IntelliJ IDEA等,它们提供了代码编辑、编译、调试等功能。 - **构建工具**:如Maven和Gradle,它们用于项目构建、依赖管理以及自动化构建过程。 - **版本控制工具**:如Git和SVN,用于代码的版本控制和团队协作。 ### 设计模式和软件工程原理 - **设计模式**:如单例、工厂、策略、观察者、装饰者等设计模式,在Java开发中如何应用这些模式来提高代码的可维护性和可扩展性。 - **软件工程原理**:包括软件开发流程、项目管理、代码审查、单元测试等。 ### 实际案例开发 - **项目结构和构建**:了解如何组织Java项目文件,合理使用包和模块化结构。 - **需求分析和设计**:明确项目需求,进行系统设计,如数据库设计、系统架构设计等。 - **代码编写和实现**:根据设计编写符合要求的代码,实现系统的各个模块功能。 - **测试和维护**:进行单元测试、集成测试,确保代码质量,对项目进行维护和升级。 ### 其他相关知识点 - **Java虚拟机(JVM)**:了解JVM的基本工作原理,包括类加载机制、内存管理、垃圾回收算法等。 - **常用Java框架**:比如Spring、Hibernate、MyBatis等,在实际开发中常常与Java基础结合使用,提高开发效率。 以上知识点可以作为学习Java案例开发的基础框架。在实际的开发实践中,开发者需要结合具体的项目需求,对这些知识点进行灵活运用。通过反复的案例实践,可以加深对Java编程的理解,并逐步提升开发技能。这份集锦可能包含的案例可能涉及上述知识点的具体应用,能够帮助学习者更好地理解理论与实践的结合,从而快速提升个人的Java开发能力。
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【VASP报错深度解析】:5大技巧识别并永久解决离子距离太近警告

# 1. VASP软件简介及离子距离太近问题概述 ## 1.1 VASP软件简介 **VASP(Vienna Ab initio Simulation Package)** 是一款广泛应用于计算材料科学的软件,它基于密度泛函理论(DFT)计算固体、表面和分子的电子结构和性质。
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npm error A complete log of this run can be found in: D:\Program Files\nodejs\node_cache\_logs\2025-04-20T15_11_51_454Z-debug-0.log

<think>好的,我需要帮助用户找到npm的错误调试日志位置,并解决他们遇到的npm错误。首先,用户已经提供了一个具体的日志路径:'D:\Program Files\nodejs\node_cache\_logs\2025-04-20T15_11_51_454Z-debug-0.log',但看起来这个路径可能有问题,因为日期是2025年,这可能是一个示例或输入错误。我需要确认正确的日志路径生成方式。 根据npm的默认配置,日志文件通常位于npm的缓存目录下的_logs文件夹中。默认情况下,Windows系统中npm的缓存路径是%AppData%\npm-cache,而日志文件会以当前日期和
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深入理解内存技术文档详解

由于文件内容无法查看,仅能根据文件的标题、描述、标签以及文件名称列表来构建相关知识点。以下是对“内存详解”这一主题的详细知识点梳理。 内存,作为计算机硬件的重要组成部分,负责临时存放CPU处理的数据和指令。理解内存的工作原理、类型、性能参数等对优化计算机系统性能至关重要。本知识点将从以下几个方面来详细介绍内存: 1. 内存基础概念 内存(Random Access Memory,RAM)是易失性存储器,这意味着一旦断电,存储在其中的数据将会丢失。内存允许计算机临时存储正在执行的程序和数据,以便CPU可以快速访问这些信息。 2. 内存类型 - 动态随机存取存储器(DRAM):目前最常见的RAM类型,用于大多数个人电脑和服务器。 - 静态随机存取存储器(SRAM):速度较快,通常用作CPU缓存。 - 同步动态随机存取存储器(SDRAM):在时钟信号的同步下工作的DRAM。 - 双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDR SDRAM):在时钟周期的上升沿和下降沿传输数据,大幅提升了内存的传输速率。 3. 内存组成结构 - 存储单元:由存储位构成的最小数据存储单位。 - 地址总线:用于选择内存中的存储单元。 - 数据总线:用于传输数据。 - 控制总线:用于传输控制信号。 4. 内存性能参数 - 存储容量:通常用MB(兆字节)或GB(吉字节)表示,指的是内存能够存储多少数据。 - 内存时序:指的是内存从接受到请求到开始读取数据之间的时间间隔。 - 内存频率:通常以MHz或GHz为单位,是内存传输数据的速度。 - 内存带宽:数据传输速率,通常以字节/秒为单位,直接关联到内存频率和数据位宽。 5. 内存工作原理 内存基于电容器和晶体管的工作原理,电容器存储电荷来表示1或0的状态,晶体管则用于读取或写入数据。为了保持数据不丢失,动态内存需要定期刷新。 6. 内存插槽与安装 - 计算机主板上有专用的内存插槽,常见的有DDR2、DDR3、DDR4和DDR5等不同类型。 - 安装内存时需确保兼容性,并按照正确的方向插入内存条,避免物理损坏。 7. 内存测试与优化 - 测试:可以使用如MemTest86等工具测试内存的稳定性和故障。 - 优化:通过超频来提高内存频率,但必须确保稳定性,否则会导致数据损坏或系统崩溃。 8. 内存兼容性问题 不同内存条可能由于制造商、工作频率、时序、电压等参数的不匹配而产生兼容性问题。在升级或更换内存时,必须检查其与主板和现有系统的兼容性。 9. 内存条的常见品牌与型号 诸如金士顿(Kingston)、海盗船(Corsair)、三星(Samsung)和芝奇(G.Skill)等知名品牌提供多种型号的内存条,针对不同需求的用户。 由于“内存详解.doc”是文件标题指定的文件内容,我们可以预期在该文档中将详细涵盖以上知识点,并有可能包含更多的实践案例、故障排查方法以及内存技术的最新发展等高级内容。在实际工作中,理解并应用这些内存相关的知识点对于提高计算机性能、解决计算机故障有着不可估量的价值。
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【机械特性分析进阶秘籍】:频域与时域对比的全面研究

# 1. 机械特性分析的频域与时域概述 ## 1.1 频域与时域分析的基本概念 机械特性分析是通