怎么看fMRI的数据是否有错

处理fMRI数据的一些常用Matlab命令

背景处理fMRI数据常常用到MATLAB,在此记录一些常用代码及功能. 1.读取原始DICOM数据 1-1 读入dicom图像并绘图: Image = dicomread('fMRI.dcm'); figure; imshow(Image, [ ]); 1-2 读取dicom图像并查看图像相关信息: imfomation = dicominfo('fMRI.dcm'); %%直接获得图像信息 Image = dicomread(information); %%可以读取dicom图像数据 fig

flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错：UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte解决方法

flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错: UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 解决方法: 将 py文件和html文件用用记事本打开,然后另存为,将编码ANSI改成:UTF-8

C#.NET 大型通用信息化系统集成快速开发平台 4.1 版本 - 主管可以看下属的数据

主管可以看下属的数据,这个是经常用到的一个权限,不管是大公司,还是小公司都需要的功能. 通过以下2个方法,可以任意达到想要的效果了,设置简单灵活,还能递归运算下属,有时候简单好用就是硬道理. #region public List<BaseUserEntity> public List<BaseUserEntity> GetListByManager(BaseUserInfo userInfo, string managerId) 按上级主管获取下属用户列表 /// <sum

数据导入报错：Got a packet bigger than‘max_allowed_packet’bytes的问题

数据导入报错:Got a packet bigger than‘max_allowed_packet’bytes的问题 2个解决方法: 1.临时修改:mysql>set global max_allowed_packet=524288000;修改 #512M 2.修改my.cnf,需重启mysql. 在 [MySQLd] 部分添加一句(如果存在,调整其值就可以): max_allowed_packet=10M

json 数据类型，后台在组数据时，错一个标点符号，前端都解析不出来。

json 数据类型,后台在组数据时,错一个标点符号,前端都解析不出来.

数据导入报错 Got a packet bigger than‘max_allowed_packet’bytes

数据导入报错:Got a packet bigger than‘max_allowed_packet’bytes的问题 2个解决方法: 1.临时修改:mysql>set global max_allowed_packet=524288000;修改 #512M 2.修改my.cnf,需重启mysql 在 [MySQLd] 部分添加一句(如果存在,调整其值就可以): max_allowed_packet=10M

一文看懂大数据的技术生态圈，Hadoop，hive，spark都有了

一文看懂大数据的技术生态圈,Hadoop,hive,spark都有了转载: 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoo

Django生成数据表时报错

Django生成数据表时报错 WARNINGS: ?: (mysql.W002) MySQL Strict Mode is not set for database connection 'default' HINT: MySQL's Strict Mode fixes many data integrity problems in MySQL, such as data truncation upon insertion, by escalating warnings into errors.

微信授权、获取用户openid-纯前端实现——jsonp跨域访问返回json数据会报错的纯前端解决办法

近来,倒霉的后台跟我说让我拿个openid做微信支付使用,寻思很简单,开始干活. 首先引导用户打开如下链接,只需要将appid修改为自己的就可以,redirect_url写你的重定向url https://open.weixin.qq.com/connect/oauth2/authorize?appid=APPID&redirect_uri=REDIRECT_URI&response_type=code&scope=SCOPE&state=STATE#wechat_redi

【详解】换一个角度看Socket的数据读写

前言以前对IO.NIO还算了解,也写过Netty的项目.但是对底层的数据传递不是很了解,一直存有这方面的疑惑.但是由于有其他事情就被打断了.前阵子因为想要了解volatile关键字的原理,学习了下JMM(Java内存模型),了解到对象数据是如何存储的.后来又想知道Tomcat是如何传递Http报文的,源码翻着翻着就到了Socket,想来Socket还有些东西没学清楚,就干脆乘着兴致查阅了不少资料. 这里就以数据读写位置为中心,整理分享一下相关内容吧. 整体视图从“互联网” 到“本机网卡” 网

mysql 导入数据是报错：2006 - MySQL server has gone away

导SQL数据库结构+数据时,如果数据是批量插入的话会报错:2006 - MySQL server has gone away. 解决办法:找到你的mysql目录下的my.ini配置文件,加入以下代码 max_allowed_packet=500M wait_timeout=288000 interactive_timeout = 288000 自己看情况更改数值,最后记得重启你的mysql服务这样的话就能很好的解决MySQL server has gone away问题了.max_allowe

hbase批量数据导入报错:NotServingRegionException

批量导入数据到hbase的时候,报错: org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedWithDetailsException: Failed 1 action: NotServingRegionException: 1 time, at org.apache.hadoop.hbase.client.AsyncProcess$BatchErrors.makeException(AsyncProcess.java:227) at org.apache

Datastage数据装载报错：Consumed more than 1000000 bytes looking for record delimiter

使用Datastage装载数据时报错如下图: 使用ds进行数据传输时,出现上述问题,最终找到了问题的原因: 我所使用的数据文件比较大,上传到服务器的时候传了80%就出现服务器存储空间不够,我删除以前的旧文件后,没有取消重新上传,而是直接接着之前已经上传的80%进行上传,所以上传后文件出现了"_____"这种字符在文件中,导致ds加载失败.

PHP数据访问易错点（20161030）

易错点: 1.造对象的时候括号里面的参数写错了 $db = new MySQLi("localhost","root","789","1016"); 2.牵扯到传值的,前面的名字和后面的名字不匹配 <form action="1028afternoonaddchuli.php" method="post"> <div>代号:<input type=&qu

ArcGIS API for JavaScript 入门教程[3] 你看得到：数据与视图分离

这篇开始正式讲API. 数据和视图分离不是什么奇怪的事情了,这是一个著名的设计--数据与视图分开. 转载注明出处,博客园/CSDN/B站:秋意正寒. 目录:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/9080204.html 请跟我做,把以下折叠的代码复制到新建的html文件中,并双击打开. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta

xadmin 数据添加报错: IndexError: list index out of range

报错现象 xadmin 集成到项目后进行添加数据的时候报错具体如下黄页后端具体报错定位报错分析点击这里报错解决源码 input_html = [ht for ht in super(AdminSplitDateTime, self).render(name, value, attrs).split('\n') if ht != ''] 修改后 input_html = [ht for ht in super(AdminSplitDateTime, self).render(nam

一文教你看懂大数据的技术生态圈:Hadoop,hive,spark

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730360.html 大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HD

【原创】大叔问题定位分享（17）spark查orc格式数据偶尔报错NullPointerException

spark查orc格式的数据有时会报这个错 Caused by: java.lang.NullPointerException at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat$BISplitStrategy.getSplits(OrcInputFormat.java:560) at org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat.generateSplitsInfo(OrcInputFormat

web项目通过ajax提交数据太大报错

通过ajax提交大数据 $.ajax({ url:"", data:{xx:xx} }) 这样子大大的字符串四五个一块提交.导致的提交的请求太大 idea报错浏览器页面报错解决方案: 这里需要修改tomcat中大配置文件server.xml文件,主要大两个 <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort

一文看懂大数据的技术生态Hadoop， hive，spark都有了[转]

大数据本身是个很宽泛的概念,Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的.你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具.锅碗瓢盆,各有各的用处,互相之间又有重合.你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤,你可以用小刀或者刨子去皮.但是每个工具有自己的特性,虽然奇怪的组合也能工作,但是未必是最佳选择. 大数据,首先你要能存的下大数据. 传统的文件系统是单机的,不能横跨不同的机器.HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)的设计本质上是为了大量的数据

中文数据解码报错 UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode bytes in position 2-3: illegal multibyte sequence

UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode bytes in position 2-3: illegal multibyte sequence 失败原因:原文件中文是UTF-8编码,现在用gbk解码则会报错,编码和解码方法不一致所致: 解决办法:先确认原文件数据的编码格式,然后再确认现在对文件数据的解码格式,需确保编码格式和解码格式一致. lines[i].decode('utf-8').encode('gbk')或者unicode(lines[i]

巴特西