- 漏检率骤升20%的安防困局:陌讯动态剪枝技术如何破局
2501_92473199
人工智能机器学习算法目标检测计算机视觉视觉检测
1.开篇痛点:安防监控的夜间困局传统目标检测算法在复杂安防场景中面临三重挑战:光照敏感:低光环境下行人检测mAP暴跌至65%以下,夜间误报率高达40%目标遮挡:密集场景(如校园周界)漏检率超25%,某园区因货柜遮挡漏检损失超万元/次算力瓶颈:边缘设备(如JetsonXavier)运行YOLOv5仅12FPS,响应延迟>200ms某安防厂商反馈:40%误报率迫使每2小时人工复核,运维成本激增37%2
- 基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
引言:边缘计算赋能智能监控在AIoT时代,将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano(4GB版本)开发板上,构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统,集成无人机控制与地面站监控界面,最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目,读者将掌握:嵌入式端模型优化与部署技巧;多目标跟踪算法工程化实现;无人机-地面站协同控制架构;边缘计算场景下
- 【bug】 jetson上opencv无法录制h264本地视频
lxmyzzs
bugopencv音视频
在JetsonOrinNX上无法使用opencv直接录制h264/h265视频流(h264格式的视频流才能在浏览器播放)解决:软件编码:需要源码编译opencv1.环境准备pipuninstallopencv-pythonsudoaptinstallbuild-essentialcmakegitpython3-devpython3-numpy\libavcodec-devlibavformat-d
- Jetson平台编译Tengine
space01
AIoTJetson人工智能深度学习计算机视觉
1.Tengine简介Tengine于2017年在GitHub(https://github.com/OAID/Tengine)开源,是OPENAILAB(开放智能)推出的自主知识产权的边缘AI计算框架,致力于解决AIoT产业链碎片化问题,加速AI产业化落地。Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架,简化和加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上快速迁移,以及实际应用部署落地,可以十倍提升
- git 使用笔记
鸟它鸟
git配置命令配置描述用户gitconfig--globaluser.name"liangjiapengjetson"别名配置gitconfig--globalalias.cicommit配置commit的别名为ci也可以直接再~/.gitconfig下进行配置,在[alias]标识下编写即可,例如ci=commitgit操作命令克隆github仓库到本地
[email protected]
- jetson agx orin 刷机、cuda、pytorch配置指南【亲测有效】
jetsonagxorin刷机指南注意事项刷机具体指南cuda环境配置指南Anconda、Pytorch配置注意事项1.使用设备自带usbtoc的传输线时,注意c口插到orin左侧的口,右侧的口不支持数据传输;2.刷机时需准备ubuntu系统,可以是虚拟机,注意安装SDKManager刷机时,JetPack版本要选对,JetPack6.0的对应ubuntu22,cuda12版本,对应pytorch
- YOLOv8 环境监测五大场景 —— 二、 森林火灾早期预警 之无人机巡逻监测 详细解释及代码完整示例
路飞VS草帽
YOLOv8原理与源代码讲解---六大章YOLOv各版本的应用详细说明及代码示例环境监测五大场景YOLO无人机环境监测森林火灾早期预警无人机巡逻监测YOLOv8
YOLOv8无人机森林火灾巡逻监测系统系统架构设计无人机火灾监测系统组成:1.飞行平台-多旋翼无人机(续航≥60分钟)-双光吊舱(可见光+红外)-RTK高精度定位-4G/5G数据链2.机载计算单元-JetsonOrinNX(AI加速)-轻量化YOLOv8模型-实时火情分析3.地面控制站-飞行路径规划-实时视频监控-火情预警系统4.云端协同-多机任务分配-火势扩散预测-应急资源调度完整代码实现1.无
- ubuntu x86、arm换源(jetson nano和nanoPC等arm芯片的换源)
tanunat
ubunturosubuntuarm
关键词:ubuntuarm换源NanoPC-T4出现的问题安装ROSmelodic时出现"Thefollowingpackageshaveunmetdependencies:ros-melodic-desktop-full:…"以及出现及缺少依赖报错修复Thefollowingpackageshaveunmetdependencies:ros-melodic-desktop-full:Depend
- 英伟达 Isaac ROS产品体验
芝麻香儿
Roadstodeeplearning.AI英伟达IsaacROS
这里写自定义目录标题英伟达IsaacROS产品体验运行的商品名称运行过程记录GPU加速仿真总结英伟达IsaacROS产品体验NVIDIAIsaacROS是一套为自主移动机器人(AMR)开发的硬件加速软件包,专为在NVIDIAGPU和Jetson平台上优化ROS(RobotOperatingSystem)应用程序而设计。它通过提供一系列模块化的ROS包和完整的处理管道,帮助开发者加速AI感知、图像处
- 【Note】Linux Kernel 主题学习之“完整的嵌入式 Linux 环境、构建工具、编译工具链、CPU 架构”
CodeWithMe
读书笔记linuxlinux学习架构
LinuxKernel主题学习之“完整的嵌入式Linux环境、构建工具、编译工具链、CPU架构”一、完整的嵌入式Linux环境一个嵌入式Linux系统通常包括以下关键组件(以Jetson、树莓派等ARM版SBC为例):交叉编译工具链(crosstoolchain):生成目标CPU可执行代码,如aarch64-linux-gnu-gcc+glibc/musl/uClibc。Bootloader:如U
- jetson orin nano安装GPU版本的pytorch过程
小鲈鱼-
pytorch人工智能python
一、安装jetpack组件和安装CUDA/cuDNN可以参考下面这个博客「解析」JetsonOrinNX安装CUDA/cuDNN_jetsoncuda-CSDN博客二、安装Pytorch和torchaudio可以直接看官方给的步骤https://pytorch.org/audio/main/build.jetson.html
- Jetson Orin NX Super安装TensorRT-LLM
u013250861
#LLM/部署&推理elasticsearch大数据搜索引擎
根据图片中显示的JetsonOrinNXSuper系统环境(JetPack6.2+CUDA12.6+TensorRT10.7),以下是针对该平台的TensorRT-LLM安装优化方案:一、环境适配调整基于你的实际配置:JetPack6.2(含CUDA12.6,TensorRT10.7)Python3.10.12aarch64架构需选择适配的TensorRT-LLM版本。由于官方预编译包可能未覆盖此
- 2020-10-30
Victor Zhong
AI框架人工智能深度学习机器学习
极片缺陷检测模型验证报告:1:数据准备训练集:326张验证集:81张2:模型准备模型:yolov33:训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3-spp-jp4:验证结果5:检测结果部分检测结果图,全部结果图见文件夹result:6:结果分析a.训练数据中,某一类缺陷标注数量相对较少,影响检测该类的目标;可以通过数据增强的方法或增
- 【jetson】Linux下nvidia Jetson烤机程序(CPU+GPU)
前言烤机程序用于把设备的使用率拉满,进行可靠性测试。这里主要贴一下cpu和gpu的烤机程序。cpu为arm64,gpu是orinnano的模组。烤机的jetson设备为如下,输入54v:reComputerMiniJ3011-IntelligentEdgeAIComputerwithNVIDIA®Jetson™Orin™Nano8GBCPU-burn终端安装测试工具:sudoaptinstalls
- Python知识点:如何使用Nvidia Jetson与Python进行边缘计算
杰哥在此
Python系列python边缘计算开发语言面试编程
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!如何使用NvidiaJetson与Python进行边缘计算NvidiaJetson平台是专为边缘计算设计的一系列AI计算机,它们能够处理和分析来自物联网(IoT)设备和边缘节点的数据。这些设备小巧、节能且功能强大,非常适合用于执行机器学习、计算机视觉和自然语言处理等任务。Python
- 在NVIDIA Jetson和RTX上运行Google DeepMind的Gemma 3N:多模态AI的边缘计算革命
扫地的小何尚
人工智能边缘计算GPUNVIDIAnlpcuda
在NVIDIAJetson和RTX上运行GoogleDeepMind的Gemma3N:多模态AI的边缘计算革命文章目录在NVIDIAJetson和RTX上运行GoogleDeepMind的Gemma3N:多模态AI的边缘计算革命引言:多模态AI进入边缘计算时代文章结构概览第一章:Gemma3N模型技术架构深度解析1.1Gemma3N模型概述与发展历程1.1.1模型架构的核心设计原则1.1.2多模态
- 2021-07-08 转载Cesium中文网
liuqun69
javapythonlinux人工智能html
Cesium更新日志英文完整更新日志:https://github.com/CesiumGS/cesium/blob/master/CHANGES.md中文:http://cesium.coinidea.com/site/download.html中文更新日志由Cesium中文网(京ICP备15014655号)提供1.83-2021-07-01:Cesium-1.83.zip新增对KTX2和基本通
- YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南:.pt到.bin转换与优化实践
pk_xz123456
python算法仿真模型YOLO人工智能rnn深度学习开发语言lstm
以下是针对在RDK5开发板(基于NVIDIAJetsonOrin平台)部署YOLOv8模型的详细技术指南,涵盖从模型转换、优化到部署的全流程:YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南:.pt到.bin转换与优化实践——基于TensorRT的高性能嵌入式部署方案第一章:技术背景与核心概念1.1RDK5开发板硬件架构NVIDIAJetsonOrinNX核心参数:1024-coreAmpereGPU
- ROS:录制相机、IMU、GNSS等设备数据
吃水果不削皮
视觉组合导航ROSVIO
文章目录简介录制数据️准备工作录制相机录制串口设备录制数据项目地址简介在ROS中,录制传感器数据(如相机、IMU等)常使用rosbag工具,它可以将ROS话题消息保存为.bag文件,供后续回放或分析。本文使用jetson-tx2核心板作为录制平台,录制微光相机数据和六轴IMU数据,用于相机标定、IMU标定、相机-IMU联合标定与VIO轨迹分析。相机标定详见:相机-IMU联合标定:相机标定IMU标定
- faster rcnn预训练模型_Faster-RCNN+TensorFlow 详细训练过程(附github源码)
weixin_39958631
fasterrcnn预训练模型
图片来源于网络图片来源于网络1、训练平台:R53600、RTX2060Super,16G运行内存。2、源码地址:https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python33、使用git下载源码,gitclonehttps://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.git项目整体代码结构
- YOLO 在无人机视频流中的部署实践:从低延迟推理到边缘智能协同
YOLO在无人机视频流中的部署实践:从低延迟推理到边缘智能协同关键词:YOLOv8、无人机视频流、边缘部署、RTSP、低延迟推理、实时检测、JetsonOrin、RK3588、模型压缩摘要:随着无人机在巡检、安防、农业、物流等场景的广泛应用,如何将高效的目标检测模型部署在无人机或其边缘计算模块上,成为一项关键挑战。YOLO系列模型以其高性能、低延迟特性,已被广泛应用于实时视频流的智能感知任务。本文
- Jetson Xavier NX远程桌面VNC使用
Nick.Q
linux服务器ubuntu
0准备JetsonXavierNX(Ubuntu18.04)笔记本电脑(Ubuntu18.04)1说明JetsonXavierNX为服务端,需要进行一些配置。笔记本电脑为客户端,只需下载VNCviewer即可,官方下载地址。2JetsonXavierNX服务端配置2.1启用屏幕共享在终端中输入以下指令sudogedit/usr/share/glib-2.0/schemas/org.gnome.Vi
- STM32和树莓派的分工
⚙️修正版:典型硬件组合与通信流程(以移动机器人为例)1.硬件分工:大脑vs四肢角色硬件运行软件核心任务是否直接运行ROS决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达、IMU-执行动作/采集数据-2.为什么需要STM32?树莓派无法直接
- 多模型协同:基于 SAM 分割 + YOLO 检测 + ResNet 分类的工业开关状态实时监控方案
从零开始学习人工智能
YOLO分类人工智能
一、技术优势与适配性分析1.任务分工的合理性YOLO(目标检测)核心价值:快速定位工业开关在图像中的位置(边界框),为后续分割和分类提供ROI(感兴趣区域)。工业场景适配性:工业开关通常具有固定形态(如矩形、圆形),YOLO对规则形状目标的检测精度高。实时性需求:YOLOv8/YOLOv7等版本可在边缘设备(如JetsonNano)上实现实时推理(30+FPS),满足工业实时监控需求。SAM(图像
- android定义两个监听,Android中的2个手指旋转手势监听器
史东来
android定义两个监听
我试图找出使图像旋转的最佳方法,用户的手指向左或向右拖动,以及旋转角度.floatx1=lastEvent[0]-lastEvent[1];floaty1=lastEvent[2]-lastEvent[3];floatdegrees1=(float)(Math.atan2(y1,x1));floatx2=event.getX(0)-event.getX(1);floaty2=event.getY(
- Jetson Nano 2GB训练yolo11n模型(本地训练使用GPU)
温馨提示本篇文章是在Jetsonnano2gb的10W模式和关闭图形化界面的条件进行的,请确保你的条件符合要求。#关闭图形化界面sudosystemctlset-defaultmulti-user.targetsudoreboot#开启图形化界面sudosystemctlset-defaultgraphical.targetsudoreboot#开启Jetsonnano2gb的最高功率模式sudo
- Jetson Nano 2GB运行Stable Diffusion精简版模型(仅CPU运行)
2301_77939311
边缘计算个人开发linuxdocker
作者已经完成了该项目的全部开发工作,但是由于Docker镜像本体过于庞大,且不适合没有开发经验和Linux使用的人使用。还有一点,因为作者是个初中生,基础和经验相比CSDN各位大佬差了特别多,在此作者希望各位在使用了此容器后,能给作者提出修改建议,作者会在学习之余听取各位意见的,并认真修改,谢谢。本文参考:https://github.com/vitoplantamura/OnnxStream镜像
- Ubuntu20.04CUDA及cuDNN安装教程
吃旺旺雪饼的小男孩
linuxubuntu深度学习pytorchtensorflowlinux
以下是针对Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN的详细教程,包含版本选择、步骤解释、验证方法及常见问题解决方案:一、安装前的准备1.硬件与系统要求GPU支持:确保你的NVIDIAGPU支持CUDA(如RTX20/30/40系列、Titan系列等)。系统版本:Ubuntu20.04LTS(64-bit)。最小内存:建议至少8GBRAM。2.检查当前驱动lspci|grep-invidia#查
- Jetson系统烧录与环境配置全流程详解(含驱动、GCC、.Net设置)
视觉AI
模型部署python基础.net人工智能计算机视觉linuxubuntu
Jetson系统烧录与环境配置全流程详解(含驱动、GCC、.Net设置)目录1.准备工作与工具安装1.1主机系统要求1.2安装SDKManager2.JetPack系统烧录流程2.1Jetson进入恢复模式2.2使用SDKManager烧录JetPack3.Jetson系统基础设置4.配置.Net环境5.安装配置GCC6.安装SC130摄像头内核驱动6.1获取驱动代码6.2编译内核模块6.3修改设
- 【大模型面试每日一题】Day 25:如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备?
是麟渊
LLMInterviewDaily面试每日一题面试深度学习人工智能职场和发展自然语言处理语言模型神经网络
【大模型面试每日一题】Day25:如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备?题目重现面试官:我们需要将千亿参数大模型(如PaLM)部署到边缘设备(如JetsonAGXOrin),请设计一个包含量化、蒸馏等压缩技术的部署方案,并说明需要重点考虑的硬件约束、延迟限制、精度损失等关键因素。大模型模型压缩量化蒸馏结构优化内存约束精度损失计算效率核心考点模型压缩技术理解能力:能否系统性分析量化、蒸馏等技
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。