- 漏检率骤升20%的安防困局:陌讯动态剪枝技术如何破局
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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)
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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)
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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
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不