- 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
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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)
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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)
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
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc