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范男
c++目标检测计算机视觉YOLO图像处理
针对YOLO的使用.engine权重及C++代码进行推理使用TensorRT-YOLO项目网站是:https://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLO可以直接选择git或者下载下来gitclonehttps://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLOcdTensorRT-YOLO1.编译主程序教程网址是:https://github
- 机器学习专栏(62):手把手实现工业级ResNet-34及调优全攻略
目录一、ResNet革命性突破解析1.1残差学习核心思想1.2ResNet-34结构详解二、工业级Keras实现详解2.1数据预处理流水线2.2完整模型实现三、模型训练调优策略3.1学习率动态调整3.2混合精度训练四、性能优化技巧4.1分布式训练配置4.2TensorRT推理加速五、实战应用案例5.1医疗影像分类5.2工业质检系统六、模型可视化分析6.1特征热力图6.2参数量分析七、常见问题解决方
- 英伟达Triton 推理服务详解
leo0308
基础知识机器人Triton人工智能
1.TritonInferenceServer简介TritonInferenceServer(简称Triton,原名NVIDIATensorRTInferenceServer)是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器,专为AI模型的部署和推理服务而设计。它支持多种深度学习框架和硬件平台,能够帮助开发者和企业高效地将AI模型部署到生产环境中。Triton主要用于模型推理服务化,即将训练好的模型通过
- 模型实战(21)之 C++ - tensorRT部署yolov8-det 目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程人工智能c++YOLO目标检测计算机视觉人工智能
C++-tensorRT部署yolov8-det目标检测python环境下如何直接调用推理模型转换并导出:pt->onnx->.engineC++tensorrt部署检测模型不写废话了,直接上具体实现过程+all代码1.Python环境下推理直接命令行推理,巨简单yolodetectpredictmodel=yolov8n.ptsource='https
- 【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ,微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署
XD742971636
深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录获取TensorRT-LLM代码:构建docker镜像并安装TensorRT-LLM:运行docker镜像:安装依赖魔改下部分package代码:量化:构建图:全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
- 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
- TensorRT-LLM:大模型推理加速引擎的架构与实践
前言:技术背景与发展历程:随着GPT-4、LLaMA等千亿级参数模型的出现,传统推理框架面临三大瓶颈:显存占用高(单卡可达80GB)、计算延迟大(生成式推理需迭代处理)、硬件利用率低(Transformer结构存在计算冗余)。根据MLPerf基准测试,原始PyTorch推理的token生成速度仅为12.3tokens/s(A100显卡)。一、TensorRT-LLM介绍:TensorRT-LLM是
- 【TensorRT】TensorRT及加速原理
浩瀚之水_csdn
tensorrt
一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器,专为GPU加速设计。其核心架构分为三层:前端解析器支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析执行格式验证和初步结构优化优化引擎核心优化层(层融合、精度校准、内存优化等)生成优化后的计算图(OptimizedGraph)运行时环境管理GPU内存分配执行优化后的计算图二、核心加速原理(8大关键技术)1.层融合(La
- 使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行,就是:importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
- YOLOV10的tensorrt C++部署
dddccc1234
YOLO
根据博客进行python版本安装YOLOv10最全使用教程(含ONNX和TensorRT推理)-CSDN博客并将pt转为onnx:yoloexportmodel=yolov10s.ptformat=onnxopset=13simplify然后采用:https://github.com/hamdiboukamcha/yolov10-tensorrt.git进行c++编译配置好cuda11.7tens
- tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比
joker-G
计算机视觉pytorchpython
实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU,最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口,感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
- 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
- Pytorch模型安卓部署
python&java
pytorch人工智能python
Pytorch是一种流行的深度学习框架,用于算法开发,而Android是一种广泛应用的操作系统,多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上,个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情,因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署,PyQt部署以及exe打包,ncnn部署,tensorRT部署,MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
- 昇腾AI生态组件全解析:与英伟达生态的深度对比
随着人工智能技术的快速发展,国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾(Ascend)系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构,构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度,深入剖析昇腾与英伟达(NVIDIA)生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎:MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
- 【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型
gloomyfish
c++开发语言
YOLO11YOLO11C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架,基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。YOLO11在特征提取、效率和速度、准确性以及环境适应性方面都有显著提升,达到SOTA。TensorRTC++SDK最新版本的TensorRT10.x版本已经修改了推理的接口函数与查询输入输出层的函数,其中以YOLO11对
- Java全栈AI平台实战:从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析
墨夶
Java学习资料3java人工智能spring
一、背景与需求:为什么需要Java驱动的AI平台?某医疗影像公司面临以下挑战:多语言开发混乱:Python训练模型,C++部署推理,Java调用服务,导致维护成本高昂部署效率低下:PyTorch模型需手动转换ONNX格式,TensorRT优化耗时2小时/模型实时性不足:视频流分析延迟达3秒,无法满足急诊场景需求通过Java全栈AI平台,我们实现了:端到端开发:Java调用PyTorch训练模型,直
- 【Bug】Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!
报错信息:使用tensort加速,cmake编译失败,提示缺少zlibwapi.dll文件Couldnotlocatezlibwapi.dll.Pleasemakesureitisinyourlibrarypath!解决方案:从以下链接下载zlibwapi.dllhttp://www.winimage.com/zLibDll/我是在windows10系统下进行的TensorRT加速下载得到的压缩包
- win10安装wsl2(ubuntu20.04)并安装 TensorRT-8.6.1.6、cuda_11.6、cudnn
狄龙疤
wslwsl2win10tensorrtcudacudnnubuntu
参考博客:1.CUDA】如何在windows上安装Ollama3+openwebui(docker+WSL2+ubuntu+nvidia-container):https://blog.csdn.net/smileyan9/article/details/1403916672.在Windows10上安装WSL2:https://download.csdn.net/blog/column/10991
- 【代码分析】TensorRT sampleINT8 详解
HaoBBNuanMM
目录前言代码分析Main入口构建(Build)网络BatchStream推理(Infer)过程资源释放前言TensorRT可以通过INT8量化处理网络,然后大幅加速网络推理速度,本文旨在详细分析MNISTINT8Sample的代码,解释如何使用TensorRT对网络做INT8量化处理。关于INT8量化的背景知识可以参考博文TensorRTINT8校准与量化原理代码分析sampleINT8的gith
- TensorRT × TVM 联合优化实战:多架构异构平台的统一推理加速与性能调优全流程
观熵
大模型高阶优化技术专题架构人工智能
TensorRT×TVM联合优化实战:多架构异构平台的统一推理加速与性能调优全流程关键词TensorRT、TVM、异构推理优化、跨平台部署、GPU加速、NPU融合、自动调度、深度学习推理引擎、性能调优摘要在深度学习模型推理部署场景中,面对GPU、NPU、CPU等多架构异构平台的并存,如何实现统一的高性能推理优化成为企业工程落地的关键挑战。本文聚焦TensorRT与TVM的联合优化策略,从平台结构适
- retinaface在ubuntu20.04(wsl2)下使用tensorrt(c++)部署
狄龙疤
c++retinafacetensorrtcudaopencv人脸识别神经网络模型
1.参考博客:1.RetinafaceTensorrtPython/C++部署:https://blog.csdn.net/weixin_45747759/article/details/1245340792.B站视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1Nv4y1K727/3.Retinaface_Tensorrtgithub仓库:https://github
- 独家首发!低照度环境下YOLOv8的增强方案——从理论到TensorRT部署
向哆哆
YOLO架构yolov8
文章目录引言一、低照度图像增强技术现状1.1传统低照度增强方法局限性1.2深度学习-based方法进展二、Retinexformer网络原理2.1Retinex理论回顾2.2Retinexformer创新架构2.2.1光照感知Transformer2.2.2多尺度Retinex分解2.2.3自适应特征融合三、YOLOv8-Retinexformer实现3.1网络架构修改3.2联合训练策略四、实验与
- win10 环境进行 python + pytorch + yolov8 + tensorRT( c++版 ) 测试过程记录
狄龙疤
pythonpytorchc++cudatensorRTyolov8计算机视觉
参考博客:1.YOLOv8模型转换pt->onnx(附上代码):https://blog.csdn.net/2303_80018785/article/details/1381949612.yolov8的TensorRT部署(C++版本):https://blog.csdn.net/liujiahao123987/article/details/133892746test.cpp就是使用此博客的d
- 【实战分享】TensorRT+LLM:大模型推理性能优化初探
fengbeely
java
TensorRT-LLM初体验千呼万唤始出来,备受期待的Tensorrt-LLM终于发布,发布版本0.5.0。github:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main1.介绍TensorRT-LLM可以视为TensorRT和FastTransformer的结合体,旨为大模型推理加速而生。1.1丰富的优化特性除了FastTransformer对T
- NIPS-2013《Distributed PCA and $k$-Means Clustering》
Christo3
机器学习kmeans算法大数据人工智能
推荐深蓝学院的《深度神经网络加速:cuDNN与TensorRT》,课程面向就业,细致讲解CUDA运算的理论支撑与实践,学完可以系统化掌握CUDA基础编程知识以及TensorRT实战,并且能够利用GPU开发高性能、高并发的软件系统,感兴趣可以直接看看链接:深蓝学院《深度神经网络加速:cuDNN与TensorRT》核心思想该论文的核心思想是将主成分分析(PCA)与分布式kkk-均值聚类相结合,提出一种
- NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署【2025年 5月 2日】
u013250861
#LLM/部署&推理jetson
阿里巴巴近期发布了其开源的混合推理大语言模型(LLM)通义千问Qwen3,此次Qwen3开源模型系列包含两款混合专家模型(MoE)235B-A22B(总参数2,350亿,激活参数220亿)和30B-A3B,以及六款稠密(Dense)模型0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B。现在,开发者能够基于NVIDIAGPU,使用NVIDIATensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLL
- YOLO学习笔记 | YOLO11对象检测,实例分割,姿态评估的TensorRT部署c++
单北斗SLAMer
YOLO学习从零到1YOLO机器学习深度学习c++python
以下是YOLOv11在TensorRT上部署的步骤指南,涵盖对象检测、实例分割和姿态评估:1.模型导出与转换1.1导出ONNX模型importtorchfrommodels.experimentalimportattempt_loadmodel=attempt_load('yolov11s.pt',fuse=True)model.eval
- ✅ TensorRT Python 安装精简流程(适用于 Ubuntu 20.04+)
dbcccccsds
pythonubuntu开发语言
安装TensorRTPython轮子的步骤确保pip和wheel模块已更新并安装:参考链接python3-mpipinstall--upgradepippython3-mpipinstallwheel1.确认环境要求Python:版本3.8-3.13OS:Ubuntu20.04+或Windows10+CPU:x86_64或ARMSBSA架构安装前确保pip、wheel是最新的:python3-mp
- TensorRT-LLM——优化大型语言模型推理以实现最大性能的综合指南
知来者逆
LLM语言模型人工智能自然语言处理TensorRTLLM大语言模型深度学习
引言随着对大型语言模型(LLM)的需求不断增长,确保快速、高效和可扩展的推理变得比以往任何时候都更加重要。NVIDIA的TensorRT-LLM通过提供一套专为LLM推理设计的强大工具和优化,TensorRT-LLM可以应对这一挑战。TensorRT-LLM提供了一系列令人印象深刻的性能改进,例如量化、内核融合、动态批处理和多GPU支持。这些改进使推理速度比传统的基于CPU的方法快8倍,从而改变了
- tensorrt部署yolov8
张张张子
YOLOpython边缘计算
记录一下部署过程遇到的问题,我是要再jstson上部署,首先导出onnx文件,没什么问题,然后又两种方案转为engine文件1:trtexec.exe--onnx=best.onnx--saveEngine=best.engine--fp16tensorrt库命令转换,过程中会遇到一些问题,这里不细讲了,可以查。2:用yolov8官方版本转换,较为容易,官方库写的比较好最后会得到trt文件或eng
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出