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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
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生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在