- 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
- 记录一个异常检测库
STO检测王
深度学习
https://github.com/openvinotoolkit/anomalib/tree/main关于一个异常检测库,包括最先进的算法和功能,如实验管理,超参数优化和边缘推理。
- OpenVINO™2025部署PaddleOCR模型
OpenVINO 中文社区
经验分享
PaddleOCR模型下载OpenVINO™2025支持直接加载paddle的模型。所以可以直接先从官网直接下载PaddleOCRv5.0的模型:文本检测模型下载地址#DownloadandunzipPP-OCRv5_server_detpre-trainedmodelhttps://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_infer
- 借力 提示词检索解码与 OpenVINO™ GenAI 全面提升 LLM 推理
OpenVINO 中文社区
经验分享
大语言模型(LLM)彻底改变了自然语言处理,推动了聊天机器人、摘要和内容生成等应用的发展。然而,推理效率依然是一个关键挑战,尤其在需要低延迟响应的场景下更为突出。试想你在一家餐厅,经常点同样的菜。服务员不必每次都询问你的订单再传达给厨房,而是直接认出你常点的菜品并立即上菜,这样既缩短了等待时间,也加快了整个服务流程。同样,在文本生成中,模型常常遇到输入提示中的重复模式。与每次都从零开始生成toke
- 聚焦OpenVINO与OpenCV颜色通道转换的实践指南
颜色通道顺序问题:OpenVINO模型RGB输入与OpenCVBGR格式的转换在计算机视觉任务中,框架间的颜色通道差异常导致模型推理错误。以下方法解决OpenVINO模型需要RGB输入而OpenCV默认输出BGR的问题。理解核心差异OpenCV的imread()函数遵循BGR通道顺序,源于历史摄像头硬件的数据格式。而OpenVINO等深度学习框架多采用RGB顺序,与TensorFlow/PyTor
- YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南
YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南关键词:YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度、边缘计算摘要:本篇文章聚焦如何使用OpenVINO在英特尔平台高效部署YOLO系列目标检测模型,结合当前主流的YOLOv5与YOLOv8架构,详解模型格式转换、推理接口调用、多设备异构调度与性能优
- C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南(Windows)
马里马里奥-
c++openvinoopencv
C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南(Windows)一、环境准备硬件要求软件配置二、模型转换流程1.导出ONNX模型2.转换为OpenVINOIR格式三、C++推理实现核心代码结构后处理关键算法四、性能优化技巧五、常见问题解答1:输出形状不匹配2:推理速度不达标六、部署效果展示七、结语一、环境准备硬件要求Intel第6代以上CPU16GB内存50GB可用磁盘空间软件配置Visual
- 转换PP-OCRv5模型为OpenVINO格式的详细指南
mingo_敏
OpenVINOopenvino人工智能
转换PP-OCRv5模型为OpenVINO格式的详细指南一、引言PP-OCRv5是百度飞桨推出的高性能OCR(光学字符识别)模型,在文本检测和识别任务中表现出色。整体识别精度相比上一代提升13个百分点。OpenVINO则是英特尔推出的开源深度学习推理框架,能显著优化模型在英特尔硬件上的推理性能。本文将详细介绍如何将PP-OCRv5模型转换为OpenVINO格式(.xml和.bin文件),并实现高效
- openvino系列 10. Model Optimizer:TensorFlow pb 模型转化 IR 模型
破浪会有时
openvino案例分析openvino机器学习
openvino系列10.ModelOptimizer:TensorFlowpb模型转化IR模型本章节将介绍OpenVINOModelOptimizer模块,以及如何将TensorFlowpb模型转化为IR模型(mo--input_model.pb)。环境描述:本案例运行环境:Win10,10代i5笔记本IDE:VSCodeopenvino版本:2022.1代码链接,4-model-optimiz
- AIxBoard部署BLIP模型进行图文问答
vslyu
深度学习openvino
一、AIxBoard简介AIxBoard(X板)是一款IA架构的人工智能嵌入式开发板,体积小巧功能强大,可让您在图像分类、目标检测、分割和语音处理等应用中并行运行多个神经网络。它是一款面向专业创客、开发者的功能强大的小型计算机,借助OpenVINO工具套件,CPU、iGPU都具备强劲的AI推理能力,基于AI的产品进行原型设计并将其快速推向市场的理想解决方案。二、多模态模型简介近年来,计算机视觉和自
- 基于Win在VSCode部署运行OpenVINO模型
LuvLife
openvino人工智能深度学习计算机视觉
一、准备工作1、Python下载Win平台的Python安装包,添加环境变量,测试:python--version在VSCode里(Ctrl+Shift+P打开命令面板),指定Python解释器为上面安装路径。写一个python脚本运行测试。2、虚拟环境在Windows系统下使用Python虚拟环境(VirtualEnvironment)可以有效隔离不同项目的依赖,避免版本冲突。在项目文件夹中新建
- 【哪吒开发板试用】(一)开发板开箱+Ubuntu22.04系统安装
EtAiors
哪吒开发套件
7月底在我颜导的群里看到了2024Intel®“走近开发者”互动活动,刚好最近项目在尝试使用OpenVINO进行部署,便申请了一张哪吒开发板试用,提交申请一两周收到官方初选通过的邮件,三天后开发板就通过顺丰快递到了我的手上,速度还是很快的。开发板介绍哪吒(Nezha)开发套件以信用卡大小(85x56mm)的开发板-哪吒(Nezha)为核心,采用英特尔®处理器N97(AlderLake-N),结合了
- YOLOv8_pose-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】
你的陈某某
YOLOopenvino人工智能YOLOv8关键点检测
纯检测系列:YOLOv5-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv6-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv8-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv7-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv9-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】跟踪系列:YOLOv5/6/7-Openvino
- ANOMALIB第一章:安装
chonpsk
anomalibpythonpytorch神经网络视觉检测openvino
ANomalib第一章ANomalib第一章:本地部署ANomalib安装anomalib通过pip安装通过源码安装常见问题收录ANomalib第一章:本地部署ANomalib该框架是基于英特尔的openvino推理平台开发的专用于工业缺陷检测场景下的模型选择、训练和性能测试平台。目前国内使用该模型用于流水线上电路板等缺陷检测,已经有工业使用该框架并开展对应的工业缺陷检测业务。Anomalib是一
- ubuntu20.04 openvino的yolov8推理(nncf量化)
yuyuyue249
openvinoYOLOpython
1.环境配置:pipinstallopenvino-dev(2023.0.1)pipinstallnncf(2.5.0)pipinstallultralytics2.模型转换及nncf量化:1.pytorch->onnx:#Pytorch模型转换为Onnx模型pythonfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO('yolov8s.pt')#yolov8原生转换resu
- ubuntu配置openvino yolov5
yuyuyue249
ubuntuopenvinoYOLO
第一步:neo(intel牌加速显卡驱动)下载--UBUNTU20.04本人踩坑点,不下neo只能cpu运行。1.sudoaptinstallocl-icd-libopencl12.mkdirneo&&cdneo3.(改成国内源会快一点)wgethttps://mirror.ghproxy.com/https://github.com/intel/intel-graphics-compiler/r
- 当 Ollama 遇上 OpenVINO™ :解锁多硬件 AI 推理新范式
OpenVINO 中文社区
人工智能openvino
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者|赵红博AI软件解决方案工程师OpenVINO™为什么选择Ollama+OpenVINO™组合?双引擎驱动的技术优势Ollama和OpenVINO™的结合为大型语言模型(LLM)的管理和推理提供了强大的双引擎驱动。Ollama提供了极简的模型管理工具链,而OpenVINO™则通过Intel硬件(CPU/GPU/NPU)为模型推理提供了高效的加速能力。这种组合不
- C#使用Openvino.Csharp推理Yolov9c.xml
蔡余申
c#openvinoxml
usingOpenCvSharp;usingOpenVinoSharp;usingOpenCvSharp.Dnn;usingSystem.Runtime.InteropServices;floatsigmoid(floata){floatb=1.0f/(1.0f+(float)Math.Exp(-a));returnb;}string[]read_class_names(stringpath){s
- agent实现:通过prompt方式实现agent自定义使用
loong_XL
深度学习大模型AIpromptagent打磨下大模型
参看:https://github.com/TommyZihao/openvino_tonypihttps://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/examples/react_prompt.md(思想类似react)通过prompt形式,基本任何llm模型都可以使用来自定义agent,不用只能那些支持functioncall的大模型的,更灵活自由prompt案例:比
- YOLOv8n-seg.pt的使用(实例分割,训练自己制作的数据集)
再坚持一下!!!
YOLO
Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考:GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载:pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”,打开图片目录images,进行多边形标注(右键
- 英特尔开发板试用:结合OAK深度相机进行评测
OAK中国_官方
数码相机
最近英特尔官方发布了一篇文章:主要介绍了如何将英特尔开发板(小挪吒)与OAK深度相机结合使用,并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机:作为深度数据采集的核心设备,其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合,实现了高效的目标检测和深度信息处理。OpenVINO™:作为英特尔的深度学习推理框架,为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化:通过模型转换和硬件加速,去实现高
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
pytorch人工智能python
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- yolov5 实例分割:从原理、构建数据集到训练部署
外卖猿
AI实战yolov5实例分割c++部署opencv自定义数据集
yolov5实例分割:从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco格式转yolo格式3.训练3.1整理数据集3.2修改配置文件3.3执行代码进行训练4.使用OpenCV进行c++部署5.使用openvino进行c++部署参考文献1.模型介绍1.1YOLOv5结构
- openvino yolov11识别
yuyuyue249
openvinoYOLOpython
importcv2importpathlibfromultralyticsimportYOLOimportmatplotlib.pyplotaspltimportopenvinoasovcore=ov.Core()det_model_path=pathlib.Path("/home/yuyue/yolov11/weights/yolo11n/yolo11n.xml")det_ov_model=co
- openvino:ImportError: DLL load failed while importing _pyopenvino: 找不到指定的模块。
码农市民小刘
openvino
万能的网友们,真诚发问,Openvino这玩意,安装之后咋就那么爱缺dll呢。我已经鼓捣一天了,筋疲力尽。两台电脑,一台安装之后就可以了,另外一台,安那个版本都不行.......,那位大神有知道原因和解决方案的不,求答案。
- LLM模型部署经验分享
lewis_kai
阿里云语言模型
LLM模型部署经验分享作者:大连理工大学李凯首先,你需要选择一个合适的部署平台,这可以是本地服务器、云服务提供商(如AWS、Azure、GoogleCloud等)、边缘设备或者特定的部署服务(如HuggingFaceHub)。在这里我使用的是魔搭平台的云服务器。然后下载你要部署的模型,这里下载的是通义千问。下载并部署玩模型后,我们还可以对模型转换和优化,该文会介绍基于OpenVINO的模型量化实践
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
HyperAI超神经
vLLMopenvino人工智能pythonvLLMLLMGPU编程
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- 开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel:优化大模型应用性能新路径
OpenVINO 中文社区
openvino人工智能
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者:杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架,SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程,而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion,分别实现文本的语义向量化和文本生成,因此本文主要会分享如何在SemanticKernel中调用OpenVINO™runtime部署Embedding和Textcompleti
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
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- Maven
Array_06
eclipsejdkmaven
Maven
Maven是基于项目对象模型(POM), 信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。
Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司
- ibatis的queyrForList和queryForMap区别
bijian1013
javaibatis
一.说明
iBatis的返回值参数类型也有种:resultMap与resultClass,这两种类型的选择可以用两句话说明之:
1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候,则可直接用resultClass直接指定查询结果类
- LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重
Cwind
java位运算LeetCodeAlgorithm题解
原题链接:#191 Number of 1 Bits
要求:
写一个函数,以一个无符号整数为参数,返回其汉明权重。例如,‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。
汉明权重:指一个字符串中非零字符的个数;对于二进制串,即其中‘1’的个数。
难度:简单
分析:
将十进制参数转换为二进制,然后计算其中1的个数即可。
“
- 浅谈java类与对象
15700786134
java
java是一门面向对象的编程语言,类与对象是其最基本的概念。所谓对象,就是一个个具体的物体,一个人,一台电脑,都是对象。而类,就是对象的一种抽象,是多个对象具有的共性的一种集合,其中包含了属性与方法,就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象,这个对象就拥有了该类全部的属性,方法。相比于结构化的编程思路,面向对象更适用于人的思维
- linux下双网卡同一个IP
被触发
linux
转自:
http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/
由于需要一台机器有两个网卡,开始时设置在同一个网段的IP,发现数据总是从一个网卡发出,而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下,发现相同的问题不少:
一、
关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
- 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开
肆无忌惮_
安卓
遇到一个奇怪的问题,当SplashActivity跳转到MainActivity之后,按主页键,再去打开程序,程序没法再打开(闪一下),结束任务再开也是这样,只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity
本来代码:
// 销毁这个Activity
fin
- 通过cookie保存并读取用户登录信息实例
知了ing
JavaScripthtml
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合;通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie;通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外,将一个cookie对象发送到客户端,使用response对象的addCookie()方法。
下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。
(1)创建index.jsp文件。在改
- JAVA 对象池
矮蛋蛋
javaObjectPool
原文地址:
http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html
Jakarta对象池
☆为什么使用对象池
恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
- ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法
alleni123
java
场景如下:
ArrayList<Obj> list
Obj-> createTime, sid.
现在要根据obj的createTime来进行定期清理。(释放内存)
-------------------------
首先想到的方法就是
for(Obj o:list){
if(o.createTime-currentT>xxx){
- 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝
百合不是茶
平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”,“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ,主要是用来进行农业方面,将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权,还增加了土地的流通与 利用率,提高了土地的产量,有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展,阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整,但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少,国家应出台相应的法律法规保护
- Spring注入有继承关系的类(1)
bijian1013
javaspring
一个类一个类的注入
1.AClass类
package com.bijian.spring.test2;
public class AClass {
String a;
String b;
public String getA() {
return a;
}
public void setA(Strin
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成功
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用
bit1129
velocity
什么是VelocityViewServlet
使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中,以Servlet+Velocity的方式实现web应用
Servlet + Velocity的一般步骤
1.自定义Servlet,实现VelocityViewServl
- 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service
bit1129
service
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解?
A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字, 在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字
bylijinnan
java
public class TwoElementEqualSum {
/**
* 第 14 题:
题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,
在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。
例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
- Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder
bylijinnan
javanetty
今天看Netty如何实现一个Http Server
org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory:
pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());
pipeline.addLast(&quo
- java敏感词过虑-基于多叉树原理
cngolon
违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包,用于java中的敏感词过滤
1、工具包自带敏感词词库,第一次调用时读入词库,故第一次调用时间可能较长,在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右,纯文本35毫秒左右。
2、如需自定义词库,将jar包考入WEB-INF工程的lib目录,在WEB-INF/classes目录下建一个
utf-8的words.dict文本文件,
- 多线程知识
cuishikuan
多线程
T1,T2,T3三个线程工作顺序,按照T1,T2,T3依次进行
public class T1 implements Runnable{
@Override
 
- spring整合activemq
dalan_123
java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分: a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
- MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime?
dcj3sjt126com
mysql
环境:Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
- Parcel: unable to marshal value
dcj3sjt126com
marshal
在两个activity直接传递List<xxInfo>时,出现Parcel: unable to marshal value异常。 在MainActivity页面(MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>): Intent intent = new Intent(this, Next
- linux进程的查看上(ps)
eksliang
linux pslinux ps -llinux ps aux
ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469
http://eksliang.iteye.com
ps 这个命令的man page 不是很好查阅,因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态,为了要符合不同版本的需求,所以这个
- 为什么第三方应用能早于System的app启动
gqdy365
System
Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了,这里就不细述了,这里不阐述ROM启动还有bootloader,软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来(包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等)-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
- App Framework发送JSONP请求(3)
hw1287789687
jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢?
使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/
如何发送Ajax请求呢?
(1)登录
/***
* 会员登录
* @param username
* @param password
*/
var user_login=function(username,password){
// aler
- 发福利,整理了一份关于“资源汇总”的汇总
justjavac
资源
觉得有用的话,可以去github关注:https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用
free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍
精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2
ResumeSample 程序员简历
- 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务
macroli
java编程WebREST
转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/
JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API,可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
- CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项
超声波
oraclelinux
前言:
这两天项目要上线了,由我负责往服务器部署整个项目,因此首先要往服务器安装oracle,服务器本身是CentOS6.5的64位系统,安装的数据库版本是11g,在整个的安装过程中碰到很多的坑,不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。
安装过程中可能遇到的问题(注
- HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法
supben
httpclient
ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
long keepAlive
- Spring 4.2新特性-@Import注解的升级
wiselyman
spring 4
3.1 @Import
@Import注解在4.2之前只支持导入配置类
在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean
3.2 示例
演示java类
package com.wisely.spring4_2.imp;
public class DemoService {
public void doSomethin