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YOLO11-obb使用C++及trt进行推理（详细版）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 pytorch python
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3 java 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
AI原生应用性能优化：LLM模型压缩与加速方案 AI原生应用开发 AI-native ai
AI原生应用性能优化：LLM模型压缩与加速方案关键词：AI原生应用、性能优化、LLM模型、模型压缩、加速方案摘要：本文聚焦于AI原生应用的性能优化，重点探讨了LLM（大语言模型）的模型压缩与加速方案。通过通俗易懂的语言，从背景知识入手，深入解释核心概念，阐述算法原理，给出实际代码案例，介绍应用场景、工具资源，分析未来趋势与挑战等，旨在让读者全面了解如何对LLM模型进行压缩与加速，以提升AI原生应用
【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 wsl wsl2 win10 tensorrt cuda cudnn ubuntu
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++retinaface tensorrt cuda opencv 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 python pytorch c++cuda tensorRT yolov8 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
AI持续学习模型压缩与加速方法大全 AI智能探索者人工智能学习 ai
AI持续学习模型压缩与加速方法大全关键词：模型压缩、模型加速、持续学习、知识蒸馏、模型剪枝、量化、轻量化架构摘要：本文全面解析AI持续学习场景下的模型压缩与加速技术。从核心概念到具体方法，结合生活案例、代码示例与实战场景，系统讲解剪枝、量化、知识蒸馏等主流技术的原理与应用，帮助读者理解如何在持续学习中平衡模型性能与资源消耗，最终实现高效、可扩展的AI系统。背景介绍目的和范围随着AI技术普及，模型规
【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1 YOLO 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 python ubuntu 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
Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数 ThreadPool 并发包 java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
java编程思想抽象类和接口百合不是茶 java 抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持 1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错) 抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体 package com.wj.Interface;
[房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间... 所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产 &nb
数组队列总结沐刃青蛟数组队列
数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。以下是数组队列的功能实现代码： import List.Student; public class
Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle 存储过程　
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。 1. 查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
重装系统之后oracle恢复文强chu oracle
前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。无耐我拿出系统u盘准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候，直接把我的c盘给格式化了并且清理了注册表，再装系统。然后的结果就是我的oracl
python学习二（一些基础语法）小桔子 pthon 基础语法
紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. / 除结果浮点型 // 除结果整形 % 除取余数 * 乘 ** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
svn 常用命令 aichenglong SVN 版本回退
1 svn回退版本 1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别: revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废) revert chanages from this versio
某小公司面试归来 alafqq 面试
先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
动态数组的存储速度比较集合框架百合不是茶集合框架
集合框架：自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
<html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java 单元测试 JUnit Rule
在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule &n
[Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
0.Kafka服务器的配置一个Broker，一个Topic Topic中只有一个Partition（） 1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan java spring sql mysql jdbc
今天项目切换数据库时，出错访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的：　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。单例模式的结构　　单例模式的特点：单例类只能有一个实例。单例类必须自己创建自己的唯一实例。单例类必须给所有其他对象提供这一实例。　　饿汉式单例类 publ
javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
 <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
linux tune2fs命令详解 daizj linux tune2fs 查看系统文件块信息
一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
从出版业说起网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明 tomca部署web应用 tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat 目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work ：当第一次访问应用中的jsp
浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
C#根据网址生成静态页面 hvt Web .net C#asp.net hovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法： bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
SVG 教程（一）天梯梦 svg
SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。学习之前应具备的基础知识：继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
一个简单的java栈 luyulong java 数据结构栈
public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner Algorithm Binary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
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12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) { char buff[10]; memset(buff,0,sizeof(buff));
ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员活动 ITeye 试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：《Java性能优化权威指南》

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