- PaddleOCR 快速开始
张欣-男
PaddlePaddlePaddleOCROCR
1.安装1.1安装PaddlePaddle#GPUcudapipinstallpaddlepaddle-gpu#CPUpipinstallpaddlepaddle1.2安装PaddleOCRwhl包pipinstallpaddleocr2.便捷使用2.1命令行使用2.1.1中英文模型检测+方向分类器+识别全流程:–use_angle_clstrue设置使用方向分类器识别180度旋转文字,–use_
- 「源力觉醒 创作者计划」_以FastDeploy为例部署ERNIE-4.5-21B大模型全流程实践
cooldream2009
大模型基础AI技术文心大模型FastDeploy
目录前言1环境准备与依赖安装1.1硬件要求1.2Python环境与pip升级2下载ERNIE-4.5模型权重2.1安装HuggingFaceCLI工具2.2设置国内镜像加速(可选)2.3下载模型文件3安装FastDeploy与Paddle推理引擎3.1安装PaddlePaddle-GPU版本3.2安装FastDeploy-GPU4启动ERNIE-4.5本地服务4.1启动OpenAI兼容API服务4
- PaddleOCR 3.0全面解析:五大核心能力与实战应用指南
经优英
PaddleOCR3.0全面解析:五大核心能力与实战应用指南PaddleOCRAwesomemultilingualOCRtoolkitsbasedonPaddlePaddle(practicalultralightweightOCRsystem,support80+languagesrecognition,providedataannotationandsynthesistools,suppor
- python --飞浆离线ocr使用/paddleocr
依赖#python==3.7.3paddleocr==2.7.0.2paddlepaddle==2.5.2loguru==0.7.3frompaddleocrimportPaddleOCRimportcv2importnumpyasnpif__name__=='__main__':OCR=PaddleOCR(use_doc_orientation_classify=False,#检测文档方向use
- paddleOCR模型的安装和使用
九日卯贝
paddleocr
paddleOCR仓库:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR?tab=readme-ov-file文档:https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/main/quick_start.html#2-paddleocr环境安装python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==3.0.0b1-iht
- paddlepaddle测试安装_python3.7中安装paddleocr及paddlepaddle包的多种方法
瓦啦
升级pippip版本必须升级到20.0.4版本才能应用;方法一、在pycharm中对pip进行升级;方法二、通过命令进行升级python3.7-mpipinstall--upgradepip下载paddleOCR下载链接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR打开paddleOCR文件夹中requirements.txt文件,更改文件中opencv-py
- ali docker部属paddleocr
大熊程序猿
ASP.NETCoredocker容器运维
dockerpullregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.0nano/root/projects/paddleocr_server.py========================fromflaskimportFlask,requestfromwerkzeug.utilsimportsecure_filenameimportuuidfrom
- 百度飞桨(PaddlePaddle)案例分享:基于 PaddleOCR 的图像文字提取系统
univerbright
百度paddlepaddle人工智能paddleocr图像文字提取
一、案例背景在实际教学、办公及政务系统中,纸质材料(如手写作文、表格、试卷等)仍广泛存在。为提升信息处理效率,采用OCR(OpticalCharacterRecognition)技术将图像中的文字提取为可编辑文本已成为刚需。本项目基于开源深度学习库PaddleOCR,构建了一个轻量级的图像文字识别工具,能够自动识别图像中的中文文本,并提供置信度评估和可视化支持。该工具特别适用于作业扫描图像中的内容
- 视觉模型部署实践:低算力平台RV1106上高效部署paddlepaddle 的PicoDet目标检测模型的技术实践
位东风
视觉模型部署实践paddlepaddle目标检测人工智能iot物联网嵌入式硬件
在资源受限的嵌入式设备上实现高精度、低延迟的目标检测,是当前智能摄像头、边缘计算等应用中的关键挑战。本文以Rockchip的RV1106嵌入式平台为例,结合百度开源的轻量级检测模型PicoDet,探讨如何通过模型优化与硬件加速,在有限的计算资源下实现高效的实时目标检测。目前该模型测试可以达到25fps左右一、背景介绍1.1RV1106硬件特性主频:1.2GHzArmCortex-A55CPU内存:
- 使用PaddleOCR读取pdf内容,输出txt文本
只有左边一个小酒窝
Paddlepdfpaddle人工智能
使用PaddleOCR读取PDF内容并输出为TXT文本,可以通过以下步骤实现。PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle的OCR工具,支持多种语言的文本识别。一、安装依赖确保已安装PaddleOCR和相关的依赖库。以下是代码中涉及的依赖库及其功能说明:os所属语言:Python内置标准库功能:提供操作系统相关功能,如文件路径操作、目录管理等。示例用途:在处理文件时获取路径、创建目录等。f
- 如何制作属于自己的图片OCR功能
hit56笔记
机器学习
文章目录一、百度的PaddlePaddle二、一个开源软件三、谷歌的OCR实践方案1.安装软件包2.安装语言包3.运行代码三、facebook的抠图模型四、参考文献经过本人的多次实践探索,已上线至我的网站:www.hit56.com,可以在上面直接体验图片OCR功能一、百度的PaddlePaddlehttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR二、一个开源软件h
- 百度飞桨PaddleOCR 3.0开源发布 OCR精度跃升13%
吴脑的键客
人工智能百度paddlepaddleocr
百度飞桨PaddleOCR3.0开源发布2025年5月20日,百度飞桨团队正式发布了PaddleOCR3.0版本,并将其开源。这一新版本在文字识别精度、多语种支持、手写体识别以及高精度文档解析等方面取得了显著进展,进一步提升了PaddleOCR在OCR领域的技术实力和应用价值。开源地址:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR技术亮点全场景文字识别模型PP
- Python、PyTorch、TensorFlow和飞桨(PaddlePaddle)的核心介绍及对比
非小号
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以下是Python、PyTorch、TensorFlow和飞桨(PaddlePaddle)的核心介绍及对比,帮助你快速理解它们的定位与适用场景:一、Python:AI开发的基石语言定位:通用高级编程语言,以简洁语法和丰富库生态著称。核心优势:易学易用:代码可读性强,适合快速原型开发。生态丰富:拥有NumPy(科学计算)、Pandas(数据处理)、Matplotlib(可视化)等基础库,以及Scik
- 飞桨(PaddlePaddle)在机器学习全流程(数据采集、处理、标注、建模、分析、优化)
非小号
AIpaddlepaddle机器学习人工智能
以下是飞桨(PaddlePaddle)在机器学习全流程(数据采集、处理、标注、建模、分析、优化)中常用的模型、函数及工具链,结合其生态特点分类说明:一、数据采集与标注1.数据采集工具PaddleX(图像/视频场景)功能:支持图像分类、目标检测、语义分割任务的数据标注,集成标注工具(如矩形框、多边形标注)。官网工具:PaddleX数据标注工具用法:通过图形化界面或命令行启动标注工具,输出标准VOC/
- 通过paddlehub简单几行代码实现OCR识别
bobfreedman
AIocr
一、前置条件1、ubuntu系统2、python3、pip已经安装完毕3、paddlepaddle、paddlehub、cv2、gradio、matplotlib安装完毕二、实现代码ocr.pyimportpaddlehubashubimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.imageasmpimgimportgradioasgrimportcv2o
- PaddleHub一键OCR中文识别
jiabiao1602
ocr
PaddleHub是百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习框架下的一个预训练模型应用工具,它为用户提供了丰富的高质量预训练模型和便捷的开发方式。这里我们仅介绍其在OCR中文识别方面的应用。一、PaddleHub介绍先让文心一言给我们介绍PaddleHub,以下是文心一言的答案。PaddleHub是百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习框架下的一个预训练模型应用工具,它为用户提供了丰富的
- 搭建本地OCR服务(Paddlepaddle)
Johannisberger_
numpypipconda
1.先安装conda软件并创建conda虚拟环境指定好python版本下载conda:https://www.anaconda.com/download/安装并配置好环境变量创建虚拟环境:condacreate--nameocrpython=3.82.安装paddlepaddle下载paddlepaddlehttps://www.paddlepaddle.org.cn/根据设备情况安装cpu版本/
- PaddleHub识别中文人名实战记录及心得
Jason-Lai
NLP人工智能python自然语言处理
一,简介与特性便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型,完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tuneAPI,可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习,让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用,PaddleHub旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型【模型种类丰富】:涵盖大模型、CV、NLP、Audio、Video、工业应用主流六大品类的400+预训练模型,全
- 2025转行指南:Java开发工程师转AI工程师,附全网最详细的大模型学习路线
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java人工智能学习大模型程序员ai开发语言
关键要点研究表明,Java开发工程师转AI工程师需要学习数学、Python编程、机器学习和深度学习等技能。证据显示,掌握TensorFlow、PyTorch等框架和云部署技术(如Aliyun、AWS)也很重要。学习资源包括Coursera的免费课程、DiveintoDeepLearning书和国内平台如PaddlePaddle。技能和学习资料概述所需技能要从Java开发工程师成功转型为AI工程师,
- paddle ocr本地化部署进行文字识别
隐形喷火龙
Pythonpaddleocr
一、Paddle简介1.基本概念Paddle(全称PaddlePaddle,飞桨)是百度开发的开源深度学习平台,也是中国首个自主研发、功能丰富、技术领先的工业级深度学习平台。它覆盖了深度学习从数据准备、模型训练、模型部署到预测的全流程,旨在帮助开发者快速实现AI应用。2.核心特点全场景覆盖:支持云端、边缘端、移动端等多硬件环境,适配CPU、GPU、FPGA等多种芯片。易用性与高效性:提供简洁的AP
- PaddlePaddle 和PyTorch选择与对比互斥
不懂球的小胖
aipython大模型paddlepaddlepytorch人工智能
你遇到的错误信息如下:RuntimeError:(PreconditionNotMet)Tensor'sdimensionisoutofbound.Tensor'sdimensionmustbeequalorlessthanthesizeofitsmemory.ButreceivedTensor'sdimensionis8,memory'ssizeis0.[Hint:Expectednumel()
- 使用paddlepaddle框架构建ViT用于CIFAR10图像分类
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使用paddlepaddle框架构建ViT用于CIFAR10图像分类硬件环境:GPU(1*NVIDIAT4)运行时间:一个epoch大概一分钟importpaddleimporttimeimportpaddle.nnasnnimportpaddle.nn.functionalasFimportpaddle.vision.transformsastransformsfrompaddle.ioimpo
- Python基础paddlepaddle
愚昧之山绝望之谷开悟之坡
PaddlePaddleNLP基础知识python
print(math.ceil(4.1))#返回数字的上入整数print(math.floor(4.9))#返回数字的下舍整数字符串单引号、双引号、三引号print(‘HelloWorld!’)print(“HelloWorld!”)转义字符\print(“The\tisatab”)print(‘I’mgoingtothemovies’)TheisatabI’mgoingtothemovies三引
- PaddlePaddle最简单的例子:利用python api调用paddle实现模型加载与预测
少安的砖厂
PaddlePaddle开发
调用fluid的python接口:importpaddle.fluidasfluid图片操作:fromPILimportImage矩阵操作:importnumpyasnpexe=fluid.Executor(fluid.CPUPlace())//设置model的地址,在model_path字符型变量中保存[inference_program,feed_target_names,fetch_targ
- 深度学习框架:PaddlePaddle基础
白拾ShiroX
#深度学习网络python机器学习人工智能深度学习
介于CSDN的排版问题,这里附个人博客连接。https://discover304.top/2021/12/02/2021q4/107-4-dl-pdpd-base/说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。b{color:rgba(0,0,0,0.75)}PaddlePaddle概述PaddlePaddle概述Padd
- AI同声传译基于PaddlePaddle框架的开源方案介绍
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人工智能技术的不断发展,越来越多的人将注意力集中在语音识别、机器翻译等领域,而这些技术虽然有其优点,但也面临着一些挑战。其中之一就是长文本翻译、多语言语音合成的难题,特别是在大规模数据和大型模型的情况下。为了解决这个问题,业界提出了许多有效的技术措施,如同声传译、分词对齐、强制教学等。在最近几年里,随着深度学习框架的火爆,出现了一系列基于神经网络的开源技术方
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和老莫一起学AI
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#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#需要安装的库#pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#pipinstallpaddleocr-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#pipinstallcv2-ihttps://mirro
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- 深度学习篇---模型GPU训练
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文章目录前言一、在PaddlePaddle框架下使用GPU训练模型步骤1:确保环境准备就绪硬件软件步骤2:确认GPU可用步骤3:设置使用的GPU设备步骤4:定义模型步骤5:将模型移到GPU步骤6:准备数据并移到GPU步骤7:定义损失函数和优化器步骤8:训练模型二、在PyTorch框架下使用GPU训练模型步骤1:确保环境准备就绪硬件软件步骤2:确认GPU可用步骤3:设置使用的GPU设备步骤4:定义模
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分