- 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
AIpythonpytorchtensorflow
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
AI小白熊
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
sherlockjjobs
深度学习Pythonpython深度学习图像分类
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
- 转行指南:Java开发工程师转AI工程师,附大模型学习路线
和老莫一起学AI
java人工智能学习langchain语言模型ai大模型
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,
- python批量去除图片文字水印
数据服务生
python开发语言
#!/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
- 探索高效目标检测新境界:PyTorch版PP-YOLOE全面解析与应用指南
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探索高效目标检测新境界:PyTorch版PP-YOLOE全面解析与应用指南PPYOLOE_pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pp/PPYOLOE_pytorch在目标检测的浩瀚星空里,有一颗璀璨的新星——PP-YOLOE。这个基于Pytorch实现的项目,不仅承袭了PaddlePaddle版PP-YOLOE和Megvii的YOLOX的精粹,还实现
- 深度学习篇---模型GPU训练
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇上位机知识篇深度学习人工智能pythonopenmppaddlepaddlepytorch并行
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
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR