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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_
- 基于Python引擎的PP-OCR模型库推理
张欣-男
pythonocr开发语言PaddleOCRPaddlePaddle
基于Python引擎的PP-OCR模型库推理1.文本检测模型推理#下载超轻量中文检测模型:wgethttps://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tartarxfch_PP-OCRv3_det_infer.tarpython3tools/infer/predict_det.py--image_dir=".
- 语音识别开源项目推荐:GitHub热门仓库盘点
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战语音识别开源githubai
2024年必看!GitHub热门语音识别开源项目全解析:从入门到实战关键词语音识别(ASR)、开源项目、GitHub、Whisper、FunASR、PaddleSpeech、深度学习摘要想象一下:开车时只需说一句话就能自动发消息,听英文演讲时实时获得中文翻译,给视障人士读文本时精准转换——这些场景的背后,语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)技术正在改变我们与机器
- 【python学习】使用魔塔社区的模型
前言魔塔社区有很多模型,但是怎么使用呢?刚开始学习python,简单的摸索一下一、新建项目1、创建虚拟环境condacreate-npaddlepython=3.102、激活虚拟环境condaactivatepaddle3、新建项目PyCharn新建一个项目,选择已创建的虚拟环境paddle项目新增models目录二、下载模型打开PyCharm的Terminal,命令行前面有一个(paddle),
- 「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
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博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 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】OCR文本检测与文本识别数据集整理,持续更新......
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 小数据量在paddleocrv4/5训练精度不高的原因探讨
问题:训练集有69张,验证集有48张,每张图的尺寸为2592*1396或接近这个尺寸,每张图约有50到60个目标,且每张图有较多的密集小目标,这些目标区域分别是一些文字或字母或数字。电脑配置显卡是2080ti,运行内存是32g,cpu是9700k。以上条件下,在pp-ocrv3上采用ch_pp_ocrv3_det_student.yml配置并采用ch_pp_ocrv3_det_distill_tr
- 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
- 文心4.5开源模型部署实践
skywalk8163
人工智能文心人工智能文心大模型开源大模型文心开源
文心4.5开源模型部署实践使用fastdeploy本地部署执行命令:python-mfastdeploy.entrypoints.openai.api_server\ --modelbaidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Paddle\ --port8180\ --metrics-port8181\ --engine-worker-queue-port8182\ --max-model-l
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍
云天徽上
PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
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- ali PaddleNLP docker
大熊程序猿
AI大模型docker容器运维
一、添加文件nano /root/projects/paddlenlp_similarity_server.pyfromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpaddlefrompaddlenlpimportTaskflowimportjsonimportuuidapp=Flask(__name__)#初始化文本相似度模型similarity=Taskflow
- 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
- PaddleOCR不同模型和Paddle版本推理性能对比
dotNET跨平台
paddle
飞桨PaddleOCR这几年发布了从V2到V5的中英文OCR模型,Paddle推理框架也从2.X升级到3.0.0版本。本次对不同模型和推理框架的性能做些对比。测试条件:操作系统:win10X64CPU:13thGenIntel(R)Core(TM)i9-13900HF3.0GHz24核32线程CPU指令集:AVX,AVX2测试基于PaddleOCRSharp的C++版本SDK:https://gi
- 跨区域智能电网负荷预测:基于 PaddleFL 的创新探索
暮雨哀尘
人工智能智能电网AIGCPaddleFL数据库python可视化
跨区域智能电网负荷预测:基于PaddleFL的创新探索摘要:本文聚焦跨区域智能电网负荷预测,提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法,整合多地区智能电网数据,实现数据隐私保护下的高精度预测,为电网调度优化提供依据,推动智能电网发展。一、引言在当今社会,电力作为经济发展的命脉,其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向,通过集
- 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
- 基于PaddleOCR的表格识别系统开发
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法深度学习开发语言分类安全cnn
基于PaddleOCR的表格识别系统开发1.项目概述本项目旨在使用PaddleOCR框架开发一个高性能的表格识别系统,能够准确识别约30种不同类型的表格结构。系统将处理2500张合成表格图像作为训练数据,并在合成测试集上进行评估。系统核心功能包括表格检测、表格结构识别和表格内容识别三部分。1.1项目背景表格是信息传递的重要载体,广泛存在于各类文档中。传统表格识别方法需要复杂的规则和模板,而基于深度
- 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
- PaddleOCR + Flask 构建 Web OCR 服务实战
随风九天
服务flask前端ocrPaddleOCR
1、前言随着图像识别技术的发展,OCR(光学字符识别)已经成为很多应用场景中的基础能力。PaddleOCR是百度开源的一个高性能OCR工具库,支持中英文、多语言、轻量级部署等特性。而Flask是一个轻量级的PythonWeb框架,非常适合快速构建RESTfulAPI或小型Web应用。本文将带你一步步使用PaddleOCR+Flask搭建一个完整的WebOCR服务,实现图片上传→文字识别→返回结构化
- 开源(离线)中文语音识别ASR(语音转文本)工具整理
切糕师学AI
#语音识别asr与语音合成STT语音识别人工智能深度学习
开源(离线)中文语音识别ASR(语音转文本)工具整理目录文章目录目录@[toc]openai的开源工具:whisperwhisper介绍引用ASRT语音识别项目ASRT介绍引用微软语音服务(付费)微软语音服务介绍实时语音转文本批量转录自定义语音引用PaddleSpeechPaddleSpeech介绍引用openai的开源工具:whisperwhisper介绍OpenAI在2022年9月21日开源了
- Windows执行jar包
琪丶琪
windowsjarjava
配置环境变量:命令行测试:java-version将jar包上传至指定目录,在该目录下创建运行脚本:chcp65001java-Dfile.encoding=utf-8-jarjxpaddle-admin.jarchcp65001:将当前cmd编码改为UTF-8,仅对当前cmd有效-Dfile.encoding=utf-8:指定运行jar包编码为UTF-8
- 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
- paddleocr 和 pytesseract 使用记录
tnan2522
python基础高级其他python
paddleocr和pytesseract都是常见的ocr模块,不同的是,paddleocr是百度开源的一个ocr识别库,pytesseract基于TesseractOCR引擎封装的pythonocr库,在基础使用过程中,发现paddleocr比pytesseract要慢,而且内存占用更大,在识别中会持续缓存内存,直到占用到某个大小后,后续识别的图片才不会占用内存paddleocrimportco
- C++/OpenCV 图像预处理与 PaddleOCR 结合进行高效字符识别
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c++opencv开发语言
C++/OpenCV图像预处理与PaddleOCR结合进行高效字符识别在许多实际应用场景中,直接从原始图片中提取文字的准确率可能不尽人意。图像中的噪声、光照不均、角度倾斜等问题都会严重干扰OCR(OpticalCharacterRecognition)引擎的识别效果。本文将详细介绍如何利用C++和强大的计算机视觉库OpenCV对图像进行预处理,然后将处理后的图像送入PaddleOCR的C++预测库
- 以前在服务器启动了docker,现在不需要了,为了安全,去掉docker服务@Ubuntu
skywalk8163
项目实践软硬件调试linux运维服务器
以前在服务器启动了docker,docker里面运行了paddleserving服务器:在docker中安装paddleserving@FreeBSD(待续)_pkg-configisrequiredforbuildingpyav-CSDN博客。现在不需要这个docker服务器了,所以针对docker9292端口的映射也不需要了,为了安全,准备去掉docker。以下是问题处理记录。登录服务器,突然
- PaddleSpeech 实战:开发与打包离线语音识别(ASR)命令行应用
Gyro_Zeppeliiii
python飞浆paddlespeech
这篇指南从零开始,引导用户完成从环境搭建到最终部署一个离线语音识别工具的全过程。教程:使用PaddleSpeech和PyInstaller构建离线的批量语音转文本工具本指南将详细介绍如何利用百度的PaddleSpeech语音技术库,一步步构建一个强大的命令行工具。该工具能够批量、递归地将文件夹内的.wav音频文件转换为.txt文本文件,并最终打包成一个无需网络、无需Python环境的独立可执行文件
- 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:
- RV1106 图像分割 基于paddleseg
Linzhenghan
凌智视觉模块(RV1106)目标检测计算机视觉opencv人工智能
RV1106图像分割基于paddleseg图像分割1.基本知识简介1.1人像分割简介1.2人像分割常用方法2.C++API文档2.1RKNPU2Backend类2.1.1头文件2.1.2构造类函数2.1.3Initialize函数2.1.4Run函数2.1.5GetInputAttrs函数2.1.6GetOutputAttrs函数3.PP-Humanseg人像分割代码解析3.1流程图3.2核心代码
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep