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boss-dog
视觉算法开发yolov8rk3588
使用rk3588开发板对yolov8-seg进行推理时,瑞芯微官方代码中对推理的结果进行了封装,返回的分割结果是所有目标的mask,而不是单个目标的mask。yolov8seg怎么获得每个结果的mask,不是一整个的mask:https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/issues/175解决postprocess.h中关于检测结果的结构体解析type
- RK3568笔记九十三:基于RKNN Lite的YOLOv5目标检测
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记YOLO
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。一、介绍Yolov5是一种目标检测算法,属于单阶段目标检测方法,是在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究,其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。最新的YOLOv5v7.0有YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x等,除了目标检测,
- rk3566开发之rknn npu 部署
三十度角阳光的问候
rknnnpurk3566目标检测
目录NPU使用RKNN模型非RKNN模型RKNN-Toolkit2工具RKNNNPU测试代码如下main.ccssd.cc调用ssd模型进行目标检测测试ssd.hqt中调用rknnnpu接口NPU使用RK3566内置NPU模块。使用该NPU需要下载RKNNSDK,RKNNSDK为带有NPU的RK3566/RK3568芯片平台提供编程接口,能够帮助用户部署使用RKNN-Toolkit2导出的RKNN
- rknn优化教程(三)
凌佚
rknnCPPxmakeYOLO目标检测c++
文章目录1.前述2.部分代码3.说明1.前述OK,这一篇博客将完整给出最后的优化教程,包括代码设计。首先有这样的目录结构:./rknn_engine├──include│├──def││└──rknn_define.h│└──rknn_engine.h├──src│├──common││├──rknn_data.h││└──rknn_functions.hpp│├──inference││├──i
- 【RKNN】RKNN-Toolkit2 Python API之accuracy_analysis函数详解
浩瀚之水_csdn
#RK平台边缘端部署(实践)python数据挖掘开发语言
accuracy_analysis()是RKNN-Toolkit2中用于量化精度分析的核心接口,通过对比浮点模型与量化模型(或NPU硬件推理)的输出差异,定位量化误差来源。以下结合多篇文档整理其核心参数、使用流程及优化策略:一、核心参数说明参数名类型默认值说明inputslist[str/ndarray]必填输入数据路径或Numpy数组列表(需与模型输入尺寸一致)。ref_outputslist[
- Ubuntu24.04 onnx 模型转 rknn
一只名叫Me的猫
大模型人工智能个人开发
前面的环境配置有点懒得写,教程也很多,可以自己找rknn-toolkit2gitee地址:pingli/rknn-toolkit2试了很多开源的代码,都没办法跑通,最后自己改了一版微调后的qwen2模型适用fromrknn.apiimportRKNNimportosif__name__=='__main__':platform='rk3588'rknn=RKNN()rknn.config(targ
- RKNN3588配置推理环境
不要绝望总会慢慢变强
人工智能深度学习python
查看NPU使用率sudowatch-n0.1/sys/kernel/debug/rknpu/loa
- RKNN-Toolkit 开源项目教程
彭宏彬
RKNN-Toolkit开源项目教程rknn-toolkit项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn-toolkit1.项目介绍RKNN-Toolkit是一款由Rockchip开发的软件工具包,旨在为开发者提供模型转换、推理以及性能评估等功能,支持在PC和RockchipNPU平台(包括RK1808/RK1806/RK3399Pro/RV1109/RV
- rknn优化教程(二)
凌佚
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文章目录1.前述2.三方库的封装2.1`xrepo`中的库2.2`xrepo`之外的库2.2.1`opencv`2.2.2`rknnrt`2.2.3`spdlog`3.`rknn_engine`库1.前述OK,开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下:如何给一些三方库按照xmake方式进行封装,供调用如何按照xmake构建rknn_engine2.三方库的封装这个三方库的封装,主要分为如下两类:
- 保姆级教程:RK3588部署yolo目标检测模型
ling913
YOLOrk3588鲁班猫yolo部署瑞星微目标检测
本文用到的板卡设备为鲁班猫4(LubanCat-4),瑞芯微rk3588系列处理器。官方文档写的挺详细了,但是版本太多不统一,而且涉及了多个代码仓库,稍显杂乱。本着最少代码原则,仅需下载一个代码仓库,将整个实践过程记录一下。整体分为两大块:PartA:在PC上,训练yolo目标检测模型(.pt格式);再转为.onnx格式;最后转为.rknn格式。PartB:在板卡上,运行rknn格式的模型。Par
- RK3588 RKNN ResNet50推理测试
Hi20240217
环境搭建学习AI推理RK3588RKNNNPU
RK3588RKNNResNet50推理测试一、背景二、性能数据三、操作步骤3.1安装依赖3.2安装rknn-toolkit,更新librknnrt.so3.3下载推理图片3.4生成`onnx`模型转换脚本3.5生成rknn模型3.6运行rknn模型一、背景在嵌入式设备上进行AI推理时,我们面临着算力有限、功耗敏感等挑战。RK3588芯片搭载的NPU(神经网络处理单元)专为加速AI运算设计,而RK
- 野火鲁班猫(arrch64架构debian)从零实现用MobileFaceNet算法进行实时人脸识别(四)安装RKNN Toolkit Lite2
熊猫在哪
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RKNNToolkitLite2是瑞芯微专为RK系列芯片开发的NPU加速推理API。若不使用该工具,计算任务将仅依赖CPU处理,无法充分发挥芯片高达6TOPS的NPU算力优势。按照官方文档先拉一下官方代码库,然后通过whl文件安装,因为我是python3.10环境,选择cp310的安装包gitclonehttps://gitee.com/LubanCat/lubancat_ai_manual_co
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Livan.Tang
Yolo系列目标检测深度学习神经网络人工智能opencv计算机视觉
本文实现yolov8的rk3568板端部署的基本npu环境配置,以比较简洁的方式,亲测可行。本专栏部署为官方yolov8n模型,自己训练的1类物体的识别的部署(与官方的80类不一样)1.先安装rknn-toolkit2pipinstallrknn-toolkit22.第一步安装完成以后,可以实现python文件的推理,想要使用C++还需要配置相关的SDK环境。gitclonehttps://git
- RK3568-npu
Paper_Love
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参考模型链接https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/tree/main?tab=readme-ov-file模型精度INT8FP16推理速度可以通过视频帧率推算推理速度
- rk3568-mobilenet-main.cc解析
超级韩逗逗
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rk3568-mobilenet-main.cc解析前言解析总结前言正点原子rk3568学习,rk官方RKNN_MODEL_ZOO文件中rknn_model_zoo-main/examples/mobilenet/cpp/main.cc从执行命令:./build-linux.sh-trk3568-aaarch64-dmobilenet到:cmake../../examples/mobilenet/
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Lary_Rock
RK平台linux编程AI大模型linux运维服务器
安装Conda工具安装MiniforgeCondawget-chttps://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.shchmod777Miniforge3-Linux-x86_64.shbashMiniforge3-Linux-x86_64.shsource~/minif
- 【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~1.环境准备(亲测有效)
老周有AI~算法定制
边缘设备YOLO
保姆级教程,看这一篇就够用了。在翻阅了网络上很多资料后,发现很多版本的信息不匹配。花了一周的时间配置环境,以及环境验证,然后写了这篇长文。有过程,有代码,有经验,欢迎大家批评指正。一、环境准备【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~1.环境准备(亲测有效)二、环境验证【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~2.环境验证(亲测有效)三、yolo
- yolov8模型在rk3588的环境部署(详细版)
1028_左傲杰
pythonpipubuntulinux
rknn手册最主要参考文档官方文档:9.YOLOv8—[野火]嵌入式AI应用开发实战指南—基于LubanCat-RK系列板卡文档文件介绍rknn-toolkit2:一般用于在pc端布置环境进行模型转换rknn_toolkit_lite2:一般为版端推理环境rknpu2:一般用于驱动更新rknn_model_zoo:一般用于ultralytics_yolov8导出的模型转rknnultralytic
- ArmSoM Sige5 & CM5:RK3576 上 Ultralytics YOLOv11 边缘计算新标杆
ArmSoM开源硬件
YOLO边缘计算人工智能rk3588rk3576嵌入式硬件rockchip
在计算机视觉技术加速落地的今天,ArmSoM正式宣布其基于RockchipRK3576的旗舰产品Sige5开发板和CM5核心板全面支持UltralyticsYOLOv11模型的RKNN部署。这一突破标志着边缘计算领域迎来新一代高性能、低功耗的AI解决方案,为工业检测、智能安防、机器人导航等场景提供“开箱即用”的硬核支持。二、RKNN工具包RKNN工具包是由Rockchip提供的一套工具和库,用于促
- RK3588上Linux系统编译C/C++ Demo时出现BUG:The C/CXX compiler identification is unknown
筱戥芊茹
linuxc语言c++嵌入式硬件bug
BUG的解决思路BUG描述:解决方法:首先最重要的一步:第二步:正确设置gcc和g++的路径方法一:使用本地系统中安装的aarch64-linux-gnu-gcc和aarch64-linux-gnu-g++方法二:下载使用官方指定的交叉编译工具方法三:使用本地系统中安装的gcc和g++注意:方法一、二、三运行前都需要找到`/home/firefly/second/rknn_model_zoo-2.
- RK3588 NPU开发环境搭建
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人工智能linuxubunturk3588RKNNNPU
如何在Ubuntu系统(PC)上搭建RK3588BuildrootLinux的NPU开发环境?即电脑端运行Ubuntu系统,而RK3588板卡运行BuildrootLinux系统的情况下,搭建RK3588NPU开发环境。下面是相应的步骤(对应的命令):0.依赖文件RKNPU2工程下载地址:rknn-toolkit2/rknpu2atmaster·airockchip/rknn-toolkit2·G
- RK3568笔记五十六:yolov8_obb旋转框训练部署
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记YOLO
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。本文基于rknn_model_zoo和山水无移大佬的博客和代码训练模型并部署到正点原子的ATK-DLRK3568板子测试。https://github.com/ultralytics/ultralytics一、训练1、环境搭建使用的是AUTODL环境,yolov8-obb数据集不大,也可以使用cpu。2、创建虚拟环境#创建虚拟环境condacreate-nyo
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wyw0000
rknn人脸识别机器学习docker容器运维ai
目录1.rknn简介2.环境搭建2.1下载RKNN-Toolkit2仓库2.2下载RKNNModelZoo仓库2.3下载交叉编译器2.4下载Docker镜像2.5下载ndk2.5加载docker镜像2.6dockerrun命令创建并运行RKNNToolkit2容器2.7安装cmake3.模型转换3.1下载模型3.2模型转换4.编译c++demo5.推送到板端运行1.rknn简介RKNN是由瑞芯微电
- 【亲测可行】最新ubuntu搭建rknn-toolkit2
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带你跑通人工智能项目YOLOrknn嵌入式AI
文章目录结构图(ONNX->RKNN)下载rknn-toolkit2搭建环境配置镜像源conda搭建python3.8版本的虚拟环境进入packages目录安装依赖库测试安装是否成功其它rknn-toolkit2rknn_model_zoo关于部署的博客发布本文的时间为2024.10.13rknn-toolkit2版本为2.2.0结构图(ONNX->RKNN)下载rknn-toolkit2gitc
- yolov5转onnx模型,onnx转rknn模型部署在rk3588平台上
wtqpshhh
YOLOpython
安装python等环境,以及相关依赖库,然后克隆YOLOv5仓库的源码。#安装anaconda参考前面环境搭建教程,然后使用conda命令创建环境condacreate-nyolov5python=3.9condaactivateyolov5#拉取最新的yolov5(教程测试时是v7.0),可以指定下版本分支#gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov
- .onnx模型转.rknn模型方法详解
墨小傲
前端linuxjavascript
首先安装对应的onnx和rknn相关环境将所需环境安装好以后就可以新建一个:onnx2rknn.py的文件,用于模型转换。代码:fromrknn.apiimportRKNNimportosif__name__=='__main__':platform='rk3588''''step1:createRKNNobject'''rknn=RKNN()'''step2:loadthe.onnxmodel'
- 踩坑,RK3588编译运行rknn的c++例程
血玥珏
rknnc语言c++开发语言
官网:https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2下载rknn-toolkit2-master.zip解压缩后cd进入rknn-toolkit2-master/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo将脚本设置可执行chmod777build-linux.sh按照README_CN.md里的说明运行./build-linux.sh-
- 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
机 _ 长
YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理
い不靠譜︶朱Sir
实用项目部署YOLO人工智能pythonlinuxpip
关注微信公众号:朱sir的小站,发送202411081即可免费获取源代码下载链接一、简单介绍YOLOv8-Pose是一种基于YOLOv8架构的姿态估计模型,能够识别图像中的关键点位置,这些关键点通常表示人体的关节、特征点或其他显著位置。该模型在COCO关键点数据集上训练,适合多种姿势估计任务。二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型,下载pt模型这里给出官方的权重下载地
- 使用rknn进行yolo11-pose部署
点PY
深度学习模型部署pytorch深度学习人工智能
文章目录概要生成ONNX生成RKNN实测效果概要使用RKNN进行YOLOv11Pose部署的必要性在于,RKNN能将YOLOv11Pose模型转化为适合Rockchip硬件平台(如RV1109、RV1126)执行的格式,充分利用其AI加速功能,显著提高推理速度和效率。此外,RKNN提供模型优化(如量化)功能,有助于减少计算资源消耗,提升实时处理能力,特别适合在嵌入式设备上进行高效、低功耗的姿态估计
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$