7.3.tensorRT高级(2)-future、promise、condition

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
【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
【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
TensorRT-LLM——优化大型语言模型推理以实现最大性能的综合指南知来者逆 LLM 语言模型人工智能自然语言处理 TensorRT LLM 大语言模型深度学习
引言随着对大型语言模型(LLM)的需求不断增长，确保快速、高效和可扩展的推理变得比以往任何时候都更加重要。NVIDIA的TensorRT-LLM通过提供一套专为LLM推理设计的强大工具和优化，TensorRT-LLM可以应对这一挑战。TensorRT-LLM提供了一系列令人印象深刻的性能改进，例如量化、内核融合、动态批处理和多GPU支持。这些改进使推理速度比传统的基于CPU的方法快8倍，从而改变了
tensorrt部署yolov8 张张张子 YOLO python 边缘计算
记录一下部署过程遇到的问题，我是要再jstson上部署，首先导出onnx文件，没什么问题，然后又两种方案转为engine文件1：trtexec.exe--onnx=best.onnx--saveEngine=best.engine--fp16tensorrt库命令转换，过程中会遇到一些问题，这里不细讲了，可以查。2：用yolov8官方版本转换，较为容易，官方库写的比较好最后会得到trt文件或eng
linux系统服务器下jsp传参数乱码 3213213333332132 java jsp linux windows xml
在一次解决乱码问题中，发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题，但是到了linux下就有问题， escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题但是我想了下既然原生的方法不行，我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码，最后在绝望之际，用了下面的方法解决了
Spring 注解区别以及应用 BlueSkator spring
1. @Autowired @Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean，或者不存在UserDao类型的bean，会抛出 BeanCreationException异常，这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。 2. @Qualifier 当spring中存在至少一个匹
printf和sprintf的应用 dcj3sjt126com PHP sprintf printf
<?php printf('b: %b c: %c d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80); echo ' '; printf('%0.2f %+d %0.2f ', 8, 8, 1235.456); printf('th
config.getInitParameter 171815164 parameter
web.xml <servlet> <servlet-name>servlet1</servlet-name> <jsp-file>/index.jsp</jsp-file> <init-param> <param-name>str</param-name>
Ant标签详解--基础操作 g21121 ant
Ant的一些核心概念： build.xml：构建文件是以XML 文件来描述的，默认构建文件名为build.xml。 project：每个构建文
[简单]代码片段_数据合并 53873039oycg 代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。代码如下:
java 通信技术云端月影 Java 远程通信技术
在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将来
string与StringBuilder 性能差距到底有多大 aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析，总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响，所以就一直没有关注这块！由于学程序初期最先接触的string拼接，所以就一直没改变过自己的习惯！
今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常 antonyup_2006 java 多线程工作 IBM
今天改bug，其中有个实现是要对map进行循环，然后有删除操作，代码如下： Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator(); while(iter.hasNext()){ ListItem it = iter.next(); //...一些逻辑操作 ItemMap.remove(it); } 结果运行报Con
PL/SQL的类型和JDBC操作数据库百合不是茶 PL/SQL表标量类型游标 PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型: 字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的 --标量：数据库中预定义类型的变量 --定义一个变长字符串 v_ename varchar2(10); --定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99 v_sal number(6,2); --定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
Mockito：一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例 bijian1013 mockito 单元测试
Mockito框架： Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
精通Oracle10编程SQL(10)处理例外 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *处理例外 */ --例外简介 --处理例外-传递例外 declare v_ename emp.ename%TYPE; begin SELECT ename INTO v_ename FROM emp where empno=&no; dbms_output.put_line('雇员名：'||v_ename); exceptio
【Java】Java执行远程机器上Linux命令 bit1129 linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令，封装定义Linux机器的环境信息 package com.tom; import java.io.File; public class Env { private String hostaddr; //Linux机器的IP地址 private Integer po
java通信之Socket通信基础白糖_ java socket 网络协议
正处于网络环境下的两个程序，它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤： ①创建Socket； ②打开连接到Socket的输入输出流； ④按照一定的协议对Socket进行读写操作； ④关闭Socket。 Socket通信分两部分：服务器端和客户端。服务器端必须优先启动，然后等待soc
angular.bind boyitech AngularJS angular.bind AngularJS API bind
angular.bind 描述：上下文，函数以及参数动态绑定，返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数，self在fn中使用this调用。使用方法： angular.bind(se
java-13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。 bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class KickOutBadGuys { /** * 题目：13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。 * Maybe you can find out
Redis.conf配置文件及相关项说明（自查备用） Kai_Ge redis
Redis.conf配置文件及相关项说明 # Redis configuration file example # Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy # it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth: #
[强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏 comsci 人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新... 节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心.... 但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
记录一些常用的函数 dai_lm java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) { StringBuilder result = new StringBuilder(); if (is != null) try { InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷 datamachine mapreduce hadoop 并行计算
注：写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热，很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop，但迫于扩容压力和去IOE（Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力）而尝试。尝试永远是件正确的事儿，但有时候不用太突进，可以调优或调需求，发挥现有系统的最大效用为上策。 -----------------------------------------------------------------
小学4年级英语单词背诵第二课 dcj3sjt126com english word
egg 蛋 twenty 二十 any 任何 well 健康的，好 twelve 十二 farm 农场 every 每一个 back 向后，回 fast 快速的 whose 谁的 much 许多 flower 花 watch 手表 very 非常，很 sport 运动 Chinese 中国的
自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意 dcj3sjt126com github webhook
环境, 阿里云服务器 1. 本地创建项目, push到github服务器上面 2. 生成www用户的密钥 sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]" 3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面 3. 用www用户执行克隆, 源使
Java冒泡排序蕃薯耀冒泡排序 Java冒泡排序 Java排序
冒泡排序 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二 http://fanshuyao.iteye.com/
Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】 hanqunfeng apache
1.依赖apache-poi 2.支持xls和xlsx 3.支持按属性名称绑定数据值 4.支持从指定行、列开始读取 5.支持同时读取多个sheet 6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java 比如： Str
3个处于草稿阶段的Javascript API介绍 jackyrong JavaScript
原文： http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email 本文中，介绍3个仍然处于草稿阶段，但应该值得关注的Javascript API. 1) Web Alarm API &
6个创建Web应用程序的高效PHP框架 lampcy Web 框架 PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架，有coder bay网站整理推荐： 1. CakePHP CakePHP是一个PHP快速开发框架，它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式，如MVC和ORM，降低了开发成本，并减少了开发人员写代码的工作量。 2. CodeIgniter CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架，适合需
评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言 nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻：三个多星期来股市持续暴跌，跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中，都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机，政府突然进入市场救市，希望以此来重建市场信心，以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后，由于市场运作方式发生了巨大变化，投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化，中国股市新的乱象也自然产生。首先，中国股市这两天
页面全屏遮罩的实现方式 Rainbow702 html css 遮罩 mask
之前做了一个页面，在点击了某个按钮之后，要求页面出现一个全屏遮罩，一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的，不可以resize的，所以，没有发现问题。最近用了同样的做法做了一个遮罩，但是画面是可以进行resize的，所以就发现了一个问题，当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候，就发现，用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
关于angularjs的点滴 tntxia AngularJS
angular是一个新兴的JS框架，和以往的框架不同的事，Angularjs更注重于js的建模，管理，同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序，是一种值得研究的JS框架。 Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。这里我们来简单的探讨一下它的应用。首先使用Angularjs我
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问题： public class DaoZ { public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次 Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js")); return ioc.get(

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