- Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误:/usr/bin/ld: cannot find -lcuda
徐小妞66666
一.利用GPU训练Yolov3时,首先要修改MakeFile文件,修改格式如下:GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码:LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
- 使用Flask在B/S端部署YOLOv3(Pytorch)
Wupke
项目与比赛Pytorchflaskpytorchpython
使用Flask在B/S端部署YOLOv3文前白话后端搭建启动服务服务请求&调用模型开启服务发送请求&响应文前白话Flask是一种用python实现轻量级的web微服务,其灵活性较强而且效率高,在深度学习方面,可以用来部署B/S检测模型。下面以yolov3模型为例,介绍基于Flask的简单部署过程。有需要的话可以自行添加丰富的web展示界面。相关链接传送:【YOLO-v3源码详细解读】https:/
- win10 YOLO-v3-keras-gpu版本实现记录
夜深人语寂
1、在https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下载yolo-v3的算法2、在https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights下载权重并放在keras-yolo3的文件夹下3、配置cuda环境下载电脑适配的cuda,cudnn版本,两个版本有对应起来。(本人cuda8.0,cudnn6.0)3、配置电脑python环境
- 轨道异物检测
旖旎沐心
深度学习Pythonpython
深度学习-轨道异物检测(1)本实验主要通过YOLO-v3(轻量级)的算法进行设计;(2)本实验所需要的数据集来源于实验室;(3)本实验使用LabelImg标注工具对数据集进行标注(这个标注软件可以对矩形的图像标注,并将标注结果保存为.txt或.xml的格式.如果后期需要对标注文件的标签类别内容进行改变,那我们就需要在主目录data文件夹中找到指定的文件进行改变);(4)本实验将标注好的.xml文件
- Yolo系列-yolov3
coding_ksy
#物体检测经典算法实战YOLO
YOLO-V3这张图讲道理真的过分了!!!我不是针对谁,在座的各位都是终于到V3了,最大的改进就是网络结构,使其更适合小目标检测特征做的更细致,融入多持续特征图信息来预测不同规格物体先验框更丰富了,3种scale,每种3个规格,一共9种softmax改进,预测多标签任务多scale为了能检测到不同大小的物体,设计了3个scalescale变换经典方法左图:图像金字塔;右图:单一的输入;残差连接-为
- Python搭建RTMP流媒体服务器,实现网络摄像头的推流,并使用机器视觉模型Yolo-v3实时处理视频、输出分类标签。
只想大吃一顿
那些项目实践遇到的大坑神经网络python多线程视频处理
Python搭建RTMP流媒体服务器,实现网络摄像头的推流,并使用机器视觉模型Yolo-v3实时处理视频、输出分类标签。对于推流与处理,用到了多线程防止卡死。#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonJul622:21:492020@author:Straka"""#=====================================================
- 计算机视觉-目标检测(二):从R-FCN到YOLO-v3
orangerfun
计算机视觉计算机视觉目标检测python
文章目录1.R-FCN1.1动机1.2.R-FCN网络结构1.3.R-FCN的损失函数1.4.R-FCN的训练及性能2.YoLO-v12.1简介2.2YOLO-v1网络结构2.3目标函数2.4YOLO-v1的优缺点3.YOLO-v23.1YOLO-v2相比v1的优化4.YOLO-v3参考1.R-FCN论文链接:R-FCN:ObjectDetectionviaRegion-basedFullyCon
- yolo-v3看不懂?手撕代码逐行讲解,附带网盘完整代码实现
QTreeY123
yoloYOLO神经网络深度学习计算机视觉目标检测
目录一:读取数据二:初始化模型Route层用于将来自不同层的特征图进行连接或拼接。Shortcut层用于执行残差连接,将前一层的特征图与当前层的特征图相加。最重要的一层yolo层:三:初始化完所有有网络层后,开始处理数据四:开始训练五:损失六:完整代码网盘链接(附带训练集,和测试的demo)不多说一句话,直接开撕!!!一:读取数据读取coco.data文件二:初始化模型接下里继续搭建模型,卷积后紧
- (四)目标检测- YoloV3和SSD对比
li三河
深度学习算法总结深度学习cnn人工智能
SSD的loss中,不同类别的分类器是softmax,最终检测目标的类别只能是一类。而在yolo-v3中,例如对于80类的coco数据集,对于类别进行判断是80个logistic分类器,只要输出大于设置的阈值,则都是物体的类别,物体同时可以属于多类,例如一个物体同时是person和woman。SSD损失函数分为两个部分:对应搜索框的位置loss(loc)和类别置信度loss(conf).i指代搜索
- yolo_v3训练自己的模型(人脸及deep-sort)(或自己数据集)
剑峰随心
python深度学习机器学习tensorflow人脸识别
做deep-sort多目标跟踪需要结合yolo_v3进行检测行人由于我的项目中需要对人脸进行检测,所以需要训练针对人脸的模型训练样本是来自WIDER-FACE人脸库。(有3w+的图片和标注框)deep-sort结合yolo-v3的博客分享https://blog.csdn.net/weixin_42755375/article/details/85723239分享一篇博客(按照博客要求可以完美训练
- 百度架构师手把手带你零基础实践深度学习——YOLO-V3
张学义
深度学习深度学习
目标检测Yolov3学习发展历程目标检测基础概念数据集及预处理数据读取数据预处理图像增广方法汇总批量数据读取与加速使用paddle.reader.xmap_readers实现多线程读取数据YOLO-V3模型设计思想产生候选区域卷积神经网络提取特征YOLO-V3骨干网络结构Darknet53的实现代码损失函数定义上采样模块定义YOLO-V3模型开启端到端训练预测模型效果及可视化展示发展历程2013年
- CV——day72:从零开始学YOLO——YOLO-v3(可以在我的资源里下载完整的v1到v3的笔记啦!)
想太多!
CVYOLO计算机视觉深度学习
YOLO-v36.YOLO-v36.1YOLO-v3改进综述6.2多scale方法改进与特征融合6.3经典变换方法对比分析6.4残差连接方法解读6.5整体网络模型架构分析6.6先验框设计改进6.7softmax层改进6.YOLO-v3**tips:**作者本人因为美军广泛运用于军事领域,所以决定不再继续开发YOLO系列。但是其他人还是继续往后做了~v8都有了注意,原点值(x轴预测时间,y轴map)
- YOLOv3 模型中的多尺度融合与训练
Gallant Hu
深度学习目标检测计算机视觉
YOLO-V3模型设计思想下半部分描述了生成候选区域的过程,首先将原图划分成多个小方块,每个小方块的大小是32×3232\times3232×32,然后以每个小方块为中心分别生成一系列锚框,整张图片都会被锚框覆盖到。在每个锚框的基础上产生一个与之对应的预测框,根据锚框和预测框与图片上物体真实框之间的位置关系,对这些预测框进行标注。这里的锚框生成方式和两阶段的算法不同,两阶段的算法通过RPN网络在特
- yolo目标检测软件 c语言,深度学习目标检测之——YOLO-v3目标检测(windows端调用)...
曙Ouba
yolo目标检测软件c语言
前言目前基于深度学习的目标检测越来越火,其准确度很高。笔者采用Yolo-v3实现目标检测。Yolo-v3基于darknet框架,该框架采用纯c语言,不依赖来其他第三方库,相对于caffe框架在易用性对开发者友好(笔者编译过数次caffe才成功)。本文基于windows平台将yolo-v3编译为动态链接库dll,测试其检测性能。New,python接口的YOLO-v3,!!!,走过不要错过为了方便测
- VS2019 C++调用pytorch Faster-RCNN全过程(Libtorch+opencv)
8倍
c++调用python网络c++pytorchcnn目标检测
前言目标检测网络根据阶段数主要有one-stage和two-stage两大类。one-stage:直接通过调整先验框得到预测框(速度更快)two-stage:先生成建议框,再通过调整建议框得到预测框(精度更高)此前我们已经通过Darknet成功实现了在C++中调用one-stage的网络模型YOLO-V3(☞vs2019使用Darknet调用YOLOV3模型并测试(CPU+GPU))。Faster
- 4.2 目标检测YOLO-V3算法--数据预处理&数据增广(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)
aiAIman
深度学习算法深度学习机器学习数据分析
4.2目标检测YOLO-V3算法--数据预处理&数据增广(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)目录4.2目标检测YOLO-V3算法--数据预处理&数据增广(百度架构师手把手带你零基础实践深度学习原版笔记系列)数据预处理(数据增广目的)随机改变亮暗、对比度和颜色等随机填充随机裁剪随机缩放随机翻转随机打乱真实框排列顺序图像增广方法汇总批量数据读取与加速数据预处理(数据增广目的)在计算机
- YOLO-V3实时检测实现(opencv+python实现)
shuihg
pythonopencv开发语言
YOLO-V3实时检测实现(opencv+python实现)_Keep_Trying_Go的博客-CSDN博客_opencvyolov3importosimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttime#读取网络配置文件和权重文件net=cv2.dnn.readNet(model='./weights/yolov3-tiny
- 目标检测之Yolov3与Anchor-Free
javastart
深度学习深度学习计算机视觉python
原文:目标检测之RCNN、Yolo、SSD、RetinaNet与Anchor-Free_dagongji10的博客-CSDN博客2.2Yolov3(2018)Yolo-v3论文比Yolo-v2还要随意,具体优化内容主要有:bbox的预测:基本上还是沿用Yolo-v2那一套(对anchor的offset),但是Yolo-v3使用逻辑回归对每一个框打分,该分数用于选取与GroundTruth最为契合的
- Autoware1.14-摄像头目标检测YOLO-V3
Double lee
无人驾驶目标检测人工智能计算机视觉自动驾驶
下载YOLO-V3权重文件权重地址:https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights建议存放地址:autoware.ai/install/vision_darknet_detect/share/vision_darknet_detect/darknet/cfg打开autoware控制台,终端执行命令cdautoware.ai/sourceinstall
- PyTorch从零开始实现YOLO-V3目标检测算法
起床啦修狗
PyTorch从零开始实现YOLO-V3目标检测算法主要从以下几位博主中学习第1部分:了解YOLO如何工作第2部分:创建网络结构第3部分:实现网络的前向传播第4部分:对象置信度阈值和非最大抑制第5部分:设计输入和输出管道
- YOLO系列-yolov3
dzm1204
深度学习计算机视觉深度学习人工智能
文章目录YOLO-V3多scalescale经典方法残差链接-resnet思想核心网络架构先验框设计softmax改进YOLO-V3在yolov3中不论速度还是map值都比其他算法高出很多yolov3最大的改进就是网络结构,使其更适合小目标检测特征做的更细致,融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体先验框更丰富了,3种scale,每种3个规格,一共9种softmax改进,可以预测多标签任务多sca
- YOLO-V3实时检测实现(opencv+python实现)
Keep_Trying_Go
Opencvpythonopencv计算机视觉目标检测
文章目录1.前置知识点(浅层了解)(1)深度学习的网络模型(2)yolo-v3网络结构2.YOLO-V3权重文件(.weights),类别文件(.names)和网络文件(.cfg)下载(1)YOLOV3权重文件下载(2)YOLOV3类别文件下载(3)YOLO.cfg配置文件下载3.代码实战(1)读取权重文件和网络配置文件(2)获取最后三个输出层的名称(3)读取包含80个类别coco.names的文
- 物体检测之YOLO系列
Clark-dj
人工智能杂七杂八
业界对于目标检测的热度只增不减,但目前的框架也难于逾越RCNN系列、SSD、YOLO系列这三座大山,很多新的方法也是在此基础上做一些改进,所以有必要做一些整理,方便自己后续查看,这里先对YOLO系列做一些整理。没看过文章的可以回头细细品味下yolo-v1(发表于2016.5)、yolo-v2(发表于2016.12)、yolo-v3(发表于2018.4)这是继RCNN系列(two-stage)后针对
- LabelImg标注的YOLO格式txt标签中心坐标和物体边界框长宽的转换
Keep_Trying_Go
pythonxml深度学习人工智能
目录1.LabelImg标注的YOLO格式的TXT标签Opencv+YOLO-V3实现目标跟踪YOLO-V3实时检测实现(opencv+python实现)——改进——>更加的易懂YOLO-V3实时检测实现(opencv+python实现)1.LabelImg标注的YOLO格式的TXT标签关于LabelImg下载及使用:标注工具labelImg的下载安装及使用首先标注一张图片:查看标签.txt文件:
- YOLO-v3论文详解
PD我是你的真爱粉
Tensorflow目标检测深度学习
YOLO-v3论文详解--潘登同学的目标检测笔记文章目录YOLO-v3论文详解--潘登同学的目标检测笔记继承YOLO-9000与技术改进YOLO-v3试了但没成功继承YOLO-9000与技术改进BoundingBoxPrediction计算方法与YOLO-9000bx=σ(tx)+cxby=σ(ty)+cybw=pwetwbh=phethPr(object)∗IOU(b,object)=σ(to)
- Pytorch基础知识(8)多目标检测
求则得之,舍则失之
PyTorch目标检测pytorch深度学习
目标检测是对图像中存在的目标进行定位和分类的过程。识别出的物体在图像中显示为边界框。一般的目标检测有两种方法:基于区域提议的和基于回归/分类的。在本章中,我们将使用一个名为YOLO的基于回归/分类的方法。YOLO-v3是该系列的其中一个版本,在精度方面比以前的(YOLOV1、YOLOV2)版本表现更好。因此,本章将重点介绍使用PyTorch开发的Yolo-v3。在本章中,我们将学习如何实现YOLO
- [深度学习 - 目标检测] YOLO系列(六):YOLO-V3源码解析:基于配置文件构造网络模型
南城同学
深度学习目标检测目标检测深度学习
源码:models.py1.读取配置文件PyTorch-YOLOv3\config\yolov3.cfgdef__init__(self,config_path,img_size=416):super(Darknet,self).__init__()self.module_defs=parse_model_config(config_path)2.创建模型self.hyperparams,self
- YOLO(一):YOLOv3在Windows7(无GPU)下的配置+opencv3.1.0+VS2015
mozun2020
DL2:YOLO学习笔记windowsopencvc++机器学习
提醒一下:本文为64位Windows7操作系统下仅CPU的配置,GPU版本及YOLO-V3的训练问题先挖个坑,后期再更新。主要参考:CSDN博主「凌空的桨」:(https://blog.csdn.net/baidu_36669549/article/details/79798587)其实对于初学者,YOLOv3上手真的是非常友好,但架不住网上坑人的所谓狗皮膏药一样的教程,不可避免的要经受洗礼,终于
- 【基于YOLO-v3训练自己的数据与检测任务】
Wupke
深度学习2D目标检测目标检测计算机视觉深度学习YOLO-V3
【基于YOLO-v3训练自己的数据与检测任务】文前白话1、安装标注工具:labelme进行数据标注2、准备需要的网络配置文件3、进行标签格式转换4、设置图片数据与标签的路径5、训练代码参数更改6、预测时的代码参数更改文前白话本文以YOLO-v3为例,介绍训练自己的检测任务过程,包含数据集的制作与转化、训练参数调整等。相关学习链接推送:【YOLO系列v1-v5原理+代码解读+项目实践】.【YOLO-
- 【论文笔记】基于深度学习的视觉检测及抓取方法
Ctrl+Alt+L
论文笔记深度学习视觉检测计算机视觉
目录摘要关键词1目标检测1.1YOLO-V3模型1.2算法优化2抓取位姿估计2.1五维抓取框2.2抓取位姿估计模型2.3角度优化3实验结果与分析3.1目标检测3.2抓取位姿估计3.3机械臂抓取实验4结论摘要工作内容效果提升复杂环境中目标检测的效果采用通道注意力机制对YOLO-V3进行改进,增强网络对图像特征提取的能力平均识别率较改进前增加0.32%针对目前姿态估计角度存在离散性的问题提出一种基于V
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p