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一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程牙牙要健康深度学习 onnx onnxruntime 深度学习 python 人工智能
【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
TensorRT模型量化实践痛&快乐着深度学习 TensorRT c++深度学习
文章目录量化基本概念量化的方法方式1：trtexec（PTQ的一种）方式2：PTQ2.1pythononnx转trt2.2polygraphy工具:应该是对2.1量化过程的封装方式3：QAT(追求精度时推荐)使用TensorRT量化实践（C++版）使用TensorRT量化（python版）参考文献量化基本概念后训练量化PostTrainingQuantization(PTQ)量化过程仅仅通过离线推
【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）(1) 2401_83703835 程序员 python 深度学习 pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二：onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装，不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本，灵活方便。这里，先说一下已经测试通过的组合：*python3.6,cu
使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理 fengbingchun Deep Learning CUDA/TensorRT YOLOv8 TensorRT
这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理，操作过程如下所示：1.配置环境，依赖项，包括：(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码：https://github.com/shouxieai/infer3.使用
ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应可keke ML&DL pytorch deep learning
文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意，到目前为止，onnxruntime-gpu在CUDA12.x和CUDA11.x下的安装命令是不同的，仔细阅读官方文档。验证安装python>>>importonnxru
ONNXRuntime与CUDA版本对应 zy_destiny 部署 YOLO onnxruntime onnX 部署 cuda python
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架，因为通常用pytorch训练的模型，在部署时，会首先转换成onnx，而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸，无疑，在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时，需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应，其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
【已解决】onnx无法找到CUDA的路径烟花节已解决人工智能深度学习 python pip
报错RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHissetbutCUDAwasntabletobeloaded.Pleaseinstallthecorrectvers
地平线旭日x3派部署yolov8 巴啦啦魔仙变！！ YOLO python 数学建模
地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml文件2.3开始转换3.开发机验证**quantized_model.onnx4.板子运行bin模型资源链接总体流程1.导出onnx模型导出使用yolov8的github库导出onnx模型。注意设置o
基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 python
【算法介绍】基于YOLOv8的口罩佩戴检测系统是一款利用深度学习技术，特别是YOLOv8算法，实现高效、准确检测人脸是否佩戴口罩的系统。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本，在检测速度和准确性上进行了显著优化，能够实时处理图像和视频数据。该系统通过训练大量标注了人脸和口罩状态（包括戴口罩、未戴口罩）的图片数据，构建了一个强大的目标检测模型。在实际应用中，该系统可以部署在公共场所如机场、车站、
基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO python 开发语言
【算法介绍】基于YOLOv8的NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案，旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。该系统利用YOLOv8算法，该算法以其高效、准确和实时检测的特点著称。NEU-DET数据集为该系统提供了丰富的训练资源，涵盖了热轧带钢的六种典型表面缺陷，包括轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕，每种缺陷均有大量样本，确保了模型的全面性和准确性。在模型
[python]python onnxruntime gpu是否可用 FL1623863129 Python python 人工智能深度学习
在Python中，要检查ONNXRuntime是否可以使用GPU，可以使用以下代码：importonnxruntimeasort#检查CUDA是否可用defis_cuda_available():try:returnort.get_device()=='GPU'exceptException:returnFalse#检查ONNXRuntime是否支持CUDAdefis_onnxruntime_cu
基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法，通过大量玉米病害图片的训练，能够精准识别玉米害虫病害。该系统具备高效、准确的检测能力，支持图片、批量图片、视频以及实时摄像头等多种输入方式，为农户提供了极大的便利。用户只需简单操作，即可快速获取病害识别结果及相应的防治建议，有助于及时采取措施，有效控制病害扩散，提升农业生产的
在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除） shizidushu WebGPU transformers.js RMBG-1.4 抠图
在浏览器上使用transformers.js运行（WebGPU）RMBG-1.4进行抠图（背景移除）说明：首次发表日期：2024-08-28官方Github仓库地址：https://github.com/xenova/transformers.js/tree/main/examples/remove-background-client准备下载onnx模型文件:https://huggingface
基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用，该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法，实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。YOLOv8在目标检测领域以其卓越的性能和速度著称，通过对学生上课视频或实时摄像头的输入进行深度分析，系统能够准确识别学生的多种行为，如举手、阅读、写作、使用手机、低头等。该系统不仅提高了课堂监测的效率和准确性，还具备实时反馈功能，帮助教
基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型，结合云计算与自动化图像处理技术，实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。该系统能够无死角地检测工作人员是否按规定佩戴安全帽、反光衣及护目镜，有效提高了安全管理的效率和准确性。一旦系统识别到未按规定穿戴安
onnx转tensorRT模型出现错误 This version of TensorRT only supports input K as an initializer lainegates pytorch 人工智能深度学习神经网络
问题onnx模型转tensorRT模型时，出现错误。ThisversionofTensorRTonlysupportsinputKasaninitializer.TryapplyingconstantfoldingonthemodelusingPolygraphgoogle到tensorRT8.6支持了dynamictopk，不会再有这个问题。但项目上限制是tensorRT8.5Problemsc
[模型部署] ONNX模型转TRT模型部分要点 lainegates 深度学习人工智能
本篇讲“ONNX模型转TRT模型”部分要点。以下皆为TRT模型的支持情况。模型存为ONNX格式后，已经丢失了很多信息，与原python代码极难对应。因为在“ONNX转TRT”时，转换出错，更难映射回python代码。解决此类问题的关键为：转onnx时要打开verbose选项，输出每一行python的模型代码被转成了哪些ONNX算子。torch.onnx.export(model,(dummy_in
基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO 人工智能
【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用，该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法，实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势，还通过改进的网络结构和优化策略，进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中，YOLOv8通过深度学习技术，自动从脑部图像中提取特征，并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO python 开发语言
【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。以下是一个简短的介绍，概述了该系统Python源码的核心要点：该系统直接利用YOLOv8模型进行人脸表情识别。YOLOv8以其高效的速度和准确性著称，非常适合实时应用。Python源码实现通常包括以下几个
基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本，具备更高的检测速度和精度，特别适用于实时物体检测任务。该系统通过深入分析并标注绝缘子数据集，训练YOLOv8模型以精确识别输电线上的绝缘子及其缺陷状态。利用多尺度检测、FPN结构以及CSPDarknet网络等技术，YOLO
【Rust日报】 2019-05-14：Rust中哪些特性是零开销抽象的六六子大顺1
tract-一个神经网络训练库Snips（一家做音频识别的创业公司）出品。在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备，还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了TensorFlowLite，微软的ONNX看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案AndroidNNAPI,ARMNNSDK，AppleBNNS
pyinstaller打包onnxruntime-gpu报错找不到CUDA的解决方案布呐呐na 人工智能 python
问题说明：使用onnxruntime-gpu完成了深度学习模型部署，但在打包时发生了报错：找不到CUDA具体问题描述：RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHis
PyTorch训练，TensorRT部署的简要步骤（采用ONNX中转的方式）赛先生.AI TensorRT pytorch 人工智能 TensorRT ONNX
1.简述使用PyTorch执行训练，使用TensorRT进行部署有很多种方法，比较常用的是基于INetworkDefinition进行每一层的自定义，这样一来，会反向促使研究者能够对真个网络的细节有更深的理解。另一种相对简便的方式就是通过ONNX中间转换的形式。本文主要针对该途径进行简单的脉络阐述。2.导出ONNX如果使用的是PyTorch训练框架，可采用其自带的ONNX导出API。torch.o
tvm交叉编译android opencl 极乐净土0822 android tvm ndk 交叉编译 opencl
模型编译：#encoding:utf-8importonnximportnumpyasnpimporttvmimporttvm.relayasrelayimportosfromtvm.contribimportndkonnx_model=onnx.load('mobilenet_v3_small.onnx')x=np.ones([1,3,224,224])input_name='input1'sh
C# Onnx GroundingDINO 开放世界目标检测乱蜂朝王人工智能 c#目标检测开发语言
目录介绍效果模型信息项目代码下载介绍地址：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINOOfficialimplementationofthepaper"GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection"效果在运行程序时，要注意输入的提示词的格式，类
使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理从零开始学习人工智能深度学习 pytorch 人工智能
在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。模型导出：训练完成后，将模型从PyTorch导出为ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）格式。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式，它使得模型可以在不同的深度学习框架之间互操作。模型优化：使用TensorRT优化ONNX模型。Tenso
Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍 lida2003 Linux 深度学习 opencv dnn 计算机视觉人工智能
DeepLearningwithOpenCVDNNModule介绍1.源由2.为什么/什么是OpenCVDNNModule?2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN模块的基本步骤4.参考资料1.源由看了一些资料和数据，感觉他讲的非常好，也
MIT-BEVFusion系列八--onnx导出1 综述及相机网络导出端木的AI探索屋 bevfusion onnx 量化自动驾驶 bevfusion
目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx导出camera.vtransform.onnx综述bevfusion的各个部分的实现有着鲜明的特点，并且相互独立，特别是考虑到后续部署的需要，这里将整个网络，分成多个部分，分别
杂谈--spconv导出中onnx的扩展阅读端木的AI探索屋 onnx spconv 稀疏卷积 protobuf
Onnx使用Onnx介绍Onnx(OpenNeuralNetworkExchange)的本质是一种Protobuf格式文件，通常看到的.onnx文件其实就是通过Protobuf序列化储存的文件。onnx-ml.proto通过protoc(Protobuf提供的编译程序)编译得到onnx-ml.pb.h和onnx-ml.pb.cc或onnx_ml_pb2.py，然后用onnx_ml.pb.cc和代码
桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？换个号韩国红果果 html 小球碰撞
稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容白糖_ html5
读后感先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。
[JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop 商城系统 jshop 电商系统
在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。在jshop中，对RequestContextHolder的
算法之时间复杂度周凡杨 java 算法时间复杂度效率
在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
Java事务处理 g21121 java
一、什么是Java事务通常的观念认为，事务仅与数据库相关。事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
Linux awk命令详解 510888780 linux
一. AWK 说明 awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。 awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
android permission 布衣凌宇 Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans java oracle
北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
linux shell 常用命令 antlove linux shell command
grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术 Java解析xml文档 dom技术 XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习 XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML: DOM解析XML文件 SA
underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScript underscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素，设置了参数n，就
plSql介绍 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jquery Ajax springMVC 浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件. 在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。 1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
[轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？
重复执行某段代码 dai_lm android
用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DB backup
一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com github git webhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！工具/原料 github 方法/步骤
">的作用" target="_blank">JSP中的作用蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
局域网使用的文件共享服务。一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
guava cache IXHONG cache
缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScript jquery css
这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码： (
美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c 算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。代码如下： #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL. 私有DTD <!DOCTYPErootSYST

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