- yolov5 实例分割:从原理、构建数据集到训练部署
外卖猿
AI实战yolov5实例分割c++部署opencv自定义数据集
yolov5实例分割:从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco格式转yolo格式3.训练3.1整理数据集3.2修改配置文件3.3执行代码进行训练4.使用OpenCV进行c++部署5.使用openvino进行c++部署参考文献1.模型介绍1.1YOLOv5结构
- openvino yolov11识别
yuyuyue249
openvinoYOLOpython
importcv2importpathlibfromultralyticsimportYOLOimportmatplotlib.pyplotaspltimportopenvinoasovcore=ov.Core()det_model_path=pathlib.Path("/home/yuyue/yolov11/weights/yolo11n/yolo11n.xml")det_ov_model=co
- openvino:ImportError: DLL load failed while importing _pyopenvino: 找不到指定的模块。
码农市民小刘
openvino
万能的网友们,真诚发问,Openvino这玩意,安装之后咋就那么爱缺dll呢。我已经鼓捣一天了,筋疲力尽。两台电脑,一台安装之后就可以了,另外一台,安那个版本都不行.......,那位大神有知道原因和解决方案的不,求答案。
- LLM模型部署经验分享
lewis_kai
阿里云语言模型
LLM模型部署经验分享作者:大连理工大学李凯首先,你需要选择一个合适的部署平台,这可以是本地服务器、云服务提供商(如AWS、Azure、GoogleCloud等)、边缘设备或者特定的部署服务(如HuggingFaceHub)。在这里我使用的是魔搭平台的云服务器。然后下载你要部署的模型,这里下载的是通义千问。下载并部署玩模型后,我们还可以对模型转换和优化,该文会介绍基于OpenVINO的模型量化实践
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
HyperAI超神经
vLLMopenvino人工智能pythonvLLMLLMGPU编程
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- 开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel:优化大模型应用性能新路径
OpenVINO 中文社区
openvino人工智能
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者:杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架,SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程,而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion,分别实现文本的语义向量化和文本生成,因此本文主要会分享如何在SemanticKernel中调用OpenVINO™runtime部署Embedding和Textcompleti
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- C# OpenVino Yolov8 Pose 姿态识别
乱蜂朝王
人工智能c#openvinoYOLO
目录效果模型信息项目代码下载效果模型信息ModelProperties-------------------------date:2023-09-07T17:11:43.091306description:UltralyticsYOLOv8n-posemodeltrainedon/usr/src/app/ultralytics/datasets/coco-pose.yamlauthor:Ultra
- YOLOv8-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】
你的陈某某
YOLOopenvino人工智能yolov8目标检测
1环境:CPU:i5-125002安装Openvino和ONNXRuntime2.1Openvino简介Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包,主要用于对深度推理做优化。Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块,除此之外它还具有强大的Plugin开发框架,允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。Openvino整体框架为
- OpenCV DNN 活体检测项目环境配置等各阶段tips
十橙
MachineLearningOpenCVopencvdnn人工智能活体检测
date:2020-09-2214:53资料来源《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》第八章。在复现这个项目的时候发现一些可以调整的小tips。环境配置阶段使用conda创建python工作环境时,注释掉requirems.txt里的opencv-python-inference-engine==4.1.2.1,安装OpenVINO时包含这个了,如果使用requirements里的版本,ims
- OpenVion22.3.x以及Opencv DNN部署yolov5(C++)全过程含代码
o0Orange
openvino部署YOLOopenvino持续部署opencvc++
部署Openvino在win平台上走了不少坑,这里将从第一步开始进行,避免以后遗忘。第一步肯定是先把yolo5的工程跑通啦,基本上7.0运行一下会自动下载各种,非常方便,基本不存在复杂的配置过程。跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包:openvino:这一般是OpenVINO的主要安装包,它包含了一系列的工具,库,和插件,用于优化,执行和部署各种深度学习模型。它可能包括
- YOLOv8 + openVINO 多线程数据读写顺序处理
-_Matrix_-
c++c++算法
多线程数据读写顺序处理一个典型的生产者-消费者模型,在这个模型中,多个工作线程并行处理从共享队列中获取的数据,并将处理结果以保持原始顺序的方式放入另一个队列。多线程处理模型,具体细节如下:1.数据:数据里必须有个递增的标识符和一个结束标识(ending)2.读队列(安全队列):用于存放待处理的数据。处理线程:每个线程都是一个死循环读数据-处理数据-写数据,它们被编号为1、2、3、4等。这些线程负责
- 四、yolov8模型导出和查看
Dakchueng
win10+yolov8分割C++TRT和vino部署YOLO深度学习人工智能
yolv8模型导出1、找到engine文件夹下的exporter.py文件。2、修改文件夹路径,改为我们训练结束后生成的文件夹。3、打开default.yaml文件夹,找到format参数,修改为onnx,找到batch改为1,然后返回exporter.py文件,运行,导出onnx模型,方便trt和onnxruntime部署。4、以上就是一个模型导出的完整流程;然而有人想要用openvino部署,
- 【计算机视觉】Openvino给yolov5目标检测提速实战
Sciengineer-Mike
目标检测计算机视觉openvino人工智能
1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作,首先是找到目标,然后就是识别目标。常用的目标检测方法分为两大流派:一步走(one_stage)算法:直接对输入的图像应用算法并输出类别和相应的定位,典型的算法有yolo,ssd;两步走(two_stage)算法:先产生候选区域,然后在进行CNN分类,代表的算法有R-CNN。其中一步走目标检测算法检测速度快,实时性好,在模型
- 【OpenVINO™】在 MacOS 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov5 (上篇)
椒颜皮皮虾྅
#OpenVINOC#API深度学习C#openvinomacosc#
在MacOS上使用OpenVINO™C#API部署Yolov5(上篇)项目介绍YOLOv5是革命性的"单阶段"对象检测模型的第五次迭代,旨在实时提供高速、高精度的结果,是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型,代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究,融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理,因此在该项目中,我们将
- 【OpenVINO™】在 MacOS 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov5 (下篇)
椒颜皮皮虾྅
#OpenVINOC#APIC#深度学习openvinomacosc#
在MacOS上使用OpenVINO™C#API部署Yolov5(下篇)项目介绍YOLOv5是革命性的"单阶段"对象检测模型的第五次迭代,旨在实时提供高速、高精度的结果,是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型,代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究,融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理,因此在该项目中,我们将
- C# OpenVINO 图片旋转角度检测
天天代码码天天
C#人工智能实践OpenVinoopenvino人工智能opencv目标检测机器学习深度学习神经网络
目录效果项目代码下载效果项目代码usingOpenCvSharp;usingSdcb.OpenVINO;usingSystem;usingSystem.Diagnostics;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usingSystem.Runtime.InteropServices;usingSystem.Security.Cryptography;using
- C# OpenVino Yolov8 Seg 分割
天天代码码天天
C#人工智能实践OpenVinoopenvinoYOLO人工智能opencv目标检测机器学习深度学习
目录效果模型信息项目代码下载效果模型信息ModelProperties-------------------------date:2023-09-07T17:11:46.798385description:UltralyticsYOLOv8n-segmodeltrainedoncoco.yamlauthor:Ultralyticstask:segmentlicense:AGPL-3.0https:
- 超详细||YOLOv8基础教程(环境搭建,训练,测试,部署看一篇就够)(在推理视频中添加FPS信息)
liuzifu123
YOLO深度学习pycharmpython
一、YOLOv8环境搭建这篇文章将跳过基础的深度学习环境的搭建,如果没有完成的可以看我的这篇博客:超详细||深度学习环境搭建记录cuda+anaconda+pytorch+pycharm-CSDN博客1.在github上下载源码:GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite2.安装ult
- 【OpenVINO™】在 Windows 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov8-obb 实现任意方向的目标检测
椒颜皮皮虾྅
OpenVINO#OpenVINOC#APIC#openvinowindowsc#YOLO人工智能开源目标检测
前言UltralyticsYOLOv8基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术,在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用,并可轻松适应从边缘设备到云API等不同硬件平台。YOLOv8OBB模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型,可以检测任意方向的对象,大大提高了物体检测的精度。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理,因此在该
- 英特尔正式发布OpenVINO™ 2023.3版本
hyang1974
ROS&AIopenvino人工智能
2024年1月24日,英特尔正式发布了OpenVINO™2023.3版本(ReleaseNotesforIntelDistributionofOpenVINOToolkit2023.3)。OpenVINO™是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库,包含推断库,模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。OpenVINO™工具包是用于快速开发应用程序和解决方案的综合工具包,可解决各种任务
- 用树莓派4b构建深度学习应用(九)Yolo篇
bluishfish
前言上一篇我们在树莓派上安装了OpenVINO的环境,并跑了几个官方demo,作为关键点的模型转换工作,以各个版本的yolo实现为例,在这篇做一下实现。imageimage目标检测是人工智能应用比较成熟的领域,不仅要能够识别出图片的目标,还要定位其位置,在自动驾驶方面会是一个基础的场景。一般分为两大类别,一类是two-stage的,基于R-CNN,FastR-CNN,FasterR-CNN等等,先
- 基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车(三)
凌乱533
模型效果:在上文中,我们制作了数据集,并利用数据集进行了模型的训练,利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验,发现效果还是不错的。imageimage前两张为静态图片检测,后一张为视频检测效果截图。image但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上,还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化:第一次转化:(.weight-->.pb)这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南
- TVM安装
血_影
ToolsTVM
为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率,设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎,例如NAVIDA的tensorRT,Intel的OpenVINO,Tencent针对移动端应用推出NCNN等。目前,深度学习模型应用广泛,在服务端和移动端都有应用,甚至于特殊的嵌入式场景想,它们都有加速模型推理的需求。TVM介是从深度学习编译器的角度来做推理引擎,目前技术领域还比较新,具体技术细节以后有机
- OpenVINO执行脚本demo_squeezenet_download_convert_run.bat报错
Maitre Chen
OpenVINO学习笔记openvino人工智能深度学习
Error1错误提示:requests.exceptions.ConnectionError:HTTPSConnectionPool(host=‘http://raw.githubusercontent.com‘,port=443)、HTTPSConnectionobjectat0x7f497ad085f8>:Failedtoestablishanewconnection:[Errno111]Co
- [C#]winform部署yolov8图像分类的openvino格式的模型
FL1623863129
C#YOLOopenvino人工智能
【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO是一个针对Intel硬件优化的开源工具包,用于优化和部署深度学习模型。以下是OpenVINO部署模型的主要优点:高性能:OpenVINO提供了一系列性能优化工具,如模型量化和剪枝等,可以在Intel硬件平台上实现高性能和低延迟的推理。多平台支持:OpenVIN
- [C#]winform部署openvino官方提供的人脸检测模型
FL1623863129
C#openvino人工智能
【官方框架地址】https://github.com/sdcb/OpenVINO.NET【框架介绍】OpenVINO(OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization)是一个由Intel推出的,针对计算机视觉和机器学习任务的开源工具套件。通过优化神经网络,加速深度学习推理,OpenVINO可以帮助开发者更高效地在Intel硬件上部署机器学习应用。OpenV
- [C#]winform部署openvino调用padleocr模型
FL1623863129
C#openvino人工智能
【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR【算法介绍】OpenVINO和PaddleOCR都是用于计算机视觉应用的工具,但它们有不同的特点和用途。OpenVINO是一个由Intel开发的开源工具套件,主要用于加速深度学习推理,而PaddleOCR是PaddlePaddle框架的一个组件,主要用于光学字符识别(OCR)。下面将介绍如何使用Ope
- [C#]C# winform部署yolov8目标检测的openvino模型
FL1623863129
C#c#YOLOopenvino
【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO(OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization)是由Intel推出的,用于加速深度学习模型推理的工具套件。它旨在提高计算机视觉和深度学习应用的性能,特别是在边缘计算和实时推理场景中。OpenVINO的核心功能包括对
- openvino read_model compile_model 出现 Exception 0xc0000005
Gaoithe
openvino人工智能
检查项目是Debug模式还是Release模式,Cmake文件需要对应修改为:Debugopenvinod.libReleaseopenvino.lib
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end