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咕咕学不会咋办
pytorchandroidpython
代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战(1)至于为什么要备注,因为我基础不好,就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2.资源文件string.xmlsqueezencnn在Android开发中,资源文件(通常以.xml结尾)用于定义静态内容,如字符串、颜色、尺寸等。res/values/strings.x
- ffmepg:使用ffmpeg转换音视频格式
烽火聊员
移动开发音视频
收藏一下大神的作品:https://blog.csdn.net/ETalien_/article/details/102917887使用ffmpeg转换音视频格式转换音频格式ffmpeg-iinput.mp3output.wav//把mp3文件转换为wav文件ffmpeg-iinput.wav-acodeclibmp3lame-aq4-ar44100-ab320k-ac2output.mp3//把
- cnn以及例子
阿拉斯攀登
机器学习cnn人工智能神经网络
cnnCNN即卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork),是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。以下是CNN的详细介绍:基本原理卷积层:是CNN的核心组成部分,通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作,自动提取数据中的局部特征。例如,在处理图像时,卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大
- 2025年最新在线模型转换工具优化模型ncnn,mnn,tengine,onnx
我的青春不太冷
mnn人工智能深度学习ncnn在线模型转换网址
文章目录引言最新网址地点一、模型转换1.框架转换全景图2.安全的模型转换3.网站全景图二、转换说明三、模型转换流程图四、感谢引言在yolov5,yolov8,yolov11等等模型转换的领域中,时间成本常常是开发者头疼的问题。最近发现一个超棒的网站工具,简直是模型转换的神器。它最大的亮点就是省去编译转换工具的时间,开箱即用,一键转换。对于目标格式,提供了tengine、ncnn、mnn、onnx等
- Lite.Ai.ToolKit - 一个轻量级的 C++ 工具包
小众AI
AI开源开源人工智能AI编程算法
**Lite.Ai.ToolKit**:一个轻量级的C++工具包,包含100+个很棒的AI模型,例如对象检测、人脸检测、人脸识别、分割、遮罩等。请参阅ModelZoo和ONNXHub、MNNHub、TNNHub、NCNNHub。3700Stars711Forks0Issues6贡献者GPL-3.0LicenseC语言代码:https://github.com/DefTruth/lite.ai.to
- 深入解析ncnn::Net类——高效部署神经网络的核心组件
又吹风_Bassy
人工智能深度学习ncnnncnnNetncnn使用示例
最近在学习ncnn推理框架,下面整理了ncnn::Net的使用方法。在移动端和嵌入式设备上进行高效的神经网络推理,要求框架具备轻量化、高性能以及灵活的扩展能力。作为腾讯开源的高性能神经网络推理框架,ncnn在这些方面表现出色。而在ncnn的核心组件中,ncnn::Net类扮演了至关重要的角色。本文将详细介绍ncnn::Net类的结构、功能及其使用方法,帮助开发者更好地理解和利用这一强大的工具。目录
- ffmpeg把视频文件转码为MP4格式
卷土重来…
工具ffmpeg
windows系统需要下载ffmpeg软件,并在代码中指定路径centos系统需要安装ffmepg是可执行的命令packagecom.xkj.utils;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importjava.io.*;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;@Slf4jpublicclassConvertVide
- NCNN推理
呆呆珝
推理框架c++人工智能
1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- CNN+LSTM+AM研究方向初尝试
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勇闯学术圈机器学习cnnlstm人工智能笔记
CNN+LSTM+AM研究方向初尝试简单介绍CNNCNN的基本结构卷积层(ConvolutionalLayer):该层通过卷积操作提取输入数据的特征。卷积操作使用多个卷积核(滤波器)对输入图像进行局部感知,从而识别出边缘、纹理等基本特征。卷积层的输出称为特征图(FeatureMap)。激活层(ActivationLayer):常用的激活函数包括ReLU(线性整流单元),用于引入非线性,使网络能够学
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图像处理大大大大大牛啊
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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
- 前端引入ffmepg 对视频画矩形贴图
全赣州最老实的男人guoy
前端音视频ffmpegvue
业务场景:和后端联调中视频监控需要把人员位置框出,返回的后端只给视频和框选位置先上效果图成功给视频添加了两个框demo技术框架vue3+vite+typeScript引入ffmepgnpmi@ffmpeg/ffmpeg2.项目中引入import{createFFmpeg,fetchFile}from'@ffmpeg/ffmpeg/dist/ffmpeg.min.js'3.可能会出现的报错Share
- RK3288下如何实现虚拟摄像头。
Open+
安卓androidarmlinux
提示:安卓、RK3288、虚拟摄像头文章目录前言一、v4l2loopback是什么二、ffmepg是什么三、ubuntu环境准备四、安卓源代码编译环境准备五、RK3288开发环境准备六、编译v4l2loopback。七、编译ffmepg八、编译安卓源代码九、v4l2loopback移植到RK3288上十、创建测试APP。十一、修改安卓系统相机源代码与编译。总结注意事项前言提示:由于项目技术要求,需
- FFMepg av_lockmgr_register
980205
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FFMpeg多路h.264视频用多线程播放有关问题怎么解决FFMpeg多路h.264视频用多线程播放问题如何解决本帖最后由x6wang于2014-10-1014:50:37编辑panfeng_87网友曾经发布过下列问题:“我用类接口的方式封装了ffmpeg,想的是每一个类的实例解码一路视频。类的其他部分没有对公共变量/全局变量的使用,但目前就是不知道ffmpeg中是否使用了一些全局资源或是相关的东
- MTCNN训练
迷若烟雨
人脸识别tensorflow深度学习caffe
MTCNN是当前效果最好的开源人脸检测算法之一,作者只提供了训练好的模型以及matlab部署代码,其训练和优化却没有放出来,引发了很多好事者复现如果只是要部署的话可以使用MTCNN,其提供了部署全平台实现,包括C++、python、ncnn和tensorflow,还有加速版本和opencv直接加载版本,是所有版本中的集大成者如果想了解算法原理,可以参考MTCNN_Step_by_Step本文的训练
- FFmepg-- H264格式
八月的雨季 最後的冰吻
FFmpegffmpeg
文章目录H264IPB帧NALU结构H264封装模式1annexb模式2MP4模式写H264文件H264视频编解码协议,为MPEG-4AVC或AVCIPB帧I帧:可独立解码P帧:前向预测编码帧,参考I帧或者P帧B帧:双向预测帧,参考I帧,P帧压缩率:B>P>INALU结构H.264原始码流由一个接一个的NALU组成⼀个原始的H.264NALU单元通常由[StartCode][NALUHeader]
- 170基于matlab的DNCNN图像降噪
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab开发语言图像降噪处理DNCNN
基于matlab的DNCNN图像降噪,网络分为三部分,第一部分为Conv+Relu(一层),第二部分为Conv+BN+Relu(若干层),第三部分为Conv(一层),网络层数为17或者20层。网络学习的是图像残差,也就是带噪图像和无噪图像差值,损失函数采用的MSE。程序已调通,可直接运行。170matlabDNCNN图像降噪处理(xiaohongshu.com)
- orbslam_semantic_nav_ros 编译出现的问题1
sugarkss
计算机视觉机器人
安装环境ubuntu20.04rosNODES项目链接:https://github.com/MRwangmaomao/semantic_slam_nav_ros安装腾讯ncnn库其他库opencv3.4.9eigen3.4.0pangolin已安装vtk5自带的是vtk-7.1建议自己源码安装下载链接:https://vtk.org/download/下载了vtk7.1mkdirbuildcdb
- 基于轻量级模型YOLOX-Nano的菜品识别系统
钟良堂
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工程Gitee地址:https://gitee.com/zhong-liangtang/ncnn-android-yolox-nano一、YOLOX简介YOLOX是一个在2021年被旷视科技公司提出的高性能且无锚框(Anchor-free)的检测器,在YOLO系列的基础上吸收近年来目标检测学术界的最新成果,如解耦头(DecoupledHead)、数据增强、无锚框、标签分配策略SimOTA(Simp
- 智慧自助餐饮系统(SpringBoot+MP+Vue+微信小程序+JNI+ncnn+YOLOX-Nano)
钟良堂
笔记springbootvue.js微信小程序目标检测跨域问题
一、项目简介本项目是配合智慧自助餐厅下的一套综合系统,该系统分为安卓端、微信小程序用户端以及后台管理系统。安卓端利用图像识别技术进行识别多种不同菜品,识别成功后安卓端显示该订单菜品以及价格并且生成进入小程序的二维码,用户扫描后在小程序进行付款和提交订单,用户也可查看订单和菜品等信息,管理员在Web后台管理系统进行信息查看餐厅运营情况和管理菜品、订单评价等信息。本系统涉及的论文文献,可以进行参考和引
- caffez转ncnn,及环境配置
宁静深远
软件安装
一、安装ncnn1、安装protobuf(a)、gitclonehttps://github.com/google/protobuf(b)、自动生成configure配置文件,运行:./autogen.sh(c)、配置环境:./configure(d)、编译源代码:make(e)、安装:sudomakeinstall(f)、刷新动态库:sudoldconfig2、安装ncnn(a)、mkdirco
- OPENGL NCNN GPU零拷贝实现
陈立里
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概要OPENGL拿到的相机帧,通过有拷贝的方式进行GPU推理CPU占用率太高,而NCNN没有提供OPENGL零拷贝GPU推理的接口,因此只能自己实现整体流程主要方法是使用AndroidHardwareBuffer实现纹理的共享,在OPENGL上对相机数据进行预处理后,将纹理信息写入到AndroidHardwareBuffer,随后在vulkan上进行转格式,最后使用NCNN的GPU推理,实现GPU
- NCNN GPU初始化加速——cache实现
陈立里
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概要NCNN的CPU初始化速度很快,但是当使用GPU进行推理时,初始化往往要花费几秒甚至更长时间。其他框架例如MNN有载入cache的方式来进行加速,NCNN目前没有相关接口来实现加速,那么NCNN是否也可以加载cache来实现加速呢?整体流程通过测速以及查看NCNN的源码可以发现,在gpu.cpp源文件下的VulkanDevice::create_pipeline函数内的vkCreateComp
- PyTorch、NCNN、Numpy三者张量的shape
六五酥
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目录一、PyTorch二、NCNN三、Numpy一、PyTorch在PyTorch中,张量(Tensor)的形状通常按照(N,C,H,W)的顺序排列,其中:N是批量大小(batchsize)C是通道数(channelnumber)H是高度(height)W是宽度(width)例如,如果你有一个形状为(32,3,64,64)的张量,那么你有32个图像,每个图像有3个通道(例如RGB),每个通道的高度
- 在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite
TTao9
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在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite前置的开发环境操作可以先看这篇文章:树莓派下部署NCNN_树莓派部署神经网络我这里的yolov5-lite的param文件和bin文件是参考这个github项目,里面作者有在coco数据集上训练好的yolov5-lite的param文件和bin文件,需要训练自己的数据集的可以按照github教程来做。我下载了yolov5-lite_e的版本,以这个为
- 目标检测:PC端MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架之实现
宝坚刘炜
我的最终目标是将MobileNetSSD部署到Anroid设备端,考虑到运行效率,采用了NCNN前向推理来实现,下面将在PC端的实现过程和大家分享下,欢迎讨论。一、前提1、在ubuntu系统下安装caffe-ssd,这一过程不清楚的地方可以参考我之前的一篇文章,也可以参考下面链接的文章:https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/848661
- 手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署
彧侠
综述:目前深度学习模型在移动端的使用已越来越广泛,而移动端设备的性能表现自然无法与PC端相提并论,目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理,尽管部分框架同时做了移动端部署功能(如Tensorflow-lite、pytorch-mobile等),但是在性能表现上对比专业的部署框架(如ncnn、mnn等)没有任何优势,基于之前对部署框架的使用经验,下面我就以手写数字识别
- 【XR806开发板试用】在 xr806 上用 ncnn 跑神经网络 mnist
极术社区
开发板测评神经网络人工智能深度学习
在xr806上用ncnn跑神经网络mnist0x0介绍xr806和ncnnhttps://xr806.docs.aw-ol.com/XR806是全志科技旗下子公司广州芯之联研发设计的一款支持WiFi和BLE的高集成度无线MCU芯片,支持鸿蒙L0系统https://github.com/Tencent/ncnnncnn是腾讯开源的高性能神经网络推理框架,无第三方依赖,跨平台,具备非常好的可移植性,允
- 1.24CNN(基本框架),RNN(简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文
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机器学习&神经网络cnn深度学习神经网络
目录CNNRNN3种RNN模型简单RNNLSTM(长短期记忆模型)GRU参考论文CNNCNN是卷积神经网络提取图片特征、在输出阶段可以使用sigmoid函数返回01值RNN3种RNN模型简单RNNH就是每层神经元所产生的一个输出信号,输出层产生的信号经过输出函数转化为最终输出随着循环次数的增加就是说简单的RNN模型容易导致梯度消失以及梯度爆炸的问题整体框架类似于数电里的状态机、时序逻辑电路LSTM
- 并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是Concurrent Convolutional Neural Network (ConCNN) ,相对于普通卷积有什么优势?
神笔馬良
cnn深度学习神经网络
问题描述:并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是ConcurrentConvolutionalNeuralNetwork(ConCNN),相对于普通卷积有什么优势?提示:并发卷积神经网络(ConCNN)仅需少量的训练数据集,即可快速准确地自动检测目标。ConCNN是一种利用不同尺度图像之间的关系进行实时目标分类的新型多尺度CNN(卷积神经网络)模型。问题解答:少量训练数据:ConCNN被描述
- [Raspberry Pi] Raspberry Pi 4配置OpenCV4.6.0和ncnn环境(32-bit operation system)
ztmajor
environmentpythonopencv开发语言
文章目录前言配置OpenCV4.6.0环境1调整GPUMemory2检查EEPROM3版本确认4安装依赖5下载OpenCV6BuildMake7Make8环境配置9检查10测试11卸载配置ncnn1版本确认2安装3ncnn+dnn前言本教程参考如下几篇文章InstallOpenCV4.4.0onRaspberryPi4InstallncnndeeplearningframeworkonaRaspb
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
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数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f