- ROS下使用usb_cam驱动读取摄像头数据
小杨~~~~
ubuntu
因为darknet_ros会直接订阅指定的图像话题名,然后对图像进行检测,绘制检测框,并发布相应的检测话题,因此首先需要找一个能够发布图像话题的ROS包,这里经推荐使用ROS官方提供的usb_cam驱动包,可以直接将小车摄像头采集的图像发布为ROS图像话题。1、下载摄像头驱动包usb_cam#方式一:直接终端输入,通过apt便捷安装cdtest/src/sudoapt-getinstallros-
- 目标检测-YOLOv4
wydxry
深度学习目标检测YOLO目标跟踪
YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本,继承了YOLOv3的高效性,并通过大量优化和改进,在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。相比YOLOv3,YOLOv4在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检测的同时,显著提升了检测性能,尤其在复杂场景中的表现尤为出色。相比YOLOv3的改进与优势改进的Backbone(CSPDarknet-53)YOLOv4使用
- 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
- YOLO系列目标检测数据集大全_yolo数据集(1)
2401_84187537
程序员YOLO目标检测人工智能
Darknet版YOLOv4猫狗识别训练好的权重文件:https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541214Darknet版YOLOv3猫狗识别训练好的权重文件:https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85541209DeepSORT-YOLOv5猫狗检测和跟踪+可视化目标运动轨迹yolov7猫狗
- 在C++上如何使用OpenCV头文件是什么_用OpenCV的dnn模块调用yolov3模型
weixin_39785858
前言在实际应用场景,我们用darknet的GPU版本训练自己的数据,得到权值文件,然后我们可以调用训练的好的模型去实现自己的检测项目。一般情况下,我们可以使用opencv的dnn模块去调用yolov3。下面大致讲解一下如何是实现调用。一、环境准备1、编译好darknet的GPU版本。可参考我的文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/1343471762、安装好opencv3.
- C++ OpenCV-dnn模块调用模型进行目标检测 (支持CUDA加速)
枸杞叶儿
经验笔记深度学习神经网络
前言OpenCV4.4开始支持YOLOv4模型的调用,需要使用Opencv的DNN模块。编译安装OpenCV和OpenCV-contrib库步骤,点此链接C++OpenCV调用YOLO模型的完整代码点此下载一、模型加载constexprconstchar*darknet_cfg="../face/yolov3-tiny.cfg";//网络文件constexprconstchar*darknet_w
- YOLOv8 : 网络结构
赛先生.AI
YOLOv8YOLO计算机视觉目标检测
一.YOLOv8网络结构1.BackboneYOLOv8的Backbone同样参考了CSPDarkNet-53网络,我们可以称之为CSPDarkNet结构吧,与YOLOv5不同的是,YOLOv8使用C2f(CSPLayer_2Conv)代替了C3模块(如果你比较熟悉YOLOv5的网络结构,那YOLOv8的网络结构理解起来就easy了)。如图1所示为YOLOv8网络结构图(引用自MMYOLO),对比
- Ubuntu22.04安装cuda,cudnn, 编译darknet
化石草
ubuntu深度学习yolov3
一,安装cuda:1,下载及安装cuda官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivewgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.runsudoshcuda_11.8.0_
- Darknet yolov3 Makefile文件解析
未完城
ubuntudeep-learningdarknetlinuxmakefile
文章目录1.darknetMakefile注释2.reference现在搞深度学习都在linux平台,经常遇到gcc手动编译的时候。由于linux平台没有通用的IDE,大家都是靠Makefile配置文件进行make。在学习darknet框架的过程中,决定要顺便搞清楚Makefile的写法和参数配置。Makefile完整的教程网上有很多,我暂时也不打算完整学一遍,仅仅把遇到的都搞懂,下次遇到新的东西
- [图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算
蒸饺与白茶
GPU架构中的半精度与单精度计算 由于项目原因,我们需要对darknet中卷积层进行优化,然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说,都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法,从而可以方便调用cublas库函数和cudnn里tiling过的矩阵乘。 CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度
- C++调用yolo模型有哪些方法
jjm2002
深度学习C++c++YOLO开发语言
在C++中调用YOLO模型进行目标检测,可以通过以下几种常见的方法:使用Darknet框架:Darknet是YOLO的官方框架,由YOLO的创作者JosephRedmon编写。它是一个轻量级的深度学习框架,用C语言编写,可以很容易地在C++应用程序中使用。你可以直接使用DarknetAPI来加载训练好的YOLO模型,并进行图像的推理。使用OpenCV的dnn模块:OpenCV是一个开源的计算机视觉
- yolov4 训练自己的数据集--人头识别
晓理紫
机器学习
0、实验环境ubuntu16.04opencv3.4.10cuda10.11、yolov4安装1.1、下载编译darknetdarknet下载地址gitclonehttps://github.com/AlexeyAB/darknetcddarknetdarknet默认编译是不带cuda与opencv,而且不会编译so文件。如果想编译带有cuda与opencv,并编译so文件的需要修改Makefil
- yolo,c++目标识别
码狂☆
AIYOLOc++
yolo,c++目标识别yolo官网https://pjreddie.com/darknet/yolo/yologithubhttps://github.com/pjreddie/darknet/下载编译yolo源码gitclonehttps://github.com/pjreddie/darknetcddarknetmake下载预训练权值文件wgethttps://pjreddie.com/me
- 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解
undo_try
#深度学习目标检测YOLOpython
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解不论是YOLOv1,还是YOLOv2,都有一个共同的致命缺陷:小目标检测的性能差。尽管YOLOv2使用了passthrough技术将16倍降采样的特征图(即C4特征图)融合到了C5特征图中,但最终的检测仍是在C5尺度的特征图上进行的。为了解决这一问题,YOLO作者做了第3次改进,主要改进如下:使用了更好的主干网络DarkNet-53使用了多级检测与
- 经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程
undo_try
#深度学习目标检测YOLO人工智能
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程和之前实现的YOLOv2一样,根据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书,在不脱离YOLOv3的大部分核心理念的前提下,重构一款较新的YOLOv3检测器,来对YOLOv3有更加深刻的认识。书中源码连接:RT-ODLab:YOLOTutorial1、YOLOv3网络架构1.1DarkNet53主
- 用python实现yolov3检测工业相机视频
蘑菇的神
python音视频计算机视觉
前言:学习记录环境:windows+pycharm+yolov3相机:海康工业网口相机:MV-CA020-20GC(Gige,彩色,全局)1.网上有很多网络摄像头跑yolo的案例,但是,不行。网络摄像头和工业相机不一样!yolo是能直接检测网络摄像头的视频的(这个我没有试过,因为没有网络摄像头)./darknetdetectordemocfg/coco.datacfg/yolov3.cfgyolo
- Ubuntu 20.04 安装opencv3.2.0 及报错解决方法
why_blogs
ubuntulinux运维
最近想要学习一下XTDrone里的目标检测与跟踪模块(正好推荐一下肖昆老师团队的项目----XTDrone,感兴趣可以去看看,确实很不错哟!),于是跟着文档往下做,结果发现在ubuntu20.04装Opencv就出问题,此篇文档仅仅记录一下,防止后面忘记。首先说明一下为什么装3.2.0版本,起初我也是图方便,直接装最新版本,结果发现和后面的darknet_ros有冲突,darknet_ros一直编
- Kai - Golang实现的目标检测云服务
yummy_bian
YOLO/Darknet是目前比较流行的ObjectDetection算法(后面统一称为Darknet),在GPU上的表现不但速度快而且准确率很高。但是使用起来不方便,只提供了命令行接口和简单的Python接口。所以我想用RESTful来实现一个云端的Darknet服务kai。选择用Go的原因不是考虑并发,而是goroutine之间的同步能方便的处理,适合实现Pipeline的功能。问题来了,Da
- ROS中darknet_ros功能包运行详解,低帧率如何解决,如何修改Cmake、makefile文件
神筆&『馬良』
ubuntulinux视觉检测YOLOyolov3
本篇博客侧重于使用该功能包,不侧重于获取。我遇到了FPS只有0.2的问题,运行速度过慢。才发现是GPU没有被调用的原因导致的。运行环境:ubuntu20.04+显卡驱动(cuda与cudnn可以装也可以不装)一、获取功能包参考博客:ROS下实现darknet_ros(YOLOV3)检测_camera/rgb/image_raw:=/usb_cam/image_raw__name:=d-CSDN博客
- YOLOv3:算法与论文详细解读
慕溪同学
YOLO目标检测YOLO深度学习目标检测yolo
【yolov1:背景介绍与算法精讲】【yolo9000:Better,Faster,Stronger的目标检测网络】目录一、YOLOv3概述二、创新与改进三、改进细节3.1多尺度特征3.2不同尺度先验框3.3完整的网络结构3.3Darknet-53主干网络3.4残差网络3.4.1恒等映射3.4.2网络退化3.4.3残差结构3.4.4残差的两个堆叠形式3.4.5YOLOV3中的残差连接3.5head
- 基于YOLOv8和RealsenseD455相机实现物体距离检测
油炸大聪明
YOLOpython
目录前言一、Yolov8环境搭建二、配置RealSense-ros功能包1.安装ROS-humble2.安装IntelRealSenseSDK2.0编辑3.克隆ROS功能包三、物体距离检测代码实现1.算法流程:2.代码示例:3.效果展示:前言要基于YOLOv8和RealsenseD455相机实现物体距离检测,可以按照以下步骤进行操作:准备环境:安装YOLOv8:可以使用开源框架如Darknet或P
- 深度学习技术栈 —— Pytorch中保存与加载权重文件
键盘国治理专家
ML&DL技术栈深度学习人工智能
深度学习技术栈——如何保存权重文件?一、权重文件的格式二、保存权重文件三、加载权重文件3.1nn.module.eval()方法一、权重文件的格式权重文件是指训练好的模型参数文件,不同的深度学习框架和模型可能使用不同的权重文件格式。以下是一些常见的权重文件格式:PyTorch的模型格式:.pt文件。Darknet的模型格式:.weight文件。TensorFlow的模型格式:.ckpt文件。一、参
- Darknet_yolov2综述入门整理
立夏陆之昂
学习小记录
接着上次的神经网络,这次整理一下Darknet,yolov2首先得先了解Darknet,是深度学习框架,总的来说深度学习框架提供了一些列的深度学习的组件(对于通用的算法,里面会有实现),当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义,然后调用深度学习框架的函数接口使用用户自定义的新算法.这篇讲述了深度学习框架的定义:https://blog.csdn.net/yeler082/article/det
- bin文件读写 - C/C++
生活需要深度
CC++c语言C++二进制文件
本文介绍一下C和C++读取和保存bin文件的方法。 bin文件的存取在调试网络推理定位问题的时候可能会经常用到,如在这个框架里网络输出和预期对不上,经常需要把这个网络里的前处理输出、网络推理输出搬到另外的框架里走一遍,来确定是前处理有问题,还是网络推理有问题,还是后处理有问题。这里分享一下C语言和C++读取和保存特征数据为bin文件的方法。其实大部分情况可以用C++搞定,但如darknet这种纯C
- 【深度学习目标检测】十五、基于深度学习的口罩检测系统-含GUI和源码(python,yolov8)
justld
深度学习CNN目标检测深度学习目标检测python
YOLOv8是一种物体检测算法,是YOLO系列算法的最新版本。YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种实时物体检测算法,其优势在于快速且准确的检测结果。YOLOv8在之前的版本基础上进行了一系列改进和优化,提高了检测速度和准确性。YOLOv8采用了Darknet-53作为其基础网络架构。Darknet-53是一个53层的卷积神经网络,用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比,Darkne
- 基于YOLOv5+单目的物体距离和尺寸测量
code2035
yolo从入门到精通机器视觉从入门到精通OpenCV从入门到精通YOLO计算机视觉人工智能opencv机器学习
目录1,YOLOv5原理介绍2,单目测尺寸以及距离原理2.1单目测物体距离2.2单目测物体尺寸3,成果展示3.3测距离3.2测尺寸:1,YOLOv5原理介绍YOLOv5是目前应用广泛的目标检测算法之一,其主要结构分为两个部分:骨干网络和检测头。骨干网络采用的是CSPDarknet53,这是一种基于Darknet框架的改进版卷积神经网络。CSPDarknet53通过使用残差结构和跨层连接来提高网络的
- 目标检测-One Stage-YOLOx
学海一叶
目标检测目标检测人工智能计算机视觉YOLO深度学习
文章目录前言一、YOLOx的网络结构和流程1.YOLOx的不同版本2.Yolox-Darknet53YOLOv3baselineYolox-Darknet533.Yolox-s/Yolox-m/Yolox-l/Yolox-x4.Yolox-Nano/Yolox-Tiny二、YOLOx的创新点总结前言根据前文CenterNet、YOLOv4等可以看出学界和工业界都在积极探索使用各种tricks(an
- 超维空间M1无人机使用说明书——41、ROS无人机使用yolo进行物体识别
南京超维空间智能科技有限公司
超维空间S2无人机使用说明超维空间M1无人机使用说明无人机YOLOROS物体识别
引言:用于M1无人机使用的18.04系统,采用的opencv3.4.5版本,因此M1无人机只提供了基于yolov3和yolov4版本的darknet_ros功能包进行物体识别,识别效果足够满足日常的物体识别使用,如果需要更高版本的yolov7或者yolov8,可以参考博客的yolov7和yolov8的使用。链接:源码链接一、启动darknet_ros物体识别roslaunchrobot_bring
- Darknet yolov4 转onnx
鲤鱼不懂
darknetyolov4onnxpytorch深度学习计算机视觉
前段时间,自己瞎搞,需要把Darknetyolov4转成onnx格式,在此记录一下过程。我们需要在github上下载以为大佬写好的转换代码https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4执行如下命令:cdpytorch-YOLOv4python3demo_darknet2onnx.py./yolov4.cfg./data/coco.names./yolov4
- 目标检测-One Stage-YOLO v3
学海一叶
目标检测目标检测YOLO人工智能计算机视觉算法
文章目录前言一、YOLOv3的网络结构和流程二、YOLOv3的创新点总结前言根据前文目标检测-OneStage-YOLOv2可以看出YOLOv2的速度和精度都有相当程度的提升,但是精度仍较低,YOLOv3基于一些先进的结构和思想对YOLOv2做了一些改进。提示:以下是本篇文章正文内容,下面内容和可供参考一、YOLOv3的网络结构和流程将影像输入卷积网络(DarkNet53)+FPN得到多尺度特征图
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$