- 【rknn】onnx转rknn脚本解读以及函数解读(版本V1.7.3)
阿颖&阿伟
【11-1】rknn开发板rknn模型转换
目录1.RKNN()示例:2.rknn.config()batch_size:mean_values:std_values:channel_mean_value:epochs:reorder_channel:force_builtin_permneed_horizontal_merge:quantized_dtype:quantized_algorithmmmse_epoch:optimizati
- yolov5 pt->onnx->om yolov5模型转onnx转om模型转换
qq_43650438
笔记深度学习tensorflow人工智能
yolov5pt->onnx->omyolov5-6.1版本models/yolo.pyDetect函数修改classDetect(nn.Module):defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self.nl):x[i]=self.m[i](x[i])#convbs,_,ny,nx=x[i].shape#x(bs,255,20,20)t
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
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pytorch人工智能python
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- Window on arm编译onnxruntime的python安装包
lpcarl
Windowsonarm开发pythonWOAWindowsonarmonnx
Windowonarm编译onnxruntime_qnn的python安装包准备工作开始安装准备工作1.下载onnxruntime的源码gitclonehttps://github.com/microsoft/onnxruntime.git2.安装vsstudio下载visualstudio安装包,并在线安装visualstudio2022版本,安装完成后安装“c++桌面应用开发”相关的组件下载c
- 三种方式实现人车流统计(yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou)
Jayson God
人工智能c++yolov5opencv算法人工智能
一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++,使用的第三方库,onnxruntime-linux-x64-1.12.1,opencv-4.6.0opencv官方地址Releases-OpenCVopencvgithub地址https://github.com/opencv/opencv/tr
- onnx 推理报错:onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.Fail: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Load mo
fengsongdehappy
python
onnx模型不匹配有可能是你转换的是gpu但是推理是cpu,也可能版本不兼容导致,因此卸载cpu版本,重新安装gpu版本或者升级gpu版本pipuninstallonnxruntime-gpupipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleonnxruntime-gpu
- c++加载TensorRT调用深度学习模型方法
feibaoqq
深度学习深度学习YOLO
使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程,特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南,展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。步骤1:准备环境安装TensorRT:确保你已经安装了NVIDIATensorRT库。准备模型:确保你的训练好的模型已经转换为TensorRT支持的格式,通常是一个.engine文件。你可以使用onnx-tens
- 一个AI应用的开发、上线流程解析
終不似少年遊*
人工智能ai应用ckptonnx模型文件部署推理
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- 使⽤MATLAB进⾏⽬标检测
唐BiuBiu
机器学习matlab开发语言目标检测深度学习
目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短,我⽤MATLAB。Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭,最主要的原因是⽣态完善,⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。从数据集划分到训练,再到性能验证和画图,仅仅使⽤了⼏⼗⾏代码。炼丹师们终于可以解放编码时间,把⾃⼰的精⼒放在摸⻥(划掉)算法本身上了。下
- 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
- tensorrt推理 onxx转engine代码(python),cyclegan网络推理(python、C++)
maobin_1
pythonc++
将onnx文件导出为engine,FP16格式importtensorrtastrtimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinit#加载ONNX文件onnx_file_path='model.onnx'engine_file_path='model_tesfp16.trt'TRT_LOGGER=trt.Logger(trt.Logger.WARNI
- 模型实战(19)之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -> 实现目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程目标检测人工智能计算机视觉图像处理YOLO
从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理,CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下:output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下:
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视觉算法部署YOLO目标检测人工智能
目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境(电脑端执行)1.2导出rknn环境(电脑端执行)2.训练部分(电脑端执行)2.1训练脚本(电脑端执行)3.onnx转rknn(电脑端执行)1.环境配置1.1训练和导出onnx环境(电脑端执行)#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p
- pytorch深度学习模型推理和部署、pytorch&ONNX&tensorRT模型转换以及python和C++版本部署
机械心
深度学习pythonpytorch
目录1.采用pytorch进行推理2.采用onnx进行推理2.1pytorch转换为onnx2.2onnx推理3.采用tensorrt进行推理(python环境)3.1onnx转engine文件3.2tensorrt推理4.采用tensorrt进行推理(c++环境)5.采用torch2trt进行推理(python环境)在pytorch框架下,可以很方便进行深度学习模型的搭建、训练和保存。当模型训练
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点PY
深度学习模型部署rknn人脸识别
文章目录开源仓库pth转onnxnetron可视化onnx转rknnC++实现开源仓库https://github.com/bubbliiiing/facenet-pytorchpth转onnx修改facenet网络的forward函数代码修改前defforward(self,x,mode="predict"):ifmode==
- 【Windows/C++/yolo开发部署03】将实例分割模型ONNX导出为 TensorRT 引擎:完整记录
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CV计算机视觉Ultralyticsyolo实例分割模型部署
【完整项目下载地址】:【TensorRT部署YOLO项目:实例分割+目标检测】+【C++和python两种方式】+【支持linux和windows】资源-CSDN文库目录写在前面环境准备1.使用trtexec将ONNX模型转换为TensorRT引擎2.验证TensorRT引擎2.1TensorRT版本2.2GPU信息2.3TensorRT引擎信息2.4推理请求2.5推理性能2.6警告信息2.7其他
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视觉算法部署YOLO人工智能深度学习
目录1,训练自己的数据集转换为onnx2,onnx格式→rknn格式3,3588平台部署1,训练自己的数据集转换为onnx在Anaconda的yolov5,进入yolov5根目录,终端运行如下pythonmodels/export.py--weightxx.pt#此处为需要转换模型的相对路径当然也可以是绝对路径如runs/train/exp/weight/best.pt若出现模块不存在的情况,只需
- yolov5 c++ onnx pytorch pycharm gpu train test
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目的:目标实时检测;方法:c++调用yolov5模型;数据资源参考:【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程(2022.06.28全新版本v6.1)_yolov5教程-CSDN博客代码:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;//#classnamesstd::vectorclasses={"
- java调用ONNX模型
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java开发语言
一、导出一个onnx模型这里训练了一个简单的线性回归模型通过SerializeToString完成导出。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportonnxfromskl2onnximportconvert_sklearnfromskl2onnx.common.data_typesimportFloatTen
- 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
- ONNX推理warning: TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32.
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只想用ONNX进行模型推理,加载时报Warning,加载模型时间也特别长。加载模型的代码:self.session=onnxruntime.InferenceSession(model_path,providers=onnxruntime.get_available_providers())修改为:self.session=onnxruntime.InferenceSession(model_pa
- 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
断纱检测caffetensorflowpytorch
以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述:Caffe:Caffe(ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction)是一个用于特征抽取的卷积框架,它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发,起初是一个用于深度卷积网络的Python框架(无
- 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
- Ubuntu交叉编译 arm板子上的TVM
陈有爱
TVMubuntu人工智能
目录X86Ubuntu的TVM安装LLVM下载tvm配置config.cmake编译源码python安装测试是否安装成功可以在安装一些库,用于RPCTracker和auto-tuning交叉编译801arm的TVM交叉编译链下载配置config.cmake编译源码编译的时候可能会遇到错误ONNX模型转换为TVM模型创建pre.py,将onnx模型编译成tvm.so文件测试TVM模型修改demo程序
- 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
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
机器学习YOLO
ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- 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
qzhqbb
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
- 导出 YOLOv11 模型的详细步骤和说明
old_power
计算机视觉YOLO人工智能计算机视觉
以下是关于如何导出YOLOv11模型的详细步骤和说明:1.导出YOLOv11模型的基本步骤YOLOv11模型可以通过Ultralytics提供的接口轻松导出为多种格式,如ONNX、TensorRT、CoreML等。以下是导出模型的基本步骤:1.1安装Ultralytics库首先,确保已安装Ultralytics库:pipinstallultralytics1.2加载模型并导出使用Python代码加
- ztree设置禁用节点
3213213333332132
JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
ztree设置禁用节点的时候注意,当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据,否者会获取不到节点对象,导致设置禁用没有效果。
$(function(){
showTree();
setDisabledNode();
});
- JVM patch by Taobao
bookjovi
javaHotSpot
在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch,共四个,有意思,记录一下。
7050685:jsdbproc64.sh has a typo in the package name
7058036:FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM
7060619:C1 should respect inline and
- 将session存储到数据库中
dcj3sjt126com
sqlPHPsession
CREATE TABLE sessions (
id CHAR(32) NOT NULL,
data TEXT,
last_accessed TIMESTAMP NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
<?php
/**
* Created by PhpStorm.
* User: michaeldu
* Date
- Vector
171815164
vector
public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) {
for (int i = 0; i < cart.size(); i++) {
if (cart.get(i).getId().equals(id)) {
cart.remove(i);
- 各连接池配置参数比较
g21121
连接池
排版真心费劲,大家凑合看下吧,见谅~
Druid
DBCP
C3P0
Proxool
数据库用户名称 Username Username User
数据库密码 Password Password Password
驱动名
- [简单]mybatis insert语句添加动态字段
53873039oycg
mybatis
mysql数据库,id自增,配置如下:
<insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"
parameterType=&
- struts2拦截器配置
云端月影
struts2拦截器
struts2拦截器interceptor的三种配置方法
方法1. 普通配置法
<struts>
<package name="struts2" extends="struts-default">
&
- IE中页面不居中,火狐谷歌等正常
aijuans
IE中页面不居中
问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示,列表页的页面在火狐谷歌中正常,在IE6、7、8中都不中,觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识,仔细查看后发现,列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义,就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
- String,int,Integer,char 几个类型常见转换
antonyup_2006
htmlsql.net
如何将字串 String 转换成整数 int?
int i = Integer.valueOf(my_str).intValue();
int i=Integer.parseInt(str);
如何将字串 String 转换成Integer ?
Integer integer=Integer.valueOf(str);
如何将整数 int 转换成字串 String ?
1.
- PL/SQL的游标类型
百合不是茶
显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;
PL/SQL中游标的声明;
1,声明游标
2,打开游标(默认是关闭的);
3,提取数据
4,关闭游标
注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标
隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
- JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比
bijian1013
JUnit4单元测试
一.基础知识
JUnit4使用Java5中的注解(annotation),以下是JUnit4常用的几个annotation: @Before:初始化方法 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与BeforeClass区别,后者是对于所有方法执行一次)@After:释放资源 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与AfterClass区别,后者是对于所有方法执行一次
- 精通Oracle10编程SQL(12)开发包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发包
*包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型(例如TABLE类型和RECORD类型)、PL/SQL项(例如游标和游标变量)和PL/SQL子程序(例如过程和函数)
*/
--包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序,它由包规范和包体两部分组成
--建立包规范:包规范实际是包与应用程序之间的接口,它用于定义包的公用组件,包括常量、变量、游标、过程和函数等
--在包规
- 【EhCache二】ehcache.xml配置详解
bit1129
ehcache.xml
在ehcache官网上找了多次,终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了,这个文档包含在ehcache.xml的注释中!
ehcache.xml : http://ehcache.org/ehcache.xml
ehcache.xsd : http://ehcache.org/ehcache.xsd
ehcache配置文件的根元素是ehcahe
ehcac
- java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL
白糖_
javaeclipsespringtomcatWeb
今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题:在web.xml中配置了spring的上下文监听器:
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
</listener>
随后启动
- angular.element
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.element
angular.element
描述: 包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串,把它作为一个jQuery元素来处理。(类似于jQuery的选择器啦) 如果jQuery被引入了,则angular.element就可以看作是jQuery选择器,选择的对象可以使用jQuery的函数;如果jQuery不可用,angular.e
- java-给定两个已排序序列,找出共同的元素。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class CommonItemInTwoSortedArray {
/**
* 题目:给定两个已排序序列,找出共同的元素。
* 1.定义两个指针分别指向序列的开始。
* 如果指向的两个元素
- sftp 异常,有遇到的吗?求解
Chen.H
javajcraftauthjschjschexception
com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460)
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154)
at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
- [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么?
comsci
人工智能
我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....
我们可以尝试一下...在某些神经
- 通过LAC和CID获取经纬度信息
dai_lm
laccid
方法1:
用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html,然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0),如果数据正确就可以获得相应的经纬度
方法2:
发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
- JAVA的困难分析
datamachine
java
前段时间转了一篇SQL的文章(http://datamachine.iteye.com/blog/1971896),文章不复杂,但思想深刻,就顺便思考了一下java的不足,当砖头丢出来,希望引点和田玉。
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- 小学5年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
money 钱
paper 纸
speak 讲,说
tell 告诉
remember 记得,想起
knock 敲,击,打
question 问题
number 数字,号码
learn 学会,学习
street 街道
carry 搬运,携带
send 发送,邮寄,发射
must 必须
light 灯,光线,轻的
front
- linux下面没有tree命令
dcj3sjt126com
linux
centos p安装
yum -y install tree
mac os安装
brew install tree
首先来看tree的用法
tree 中文解释:tree
功能说明:以树状图列出目录的内容。
语 法:tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
- Map迭代方式,Map迭代,Map循环
蕃薯耀
Map循环Map迭代Map迭代方式
Map迭代方式,Map迭代,Map循环
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蕃薯耀 2015年
- Spring Cache注解+Redis
hanqunfeng
spring
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
- Guava中针对集合的 filter和过滤功能
jackyrong
filter
在guava库中,自带了过滤器(filter)的功能,可以用来对collection 进行过滤,先看例子:
@Test
public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() {
List<String> names = Lists.newArrayList("John"
- 学习编程那点事
lampcy
编程androidPHPhtml5
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip
nannan408
ByteBuffer
1.前言。
如题,limit其实就是可以读取的字节长度的意思,flip是清空的意思,mark是标记的意思 。
2.例子.
例子代码:
String str = "helloWorld";
ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes());
Sy
- org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1
Everyday都不同
$转义el表达式
最近在做Highcharts的过程中,在写js时,出现了以下异常:
严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception
org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
- 用Java实现发送邮件到163
tntxia
java实现
/*
在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件?如何接收邮件?如何访问多个文件夹等。问题零散,而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。
本人之前所做过一个java项目,其中包含有WebMail功能,当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间,总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题,因此把我的一些经验帖出来,希望对大家有些帮助。
此篇仅介绍用
- 探索实体类存在的真正意义
java小叶檀
POJO
一. 实体类简述
实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口,在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的
POJO(Plain Old Java Objects)简单的Java对象
它的一般格式就是
public class A{
private String id;
public Str