Moresweet猫甜
Moresweet猫甜

Halcon20.11安装过程

Halcon20.11安装过程

1、下载

下载地址
官网下载，需要注册账号
Halcon20.11安装过程_第1张图片
在这里插入图片描述
安装第一个（深度学习相关的按需下载安装）

2.安装Halcon

Halcon20.11安装过程_第2张图片
Halcon20.11安装过程_第3张图片
Halcon20.11安装过程_第4张图片
按需安装，默认全选
Halcon20.11安装过程_第5张图片
这里官方强调了深度学习组件例程中用到了NVIDIA的cuDNN等，需要自己额外安装
Halcon20.11安装过程_第6张图片
安装GigE版驱动，勾选安装，然后下一步，不勾选可能以后的网口相机通讯会有问题，安装时网络会暂时失联
Halcon20.11安装过程_第7张图片
Halcon20.11安装过程_第8张图片
选择路径，并安装
Halcon20.11安装过程_第9张图片
Halcon20.11安装过程_第10张图片

错误弹窗

Halcon20.11安装过程_第11张图片
查看日志，好像与VS2022有关，版本太高，不兼容，点击close后继续安装
Halcon20.11安装过程_第12张图片
Halcon20.11安装过程_第13张图片
Halcon20.11安装过程_第14张图片
Halcon20.11安装过程_第15张图片
至此，Halcon20.11安装完成

3、导入License

获取License
Halcon20.11安装过程_第16张图片
复制到安装目录下的license目录中
Halcon20.11安装过程_第17张图片
打开成功
Halcon20.11安装过程_第18张图片
Halcon20.11安装过程_第19张图片

你可能感兴趣的:(机器视觉,视觉,Halcon)

  • AI视觉觉醒：深度学习如何革新视频标注，释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统 海棠AI实验室 AI理论探索与学术前沿人工智能深度学习音视频
    目录引言：被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境：效率、成本与瓶颈深度学习：视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测（ObjectDetection）行为识别（ActionRecognition）视频分割（VideoSegmentation）代码实践：基于YOLOv5的目标检测视频标注示例挑战与未来展望结语：AI赋能，释放视频数据的无限可能引言：被忽视的视频
  • 基于YOLOv5的无人超市商品检测：食品、饮料、零食与家居用品 深度学习&目标检测实战项目 YOLO目标跟踪深度学习人工智能ui
    引言随着人工智能技术的快速发展，尤其是计算机视觉的提升，无人超市的概念逐渐成为现实。在无人超市中，商品的智能化管理和检测是其顺利运行的关键。商品检测不仅要实现高效、准确的物品识别，还要支持多种商品类别的实时检测，以保证购物体验的顺畅与安全。在此背景下，深度学习与目标检测算法，如YOLOv5，成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一，其应用范围广泛，包括人脸检
  • ECCV2024｜底层视觉(超分辨率，图像恢复，去雨，去雾，去模糊，去噪等)相关论文汇总（附论文链接/开源代码）【持续更新】 Kobaayyy 论文相关图像处理与计算机视觉底层视觉算法计算机视觉ECCV2024图像超分图像复原图像增强
    ECCV2024｜底层视觉相关论文汇总（如果觉得有帮助，欢迎点赞和收藏）相关整理(RelatedCollections)**参考或转载请注明出处**1.超分辨率(Super-Resolution)AcceleratingImageSuper-ResolutionNetworkswithPixel-LevelClassificationAdaDiffSR:AdaptiveRegion-awareDy
  • 基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统：猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析 深度学习&目标检测实战项目 YOLO目标跟踪人工智能深度学习ui目标检测机器学习
    1.引言随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破，目标检测技术已广泛应用于各类场景。从城市交通监控到安防系统，再到野生动物保护和生态监测，目标检测技术为我们提供了实时、精确的解决方案。在众多目标检测算法中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列因其高效性和实时性，已成为解决多类别目标检测任务的首选方法。本文将介绍如何使用YOLOv5进行野生动物检测与监控，包括猫、狗
  • 计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集） emmm形成中 深度学习人工智能python计算机视觉
    计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）摘要：本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理，基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。从数据标注到模型部署，包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解，手把手教你打造高精度智能质检系统！关键词：YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检？1.1工业质检的三大痛点人工成本高：传
  • 如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练 大耳朵爱学习 人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
    摘要：通过深入了解本文中的这些细节，并在实际项目中应用相关知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步
  • 计算机视觉毕业设计选题推荐：建议指导篇 微光DeepLearning 毕设选题毕业设计计算机视觉
    亲爱的同学们，转眼间我们已经迎来了大四，这一年充满了挑战与机遇。大家忙着备考研究生、公务员、教师资格证，或是寻找实习机会，同时还要面对毕业设计的重任。对于毕业设计，很多同学可能会感到陌生，不知道从何下手，也不确定自己适合哪些方向的课题。为此，我整理了一个毕业设计选题专栏，希望能为大家提供一些灵感和建议。无论你对毕业设计有任何疑问，欢迎随时来问我哦！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!前言在计算机专业的
  • Transformer模型详解 Yuki-^_^ Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
    导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此，自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止，已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
  • 手摸手，带你实现移动端H5瀑布流布局 初见雨夜 前端javascript前端csscss3html5
    移动端瀑布流布局是一种比较流行的网页布局方式，视觉上来看就是一种像瀑布一样垂直落下的排版。每张图片并不是显示的正正方方的，而是有的长有的短，呈现出一种不规则的形状。但是它们的宽度通常都是相同的因为移动端瀑布流布局主要为竖向瀑布流，因此本文所探讨的是竖向瀑布流特点竖向瀑布流布局主要有下面几种特点：一般出现在移动端H5页面底部主要以图片或视频为主降低页面复杂度，节省空间，可以容纳更多内容不规则展示，不
  • 3.2.2-增加 + 缓冲区显示结果 openmv巡线 循迹黑线 循迹红线 循迹 openmv循迹小车 openmv+STM32循迹小车 循迹赛道 视觉循迹 好家伙VCC stm32嵌入式硬件单片机
    3.2.2-增加+缓冲区显示结果非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD上面的代码识别后结果输出在串行终端还是不够直观，我们可
  • 频域分析：利用傅里叶变换（Fourier Transform）对图像进行深度解析 那雨倾城 OpenCV应用计算机视觉图像处理pythonopencv视觉检测
    在图像处理和计算机视觉领域，傅里叶变换（FourierTransform）是一项基础而强大的工具。它将时域信号（如图像）转化为频域信号，为我们提供了图像的频率特性，这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用，并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学变换，它将信号从时域（或空间域）转换到频域。
  • DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型 黄阳老师 目标检测目标跟踪人工智能
    DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中，我们介绍了DINO-X，这是一种由IDEAResearch团队开发的统一以对象为中心的视觉模型，迄今为止在开放世界目标检测性能方面表现最佳。DINO-X采用了与GroundingDINO1.5[47]相
  • OAK相机的抗震性测试 OAK中国_官方 数码相机抗震测试
    在工业环境中，双目视觉相机必须具备与工作环境同等的坚固性。鉴于部分客户会将我们的相机应用于恶劣环境（例如安装在重型机械上），我们依据EN60068-2-6:2008标准对相机进行了振动耐受性测试。测试涉及的相机型号包括：OAK-D-Pro（间接涵盖OAK-D-S2、OAK-D-ProW、OAK-D-W）OAK-D-Pro-PoE（间接涵盖OAK-D-S2-PoE、OAK-D-W-PoE、OAK-D
  • uniapp选中日期移动到中间 变量人生 uni-app前端javascript
    uniapp选中日期移动到中间在移动端应用开发中，日期选择是一个常见且重要的交互需求。本文将详细介绍如何在uni-app中实现一个优雅的日期横向滚动选择器，它不仅外观精美，而且具有流畅的交互体验，能够显著提升用户体验。:::tip核心亮点本组件实现了选中项自动居中、平滑滚动动画和优雅的视觉反馈，适用于各类需要日期选择的移动应用场景。:::1.功能特点1.1核心功能✨支持左右滚动选择日期选中日期自动
  • AI在农业中的应用:精准农业的新时代 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。然而，随着人口增长和资源短缺，传统农业面临着诸多挑战，例如低效率、资源浪费、环境污染和气候变化的影响。为了应对这些挑战，精准农业应运而生。精准农业是指利用现代信息技术和数据分析手段，对农业生产进行精细化管理，提高资源利用效率、产量和产品质量，同时减少环境污染。人工智能（AI）作
  • 从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
    引言：为什么选择DeepSeek进行图像分类？在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架，凭借其高效计算优化和灵活架构设计，在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
  • 苹果AI生态再扩容！iOS 18.4代码泄密：Find My定位将获Gemini多模态能力加持 北京自在科技 iosfindmy前沿技术科技googleGemini
    2025年2月24日，开发者社区通过iOS18.4测试版后端代码发现重大升级——苹果正将谷歌Gemini模型深度整合至FindMy定位体系，这标志着全球超20亿苹果设备组成的FindMyNetwork将迎来智能进化。FindMy技术升级路径多模态定位算法增强代码显示，当用户通过Siri调用FindMy查找AirTag或第三方设备时，系统将优先调用Gemini2.0的视觉-语义联合模型。例如查找丢失
  • halcon手眼标定例程详解_七、机器人运动控制算法——标定 戴亦舒 halcon手眼标定例程详解
    在工程中，标定实验是经常要做的，有一些小伙伴可能不太清楚标定是什么，所以我就拿机器人来举例说明一下。前几章的主要任务是建立模型，那我们为什么要建立（数学）模型呢？（数学）模型又是什么呢？（数学）模型是对现实世界中各种物体、运动、或者工作过程的一种抽象，即用数学语言描述我们存在的世界。我们了解自然的目的是让自然界更友好地对待我们人类，让我们人类生存在这个地球上更容易一些。既然要改造自然，那前提是了解
  • 如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践cnn人工智能神经网络机器学习深度学习
    如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。然而，尽管CNN在这些任务中表现出色，它们通常需要大量的计算资源，并且在优化过程中可能会遇到一些挑战，如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型，提高其性能和训练效率，DeepSeek提供了多种优化技术和工具，可以帮助我们系统地进行
  • OAK相机：纯视觉SLAM在夜晚的应用 OAK中国_官方 人工智能机器学习SLAM
    哈喽，OAK的朋友们，大家好啊，今天这个视频主要想分享一下袁博士团队用我们的OAK相机产出的新成果在去年过山车SLAM的演示中，袁博士团队就展示了纯视觉SLAM在完全黑暗的环境中的极高鲁棒性。现在袁博士团队进一步挖掘了纯视觉的潜力，于是又专门录了一段夜间的演示给我们展示了在完全黑暗及光线变化的环境中可靠工作的VIO、回环检测及适用于大场景的内存管理技术。他们现在已将整套VSLAM方案包含在Fact
  • 机器人手眼标定及视觉引导技术 杨驰晏Danielle
    机器人手眼标定及视觉引导技术【下载地址】机器人手眼标定及视觉引导技术本文档旨在详细介绍**机器人手眼标定及视觉引导技术**的核心概念、实施步骤和应用实践。机器人手眼标定是工业自动化领域中的关键技术之一，主要用于校正机器人末端执行器（“手”）与机器视觉系统（“眼”）之间的相对位置和姿态关系。通过精确的标定，可以确保机器人能够基于视觉信息准确地进行物体定位、抓取或精密装配等操作，极大地提升自动化生产线
  • 机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型 视觉人机器视觉 杂说数码相机计算机视觉人工智能
    在机器视觉系统中，线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度，实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果，从而提升缺陷检测效率并降低成本。以下是分时频闪线阵相机的选型要点及关键考量因素：一、分时频闪技术的核心需求多光源同步控制分时频闪需相机支持多路光源独立控制，每行图像采集时切换光源类型（如明场、暗场、侧光等）或亮度。例如：苏州大视通智能科技CL-L8KM-R1-100KT相机提供8路光源控制信
  • 【大模型】大模型分类 IT古董 人工智能人工智能大模型
    大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式：1.按应用领域分类自然语言处理（NLP）模型如GPT-3、BERT、T5等，主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉（CV）模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等，用于图
  • 基于 Linux 系统（迅为 iTOP-4412）设计的倒车雷达系统 鱼弦 Linux系统编程与驱动开发linux运维服务器
    鱼弦：公众号：红尘灯塔，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全站领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）基于Linux系统（迅为iTOP-4412）设计的倒车雷达系统介绍倒车雷达系统是一种辅助驾驶系统，它通过超声波传感器检测车辆后方障碍物，并通过声音或视觉信号向驾
  • yolo位姿估计实验 jarreyer YOLO
    目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义，可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源，导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进
  • YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践 那年一路北 YoloYOLO目标跟踪人工智能
    一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。然而，随着应用场景的复杂化，传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE（Squeeze-and-Excitatio
  • 《OpenCV》——人脸检测 Kai HVZ opencv人工智能计算机视觉
    人脸检测级联分离器具体实现实例（人脸检测）本实例对合照图片进行人脸检测，并圈出人脸位置，使用的OpenCV自带的级联分类器可从OpenCV源文件的data目录下，加载不同的级联分类器的XML文件对不同对象的检测。代码实现python#导入OpenCV库，用于计算机视觉任务，如读取图像、图像处理和显示图像等importcv2#使用cv2.imread函数读取指定路径下的图像文件'hezhao.jpg
  • [Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站 spearhead_cai 计算机视觉深度学习科研论文CVPRGithub计算机视觉深度学习
    简介CVPR是IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。它是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是ICCV和ECCV），本会议每年都会有固
  • 【折线图 Line】——5 花花 Show Python pyecharts—从0到精通信息可视化数据分析python
    解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代，每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴？欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里，你将不再受限于单调的表格和图表，而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库，将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
  • 基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码 NoABug 计算机视觉matlab人工智能
    基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码随着现代科技的不断发展，二维码已经成为了我们日常生活中必不可少的一个元素，它广泛应用于商品、文件、广告、交通等领域。为了更好地使用和管理这些二维码信息，需要准确、快速地对其进行识别。本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现二维码的识别，并提供Matlab源代码。二维码原理与发展二维码是一种将信息编码成黑白方块形式的二进制条码，它由黑色正方形组成，其中有一些
  • 矩阵求逆（JAVA）初等行变换 qiuwanchi 矩阵求逆（JAVA）
    package gaodai.matrix; import gaodai.determinant.DeterminantCalculation; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; /** * 矩阵求逆(初等行变换) * @author 邱万迟 *
  • JDK timer antlove javajdkschedulecodetimer
    1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务 2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务 3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
  • JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss coder_xpf jvm应用服务器
    堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。 典型设置： java -Xmx
  • JDBC连接数据库 Array_06 jdbc
    package Util; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class JDBCUtil { //完
  • Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误） oloz java
    java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType) at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
  • 用多个线程处理1个List集合 362217990 多线程threadlist集合
      昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; public c
  • JSP简单访问数据库 香水浓 sqlmysqljsp
    学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印 public class DBHelper { private String driverName; private String url; private String user; private String password; private Connection connection; privat
  • Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表 AdyZhang Flex
    1.添加一个最简单的柱状图 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 <?xml version= "1.0"&n
  • Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面 aijuans android
    在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下：   [html]  view plain copy   <RelativeLa
  • 查询汇总的sql baalwolf sql
    select   list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list ,   (select listid,count(listid) as listcount  from dream_list_user  group by listid  order by count(
  • Linux du命令和df命令区别 BigBird2012 linux
            1，两者区别             du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。        
  • AngularJS中的$apply，用还是不用？ bijian1013 JavaScriptAngularJS$apply
            在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。         但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。         scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
  • [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化 bit1129 zookeeper
    ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理   ClientCnxn构造方法   &
  • 【Java命令一】jmap bit1129 Java命令
    jmap命令的用法：   [hadoop@hadoop sbin]$ jmap Usage: jmap [option] <pid> (to connect to running process) jmap [option] <executable <core> (to connect to a
  • Apache 服务器安全防护及实战 ronin47
    此文转自IBM. Apache 服务简介 Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。 由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
  • unity 3d实例化位置出现布置？ brotherlamp unity教程unityunity资料unity视频unity自学
    问：unity 3d实例化位置出现布置？ 答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position  Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object 这样你不需要再用Transform.Position了,   如果你省略了第二个参数(
  • 《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data bylijinnan java重构
    import java.awt.Color; import java.awt.Container; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.Label; import java.awt.TextField; import java.awt.event.FocusAdapter; import java.awt.event.FocusE
  • struts2更改struts.xml配置目录 chiangfai struts.xml
    struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml) web.xml文件修改如下：   <filter> <filter-name>struts2</filter-name> <filter-class&g
  • redis做缓存时的一点优化 chenchao051 redishadooppipeline
            最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。       首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
  • mysql导出数据不输出标题行 daizj mysql数据导出去掉第一行去掉标题
    当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数 如通过下面命令导出数据： mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName"  > exportResult.txt 结果为： studentid
  • phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcelphpexcel
    先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下 <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE);   if (PHP_SAPI == 'cli') die('
  • 爱情格言 dcj3sjt126com 格言
     1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 　　 我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 　　2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
  • 转 Activity 详解——Activity文档翻译 e200702084 androidUIsqlite配置管理网络应用
    activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
  • win7安装MongoDB服务 geeksun mongodb
    1.  下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads   2.  解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
  • Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__ hongtoushizi js
    转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/ 在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为 例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号: function Book(name){
  • 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应 jinnianshilongnian cache
    昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
  • 数据源架构模式之行数据入口 home198979 PHP架构行数据入口
    注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。   一、概念 行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。   二、简单实现行数据入口 为了方便理解，还是先简单实现： <?php /** * 行数据入口类 */ class OrderGateway { /*定义元数
  • Linux各个目录的作用及内容 pda158 linux脚本
    1）根目录“/” 　　根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于 Windows 操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 　　2）/bin 　　/bin 　　目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要 linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
  • ubuntu12.04上编译openjdk7 ol_beta HotSpotjvmjdkOpenJDK
    获取源码 从openjdk代码仓库获取(比较慢) 安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial 将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
  • 将数据库字段转换成设计文档所需的字段 vipbooks 设计模式工作正则表达式
            哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！         PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他