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m0_69670384
YOLOxml计算机视觉
YOLO到XML:轻松转换标注文件,助力计算机视觉项目在计算机视觉项目中,数据标注是至关重要的一步。不同的算法和框架可能需要不同格式的标注文件。YOLO(YouOnlyLookOnce)格式因其简洁和高效,在目标检测任务中备受欢迎。然而,有时我们可能需要将YOLO格式的标注文件转换为XML格式,以便与其他工具或框架兼容。本文将详细介绍如何将YOLO格式的标注文件批量转换为XML格式,助力你的计算机
- Llama3本地部署的解决方案
herosunly
llama3llama本地部署API解决方案
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了Llama3本地部署的解决方案,希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文
- 深入解析vLLM:加速大模型推理的高效框架
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口语化解析人工智能模型调优nlpvLLM
深入解析vLLM:加速大模型推理的高效框架引言在现代深度学习应用中,大型语言模型(如GPT、GLM、LLaMA、Qwen等)的推理速度和资源利用率成为关键挑战。vLLM(VirtualLargeLanguageModel)是由伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架,旨在极大地提升实时场景下的语言模型服务的吞吐量与内存使用效率。本文将深入探讨vLLM的工作原理及其优化技术。一、vLLM
- AI 驱动的创业产品设计趋势:大模型赋能下的创新
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【精选大厂面试题详解】大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI驱动的创业产品设计趋势:大模型赋能下的创新一、背景随着人工智能技术的飞速发展,特别是深度学习和大型语言模型(如GPT)的广泛应用,AI正在逐渐改变创业产品设计的游戏规则。大模型赋能下的创新成为许多创业公司脱颖而出的关键。本文将探讨以下几个方面的内容:AI驱动的创业产品设计趋势大模型在产品设计中的具体应用AI驱动创业产品的成功案例分析大模型赋能下的产品设计和开发挑战二、AI驱动的创业产品设计趋势
- Python从0到100(六十一):机器学习实战-实现客户细分
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python机器学习开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程
懒大王12138
机器学习深度学习神经网络人工智能算法
我们以识别生物信号为例子,其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用1.信号预处理;首先要将得到的生物信号进去噪音去除,另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样,这时候你需要统一长度。2.特征工程;你需要对所有的经过预处理并且将要输入神经网络的信号提取特征,比如信号的频谱图、时间-频率图或者是一些非线性的动力学特征,比如相空间这些。最重要的是提取的特征数据形状必须一致。3.搭建深度学
- 请问Python怎么安装vlfeat?
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python开发语言
在当今数据驱动的时代,图像处理和计算机视觉成为了许多前沿应用的核心技术之一。作为一门强大的编程语言,Python在这些领域中扮演着极其重要的角色。而vlfeat是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多经典的计算机视觉算法实现,如SIFT、HOG等。本文将详细介绍如何在Python中安装和使用vlfeat,帮助你在项目中高效地集成这些强大的工具。什么是vlfeat?vlfeat是一个开源的计算机视
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
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在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- 深度学习篇---Anaconda&LabelImg
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能学习python程序人生机器学习计算机视觉
文章目录前言第一部分:Anaconda是什么?1.简介2.特点(1)包管理器Conda(2)环境管理(3)预装包(4)跨平台(5)社区支持3.安装WindowsLinux3.基本命令(1)conda--version(2)condaupdateconda(3)condacreate--namemyenvpython=3.6(4)condaactivatemyenv(5)condadeactivat
- 双目视觉之获取三维坐标(立体校正、Q矩阵与三角测量原理)
乐平要加油啊
YOLO+双目视觉计算机视觉opencv
前言双目视觉是一种模拟人类立体视觉的计算机视觉技术,它通过两个相机从不同的角度拍摄同一个场景,然后利用三角测量原理,计算出场景中物体的三维坐标信息。这种技术在机器人导航、自动驾驶、物体跟踪、三维重建等领域有广泛的应用。获取三维坐标是双目视觉的核心任务之一。通过对左右相机拍摄的图像进行特征匹配和视差计算,我们可以得到场景中每个像素点的视差值。视差值表示了同一个物体在左右图像中的位置差异,它与物体距离
- 【安装cudnn】
Eternal-Student
linuxlinux
官网下载并安装如果打算使用深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch,并且需要GPU加速,可能还需要安装NVIDIA的cuDNN库,它是一个GPU加速的深度神经网络库。officialweb:https://developer.nvidia.com/cudnn下载具体:cuDNN9.5.0Downloads历史版本下载:https://developer.nvidia.com/rdp/c
- Pytorch深度学习指南 卷I --编程基础(A Beginner‘s Guide) 第1章 一个简单的回归
liuhui244
深度强化学习深度学习pytorch回归
本章正式开始使用pytorch的接口来实现对应的numpy的学习的过程,来学习模型的实现,我们会介绍numpy是如何学习的,以及我们如何一步步的通过torch的接口来实现简单化的过程,优雅的展示我们的代码,已经我们的代码完成的事情numpy的线性回归在此之前,先看看现在的numpy实现的学习的过程是什么样的#引入计算模块importnumpyasnpfromsklearn.linear_model
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三带俩王
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在当今的金融世界中,股票分析是投资者和金融从业者必备的技能。Python作为一种强大且灵活的编程语言,为股票分析提供了丰富的工具和技术。本文将深入探讨使用Python进行股票分析的高级用法,涵盖从数据获取与清洗、高级分析指标计算到机器学习和深度学习在股票分析中的应用等多个方面。一、数据获取与预处理:构建坚实的分析基础1.数据来源与获取直接从证券交易所获取数据:许多证券交易所提供了数据接口,例如,上
- 目标检测算法以及常用库概述
YOLO大师
目标检测算法人工智能
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程,它是深度学习和图像处理领域的重要成果之一。在创建物体定位时,识别物体时,常见的一种方法是使用边界框。这种方法具有很高的通用,可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
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前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速,交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
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机器学习的基本步骤:前馈运算、反向传播计算梯度、根据梯度更新参数值。一、定义及基本概念深度学习,就是一种利用深度人工神经网络来进行自动分类、预测和学习的技术。它可以从海量的数据中自动学习,找寻数据中的特征。所以说,它的本质就是自动提取特征的能力。可以说,深度学习就等于深度人工神经网络。一般认为超过三层的神经网络就可以叫做深度神经网络。深度学习属于一种特殊的人工智能技术。反向传播算法:此算法是人工神
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AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCMSDXL加速生成解析在现代AI绘图和深度学习中,涉及了多个复杂的概念和技术,这些技术在图像生成、训练加速以及多模态学习等方面起着至关重要的作用。在这篇博客中,我们将讨论几个关键概念:Embedding、CLIP模型、Flux中的Clip,以及LCMSDXL加速生成技术的实现原理。1.AI绘图中的Embedding是什么意思?在A
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机器学习入门之工具篇Python新手快速入门python文件操作
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一、定义大语言模型(LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。这些模型通过海量的文本数据进行训练,学习语言的模式和结构,从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步,大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。二、应用场景大语言模型的应用场景非常广泛,以下是一些常见的例子:聊天机器人:通过自然语言理解与生成,为用户提供智能对话服务。内容创作:帮
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- 医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集
计算机C9硕士_算法工程师
数据集语义分割医学类数据集语义分割息肉TransUNetUNet
息肉数据集/息肉瘤分割项目解决(已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的(肠胃)息肉用于器官内部息肉瘤分割,息肉目标检测,息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务,特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型(如Tra
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- 深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用
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点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达来源:DeepHubIMBA本文约1800字,建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数(PDF)定义:pdf(x)=(1/(σ*sqrt(
- OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云
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在计算机视觉和图像处理中,噪声是一种常见的现象,可以对图像和点云数据产生不良影响。高斯噪声是一种常见的噪声类型,它具有正态分布的特点。在本文中,我们将使用OpenCV库来添加高斯噪声到彩色图像和点云数据,并提供相应的源代码示例。添加高斯噪声到彩色图像首先,我们将介绍如何使用OpenCV库向彩色图像添加高斯噪声。以下是添加高斯噪声的步骤:步骤1:导入必要的库importnumpyasnpimport
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|由参数共享引出的特征图|08
漂亮_大男孩
表示学习深度学习学习cnn
如是我闻:FeatureMap(特征图)的概念与ParameterSharing(参数共享)密切相关。换句话说,参数共享是生成FeatureMap的基础。FeatureMap是卷积操作的核心产物,而卷积操作的高效性正是由参数共享带来的。下面我们详细看一下FeatureMap和ParameterSharing之间的关系:1.什么是FeatureMap?定义:FeatureMap是卷积操作生成的输出结
- 探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统
孟振优Harvester
探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统,由pojiezhiyuanjun开发并维护。该项目的目标是为用户提供个性化的电影推荐服务,通过机器学习算法理解用户的观影偏好,并据此进行智能推荐。技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件:数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出