- cityscapes数据集的下载和应用
zisuina_2
数据集cityscapes
链接内容官方地址:https://www.cityscapes-dataset.com/使用git的地址:https://github.com/mcordts/cityscapesScripts要自己登录download的哦数据下载在官网下载,不需要,需要企业级别邮箱(不能qq,163,gmail);每天有限制的下载次数;注册账号,网页下载。。我自己不怎么断。断的话看方法二终端脚本下载(推荐):w
- 【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第二步)-----cityscapes数据集训练和预测
努力弹琴的大风天
Deeplabv3+复现pytorch人工智能python深度学习ubuntu
在查看本篇文章之前,请先查看博主的上一篇文章【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+(第一步)-----环境配置_努力弹琴的大风天的博客-CSDN博客配置好环境之后,再进行接下来的操作注意:本文原来是在Ubuntu18.04上测试的,后来在windows上搭建了环境,现在是在windows上测试的。目录一、源码、数据集和预训练下载2.1源码下载2.2
- 【Deeplabv3+】Ubutu18.04中使用pytorch复现Deeplabv3+第三步)-----CityscapesScripts生成自己的标签
努力弹琴的大风天
Deeplabv3+复现pytorch人工智能python深度学习
本文是在前面两篇文章的基础上,讲解如何更改训练数据集颜色,需要与前面两篇文章连起来看。本文用于修改cityscapes数据集的标签颜色与Semankitti数据集的标签一致,对修改后的数据集进行训练。需要下载两个开发工具包和一个数据集,分别是cityscapesScripts-master、semantic-kitti-api-master和cityscapes数据集:cityscapesScri
- Ubuntu c++调用python脚本(Anaconda)
Gone_float
ubuntupythonubuntuc++python
环境配置首先创建一个anaconda虚拟环境,环境名字可自己确定,这里使用call作为环境名:$condacreate-ncallpython==3.8安装成功后激活call环境$sourceactivate$condaactivatecall编辑~./bashrc文件,设置使用deeplabv3+_cityscapes环境下的python3.8aliaspython='~/anaconda3/e
- 安装2022版mmsegmentation验证安装时报错ValueError: SyncBatchNorm expected input tensor to be on GPU 的解决办法
我的头发不怕掉
python开发语言
最新2022版mmsegmentation安装之后在验证时报错运行这一句时pythondemo/image_demo.pydemo/demo.pngpspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.pypspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth--devicecpu--out-fil
- DA(语义分割3)Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation
西瓜_f1c9
BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation来源:CVPR2019作者:YunshengLi,LuYuan,NunoVasconcelos机构:加州大学圣地亚哥分校(UCSanDiego),微软数据集:GTA5和SYNTHIA是原域,Cityscapes是目标域。网络:translationmodel(F)isCycl
- PointRend: Image Segmentation as Rendering
Cat丹
来自kaimingHe团队的paper,利用Render的思想来做分割。定性地,PointRend在先前方法过度平滑的区域中输出清晰的对象边界。从数量上讲,无论是实例还是语义分割,PointRend都在COCO和Cityscapes上产生了有效的性能提升。其主要步骤为:选取采样点计算采样点的featuremap根据featuremap预测最终的maskf3.png我认为这其实是一种上采样方法。主要
- OpenMMlab导出FCN模型并用onnxruntime推理
给算法爸爸上香
#segmentation#OpenMMlab#modeldeployment深度学习图像分割FCN
导出onnx文件直接使用脚本importtorchfrommmseg.apisinit_modelconfig_file='configs/fcn/fcn_r18-d8_4xb2-80k_cityscapes-512x1024.py'checkpoint_file='fcn_r18-d8_512x1024_80k_cityscapes_20201225_021327-6c50f8b4.pth'mo
- mmsegmentation学习笔记
Make_magic
神经网络人工智能神经网络计算机视觉
mmsegmentation教程下载预训练权重github–>mmsegmentation–>modelzoo–>XXXmodel(例如:PSPNet)–>找到预选连权重与config的前缀一致:pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024(model)了解配置文件查看配置文件,可以运行pythontools/misc/print_config.py/PAT
- DeepLab 使用 Cityscapes 数据集训练模型
SimonRiley_
笔记
原文地址:DeepLab使用Cityscapes数据集训练模型0x00操作环境OS:Ubuntu16.04LTSCPU:Intel®Core™i7-4790KGPU:GeForceGTX1080/PCIe/SSE2NvidiaDriverVersion:384.130RAM:32GBAnaconda:4.6.11CUDA:9.0cuDNN:7.3.1python:3.6.8tensorflow-g
- 【心理学与AI】图像分割有关机器学习任务
YuikoAo
SemanticSegmentation语义分割语义分割,即图像分割,是将图像中属于同一对象类的部分聚在一起的任务。它是像素级预测的一种形式,因为图像中的每个像素都是根据类别进行分类的。这个任务的一些例子基准是Cityscapes、PASCALVOC和ADE20K。通常采用MeanIntersection-Over-Union(MeanloU)和像素精度指标(PixelAccuracymetric
- 【DDRNet】DDRNet项目使用单GPU、自己的数据集训练、得到测试图像
叫我梅总就好了
语义分割深度学习人工智能计算机视觉pytorch
最近需要对一些细胞图像进行分割,需要比较几个模型之间的优劣,于是找到了DDRNet。DDRNet项目来源:https://github.com/chenjun2hao/DDRNet.pytorch1.前言电脑环境配置:win11+NVIDIAGeForceRTX3060Laptop+CUDA11.7如果想用他的数据集cityscapes和他的预训练模型,可以根据上面的项目来源中的指示来做,下载好像
- DeepLabV3+模型训练全过程
勤勤恳恳的小码农
人工智能计算机视觉pythonpytorch
一、DeepLabV3+介绍Deeplabv3+模型是由谷歌在2021年提出来的一个用于语义分割的模型,它可以进行多分类语义分割也可以进行实例分割,在公共数据集PASCALVOC2012和Cityscapes上达到了89.0%及82.1%的精度,同时也是一个较为轻便的模型,因此Deeplabv3+是一个兼具了速度和精度的模型。此次,我选用了resnet101为主干模型的DeeplapV3+。二、数
- RFNet模型数据集采集处理流程
苏钟白
机器学习人工智能语义分割算法
文章目录cityscapes数据集内容如何标注数据得到标签图片cityscapes数据集内容训练模型的时候下载了cityscapes里的disparity、gtFine和leftImg8bit。共5000张图片。2975张训练,500张验证,1525test。每个目录下都有train、test和val的子目录,这些子目录下又有一些城市名命名的子目录。train下有18个子文件夹对应德国的16个城市
- 超详细DeepLabv3 介绍与使用指南 – 使用 PyTorch 推理
TD程序员
深度学习开发实践系列pytorch人工智能python深度学习目标检测计算机视觉
DeepLab模型首次在ICLR'14中首次亮相,是一系列旨在解决语义分割问题的深度学习架构。经过多年的迭代改进,谷歌研究人员的同一个团队在17年底发布了广受欢迎的“DeepLabv3”。当时,DeepLabv3在PascalVOC2012测试集上实现了最先进的(SOTA)性能,在著名的Cityscapes数据集上以及使用Google内部JFT数据集进行训练时,也取得了同等的SOTA结果。Deep
- PaddleSeg学习2——Windows c++部署OCRNet+HRNet模型
waf13916
PaddleSeg语义分割实战c++开发语言paddlepaddle
WindowsPaddleSegc++部署OCRNet+HRNet模型1准备环境2准备模型3修改test_seg.cc4执行1准备环境参考上一篇:WindowsPaddleSegc++部署2准备模型2.1训练得到model.pdparamspythontrain.py\--configconfigs/ocrnet/ocrnet_hrnetw18_cityscapes_1024x512_160k_l
- Python语义分割与街景识别(1):理论学习
proibell
深度学习Python项目深度学习paddlepaddlepython
目录前言一、什么是语义分割二、从拍摄获得的图片到语义分割输出过程中有多少需要手动指定的类似分割模型的东西?分别是什么?三、Cityscapes使用的是什么语义分割模型四、如何确定我该使用哪个语义分割模型?五、一句话解释什么是FCN、bisenet、segnet六、语义分割的结果精确度一般是怎样的?前言本文主要用于记录我在使用python做图像识别语义分割训练集的过程,由于在这一过程中踩坑排除BUG
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-道路场景下目标检测与分割模型的压缩研究与实现(续)
林聪木
目标检测YOLO人工智能
目录道路场景下目标检测与语义分割模型的改进研究3.1道路场景数据集分析3.1.1Cityscapes数据集
- [语义分割] [PaddlePaddle] PP-LiteSeg(Encoder、Head、Decoder、STDCNet、SPPM、FLD、UAFM、Cityscapes、CamVid)
Le0v1n
语义分割(SemanticSegmentation)PaddlePaddle深度学习(DeepLearning)paddlepaddle人工智能
论文地址:PP-LiteSeg:ASuperiorReal-TimeSemanticSegmentationModel论文提出时间:2022年4月6日PaddlePaddle官方代码:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSegPytorch复现实现代码:Comingsoon…1.PP-LiteSeg概况PP-LiteSeg是一种用于实时语义分割任务的轻量级模
- 【MindSpore】Ascend(昇腾)310推理 | 实现步骤
bravozyz
深度学习框架经验积累深度学习自动驾驶caffe
简介:本文介绍在Ascend310平台对MindSpore框架实现的网络进行推理的流程。以CV语义分割网络(HRNet)为例,使用的数据集是Cityscapes,数据文件为PNG图片。使用的中间原语为MindIR,数据格式为二进制流。建议:可以参考MindSporeModelZoomaster分支下的ResNet系列网络的310推理脚本,是一个不错的完整示例。注:本文目前仅介绍基于MindIR和二
- 将标签中某一个类别添加到另一个标签中
翰墨大人
pytorch函数python人工智能
现在有两张CItyscapes数据集的标签,假设我想把第二张图骑车的人添加到第一张图,暂且不考虑添加位置的变换,那么该如何操作呢?1:将骑车的人和车作为两个类别独立于其他的类别出来。2:将这两个类别作为一个整体单独添加到第一张图片中。结果:1:2:我们可以看到添加成功。
- Paddleseg模型——OCRNet模型解读
weightOneMillion
图像分割计算机视觉人工智能
在config中找到关于ocrnet的配置以ocrnet_hrnetw18_cityscapes_1024x512_160k.yml为例ocrnet也是以hrnet作为backbone(骨干网络)hrnet_ocr是SemanticSegmentationonCityscapestest中目前排名第一的语义分割模型,其将高分辨网络hrnet和OCRNet方法相结合。_base_:'../_base
- deeplabv3+源码之慢慢解析 第二章datasets文件夹(3)cityscapes.py--Cityscapes类
老王小可
技术人工智能deeplabv3+语义分割深度学习
系列文章目录(更新中)第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(1)main.py–get_argparser函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(2)main.py–get_dataset函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(3)main.py–validate函数第一章deeplabv3+源码之慢慢解析根目录(4)main.py–main函数第一章deepla
- BiSeNetv2(pytorch)测试、训练cityscapes
JoannaJuanCV
深度学习pytorch人工智能python
1.源码:github:https://github.com/CoinCheung/BiSeNetgitclonehttps://github.com/CoinCheung/BiSeNet.git2.预训练模型:工程下载后解压,并在其中创建文件夹【model】用于存放预训练模型;3.运行democondacreate-nbisenetpython=3.8condaactivatebisenetpi
- 『paddle』paddleseg 学习笔记:模型部署
libo-coder
深度学习框架paddlepaddle
模型部署1.说明2.前置准备3.预测1.说明本方案旨在提供一个PaddlePaddle跨平台图像分割模型的Python预测部署方案作为参考,用户通过一定的配置,加上少量的代码,即可把模型集成到自己的服务中,完成图像分割的任务。2.前置准备请使用模型导出您的模型,或点击下载官方网站的样例模型用于测试。接着准备一张测试图片用于试验效果,我们提供了cityscapes验证集中的一张图片用于演示效果,如果
- 【工程测试与训练】使用BiSeNetv2测试、训练cityscapes数据集、训练自己的数据集
magic_ll
2D实时语义分割工程配置深度学习python
1准备工作下载工程工程下载:https://github.com/CoinCheung/BiSeNet预训练模型下载:工程下载后解压,并在其中创建文件夹【MODEL】用于存放预训练模型 本人的开发环境:ubuntu18.04、cuda10.2、cudnn7、python3.7、pytorch1.8.1工程运行过程中,会报错找不到库,pip安装对应的库即可2运行demo使用【bisenetv2_ci
- BiseNetV2网络复现
Happy_Cabbage
代码复现深度学习pytorch机器学习
1.代码地址https://github.com/CoinCheung/BiSeNet2.参考文章https://arxiv.org/pdf/2004.02147v1.pdf【工程测试与训练】使用BiSeNetv2测试、训练cityscapes数据集、训练自己的数据集_magic_ll的博客-CSDN博客_bisenet训练自己的数据集3.步骤使用【bisenetv2_city】测试图片:将exa
- BiSeNet V2出来了!72.6%的mIOU, 156FPS的速度!让分割飞起来!
baobei0112
CNN卷积神经网络计算机视觉人工智能深度学习图像分割目标检测
关注点击这里的链接,获取下面资料: 资源二:深度学习视频教程1.“花书”深度学习圣经——动手学深度学习2.《计算机视觉深度学习入门》共5门视频3.《深度学习进阶视频课程》精彩介绍做实时分割的同学一定对BiseNetv1比较熟悉,是2008年旷视提出的综合精度和速度比较好的一个网络。时隔两年,又看到这个熟悉的名字。BiseNet2出来了!在Cityscapes可达72.6%mIoU,速度为156FP
- cityscapes和foggy_cityscapes数据集使用记录
_mountainriver
深度学习
cityscapes和foggy_cityscapes数据集使用记录cityscapes数据集介绍下载数据集cityscapes转voc格式foggy_cityscapes下载数据集foggy_cityscapes转voc格式cityscapes数据集介绍Cityscapes数据集则是由奔驰主推,提供无人驾驶环境下的图像分割数据集。用于评估视觉算法在城区场景语义理解方面的性能。Cityscapes
- 屠榜的新自注意力机制!PSA:极化自注意力,助力语义分割/姿态估计涨点!
Amusi(CVer)
计算机视觉机器学习人工智能深度学习卷积神经网络
点击下方卡片,关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货,第一时间送达转载自丨极市平台作者丨小马导读基于双重注意力机制,本文针对Pixel-wiseregression的任务,提出了一种更加精细的双重注意力机制——极化自注意力。在人体姿态估计和语义分割任务上,作者将它用在了以前的SOTA模型上,并达到了新的SOTA性能,霸榜COCO人体姿态估计和Cityscapes语义分割。写在前面注意力机制是一个
- 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。