- Pytorch模型安卓部署
python&java
pytorch人工智能python
Pytorch是一种流行的深度学习框架,用于算法开发,而Android是一种广泛应用的操作系统,多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上,个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情,因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署,PyQt部署以及exe打包,ncnn部署,tensorRT部署,MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
- onnx-web + yolov8n 在视频流里做推理
CHEN_RUI_2200
人工智能YOLO
顺着我上一篇文章使用onnxruntime-web运行yolov8-nano推理继续说,有朋友在问能不能接入视频流动,实时去识别物品。首先使用getUserMedia获取摄像头视频流getUserMediaAPI可以访问设备的摄像头和麦克风。你可以使用这个API获取视频流,并将其显示在页面上的标签中。注意事项:浏览器支持:getUserMedia被现代浏览器大多数支持,但在一些旧版浏览器上可能不兼
- 使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目,它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中,并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序,使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
- Yolov5 ONNX Runtime 的 Python 部署
爱钓鱼的歪猴
#目标检测模型部署YOLO
这里使用的yolov56.2,使用export.py很方便地得到onnx格式的模型。然后用onnxruntime推理框架在Python上进行部署。主要是为了测试模型的准确,模型部署的最终是用C++部署,从而部署在嵌入式设备等。整个代码分为四个部分:1、对输入进行预处理;2、onnxruntime推理得到输出;3、对输出进行后处理4、画预测框代码的难点是nms处理。代码尚存在的缺陷是,将输入图像处理
- RapidOCR4j项目学习
cmdch2017
学习
https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/install_usage/api/RapidOCR/#_1功能实现多平台OCR识别:支持Windows、Linux、macOS(包括Intel和ARM架构)多种图片输入方式:支持图片路径(Path)、BufferedImage、byte[]、OpenCV的Mat四种输入类型模型推理:通过ONNXRuntime加载和推理
- 开源TTS模型:VITS(2025.3)
u013250861
#VITS
VITS经典项目:FaceBook开源,1000+语言,mms-meta/MMSwenet社区,onnx和
- yolov11转ncnn
model2005
YOLOncnn
yolo模型pt格式文件转ncnn,以适用于移动端的部署。原先要经过onnx,onnxsim等转换,cmake编译,现直接可生成(如何从YOLO11导出到NCNN以便顺利部署)。fromultralyticsimportYOLO#LoadtheYOLO11modelmodel=YOLO("yolo11s.pt")#ExportthemodeltoNCNNformatmodel.export(for
- C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南(Windows)
马里马里奥-
c++openvinoopencv
C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南(Windows)一、环境准备硬件要求软件配置二、模型转换流程1.导出ONNX模型2.转换为OpenVINOIR格式三、C++推理实现核心代码结构后处理关键算法四、性能优化技巧五、常见问题解答1:输出形状不匹配2:推理速度不达标六、部署效果展示七、结语一、环境准备硬件要求Intel第6代以上CPU16GB内存50GB可用磁盘空间软件配置Visual
- Java全栈AI平台实战:从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析
墨夶
Java学习资料3java人工智能spring
一、背景与需求:为什么需要Java驱动的AI平台?某医疗影像公司面临以下挑战:多语言开发混乱:Python训练模型,C++部署推理,Java调用服务,导致维护成本高昂部署效率低下:PyTorch模型需手动转换ONNX格式,TensorRT优化耗时2小时/模型实时性不足:视频流分析延迟达3秒,无法满足急诊场景需求通过Java全栈AI平台,我们实现了:端到端开发:Java调用PyTorch训练模型,直
- Z-Ant开源程序是简化了微处理器上神经网络的部署和优化
一、软件介绍文末提供程序和源码下载Z-Ant(Zig-Ant)是一个全面的开源神经网络框架,专门用于在微控制器和边缘设备上部署优化的AI模型。Z-Ant使用Zig构建,为资源受限的硬件上的模型优化、代码生成和实时推理提供端到端工具。二、全面的模型部署ONNXModelSupport:FullcompatibilitywithONNXformatmodelsONNX模型支持:与ONNX格式模型完全兼
- 人工智能混合编程实践:Python ONNX FP16加速进行图像超分重建
FriendshipT
人工智能混合编程实践人工智能python开发语言超分辨率重建FP16onnx
人工智能混合编程实践:PythonONNXFP16加速进行图像超分重建前言相关介绍Python简介ONNX简介图像超分辨率重建简介应用场景前提条件实验环境项目结构使用PythonONNXFP16加速进行图像超分重建sr_py_infer_fp16.py参考文献前言由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。更多精彩内容,可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、
- 人工智能混合编程实践:C++调用封装好的DLL进行图像超分重建(v2.0)
FriendshipT
人工智能混合编程实践人工智能c++开发语言超分辨率重建图像处理
人工智能混合编程实践:C++调用封装好的DLL进行图像超分重建(v2.0)前言相关介绍C++简介ONNX简介ONNXRuntime简介**核心特点**DLL简介**核心特点****创建与使用****应用场景****优点与挑战**图像异常检测简介应用场景前提条件实验环境项目结构C++调用封装好的DLL进行图像超分重建C++调用dll的相关代码framework.hpch.hcxx_infer_sr.
- pytorch深度学习入门(12)之-神经网络导出onnx模型部署与应用
码农呆呆
深度学习深度学习pytorch神经网络
概述:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放神经网络交换格式,它使得不同深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch、MXNet等)之间的互操作成为可能。ONNX提供了一种标准化的方式,可以将训练好的模型导出并转换为ONNX格式,然后可以在其他支持ONNX的框架或工具中进行部署和推理。ONNX的主要优势在于它促进了深度学习模型在不同平台之间的互操作性和可移
- 超简单部署离线语音合成TTS和语音识别
包达叔
语音识别人工智能语音合成离线
一篇文章讲清楚超简单离线语音合成TTS和离线语音识别系统部署本文只介绍两个轻量级的语音合成用piper,语音识别用vosk部署简单,效果勉强语音合成推荐piper(其他没用过)安装linux下安装pipinstallpiper-tts下载模型(63M)中文模型下载zh_CN-huayan-medium.onnx和zh_CN-huayan-medium.onnx.json两个文件,放在同一个目录声音
- Real-ESRGAN-ncnn-vulkan 使用教程
陶名战Blanche
Real-ESRGAN-ncnn-vulkan使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan1.项目介绍Real-ESRGAN-ncnn-vulkan是基于NCNN框架实现的Real-ESRGAN算法,旨在开发适用于一般图像恢复的实用算法。该项目特别优化了对动漫图像的处理。Real-ESRGAN通过纯合成数据训练
- 算法在嵌入式端的部署与优化
早日退休!!!
硬件算法嵌入式硬件
算法在嵌入式端的部署与优化前言理论1.参考资源2.其他1.将深度学习模型移植到嵌入式端时,提高推理速度的方法2.深度学习模型移植到嵌入式端的主要流程3.假设将已经训练好的目标检测模型(比如YOLOv3)移植到树莓派4B这样一款嵌入式设备上,并且需要保证推理速度达到实时。具体流程如下4.在树莓派上使用ncnn推理引擎,可以采取以下措施提高推理速度5.先进行模型压缩再用推理模型部署是一种常见的深度学习
- 语音活动检测模型SileroVAD
大囚长
大模型人工智能
SileroVAD是一款专注于语音活动检测(VAD)的轻量级开源模型,凭借其高效率、低延迟和跨平台特性,成为实时语音处理系统的核心组件。一、核心功能与技术优势轻量高效SileroVAD模型体积仅1.8MB,支持1ms内处理30ms音频块,适用于边缘设备实时处理。其推理速度在单线程CPU上可达2-3倍于PyTorch版本(ONNX优化后),且支持批量处理以提升吞吐量。高精度检测基于深度学习(CNN/
- sherpa-onnx 项目亮点解析
杜璟轶Freda
sherpa-onnx项目亮点解析sherpa-onnxk2-fsa/sherpa-onnx:Sherpa-ONNX项目与ONNX格式模型的处理有关,可能涉及将语音识别或者其他领域的模型转换为ONNX格式,并进行优化和部署。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/sherpa-onnx1.项目的基础介绍Sherpa-onnx是一个开源项目,旨在提供一个基于ON
- sherpa-onnx开源语音处理框架研究报告:从技术解析到应用实践
chanalbert
AI开源分享开源pythonc++java
1项目概述与技术背景开源地址:https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnxsherpa-onnx是一个基于下一代Kaldi和ONNX运行时的开源语音处理框架,由K2-FSA团队开发并维护。该项目专注于提供跨平台、高效率的语音处理能力,支持在完全离线的环境中运行语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)、说话人识别、语音活动检测(VAD)等多项功能。与依赖云服务的传统语音
- Ubuntu24.04 onnx 模型转 rknn
一只名叫Me的猫
大模型人工智能个人开发
前面的环境配置有点懒得写,教程也很多,可以自己找rknn-toolkit2gitee地址:pingli/rknn-toolkit2试了很多开源的代码,都没办法跑通,最后自己改了一版微调后的qwen2模型适用fromrknn.apiimportRKNNimportosif__name__=='__main__':platform='rk3588'rknn=RKNN()rknn.config(targ
- 《Windows 10下QT+OpenCV+Yolo11:AI视觉开发实战指南》
空云风语
QTOpencvYOLO人工智能windowsqtopencv
一、引言在当今数字化时代,计算机视觉技术正以前所未有的速度蓬勃发展,广泛应用于各个领域,为人们的生活和工作带来了极大的便利和创新。在计算机视觉的众多工具和技术中,Windows10下基于QT5.14.1minGW-32编译opencv,并调用Yolo11的.ONNX模型搭建环境,具有举足轻重的地位。OpenCV作为一个强大的开源计算机视觉库,提供了丰富的函数和算法,涵盖了图像处理、特征提取、目标检
- 第3章 开源大模型框架概览3.3 模型转换框架与工具3.3.1 ONNX:跨框架模型转换
AI天才研究院
计算大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
https://aurigait.com/blog/onnx-onnx-runtime-and-tensortrt/1.背景介绍1.背景介绍开源大模型框架已经成为机器学习和深度学习领域的重要组成部分。这些框架为研究人员和工程师提供了强大的工具,以便更快地构建、训练和部署深度学习模型。在这个系列文章中,我们将深入探讨一些最受欢迎的开源大模型框架,并探讨它们在实际应用中的优势和局限性。在本章中,我们将
- 【Python高级编程】第九章:计算机视觉与边缘计算
AI_DL_CODE
python计算机视觉边缘计算OpenCVDNNFFmpegTFLite
摘要:本博文聚焦Python在计算机视觉与边缘计算融合领域的应用,深入解析OpenCV+DNN模块部署、ONNXRuntime边缘端推理及FFmpeg集成视频流实时分析等核心技术。结合智慧工厂安全行为检测、无人机航拍图像实时处理等典型场景,通过TFLite在树莓派实现人脸识别的完整案例,详细阐述从环境搭建、模型部署到功能实现的全流程。提供Docker与GoogleColab复现方案,对比传统计算与
- win10 环境进行 python + pytorch + yolov8 + tensorRT( c++版 ) 测试过程记录
狄龙疤
pythonpytorchc++cudatensorRTyolov8计算机视觉
参考博客:1.YOLOv8模型转换pt->onnx(附上代码):https://blog.csdn.net/2303_80018785/article/details/1381949612.yolov8的TensorRT部署(C++版本):https://blog.csdn.net/liujiahao123987/article/details/133892746test.cpp就是使用此博客的d
- Jetson Nano 2GB运行Stable Diffusion精简版模型(仅CPU运行)
2301_77939311
边缘计算个人开发linuxdocker
作者已经完成了该项目的全部开发工作,但是由于Docker镜像本体过于庞大,且不适合没有开发经验和Linux使用的人使用。还有一点,因为作者是个初中生,基础和经验相比CSDN各位大佬差了特别多,在此作者希望各位在使用了此容器后,能给作者提出修改建议,作者会在学习之余听取各位意见的,并认真修改,谢谢。本文参考:https://github.com/vitoplantamura/OnnxStream镜像
- 《终面危机时刻:用Ray_OnNX加速PyTorch模型推理》
itAred
Python面试场景题PythonMachineLearningPyTorchRayONNXOptimization
终面危机时刻:用Ray_OnNX加速PyTorch模型推理场景设定在一间安静的面试室里,候选人小明正准备结束一场紧张的终面。面试官已经问了许多技术问题,包括深度学习模型的架构设计、分布式训练框架的原理等。然而,就在面试的最后5分钟,面试官突然抛出了一个意想不到的难题:面试官提问面试官:小明,我们来聊个实战问题。假设你有一个基于PyTorch的深度学习模型,目前它的推理性能非常差,每次推理需要300
- 基于python部署paddleocrv5的onnx模型PPOCRv5模型部署源码+onnx模型+使用说明
FL1623863129
深度学习python开发语言
1.项目简介本项目是PaddleOCRv5的ONNX版本实现,具有以下特点:支持简体中文、繁体中文、中文拼音、英文和日文识别无需深度学习训练框架,可直接部署使用支持ARM和x86架构高性能推理,识别速度快识别精度与PaddleOCR保持一致2.环境要求Python>=3.8CUDA支持(如果使用GPU版本,需要GPU版本onnxruntime和对应cuda安装)足够的磁盘空间(建议至少2GB可用空
- 保姆级教程:RK3588部署yolo目标检测模型
ling913
YOLOrk3588鲁班猫yolo部署瑞星微目标检测
本文用到的板卡设备为鲁班猫4(LubanCat-4),瑞芯微rk3588系列处理器。官方文档写的挺详细了,但是版本太多不统一,而且涉及了多个代码仓库,稍显杂乱。本着最少代码原则,仅需下载一个代码仓库,将整个实践过程记录一下。整体分为两大块:PartA:在PC上,训练yolo目标检测模型(.pt格式);再转为.onnx格式;最后转为.rknn格式。PartB:在板卡上,运行rknn格式的模型。Par
- Python —— Windows10下通过Opencv-dnn推理Yolov5的分割模型(pt转onnx)(附源码)
信必诺
Pythonpythonopencvdnn
附:Python——Windows10下训练Yolov5分割模型并测试 视频效果 手机拍摄一段工位视频,上传到win10训练了yolov5分割鼠标的样本后,将训练出的pt模型转到onnx模型,通过opencv_dnn模块进行实时推理效果。 下面视频演示了python用torch推理效果、opencv-dnn模块推理效果: pt转onnx像yolov5目标检测时将pt转onnx一样,
- 强大而全面的语音处理工具——Sherpa-Onnx
郜里富
强大而全面的语音处理工具——Sherpa-Onnx项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/sherpa-onnx在人工智能的浪潮中,语音技术已成为连接人机的重要桥梁。今天,我们要向您隆重推荐一个开源宝藏——Sherpa-Onnx,一个集多种语音功能于一体的强大本地运行库,完美适配从服务器到边缘设备的各种场景。项目介绍Sherpa-Onnx是一款开源的语音处理神
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
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我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
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运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY
[email protected]
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
编程
What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa