- 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
MO__YE
pytorch人工智能python
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
- yolov5 实例分割:从原理、构建数据集到训练部署
外卖猿
AI实战yolov5实例分割c++部署opencv自定义数据集
yolov5实例分割:从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco格式转yolo格式3.训练3.1整理数据集3.2修改配置文件3.3执行代码进行训练4.使用OpenCV进行c++部署5.使用openvino进行c++部署参考文献1.模型介绍1.1YOLOv5结构
- openvino yolov11识别
yuyuyue249
openvinoYOLOpython
importcv2importpathlibfromultralyticsimportYOLOimportmatplotlib.pyplotaspltimportopenvinoasovcore=ov.Core()det_model_path=pathlib.Path("/home/yuyue/yolov11/weights/yolo11n/yolo11n.xml")det_ov_model=co
- openvino:ImportError: DLL load failed while importing _pyopenvino: 找不到指定的模块。
码农市民小刘
openvino
万能的网友们,真诚发问,Openvino这玩意,安装之后咋就那么爱缺dll呢。我已经鼓捣一天了,筋疲力尽。两台电脑,一台安装之后就可以了,另外一台,安那个版本都不行.......,那位大神有知道原因和解决方案的不,求答案。
- LLM模型部署经验分享
lewis_kai
阿里云语言模型
LLM模型部署经验分享作者:大连理工大学李凯首先,你需要选择一个合适的部署平台,这可以是本地服务器、云服务提供商(如AWS、Azure、GoogleCloud等)、边缘设备或者特定的部署服务(如HuggingFaceHub)。在这里我使用的是魔搭平台的云服务器。然后下载你要部署的模型,这里下载的是通义千问。下载并部署玩模型后,我们还可以对模型转换和优化,该文会介绍基于OpenVINO的模型量化实践
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
HyperAI超神经
vLLMopenvino人工智能pythonvLLMLLMGPU编程
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- 开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel:优化大模型应用性能新路径
OpenVINO 中文社区
openvino人工智能
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者:杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架,SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程,而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion,分别实现文本的语义向量化和文本生成,因此本文主要会分享如何在SemanticKernel中调用OpenVINO™runtime部署Embedding和Textcompleti
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- C# OpenVino Yolov8 Pose 姿态识别
乱蜂朝王
人工智能c#openvinoYOLO
目录效果模型信息项目代码下载效果模型信息ModelProperties-------------------------date:2023-09-07T17:11:43.091306description:UltralyticsYOLOv8n-posemodeltrainedon/usr/src/app/ultralytics/datasets/coco-pose.yamlauthor:Ultra
- YOLOv8-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】
你的陈某某
YOLOopenvino人工智能yolov8目标检测
1环境:CPU:i5-125002安装Openvino和ONNXRuntime2.1Openvino简介Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包,主要用于对深度推理做优化。Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块,除此之外它还具有强大的Plugin开发框架,允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。Openvino整体框架为
- OpenCV DNN 活体检测项目环境配置等各阶段tips
十橙
MachineLearningOpenCVopencvdnn人工智能活体检测
date:2020-09-2214:53资料来源《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》第八章。在复现这个项目的时候发现一些可以调整的小tips。环境配置阶段使用conda创建python工作环境时,注释掉requirems.txt里的opencv-python-inference-engine==4.1.2.1,安装OpenVINO时包含这个了,如果使用requirements里的版本,ims
- OpenVion22.3.x以及Opencv DNN部署yolov5(C++)全过程含代码
o0Orange
openvino部署YOLOopenvino持续部署opencvc++
部署Openvino在win平台上走了不少坑,这里将从第一步开始进行,避免以后遗忘。第一步肯定是先把yolo5的工程跑通啦,基本上7.0运行一下会自动下载各种,非常方便,基本不存在复杂的配置过程。跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包:openvino:这一般是OpenVINO的主要安装包,它包含了一系列的工具,库,和插件,用于优化,执行和部署各种深度学习模型。它可能包括
- YOLOv8 + openVINO 多线程数据读写顺序处理
-_Matrix_-
c++c++算法
多线程数据读写顺序处理一个典型的生产者-消费者模型,在这个模型中,多个工作线程并行处理从共享队列中获取的数据,并将处理结果以保持原始顺序的方式放入另一个队列。多线程处理模型,具体细节如下:1.数据:数据里必须有个递增的标识符和一个结束标识(ending)2.读队列(安全队列):用于存放待处理的数据。处理线程:每个线程都是一个死循环读数据-处理数据-写数据,它们被编号为1、2、3、4等。这些线程负责
- 四、yolov8模型导出和查看
Dakchueng
win10+yolov8分割C++TRT和vino部署YOLO深度学习人工智能
yolv8模型导出1、找到engine文件夹下的exporter.py文件。2、修改文件夹路径,改为我们训练结束后生成的文件夹。3、打开default.yaml文件夹,找到format参数,修改为onnx,找到batch改为1,然后返回exporter.py文件,运行,导出onnx模型,方便trt和onnxruntime部署。4、以上就是一个模型导出的完整流程;然而有人想要用openvino部署,
- 【计算机视觉】Openvino给yolov5目标检测提速实战
Sciengineer-Mike
目标检测计算机视觉openvino人工智能
1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作,首先是找到目标,然后就是识别目标。常用的目标检测方法分为两大流派:一步走(one_stage)算法:直接对输入的图像应用算法并输出类别和相应的定位,典型的算法有yolo,ssd;两步走(two_stage)算法:先产生候选区域,然后在进行CNN分类,代表的算法有R-CNN。其中一步走目标检测算法检测速度快,实时性好,在模型
- 【OpenVINO™】在 MacOS 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov5 (上篇)
椒颜皮皮虾྅
#OpenVINOC#API深度学习C#openvinomacosc#
在MacOS上使用OpenVINO™C#API部署Yolov5(上篇)项目介绍YOLOv5是革命性的"单阶段"对象检测模型的第五次迭代,旨在实时提供高速、高精度的结果,是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型,代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究,融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理,因此在该项目中,我们将
- 【OpenVINO™】在 MacOS 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov5 (下篇)
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#OpenVINOC#APIC#深度学习openvinomacosc#
在MacOS上使用OpenVINO™C#API部署Yolov5(下篇)项目介绍YOLOv5是革命性的"单阶段"对象检测模型的第五次迭代,旨在实时提供高速、高精度的结果,是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型,代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究,融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理,因此在该项目中,我们将
- C# OpenVINO 图片旋转角度检测
天天代码码天天
C#人工智能实践OpenVinoopenvino人工智能opencv目标检测机器学习深度学习神经网络
目录效果项目代码下载效果项目代码usingOpenCvSharp;usingSdcb.OpenVINO;usingSystem;usingSystem.Diagnostics;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usingSystem.Runtime.InteropServices;usingSystem.Security.Cryptography;using
- C# OpenVino Yolov8 Seg 分割
天天代码码天天
C#人工智能实践OpenVinoopenvinoYOLO人工智能opencv目标检测机器学习深度学习
目录效果模型信息项目代码下载效果模型信息ModelProperties-------------------------date:2023-09-07T17:11:46.798385description:UltralyticsYOLOv8n-segmodeltrainedoncoco.yamlauthor:Ultralyticstask:segmentlicense:AGPL-3.0https:
- 超详细||YOLOv8基础教程(环境搭建,训练,测试,部署看一篇就够)(在推理视频中添加FPS信息)
liuzifu123
YOLO深度学习pycharmpython
一、YOLOv8环境搭建这篇文章将跳过基础的深度学习环境的搭建,如果没有完成的可以看我的这篇博客:超详细||深度学习环境搭建记录cuda+anaconda+pytorch+pycharm-CSDN博客1.在github上下载源码:GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite2.安装ult
- 【OpenVINO™】在 Windows 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov8-obb 实现任意方向的目标检测
椒颜皮皮虾྅
OpenVINO#OpenVINOC#APIC#openvinowindowsc#YOLO人工智能开源目标检测
前言UltralyticsYOLOv8基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术,在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用,并可轻松适应从边缘设备到云API等不同硬件平台。YOLOv8OBB模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型,可以检测任意方向的对象,大大提高了物体检测的精度。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理,因此在该
- 英特尔正式发布OpenVINO™ 2023.3版本
hyang1974
ROS&AIopenvino人工智能
2024年1月24日,英特尔正式发布了OpenVINO™2023.3版本(ReleaseNotesforIntelDistributionofOpenVINOToolkit2023.3)。OpenVINO™是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库,包含推断库,模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。OpenVINO™工具包是用于快速开发应用程序和解决方案的综合工具包,可解决各种任务
- 用树莓派4b构建深度学习应用(九)Yolo篇
bluishfish
前言上一篇我们在树莓派上安装了OpenVINO的环境,并跑了几个官方demo,作为关键点的模型转换工作,以各个版本的yolo实现为例,在这篇做一下实现。imageimage目标检测是人工智能应用比较成熟的领域,不仅要能够识别出图片的目标,还要定位其位置,在自动驾驶方面会是一个基础的场景。一般分为两大类别,一类是two-stage的,基于R-CNN,FastR-CNN,FasterR-CNN等等,先
- 基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车(三)
凌乱533
模型效果:在上文中,我们制作了数据集,并利用数据集进行了模型的训练,利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验,发现效果还是不错的。imageimage前两张为静态图片检测,后一张为视频检测效果截图。image但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上,还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化:第一次转化:(.weight-->.pb)这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南
- TVM安装
血_影
ToolsTVM
为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率,设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎,例如NAVIDA的tensorRT,Intel的OpenVINO,Tencent针对移动端应用推出NCNN等。目前,深度学习模型应用广泛,在服务端和移动端都有应用,甚至于特殊的嵌入式场景想,它们都有加速模型推理的需求。TVM介是从深度学习编译器的角度来做推理引擎,目前技术领域还比较新,具体技术细节以后有机
- OpenVINO执行脚本demo_squeezenet_download_convert_run.bat报错
Maitre Chen
OpenVINO学习笔记openvino人工智能深度学习
Error1错误提示:requests.exceptions.ConnectionError:HTTPSConnectionPool(host=‘http://raw.githubusercontent.com‘,port=443)、HTTPSConnectionobjectat0x7f497ad085f8>:Failedtoestablishanewconnection:[Errno111]Co
- [C#]winform部署yolov8图像分类的openvino格式的模型
FL1623863129
C#YOLOopenvino人工智能
【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO是一个针对Intel硬件优化的开源工具包,用于优化和部署深度学习模型。以下是OpenVINO部署模型的主要优点:高性能:OpenVINO提供了一系列性能优化工具,如模型量化和剪枝等,可以在Intel硬件平台上实现高性能和低延迟的推理。多平台支持:OpenVIN
- [C#]winform部署openvino官方提供的人脸检测模型
FL1623863129
C#openvino人工智能
【官方框架地址】https://github.com/sdcb/OpenVINO.NET【框架介绍】OpenVINO(OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization)是一个由Intel推出的,针对计算机视觉和机器学习任务的开源工具套件。通过优化神经网络,加速深度学习推理,OpenVINO可以帮助开发者更高效地在Intel硬件上部署机器学习应用。OpenV
- [C#]winform部署openvino调用padleocr模型
FL1623863129
C#openvino人工智能
【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR【算法介绍】OpenVINO和PaddleOCR都是用于计算机视觉应用的工具,但它们有不同的特点和用途。OpenVINO是一个由Intel开发的开源工具套件,主要用于加速深度学习推理,而PaddleOCR是PaddlePaddle框架的一个组件,主要用于光学字符识别(OCR)。下面将介绍如何使用Ope
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息