- 【手把手教你】训练YOLOv8分割模型
是啊洋呀
YOLO
1.下载文件在github上下载YOLOV8模型的文件,搜索yolov8,star最多这个就是2.准备环境环境要求python>=3.8,PyTorch>=1.8,自行安装ptyorch环境即可2.制作数据集制作数据集,需要使用labelme这个包,安装命令为pipinstalllabelme-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple然后启动labelme
- labelImg和labelme区别
FL1623863129
Pythonpython
LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具,用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标,即方便用户进行图像标注,但在某些方面存在一些区别。下面将介绍LabelImg和LabelMe的区别及联系,同时提供一些关于它们的详细信息。LabelImgLabelImg是一个开源的图像标注工具,专门用于创建2D边界框标注,常用于目标检测项目。它基于Python和Qt
- 二、yolov8图像标注和模型训练
Dakchueng
win10+yolov8分割C++TRT和vino部署人工智能深度学习YOLO
图像标注1、按照以下的格式,将图片放入images中。(不限制文件夹路径)2、然后下载labelme标注工具,链接;按照我之前写的这篇博客进行操作,链接,如果没有下载到,可以联系我发给你。jsons转txt格式1、将以下代码用pycharm打开,修改输入路径、输出路径和classList列表。(classList就是标注的时候定义的类别)//importjsonimportosimportglob
- labelme批量转换工具labem_json_to_datset批量转换器
未来自主研究中心
labelme批量转换工具是全球首款可视化工具,可以快速将json文件转为5个文件,看下图软件界面使用步骤:(1)选择文件夹或者选择多个文件可以自动导入列表,如果嫌麻烦可以直接拖拽到列表框即可(2)点击开始转换等待完成即可注意:json里面存储的图片越大,转换越慢,因为json图片的数据是base64格式需要反转为图片,所以耗时看json里面图片的大小数据参考资料来源:FIRC官网:https:/
- yolov8之训练、验证、预测、导出
Jumy_S
YOLO
yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出链接:https://pan.baidu.com/s/1_9hI8ZshNCJSMJVXNTVxbQ?pwd=1234提取码:1234一YoloV8数据集制作1.labelme的使用2.数据集转为yolo格式二使用yolov8进行训练、验证、预测、导出1.图像分类2.图像检测3.实例分割1.
- YoloV8之labelme数据集转为yolo格式
Jumy_S
YOLO
YoloV8之数据集转为yolo格式1.分类数据集制作2.检测数据集制作3.分割数据集制作1.分类数据集制作1.1首先创建存放分类数据的文件夹-my_dataset1.2然后在其文件夹分别创建train、val两个子文件夹1.3train和val文件夹下存放各个类别的缺陷图像2.检测数据集制作path:D:\BaiduPan\labelmeCatAndDogtrain:images/trainva
- 关节点检测
Array902
深度学习YOLO
https://www.bilibili.com/video/BV19g4y1777q/?p=2&spm_id_from=pageDriver关节点检测全流程YOLO:单阶段,快;MMPose:双阶段,准;标注工具Labelme用Labelme标注样本数据集
- 数据集标注工具anylabeling解析
交换喜悲
深度学习基础知识人工智能数据库深度学习图像处理
最近帮助其他课题组的学姐标注数据集,课题组使用的是anylabeling软件,相比于其他数据标注软件,例如labelme等,anylabeling软件使用时可以选择不同的模型,可以做到在图片上点几个点的轮廓,模型将自动识别出大致轮廓,可以大大节省时间,提高效率。视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1mN411C7SC/?spm_id_from=333.788
- 老版本labelme如何不保存imagedata
Diros1g
labelme标注语义3分割
我的版本是3.16,默认英文且不带取消保存imagedata的选项。最简单粗暴的方法就是在·json文件保存时把传递过来的imagedata数据设定为None,方法如下:找到labelme的源文件,例如:D:\conda\envs\deeplab\Lib\site-packages\labelme输出json的文件为label_file.py160行改成如下形式即可
- labelme之批量生成掩码图(复制代码直接可用)
黑夜寻白天
跑模型可能会用到的就方便找语义分割python图像处理
前言当你看到这篇文章的时候,说明你在面临着标数据,这个巨烦的工作啦,我表示我懂,很难受。然后labelme又不支持批量转换的,看网上的教程好多说要找到labelme的某个文件呀,然后在复制粘贴上去呀,在用命令行生成json文件夹的,老麻烦了,虽然我以前就是这么干的,但是干着干着就想偷懒了,所以自己翻看了labelme的代码,抽取出来用,自己用程序一步到位。批量转换代码代码是从labelme中抽取出
- 分离image和txt json等
翟羽嚄
工具类jsonpython前端
Labelme这个垃圾软件会把图像和标签放到一个文件夹,十分不方便。需要分离一下#分离jpgtxt和json文件importos.pathimportxml.etree.ElementTreeasETfromxml.dom.minidomimportDocumentimportosimportos.pathfromPILimportImageimportosimportshutilclass_na
- yolov8训练自己的关键点检测模型
翟羽嚄
深度学习YOLO
参考:https://blog.csdn.net/weixin_38807927/article/details/135036450标注数据集安装labelmepipinstalllabelme-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果报错$labelme2024-01-3103:16:20,636[INFO]__init__:get_config:6
- 基于PaddleDetection目标检测labelme标注自动获取
Dandelion_2
深度学习目标检测python人工智能
在百度的PaddleDetection项目的基础上实现目标检测labelme标注的自动获取,需要先训练一个模型,然后通过这个模型去标注,最后用labelme进行微调from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportosimportsysimpo
- 关键点标注 labelme 修改失败
AI视觉网奇
python基础人工智能
竟然没有发现好用的人体关键点2d标注工具,准备尝试修改labelme没改成功,以下是调研的结果:调用:labelme/shape.pydefpaint(self,painter):划线的代码:painter.drawPath(line_path)不重要painter.fillPath(vrtx_path,self._vertex_fill_color)画顶点:line_path.moveTo(se
- [自用代码]labelme--人脸关键点标注--json转xml--xml转txt
deyiwang89
自用代码jsonxmlpython
文章目录1.labelme标注人脸:2解析json文件3.xml转换成txt1.labelme标注人脸:(翻个白眼先)用“Createrectangle”和“CreatePoint”,类别分别为“face,le,re,no,lm,rm”(脸,左眼,右眼,鼻子,左嘴角,右嘴角);标注好后会生成json文件内容具体如下:{"version":"5.3.1","flags":{},"shapes":[{
- [GDMEC-无人机遥感研究小组]无人机遥感小组-000-数据集制备
deyiwang89
GDMEC-无人机遥感研究小组无人机
基于labelme的无人机语义分割数据集制备文章目录基于labelme的无人机语义分割数据集制备1.数据获取2.安装labelme3.利用labelme进行标注1.数据获取数据集制备需要利用无人机飞行并采集标注。使用录制模式,镜头垂直向下进行拍摄,得到DJI_XXXX.MP4文件,利用如下代码,可以按照如下代码得到对应的图片(注,本代码来自另一博主,非本人原创)importcv2importos#
- 语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习
源于花海
深度学习迁移学习深度学习人工智能
Hi,大家好,我是源于花海。本文主要使用数据标注工具Labelme对猫(cat)和狗(dog)这两种训练样本进行标注,使用预训练模型VGG16作为卷积基,并在其之上添加了全连接层。基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力以及Segnet架构,训练自己构建的语义分割网络,从而实现迁移学习。目录一、导入必要库二、数据集准备2.1JSON转换成PNG2.2生成JPG图片和mask标签的名称文本2.3
- labelme读取文件顺序
huahuahuahhhh
python
labelme版本4.5.10labelme的目录结构labelme通过在__main__.py中调用app.py,启动程序读取文件列表的部分在app.py的imageList函数中defimageList(self):lst=[]foriinrange(self.fileListWidget.count()):item=self.fileListWidget.item(i)lst.append(
- 全流程机器视觉工程开发(一)环境准备,paddledetection和labelme
Leventure_轩先生
不涉及理论的简易机器学习笔记机器学习笔记windowscnn人工智能
前言我现在在准备做一个全流程的机器视觉的工程,之前做了很多理论相关的工作。大概理解了机器视觉的原理,然后大概了解了一下,我发现现在的库其实已经很发展了,完全不需要用到非常多的理论,只需要知道开发过程就可以了,甚至paddlex已经直接有了傻瓜式模型训练的软件,所以我现在准备来做一个全流程机器视觉工程开发,不涉及过多理论。准备现在准备一下机器视觉工程的前情提要。我准备使用paddledetectio
- 【Ubuntu18.04安装Labelme】
Dymc
安装笔记pythonubuntulabelme
Ubuntu18.04安装Labelme1安装Anaconda并创建conda环境2安装依赖3安装Labelme4安装验证1安装Anaconda并创建conda环境Anaconda3安装教程:https://blog.csdn.net/dally2/article/details/108206234"ctrl+alt+t"快捷键打开终端,创建conda环境:condacreate-nlabelme
- 图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习
源于花海
深度学习分类迁移学习深度学习计算机视觉
Hi,大家好,我是源于花海。本文主要使用数据标注工具Labelme对自行车(bike)和摩托车(motorcycle)这两种训练样本进行标注,使用预训练模型VGG16作为卷积基,并在其之上添加了全连接层。基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力,训练自己构建的图像分类器,从而实现迁移学习。目录一、导入必要库二、定义目录变量三、数据预处理--数据增强+标签处理1.定义图像数据生成器2.标注样本的
- 深度学习 基于aistudio平台从数据标注开始实现语义分割任务
摸鱼的机器猫
深度学习深度学习计算机视觉python
从0基础开始进行深度学习1、数据处理1.1数据标注准备数据标注软件使用labelme进行数据标注,labelme的下载地址为:https://download.csdn.net/download/a486259/16097828下载放到桌面,双击即可运行。软件界面如下所示:准备原始数据数据的获取途径有很多种方式,这里拟采用从谷歌地球上截图的形式获取原始数据。进行数据标注根据下图提升,在labelm
- Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上(v2.0)
FriendshipT
Python日常小操作python开发语言YOLO人工智能目标检测Labelme
Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上(v2.0)前言前提条件相关介绍实验环境Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上代码实现输出结果前言此版代码,相较于Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上,将无标注文件和无预测结果的数据集处理方法(异常跳过),也考虑进去了。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Pytho
- 【AI】大模型训练的常用图像数据集
giszz
学习笔记人工智能人工智能
目录一、常用的数据集1.1ImageNet1.2PASCALVOC1.3MSCOCO1.4KITTI1.5LabelMe二、一些垂直领域的数据集如鱼类2.1FishSpeciesDataset2.2Large-scaleFishDatasetsforClassificationandSegmentation2.3FishMarketDataset2.4fish4knowledge三、找数据集和基本
- 实现目标检测中的数据格式自由(labelme json、voc、coco、yolo格式的相互转换)
万里鹏程转瞬至
pythonC++与C#实践目标检测jsonYOLOcoco
在进行目标检测任务中,存在labelmejson、voc、coco、yolo等格式。labelmejson是由anylabeling、labelme等软件生成的标注格式、voc是通用目标检测框(mmdetection、paddledetection)所支持的格式,coco是通用目标检测框(mmdetection、paddledetection)所支持的格式,yolo格式是yolo系列项目中所支持的
- 【技能---labelme软件的安装及其使用--ubuntu】
fyc300
ubuntulinuxpython笔记深度学习
文章目录概要Labelme是什么?Labelme能干啥?Ubuntu20.04安装Labelme1.Anaconda的安装2.Labelme的安装3.Labelme的使用概要图像检测需要自己的数据集,为此需要对一些数据进行数据标注,这里提供了一种图像的常用标注工具——labelme。下面对其进行有一些介绍:Labelme是什么?Labelme是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于http
- Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上
FriendshipT
Python日常小操作python开发语言Labelmejson目标检测
Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上前言前提条件相关介绍实验环境Python将Labelme文件的标注信息绘制到图片上代码实现输出结果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、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看YOLOv8Ultralytics:使用Ultra
- 无旋转目标检测labelme的json格式转YOLO
会飞的渔WZH
DL-标签数据处理(标注数据模型后处理脚本)目标检测jsonYOLO
#trans_labelme_to_yolo.pyimportcv2importosimportjsonimportshutilimportnumpyasnpfrompathlibimportPathfromglobimportglobid2cls=
- labelme 标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集
小龙Guo
python开发语言数据集
labelme标注的数据集转化为Mask-Rcnn适用的数据集食用步骤1.labelme标注数据时,将生成的json文件和原图保存在一起2.只需提供labelme生成的数据的文件夹,和maskrcnn的数据集文件夹,运行代码就会自动进行处理3.代码会在提供的maskrcnn数据集文件夹下生成’cv2_mask’,‘json’,‘label’,‘pic’,‘yaml’,'pic_and_mask’这
- 目标检测 | YOLOv5 训练自标注数据集实现迁移学习
源于花海
深度学习目标检测YOLOyolov5迁移学习深度学习计算机视觉
Hi,大家好,我是源于花海。本文主要了解YOLOv5训练自标注数据集(自行车和摩托车两种图像)进行目标检测,实现迁移学习。YOLOv5是一个非常流行的图像识别框架,这里介绍一下使用YOLOv5给使用Labelme标注自己的数据集进行训练和测试。目录一、YOLOv5核心基础知识1.YOLOv5四种网络模型2.核心基础内容二、YOLOv5迁移学习过程1.YOLOv5框架的下载及结构介绍2.创建YOLO
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p