L茕
L茕

labelme标注工具安装及使用

labelme标注工具安装及使用

  • 1、安装Anaconda
  • 2、创建labelme虚拟环境
  • 3、安装需要的包
  • 4、启动labelme标注工具
  • 5、退出环境

1、安装Anaconda

anaconda安装包下载，不建议去官网下载，官网下载太慢了，推荐下载地址 点击这里下载
版本很齐全，选择需要的版本下载，安装
labelme标注工具安装及使用_第1张图片

2、创建labelme虚拟环境

进入Anaconda文件夹下，cmd命令行下输入：（可根据需要设置python版本）

conda create --name=labelme python=3.8

输入activate labelme，然后建立的labelme环境就会被激活

3、安装需要的包

安装pyqt5
在此激活的环境下输入pip install pyqt5
安装较慢可选择清华镜像源 pip3 install pyqt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装labelme
pyqt5安装完成后输入pip install labelme

4、启动labelme标注工具

在labelme的激活环境下输入labelme即可打开

5、退出环境

如果要退出labelme环境的话，直接输入deactivate即可

你可能感兴趣的:(深度学习,pip)

  • 为什么Python使用者远远大于perl perlpython
    不认为两者的语法差异是造成如此局面的主要原因.perl的语法虽然比较特立独行,但也不是很难.总结如下原因:library(或者叫package)的使用如果是本语言原生的library,那没有问题.如果是需要调用外部函数/过程的package的话,那么就会有巨大的差异.python是预编译然后从pypi上下载python(pip)将package下载到本地然后解压后将package内容安装到不同的指
  • 【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子
  • 深度学习训练中GPU内存管理 @Mr_LiuYang 遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
    文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或BatchSize受限，GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧，帮助开发者高效利用显存资源。
  • 深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用 @Mr_LiuYang 计算机视觉基础卷积类型非对称卷积深度卷积空洞卷积组卷积深度可分离卷积动态卷积
    本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活
  • PyCharm 对接 DeepSeek 大模型的详细操作流程 程之编 pycharmidepython
    以下是使用PyCharm对接DeepSeek大模型的详细操作流程，基于Python开发环境。假设你已具备DeepSeekAPI的访问权限（需提前申请APIKey）：步骤1：PyCharm环境准备创建新项目打开PyCharm→NewProject→选择纯Python项目→指定项目路径→创建虚拟环境（建议选Virtualenv）。安装依赖库打开终端（Terminal）执行以下命令：pipinstall
  • 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型 小圆圆666 深度学习人工智能python卷积神经网络
    文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd
  • 深度学习PyTorch之数据加载DataLoader @Mr_LiuYang 计算机视觉基础深度学习pytorch人工智能
    深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler(采样策略)├──BatchSampler(批量采样)└──IterableDataset(流式数
  • 视频下载插件：yt-dlp 小怪兽长大啦 python
    Yt-dlp插件使用下载方法方法一：Python插件下载使用pip工具安装即可:pipinstallyt-dlp.Python已经配置过环境变量，下载yt-dlp时不需要配置。方法二：直接下载EXE可执行文件网上下载yt-dlp应用程序：https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases配置环境变量。常用使用命令（配置好环境变量后，控制台下输入命令即可）直接下载视频
  • 深度学习：马氏距离 壹十壹 深度学习深度学习人工智能
    马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
  • 深度学习：CPU和GPU算力 壹十壹 深度学习深度学习gpu算力人工智能
    一、算力“算力”（ComputingPower）通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文，算力可以在以下几种场景中具体化：1.单机算力CPU算力：中央处理器的计算能力，通常用核心数量（cores）、时钟频率（GHz）、以及每秒浮点运算次数（FLOPS）等指标衡量。GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习
  • 深度学习：偏差和方差 壹十壹 深度学习深度学习人工智能python机器学习
    偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
  • IP，MAC与ARP 憨堡包^—^ tcp/ipmacos网络协议
    一、IPIP（InternetProtocol）地址是互联网协议地址的简称，它是分配给每个连接到互联网的设备的唯一标识符，用于在网络中定位和识别设备。IP地址分为两种主要类型：1.IPv4（InternetProtocolversion4）格式：由4组0到255之间的数字组成，用点号分隔，例如192.168.1.1。范围：IPv4地址总量约为42亿个，但由于互联网设备的快速增长，IPv4地址已经接
  • 基于transformer实现机器翻译(日译中) 小白_laughter 课程学习transformer机器翻译深度学习
    文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象，并将句
  • 【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】 L_cl NLP自然语言处理人工智能
    我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积，通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。一、数学定义与变体1.基础形式Swish的标准表达式为：Swish(x)=x⋅σ(βx)其中：σ(x)是Sigm
  • SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language UnknownBody LLMDailyMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
    摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化，但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战，尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调，SeisMoLLM在DiTing和
  • 如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制 金枝玉叶9 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3深度学习人工智能
    如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战。传统的故障诊断方法依赖于预设规则和人工干预，难以应对复杂多变的故障场景。本文提出了一种基于深度学习的故障诊断与恢复机制，通过对大量历史日志、监控数据和故障
  • BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的序列分类模型，简单学习记录 努力努力再努力呐 BERTbert分类学习
    一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification,BertTokenizer#设置具体包含config.json的目录，只支持绝对路径model_dir=r"models\bert-base-chinese"#model_dir=r
  • 成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？ Altair澳汰尔 PhysicsAI仿真AI机器学习HyperWorks数据分析
    案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
  • 关于两次项目的学习感悟 罗婕斯特 大数据
    经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。这种模块化的思维方式不仅适用于编程，也可以应用于解决复杂问题时的结构化思考。2.细节决定成败：代码中涉及了许多细节，如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们，在解决实际问题时，细节往往决定成败，需要耐心和
  • Ansible集成Git的CI/CD流水线详解 wespten Linux自动化运维智能运维性能监控系统调优TSansibleci/cd
    Ansible是一款强大且易用的自动化工具，从简单的任务到复杂的多环境部署，Ansible提供了丰富的功能和灵活性。通过编写结构良好、易于维护的剧本，可以显著提高IT任务的效率和可靠性。将Ansible集成到CI/CD流程中，可以实现自动化的应用部署和测试。常见的集成方式包括：Jenkins:通过Jenkins插件或Pipeline，执行Ansible剧本进行部署。GitLabCI/CD:在Git
  • Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务 AGI大模型与大数据研究院 程序员提升自我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
    Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法，如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而，这些方法难以处理复杂的语言现象，翻译质量参差不齐。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq
  • Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密 程之编 Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
    本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max
  • 【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码 云博士的AI课堂 大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调deepseekdeepspeedpython人工智能pytorch
    深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案，让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述，帮助读者更好地理解并使用Deep
  • PIPCA个人信息保护合规审计师认证介绍！ 熙丫 13381482386 大数据
    个人信息保护合规审计师"（PersonalInformationProtectionComplianceAuditor-CCRC）是中国网络安全审查认证中心与市场监管大数据中心为深入贯彻实施《个人信息保护法》，推动个人信息处理者切实履行合规审计职责，针对企事业单位及第三方机构中从事个人信息保护合规审计（简称“个保审计”）的专业人员，依据《个人信息保护法》、《网络安全从业人员能力基本要求》
  • 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习 小圆圆666 深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
    文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（
  • Apipost一站式API工具评测：整合Postman+Swagger+JMeter三大功能，打造全流程开发解决方案
    作为一名Java开发者，始终追求开发过程的高效性。使用IntelliJIDEA编写代码只是开始。一般来说，代码完成后，我们会切换到Postman进行API调试。在确保API表现符合预期后，我们会使用Swagger为前端团队生成文档。最后，再使用JMeter进行性能和负载测试，以确保API工作流顺畅且自动化。Apipost=Postman+Swagger+JMeter然而，这种多工具的方法存在诸多挑
  • 基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2 Wis4e 深度学习pytorch人工智能
    torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
  • 基于PyTorch的深度学习——机器学习3 Wis4e 深度学习机器学习pytorch
    激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1
  • 深度学习与普通神经网络有何区别？ 是理不是里 深度学习神经网络人工智能
    深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。深度学习：强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征，包含多层神经网络，层数可能达到几十层甚至上百层。例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络：特征提取通常依赖人工设计，需要领域专家的经验。这意味着在处
  • AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行 小赖同学啊 人工智能低空经济人工智能自动化运维
    将AI技术引入RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行，从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例：一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题：RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度，传统方法耗时较长。AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他