- 【大模型开发】大模型转换为 NCNN 格式并在 微信小程序 中进行调用
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微信小程序小程序NCNN小程序调用大模型大模型部署大模型优化部署微信小程序
以下内容将介绍如何将大模型转换为NCNN格式并在微信小程序中进行调用。我们会从整体流程、模型转换工具、NCNNWebAssembly(WASM)编译与集成、小程序前端代码示例等方面进行详细讲解,并在最后给出优化方向与未来建议。目录背景与整体流程概述准备工作2.1常见模型格式与转换思路2.2环境与工具安装模型转换为NCNN格式3.1以ONNX模型为例3.2使用onnx2ncnn工具NCNN在微信小程
- mysql创建新表,同步数据
hitsz_syl
mysql数据库
importosimportargparseimportglobimportcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttqdmimportpymysqlimporttimeimportjsonfromdatetimeimportdatetimeos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”#使用GPU0defget_connec
- torch-torchvision-python版本对应问题
Thirtyaoe
python深度学习pytorch
module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时,importtorchvision时报错:module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’查阅后发现是版本不兼容的问题,于是查看了正确的对应版本,对自己的进行修改。
- rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用
原野AI
大模型部署pdfocr深度学习open-webui
背景rapidocr-onnxruntime是一个跨平台的OCR库,基于ONNXRuntime推理框架。目前已知运行速度最快、支持最广,完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。缘起:百度paddle工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行ocr推理,我们将它转换为onnx格式,使用Python/C++/Java/Swift/C#将它移植到各个平台。名称来源:轻快好省并智能。基于深度学
- backbone和head分开转onnx的优势
yuweififi
人工智能深度学习机器学习
模型转换为ONNX格式时,将其分成backbone和head两个部分,通常是出于以下原因:1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分(例如卷积神经网络的主干部分),负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分,负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果(例如分类、检测、分割等)。将模型分成两部分可以实现模块化设计,便于在不同任务中复用backbone或head。例如
- 【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python
Jackilina_Stone
【改进】YOLO系列人工智能python计算机视觉YOLO深度学习目标检测
本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型,并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说,先看看效果图吧!!!目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图
- onnx处理和TensorRT量化推理相关代码工具
天亮换季
人工智能算法深度学习
一.说明 在模型量化过程中,经常要使用一些工具对onnx或者量化后的模型(这里以TensorRT为例)进行推理,往往需要一些处理工具,比如:拆分或者合并onnx;修改onnx中的量算子QuantizeLinear的scale值;以及使用onnxruntime进行推理;TensorRT的序列化文件的inference;隐式量化生成量化校准表…现提供一些封装好的工具,作为记录,方便日后查阅使用"
- 深度学习基础-onnxruntime推理模型
yuweififi
深度学习人工智能
以下是一个完整的示例,展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理:importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=
- 人工智能混合编程实践:C++调用Python ONNX进行YOLOv8推理
FriendshipT
人工智能混合编程实践人工智能c++pythonYOLOONNX目标检测
人工智能混合编程实践:C++调用PythonONNX进行YOLOv8推理前言相关介绍Python简介C++简介ONNX简介YOLOv8简介前提条件实验环境项目结构C++调用PythonONNX进行YOLOv8推理C++调用Python的相关dll代码framework.hpch.hcxx_pythonModule.hdllmain.cpppch.cppcxx_pythonModule.cppC++
- ONNX GraphSurgeon详细介绍
Lntano__y
模型部署算法
ONNXGraphSurgeon(ONNX-GS)是一个用于操作和修改ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型图的Python库。它允许开发者在ONNX模型的图结构中进行修改、优化、插入节点、删除节点以及其他图结构操作,是在深度学习推理部署过程中非常有用的工具。ONNXGraphSurgeon常用于TensorRT中,用来优化和调整ONNX模型,以便于模型可以高效地在GP
- langchain4j+ONNX小试牛刀
langchain4j
序本文主要研究一下langchain4j结合ONNX进行得分重排步骤pom.xmldev.langchain4jlangchain4j-onnx-scoring1.0.0-beta1下载模型wgethttps://hf-mirror.com/Xenova/ms-marco-MiniLM-L-6-v2/resolve/main/onnx/model_quantized.onnx?download=t
- kokoro 82M参数的声音模型kokoro-onnx,支持中文
skywalk8163
人工智能人工智能
kokoro大约是官网:github.comonnx推理官网:GitHub-thewh1teagle/kokoro-onnx:TTSwithkokoroandonnxruntime可以参考这个文档使用:Kokoro-82M实战:最强TTS开源模型Windows本地极简部署完全攻略_kokorotts本地部署-CSDN博客实践下来英文不错,中文还欠缺些。kokoro82M参数的声音模型介绍❤️Kok
- Jetson系列: tensorrt-python推理yolov5(一)
weixin_55083979
jetson系列YOLOpytorch深度学习
目录一.onnx模型导出二.TensorRT模型本地序列化三.算法整体Pipline架构四.算法整体Pipline实现一.onnx模型导出在使用tensorrt进行加速之前需要将自己的torch模型转为onnx格式的,这个操作很基础就不赘述了,自己根据自己的任务、部署设备选择合适的batch/infersize/opsetyolov5官方导出onnx脚本Example:```pythonfromp
- 【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型
栗子风暴
YOLOpytorch人工智能深度学习
【yolov8】模型导出一、为什么要使用yolo的导出模式二、确保安装必要的库:三、yolov8模型导出3.1不同格式配置参数3.2导出格式四、导出模型性能优化4.1使用TensorRT导出模型有什么好处?4.2导出YOLOv8模型时,如何启用INT8量化?4.3为什么输出模型时动态输入尺寸很重要?4.4优化模型性能需要考虑哪些关键的导出参数?五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用
- YOLOv8目标检测推理流程及C++代码
吃鱼不卡次
YOLOonnxc++
这部分主要是使用c++对Onnx模型进行推理,边先贴代码,过段时间再详细补充下代码说明。代码主要分成三部分,1.main_det.cpp推理函数主入口;2.inference_det.h头文件及inference_det.cpp具体函数实现;3.CMakeList.txt.1.main_det推理配置信息全部写在config.txt中,执行代码时会读取该文本中配置信息来进行推理,config.tx
- YoLo运用学习7
老农民编程
YoLo学习YOLO学习
目录前言一、C#环境使用YoLo模型进行AI推理检测1.加载图片2.图片预处理3.加载onnx模型并推理4.数据后处理5.图片属性值缩放还原和反归一化6.将解析到的信息的集合绘制成处理后图片总结前言根据YoLo运用学习3所说,实现在C#环境使用YoLo模型进行AI推理检测,最常见有两种:1、python训练好YoLo的模型pt格式,将其转化为onnx格式,通过C#的相关库去加载并推理onnx格式并
- C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理
奇华智能
AIc++开发语言人工智能AI计算机视觉
onnxruntime和tensorrt是我们常用的两种推理方式,下面整理了两个推理示例,仅供参考。步骤流程模型训练,python下生成pytorch的模型.pth,并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理,与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境windows10+RTX308015GB显存cuda11.3onnxru
- YOLO 中 SPFF 模块的优化与 Focal Modulation 替代研究
向哆哆
YOLOyolov8
文章目录1.YOLO中的SPPF模块分析2.FocalModulation简介3.在YOLO中用FocalModulation替换SPPF4.实验与对比分析4.1代码替换YOLO模型中的SPPF4.2训练对比5.AblationStudy(消融实验)5.1不同模块的对比实验5.2目标尺寸对比分析6.模型部署与推理优化6.1ONNX加速推理6.2适配JetsonNano7.进一步优化方向8.在YOL
- yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络YOLOC#python
ONNX,即OpenNeuralNetworkExchange,是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统,旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一,在任意一个框架上训练的神经网络模型,无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此,如何实现不同框架之间的互操作性,简化从研究
- Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX(专题二十六)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
注意截至PyTorch2.1,ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的(仍处于测试阶段)导出器,基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。torch.onnx.export基于TorchScript后端,自PyTorch1.2.0起可用。一、torch.onnx.dynamo_export使用在60分钟入门中,我们有机会从高层次上了解PyT
- cosyvoice自用的代码
PyAIGCMaster
我买了个服务器人工智能
importsyssys.path.append('third_party/Matcha-TTS')fromcosyvoice.cli.cosyvoiceimportCosyVoice,CosyVoice2fromcosyvoice.utils.file_utilsimportload_wavimporttorchaudioimportonnxruntimeasort#设置使用GPUort.set
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
FL1623863129
深度学习c++opencvYOLO
yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 【亲测可行】最新ubuntu搭建rknn-toolkit2
computer_vision_chen
带你跑通人工智能项目YOLOrknn嵌入式AI
文章目录结构图(ONNX->RKNN)下载rknn-toolkit2搭建环境配置镜像源conda搭建python3.8版本的虚拟环境进入packages目录安装依赖库测试安装是否成功其它rknn-toolkit2rknn_model_zoo关于部署的博客发布本文的时间为2024.10.13rknn-toolkit2版本为2.2.0结构图(ONNX->RKNN)下载rknn-toolkit2gitc
- yolov5转onnx模型,onnx转rknn模型部署在rk3588平台上
wtqpshhh
YOLOpython
安装python等环境,以及相关依赖库,然后克隆YOLOv5仓库的源码。#安装anaconda参考前面环境搭建教程,然后使用conda命令创建环境condacreate-nyolov5python=3.9condaactivateyolov5#拉取最新的yolov5(教程测试时是v7.0),可以指定下版本分支#gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov
- pytorch模型(.pt、.pth)转onnx模型(.onnx)的方法详解
墨小傲
pytorch人工智能python
.pt和.pth只能在pytorch的框架中使用,但是有时我们需要在其他的框架使用模型或者使用模型可视化工具来展示模型(大部分对.pt格式不兼容),这时就需要用到.onnx模型形式来转换了。1、首先你要安装依赖库:onnx和onnxruntimepipinstallonnxpipinstallonnxruntime进行安装2、pytorch模型转换到onnx模型pytorch转onnx仅仅需要一个
- .onnx模型转.rknn模型方法详解
墨小傲
前端linuxjavascript
首先安装对应的onnx和rknn相关环境将所需环境安装好以后就可以新建一个:onnx2rknn.py的文件,用于模型转换。代码:fromrknn.apiimportRKNNimportosif__name__=='__main__':platform='rk3588''''step1:createRKNNobject'''rknn=RKNN()'''step2:loadthe.onnxmodel'
- YOLOv10(训练完全版更新)
小远披荆斩棘
YOLOv8v9v10等实验与论文总结YOLO
YOLOv10目前还不支持项目上的硬件板使用,等待后续。requirements.txt中已更新(torch版本更新了,提高了些精度)(我新加入了其他库)torch==2.0.1torchvision==0.15.2onnx==1.14.0onnxruntime==1.15.1pycocotools==2.0.7PyYAML==6.0.1scipy==1.13.0onnxsim==0.4.36on
- yolov8:pt 转 onnx
DI_f
yoloYOLO
yolov8官方教程1.安装包我使用的是虚拟环境,yolov8包已经下载到本地了,因此直接在anacondaprompt命令行继续安装首先激活自己的虚拟环境,然后执行安装命令pipinstallultralyticsyolov8中没有requirement.txt文件,直接安装ultralytics即可2.进行模型转换将转换好的pt文件放在weight文件夹下,然后在这个文件夹创建一个py文件,里
- 举世无双语音合成系统 VITS 发展历程(2024.3 PAVITS)
u013250861
#语音
VITS经典项目:FaceBook开源,1000+语言,mms-meta/MMSwenet社区,onnx和android,wenet-e2e/wetts手写模型,huakunyang/SummerTTS30+语言,rhasspy/piperVITS流式推理:
- QT开发技术 [opencv加载onnx模型,dnn推理]
增援未来章北海
QT开发技术qtopencvdnn
一、导出onnx模型yoloexportmodel=xx\xx\best.ptformat=onnx二、qt加载onnx模型,推理显示std::stringfileName=QCoreApplication::applicationDirPath().toStdString()+"/Model/best.onnx";cv::dnn::Netnet=cv::dnn::readNetFromONNX(
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end