- 【RKNN系列】常用函数:使用RGA加速画框
jcfszxc
RKNN系列Rockchiprknn-toolkit2c++RKNN
以下是针对convert_and_draw_rectangle函数的详细使用说明:convert_and_draw_rectangle函数功能在给定的图像数据上使用RGA(RockchipGraphicsAcceleration)绘制矩形框。语法IM_STATUSconvert_and_draw_rectangle(uint8_t*dst_data,intwidth,intheight,const
- 2. 下载rknn-toolkit2项目
jcfszxc
RKNN系列rknn-toolkit2RKNN
官网链接:https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2安装好git:[[1.Git的安装]]下载项目:gitclonehttps://github.com/airockchip/rknn-toolkit2.git或者直接去github下载压缩文件,解压即可。
- 3. 测试Docker镜像
jcfszxc
RKNN系列RKNNrknn-toolkit2
运行命令进入Docker镜像:dockerrun-t-i--privileged\-v/dev/bus/usb:/dev/bus/usb\-v/path/to/your/project:/examples\rknn-toolkit2:2.1.0-cp38\/bin/bash参数解释:dockerrun:这是Docker的基本命令,用于创建和启动一个新的容器。-t:分配一个伪终端(pseudo-TT
- 1. 下载安装RKNN的docker镜像
jcfszxc
RKNN系列c++Rockchip
安装好docker:1.Docker的安装进入网盘,下载镜像文件:网盘链接:https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3密码:rknn下载最新的版本,当前最新版本2.1.0,([[2024-09-01]]):下载路径:GPU-Group01的分享/RKNPU2SDK/2.1.0/release/rknn-toolkit2-2.1.0-cp38-docker.tar
- 瑞芯微推理RKNN使用
AICVer
模型部署深度学习模型推理部署
参考资料toolkit2官网资料野火实践指南Ubuntu22.04实践安装toolkit2安装命令pip3install-rxxx/packages/requirements_cp310-1.6.0.txtpip3installxxx/packages/rknn_toolkit2-1.6.0+81f21f4d-cp310-cp310-linux_x86_64.whl注意加上-ixxx可能会造成下载
- 【已解决】pt文件转onnx后再转rknn时得到推理图片出现大量锚框变花屏
zfenggo
rknnonnxyolov5
前言环境介绍:1.编译环境Ubuntu18.04.5LTS2.RKNN版本py3.8-rknn2-1.4.03.单板迅为itop-3568开发板一、现象采用yolov5训练并将pt转换为onnx,再将onnx采用py3.8-rknn2-1.4.0推理转换为rknn,rknn模型能正常转换,并且推理显示正常。但将rknn文件放到开发板,使用rknn_toolkit_lite2进行推理时,得到的推理图
- 12. onnx转为rknn测试时有很多重叠框的修改(python)
YANQ662
6.车辆智能python开发语言
我们下载rknn-toolkit2-master后并进行前面的处理后,进入到rknn-toolkit2-master\examples\onnx\yolov5文件夹,里面有个test.py文件,打开该文件,其代码如下:#-*-coding:utf-8-*-#coding:utf-8importosimporturllibimporttracebackimporttimeimportsysimpor
- onnx转换为rknn置信度大于1,图像出现乱框问题解决
zfenggo
rknnyolov5
前言环境介绍:1.编译环境Ubuntu18.04.5LTS2.RKNN版本py3.8-rknn2-1.4.03.单板迅为itop-3568开发板一、现象采用yolov5训练并将pt转换为onnx,再将onnx采用py3.8-rknn2-1.4.0推理转换为rknn出现置信度大于1,并且图像乱框问题。类似下面这样二、解决经过网上一顿查找发现是在将pt文件转化为onnx时对models/yolo.py
- 瑞芯微1808模型转换(onnx到rknn)环境配置过程
Midsummer啦啦啦
解决方案嵌入式硬件pytorch深度学习python
瑞芯微1808模型转换(onnx→\to→rknn)环境配置阅读本解决方案前,请读者确保已经根据官方的相关教程【rknn_model_zoo/common/rknn_converteratv1.5.0·airockchip/rknn_model_zoo(github.com)】完成其他配置文件的修改,以便和您的模型参数相符合,才能转换成功一、基本配置创建虚拟环境condacreate-nrknnp
- yolo转rknn推理置信度大于1出现乱框怎么解决
@银狼
python
使用yolov5-5.0版本,导出时修改了yolo.py文件中的forward如下,opset设置12可是推理结果完全不对,请大佬解惑。defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self.nl):x[i]=self.m[i](x[i])#conv#bs,_,ny,nx=x[i].shape#x(bs,255,20,20)tox(bs,3,
- 【工程项目】训练yolov5模型并转换为rknn部署到RK3588S开发板
jcfszxc
工程项目分享专栏YOLO
一.部署概述环境:Ubuntu20.04、python3.8芯片:RK3568二.开发板刷系统进入官网,下载必要文件这里我选择下载ubuntu系统镜像。1.安装驱动进入DriverAssitant_v5.1.1文件夹,开始安装驱动。2.安装系统进入RKDevTool_Release_v2.93文件夹,启动开发工具。插上开发板电源,并通过typec接口与电脑连接当开发工具显示检测到ADB设备后,选择
- 玩转rk3588(二):rknn模型转换、部署及性能测试,解决视频流处理高延时问题(二)
八级玄仙
rk3588pythonlinux开发语言
目录1、环境准备2、模型转换虚拟机环境准备生成onnx模型生成rknn模型3、rk3588部署4、解决opencv读取RTSP进行图像处理时,高延迟5、相关错误1、xxx.onnx模型转xxx.rknn模型时报错:Ebuild:ImportError:/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6:version`GLIBC_2.29'notfound6、参考1、环境准备开发板环境
- rk1126, 实现 yolov8 目标检测
J ..
Rockchipyolov8rk1126
基于RKNN1126实现yolov8目标检测Ⓜ️RKNN模型转换ONNXyoloexportmodel=./weights/yolov8s.ptformat=onnx导出RKNN这里选择输出concat输入两个节点onnx::Concat_425和onnx::Concat_426fromrknn.apiimportRKNNONNX_MODEL='./weights/yolov8s.onnx'RKN
- yolov5_master的下载、环境搭建、数据处理及训练全过程
YANQ662
6.车辆智能YOLO
本文借用了以下微博的文章,觉得写的比较全,所以照抄了过来,并且搭建了一遍可以正常训练,在这里作为笔记以后用的时候方便找,这个yolov5_master的使用可以将pth模型文件转换为onnx文件,进而转换为rknn文件,在瑞芯微的小型化设备的NPU环境下进行模型推理。香橙派5使用RK3588S内置NPU加速yolov5推理,实时识别数字达到50fps_rk3588yolov5实时检测-CSDN博客
- yolov8seg 瑞芯微RKNN芯片、地平线Horizon芯片、TensorRT部署
山水无移
YOLO
特别说明:参考官方开源的yolov8代码、瑞芯微官方文档、地平线的官方文档,如有侵权告知删,谢谢。 模型、测试图像、测试结果、完整代码,放在github上,参考链接模型和代码。 由于之前写了三篇yolov8检测部署板端芯片相关的博文,有网友让写一篇yolov8seg部署博客,一直迟迟未行动,最近忙中借闲匆匆对yolov8seg进行了梳理,尝试了对yolov8seg进行部署验证和仿真测试。总
- yolov8 官方模型进行瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署
山水无移
YOLO人工智能
由于之前写了一篇”yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署“这一篇导出的onnx模型在板端芯片部署效率非常高的,高效率体现在模型的所有操作都在加速引擎(NPU或BPU)上,模型推理没有CPU和板端加速引擎的切换,且后处理对一些维度变换直接用了索引的方式,没有额外的维度变换操作;且导出的onnx模型通用性很强,可以转换成任何板端模型;但工程部署难道相对大一些,有网友希望提
- yolov8 瑞芯微 RKNN 的 C++部署,部署工程难度小、模型推理速度快
山水无移
YOLOc++开发语言
之前写过两次yolov8目标检测部署,后续继续思考,针对部署还有优化空间,本示例的部署方式优化了部署难度,加快了模型推理速度(略微增加了后处理的时耗)。特别说明:如有侵权告知删除,谢谢。【完整代码】代码和模型1、rknn模型准备 onnx转rknn模型这一步就不再赘述,请参考上一篇【yolov8n瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署,部署工程难度小、模型推理速度快】。上一篇提
- 踩坑RV1106板端部署rknn模型
讳疾忌医丶
yolov5使用算法linuxpython
文章目录1、交叉编译2、板上跑通3、验证自己模型4、编译使用5、opencv安装测试1、交叉编译官方给的一个流程:RKNN模型推理测试为了避免踩坑在开头提出来按照官方的流程可以跑通,他自己提供的yolov5s.rknn(640*640)的模型,但是跑自己的模型的时候加载就会出错ERKNN:failedtodecodeconfigdata!Segmentationfault(coredumped),
- yolov8n 瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署,部署工程难度小、模型推理速度快
山水无移
YOLO
特别说明:参考官方开源的yolov8代码、瑞芯微官方文档、地平线的官方文档,如有侵权告知删,谢谢。 模型和完整仿真测试代码,放在github上参考链接模型和代码。 因为之前写了几篇yolov8模型部署的博文,存在两个问题:部署难度大、模型推理速度慢。该篇解决了这两个问题,且是全网部署难度最小、模型运行速度最快的部署方式。相对之前写的一篇【yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片
- rknn加载onnx时报错 GLIBC=2.29 no found librknnc.so
走错路的程序员
python
rknn中onnx转rknn在虚拟机中运行时发现报错.GLIBC=2.29nofound/****/librknnc.so昨天还正常的,今天装了个ftp和宝塔面板就出错了.我估计根据报错地址,找到了librknnc.so文件,权限也给了777仍然不行,我怀疑是GLIBC的版本不对,网上给的方法是下载源码,然后自己手动编译,但是这种方法风险非常高,例如下面这个网址https://www.cnblog
- RK3568笔记七:yolov5-seg实例分割测试验证
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记YOLO
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。记录的目的是想在RK3568上实现实例分割,在github的rknn_mode_zoo仓库里看到了例子,带着疑问测试了一下,结果跑通了,这里记录下全过程。一、环境1、硬件:正点原子ATK-DLRK3568板子2、虚拟:使用正点提供的虚拟机3、需要安装的工具(参考03【正点原子】ATK-DLRK3568_AI例程测试手册V1.0.pdf):安装交叉编译工具链an
- 模型部署之——ONNX模型转RKNN
Ceri
模型部署YOLO模型部署
提示:这里可以添加学习目标提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、加载Docker镜像二、转换脚本一、加载Docker镜像加载rknn官方提供的基于x86架构下模型转换的镜像文件,生成容器,以及执行镜像。sudodockerload-irknn-toolkit2:1.3.0-cp36sudodockerrun-v`pwd`/rknn_model_convert:
- RKNN Toolkit Lite2 一键安装和测试,sh脚本
yi拾三
rknnAI3588
RKNNToolkitLite2安装和测试教程本教程旨在指导用户如何使用提供的shell脚本来安装和测试RKNNToolkitLite2,适用于需要在Linux系统上部署和测试AI模型的开发者。简介RKNNToolkitLite2是一个高效的AI模型转换和推理工具包,专为RockchipNPU设计。它支持多种AI模型格式,能够轻松地在Rockchip平台上部署和运行AI模型。前提条件在开始之前,请
- RK3588平台开发系列讲解(AI 篇)RKNN rknn_query函数详细说明
内核笔记
RK3588Android12开发入门到精通专栏RK3588
文章目录一、查询SDK版本二、查询输入输出tensor个数三、查询输入tensor属性(用于通用API接口)四、查询输出tensor属性(用于通用API接口)五、查询模型推理的逐层耗时六、查询模型推理的总耗时七、查询模型的内存占用情况八、查询模型里用户自定义字符串九、查询原始输入tensor属性(用于零拷贝API接口)十、查询原始输出tensor属性(用于零拷贝API接口)十一、查询原始输入ten
- RK3588平台开发系列讲解(AI 篇)RKNN 数据结构详解
内核笔记
RK3588Android12开发入门到精通专栏人工智能RK3588
文章目录一、rknn_sdk_version二、rknn_input_output_num三、rknn_tensor_attr四、rknn_perf_detail五、rknn_perf_run六、rknn_mem_size七、rknn_tensor_mem八、rknn_input九、rknn_output沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!本篇章主要讲解RKNN相关的数据结构。
- RK3588平台开发系列讲解(AI 篇)RKNN-Toolkit2 模型的加载转换
内核笔记
RK3588Android12开发入门到精通专栏人工智能RK3588
文章目录一、Caffe模型加载接口二、TensorFlow模型加载接口三、TensorFlowLite模型加载接口四、ONNX模型加载五、DarkNet模型加载接口六、PyTorch模型加载接口沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!RKNN-Toolkit2目前支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型的加载转换,这些模
- rk3588多模型检测部署quickrun
杨善锦
视觉AIrknnrk3588多模型推理并发c++
quickrun是一款rk3588rknn多模型高效高并发部署软件软件框架采用session思想,可以定义多个session满足不同模型的义务需求。比如充电桩检测,垃圾分类,悬崖检测,模型共用一个摄像头,采用yolov5的模型。采用消息队列存放照片数据是为了防止丢帧以及高效并发,一般情况下,采集照片数据25fps,前后处理+推理时间=40ms,25fps,所以基本取消息和存消息时间相等。由于是模型
- iTOP-RK3568开发板实时系统编译,Preemption系统/Xenomai系统编译,获取Linux源码包
mucheni
linux运维服务器
1获取Linux源码包编译环境说明:本手册使用的是迅为提供的编译环境ubuntu20.04,在网盘资料“iTOP-3568开发板\03_【iTOP-RK3568开发板】指南教程\05_NPU开发配套资料\03_RKNN_Toolkit2环境搭建\01课程用到的资料\01_初始Ubuntu20虚拟机”路径下。这里的ubuntu20默认开发环境已经搭建好,推荐大家使用Ubuntu20开发环境。首先选择
- 使用rknn-toolkit2将paddleseg模型导出rknn模型
telllong
深度学习rknnpaddlesegonnx
目录安装paddle2onnx环境将paddle模型导出onnx模型安装rknn-toolkits转化rknn模型安装paddle2onnx环境首先创建一个python虚拟环境condacreate-npaddle2onnxpython==3.10sourceactivatepaddle2onnx下载并安装https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNXcdP
- yolov5训练自己的pt文件,转onnx,再转成rknn,到RK3588开发板运行测试
helloworld_fang
RK3588入门日志深度学习ubuntu目标检测
一、训练自己的模型yolov5训练好自己的模型,例如训练完后,名称为best.pt,路径为runs/exp/weights/best.pt。采用detect.py文件验证best.pt可以正常检测目标,再进行下一步工作。二、pt转onnx修改utils/yolo.py文件的后处理部分,将classDetect(nn.Module)类的子函数forward由defforward(self,x):z=
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$