- 使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行,就是:importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
- 记录一个异常检测库
STO检测王
深度学习
https://github.com/openvinotoolkit/anomalib/tree/main关于一个异常检测库,包括最先进的算法和功能,如实验管理,超参数优化和边缘推理。
- OpenVINO™2025部署PaddleOCR模型
OpenVINO 中文社区
经验分享
PaddleOCR模型下载OpenVINO™2025支持直接加载paddle的模型。所以可以直接先从官网直接下载PaddleOCRv5.0的模型:文本检测模型下载地址#DownloadandunzipPP-OCRv5_server_detpre-trainedmodelhttps://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_infer
- 借力 提示词检索解码与 OpenVINO™ GenAI 全面提升 LLM 推理
OpenVINO 中文社区
经验分享
大语言模型(LLM)彻底改变了自然语言处理,推动了聊天机器人、摘要和内容生成等应用的发展。然而,推理效率依然是一个关键挑战,尤其在需要低延迟响应的场景下更为突出。试想你在一家餐厅,经常点同样的菜。服务员不必每次都询问你的订单再传达给厨房,而是直接认出你常点的菜品并立即上菜,这样既缩短了等待时间,也加快了整个服务流程。同样,在文本生成中,模型常常遇到输入提示中的重复模式。与每次都从零开始生成toke
- 聚焦OpenVINO与OpenCV颜色通道转换的实践指南
颜色通道顺序问题:OpenVINO模型RGB输入与OpenCVBGR格式的转换在计算机视觉任务中,框架间的颜色通道差异常导致模型推理错误。以下方法解决OpenVINO模型需要RGB输入而OpenCV默认输出BGR的问题。理解核心差异OpenCV的imread()函数遵循BGR通道顺序,源于历史摄像头硬件的数据格式。而OpenVINO等深度学习框架多采用RGB顺序,与TensorFlow/PyTor
- YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南
YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南关键词:YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度、边缘计算摘要:本篇文章聚焦如何使用OpenVINO在英特尔平台高效部署YOLO系列目标检测模型,结合当前主流的YOLOv5与YOLOv8架构,详解模型格式转换、推理接口调用、多设备异构调度与性能优
- C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南(Windows)
马里马里奥-
c++openvinoopencv
C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南(Windows)一、环境准备硬件要求软件配置二、模型转换流程1.导出ONNX模型2.转换为OpenVINOIR格式三、C++推理实现核心代码结构后处理关键算法四、性能优化技巧五、常见问题解答1:输出形状不匹配2:推理速度不达标六、部署效果展示七、结语一、环境准备硬件要求Intel第6代以上CPU16GB内存50GB可用磁盘空间软件配置Visual
- 转换PP-OCRv5模型为OpenVINO格式的详细指南
mingo_敏
OpenVINOopenvino人工智能
转换PP-OCRv5模型为OpenVINO格式的详细指南一、引言PP-OCRv5是百度飞桨推出的高性能OCR(光学字符识别)模型,在文本检测和识别任务中表现出色。整体识别精度相比上一代提升13个百分点。OpenVINO则是英特尔推出的开源深度学习推理框架,能显著优化模型在英特尔硬件上的推理性能。本文将详细介绍如何将PP-OCRv5模型转换为OpenVINO格式(.xml和.bin文件),并实现高效
- openvino系列 10. Model Optimizer:TensorFlow pb 模型转化 IR 模型
破浪会有时
openvino案例分析openvino机器学习
openvino系列10.ModelOptimizer:TensorFlowpb模型转化IR模型本章节将介绍OpenVINOModelOptimizer模块,以及如何将TensorFlowpb模型转化为IR模型(mo--input_model.pb)。环境描述:本案例运行环境:Win10,10代i5笔记本IDE:VSCodeopenvino版本:2022.1代码链接,4-model-optimiz
- AIxBoard部署BLIP模型进行图文问答
vslyu
深度学习openvino
一、AIxBoard简介AIxBoard(X板)是一款IA架构的人工智能嵌入式开发板,体积小巧功能强大,可让您在图像分类、目标检测、分割和语音处理等应用中并行运行多个神经网络。它是一款面向专业创客、开发者的功能强大的小型计算机,借助OpenVINO工具套件,CPU、iGPU都具备强劲的AI推理能力,基于AI的产品进行原型设计并将其快速推向市场的理想解决方案。二、多模态模型简介近年来,计算机视觉和自
- 基于Win在VSCode部署运行OpenVINO模型
LuvLife
openvino人工智能深度学习计算机视觉
一、准备工作1、Python下载Win平台的Python安装包,添加环境变量,测试:python--version在VSCode里(Ctrl+Shift+P打开命令面板),指定Python解释器为上面安装路径。写一个python脚本运行测试。2、虚拟环境在Windows系统下使用Python虚拟环境(VirtualEnvironment)可以有效隔离不同项目的依赖,避免版本冲突。在项目文件夹中新建
- 【哪吒开发板试用】(一)开发板开箱+Ubuntu22.04系统安装
EtAiors
哪吒开发套件
7月底在我颜导的群里看到了2024Intel®“走近开发者”互动活动,刚好最近项目在尝试使用OpenVINO进行部署,便申请了一张哪吒开发板试用,提交申请一两周收到官方初选通过的邮件,三天后开发板就通过顺丰快递到了我的手上,速度还是很快的。开发板介绍哪吒(Nezha)开发套件以信用卡大小(85x56mm)的开发板-哪吒(Nezha)为核心,采用英特尔®处理器N97(AlderLake-N),结合了
- YOLOv8_pose-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】
你的陈某某
YOLOopenvino人工智能YOLOv8关键点检测
纯检测系列:YOLOv5-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv6-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv8-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv7-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv9-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】跟踪系列:YOLOv5/6/7-Openvino
- ANOMALIB第一章:安装
chonpsk
anomalibpythonpytorch神经网络视觉检测openvino
ANomalib第一章ANomalib第一章:本地部署ANomalib安装anomalib通过pip安装通过源码安装常见问题收录ANomalib第一章:本地部署ANomalib该框架是基于英特尔的openvino推理平台开发的专用于工业缺陷检测场景下的模型选择、训练和性能测试平台。目前国内使用该模型用于流水线上电路板等缺陷检测,已经有工业使用该框架并开展对应的工业缺陷检测业务。Anomalib是一
- ubuntu20.04 openvino的yolov8推理(nncf量化)
yuyuyue249
openvinoYOLOpython
1.环境配置:pipinstallopenvino-dev(2023.0.1)pipinstallnncf(2.5.0)pipinstallultralytics2.模型转换及nncf量化:1.pytorch->onnx:#Pytorch模型转换为Onnx模型pythonfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO('yolov8s.pt')#yolov8原生转换resu
- ubuntu配置openvino yolov5
yuyuyue249
ubuntuopenvinoYOLO
第一步:neo(intel牌加速显卡驱动)下载--UBUNTU20.04本人踩坑点,不下neo只能cpu运行。1.sudoaptinstallocl-icd-libopencl12.mkdirneo&&cdneo3.(改成国内源会快一点)wgethttps://mirror.ghproxy.com/https://github.com/intel/intel-graphics-compiler/r
- 当 Ollama 遇上 OpenVINO™ :解锁多硬件 AI 推理新范式
OpenVINO 中文社区
人工智能openvino
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者|赵红博AI软件解决方案工程师OpenVINO™为什么选择Ollama+OpenVINO™组合?双引擎驱动的技术优势Ollama和OpenVINO™的结合为大型语言模型(LLM)的管理和推理提供了强大的双引擎驱动。Ollama提供了极简的模型管理工具链,而OpenVINO™则通过Intel硬件(CPU/GPU/NPU)为模型推理提供了高效的加速能力。这种组合不
- C#使用Openvino.Csharp推理Yolov9c.xml
蔡余申
c#openvinoxml
usingOpenCvSharp;usingOpenVinoSharp;usingOpenCvSharp.Dnn;usingSystem.Runtime.InteropServices;floatsigmoid(floata){floatb=1.0f/(1.0f+(float)Math.Exp(-a));returnb;}string[]read_class_names(stringpath){s
- agent实现:通过prompt方式实现agent自定义使用
loong_XL
深度学习大模型AIpromptagent打磨下大模型
参看:https://github.com/TommyZihao/openvino_tonypihttps://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/examples/react_prompt.md(思想类似react)通过prompt形式,基本任何llm模型都可以使用来自定义agent,不用只能那些支持functioncall的大模型的,更灵活自由prompt案例:比
- YOLOv8n-seg.pt的使用(实例分割,训练自己制作的数据集)
再坚持一下!!!
YOLO
Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考:GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载:pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”,打开图片目录images,进行多边形标注(右键
- 英特尔开发板试用:结合OAK深度相机进行评测
OAK中国_官方
数码相机
最近英特尔官方发布了一篇文章:主要介绍了如何将英特尔开发板(小挪吒)与OAK深度相机结合使用,并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机:作为深度数据采集的核心设备,其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合,实现了高效的目标检测和深度信息处理。OpenVINO™:作为英特尔的深度学习推理框架,为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化:通过模型转换和硬件加速,去实现高
- 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
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
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
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1