- ONNX模型使用指南:从零开始掌握跨领域模型部署
ONNX模型使用指南:从零开始掌握跨领域模型部署ONNX模型作为一种开放式的神经网络交换格式,已成为AI模型部署的行业标准。当您获得一个没有使用说明的ONNX模型时,可以通过系统化的分析和部署流程,使其在不同领域发挥作用。本文将详细阐述如何分析模型结构、配置运行环境、准备特定领域输入数据、执行推理并处理结果,同时提供图像分类、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控和自动驾驶等领域的具体应用示例,帮助
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- 模型实战(21)之 C++ - tensorRT部署yolov8-det 目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程人工智能c++YOLO目标检测计算机视觉人工智能
C++-tensorRT部署yolov8-det目标检测python环境下如何直接调用推理模型转换并导出:pt->onnx->.engineC++tensorrt部署检测模型不写废话了,直接上具体实现过程+all代码1.Python环境下推理直接命令行推理,巨简单yolodetectpredictmodel=yolov8n.ptsource='https
- onnxruntime-1.22.0交叉编译arm64目标平台
1背景在上一实践《sherpa-onnxAI语音框架添加acl加速库实践》中,笔者基于最新github源码版本编译出的onnxruntime动态库(包括acl库)测试效果不理想,后续尝试下载onnxruntime的最新基线版本V.1.22.0源码重新验证。由于基于RK3588目标平台的本地native模式编译过程效率低,耗时久,而且编译过程中频繁导致系统假挂死(表现为编译过程停滞,串口无法活动;强
- 手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向
limingade
本地AI电话机器人手机提取电话的信令和声音智能手机FunASR离线识别Android做ASR手机断网离线ASRASR语音转文字识别语音识别
手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向--本地AI电话机器人上一篇:手机FunASR识别SIM卡通话占用内存和运行性能分析下一篇:编写中。一、前言前面的篇章中,我们尝试了将FunASR的ONNX模型文件加载到Android应用中,实现手机本地不依赖服务器和网络的离线ASR语音识别。并将这个ASR能力应用到了手机麦克风、手机本地的历史通话录音、手机实时的SIM卡电话通话内容的解析上。在实践中,我们
- 【TensorRT】TensorRT及加速原理
浩瀚之水_csdn
tensorrt
一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器,专为GPU加速设计。其核心架构分为三层:前端解析器支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析执行格式验证和初步结构优化优化引擎核心优化层(层融合、精度校准、内存优化等)生成优化后的计算图(OptimizedGraph)运行时环境管理GPU内存分配执行优化后的计算图二、核心加速原理(8大关键技术)1.层融合(La
- 超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解
因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似,这里不再详细叙述,主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**,下面有相关链接,这里主要针对数据标注、格式转换、模型部署等不同细节部分;【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】超详细yolo8/11-detect目标检测全流程概述:配置环境、数据标注、训练、验证/预测、o
- 《ONNX推理部署全解析:从基础到进阶的实用指南》
空云风语
人工智能深度学习神经网络人工智能深度学习神经网络YOLOONNX
ONNX基础入门ONNX是什么ONNX,即OpenNeuralNetworkExchange(开放神经网络交换),是一种用于表示深度学习模型的开放标准文件格式。它由Facebook和Microsoft在2017年联合开发,后来得到了NVIDIA、Intel、AWS、Google、OpenAI等众多公司的支持,旨在解决不同深度学习框架之间模型格式不兼容的问题,为模型的存储、交换和部署提供统一标准,使
- yolo11官方ONNXRuntime部署推理的脚本测试,包括检测模型和分割模型的部署推理
Revao
YOLOpython
一、检测模型1.脚本路径:D:/ultralytics-main/examples/YOLOv8-ONNXRuntime/main.py2.使用案例下载好onnx模型保存至D:/ultralytics-main/models目录下,没有该目录则新建打开终端,进入虚拟环境以yolov8n.onnx模型为例,输入以下指令即可pythonD:/ultralytics-main/examples/YOLO
- 《YOLO11的ONNX推理部署:多语言多架构实践指南》
空云风语
YOLO人工智能深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
引言:YOLO11与ONNX的相遇在计算机视觉的广袤星空中,目标检测始终是一颗耀眼的明星,其在自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等诸多领域都有着举足轻重的应用。想象一下,自动驾驶汽车需要实时准确地检测出道路上的车辆、行人、交通标志;智能安防系统要快速识别出监控画面中的异常行为和可疑人员;工业生产线上,需要精准检测产品的缺陷;医疗影像分析中,辅助医生检测病变区域。这些场景都对目标检测技术的准
- YOLO 推理部署全方案」:一文掌握部署方式与性能对比!
要努力啊啊啊
计算机视觉YOLO目标跟踪计算机视觉目标检测人工智能
YOLO的推理部署方法全景指南YOLO系列模型经过训练后,通常需要部署到线上环境中进行推理(inference)。下面是常见的YOLO推理部署方式:1️⃣PyTorch原生部署使用原始PyTorch模型.pt文件直接调用model(input)进行推理✅优点:简单、灵活、易于调试❌缺点:推理速度较慢,不适合生产环境2️⃣ONNX导出+推理将YOLO模型导出为.onnx格式使用ONNXRuntime
- 【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布
fastembed-rs-AI嵌入库FastEmbed的Rust实现,提供了快速的文本嵌入、图像嵌入和候选项重新排序功能。它具有以下主要特性:支持同步使用,无需依赖Tokio。使用@pykeio/ort进行高性能的ONNX推理。使用@huggingface/tokenizers进行快速编码。支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。默认模型是FlagEmbedding,在M
- RK3576 Yolo 部署
1.开发背景Ubuntu下实现yolo计算比较常见,现实中我们需要在各种嵌入式板卡上实现yolo模型,在板卡上运行yolo也是常态。主要参考官方github和野火教程。2.开发需求在RK3576上运行yolov8的官方例程3.开发环境Ubuntu20.04+Conda+Yolov8+RK35764.实现步骤4.1PyTorch文件转ONNX4.1.1下载权重文件下载官方权重文件yolov8n.pt
- 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
- Spring Boot + ONNX Runtime模型部署
文章目录前言一、模型导出二、Java推理引擎选型三、SpringBoot实战3.1核心架构3.2分层架构详细实现1.Controller层-请求入口2.Service层-核心业务流程3.关键组件深度优化四、云原生部署:Docker+Kubernetes总结前言在AI浪潮席卷全球的今天,Java工程师如何守住后端主战场?模型部署正是Java工程师融入AI领域的方向。为什么Java工程师必须掌握模型部
- onnx模型部署 python_深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)
weixin_39759270
onnx模型部署python
背景深度学习模型在训练完成之后,部署并应用在生产环境的这一步至关重要,毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验,还需要在真正的业务场景下创造价值,不能只是为了PR而躺在实验机器上在现有条件下,一般涉及到模型的部署就要涉及到模型的转换,而转换的过程也是随着对应平台的不同而不同,一般工程师接触到的平台分为GPU云平台、手机和其他嵌入式设备对于GPU云平台来说,在上面部署本应该是最轻松的事
- 从源码编译 ONNX Runtime GPU 1.18.2 并验证 CUDA 推理成功
草莓奶忻
SLAM基础Deep+SLAMubuntu
文章目录从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测环境+完整步骤】✅环境信息(实测成功)第一步:获取源码️第二步:编译命令参数说明(重点)第三步:安装构建好的`.whl`✅第四步:验证是否成功启用GPU方法1:命令行快速验证方法2:加载模型并查看执行设备⚠️常见警告说明(可忽略)✅总结从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测
- YOLOV10的tensorrt C++部署
dddccc1234
YOLO
根据博客进行python版本安装YOLOv10最全使用教程(含ONNX和TensorRT推理)-CSDN博客并将pt转为onnx:yoloexportmodel=yolov10s.ptformat=onnxopset=13simplify然后采用:https://github.com/hamdiboukamcha/yolov10-tensorrt.git进行c++编译配置好cuda11.7tens
- ss928v100模型的导出、量化和转换
yunken28
python开发语言
1、yolov8导出为onnxfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("./best.pt")model.export(format="onnx",imgsz=640,dynamic=False,simplify=True,opset=11,batch=1,half=False)以下是model.export()方法各参数的详细解释:format="onnx"指
- RDK X5/X3 yolov5目标检测从环境搭建到设备集成
激萌の小宅
YOLOYOLO目标检测人工智能
1、RDKX5yolov5目标检测之训练环境搭建2、RDKX5yolov5目标检测之pt转onnx3、RDKX5yolov5目标检测之开发机环境部署4、RDKX5yolov5目标检测之onnx转bin5、RDKX5yolov5目标检测之开发板运行
- onnx-web + yolov8n 在视频流里做推理
CHEN_RUI_2200
人工智能YOLO
顺着我上一篇文章使用onnxruntime-web运行yolov8-nano推理继续说,有朋友在问能不能接入视频流动,实时去识别物品。首先使用getUserMedia获取摄像头视频流getUserMediaAPI可以访问设备的摄像头和麦克风。你可以使用这个API获取视频流,并将其显示在页面上的标签中。注意事项:浏览器支持:getUserMedia被现代浏览器大多数支持,但在一些旧版浏览器上可能不兼
- 使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署
使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE:全栈式对象检测应用的构建与部署去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域,实时对象检测是一个至关重要的任务。是一个开源项目,它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中,并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序,使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。项目简
- Yolov5 ONNX Runtime 的 Python 部署
爱钓鱼的歪猴
#目标检测模型部署YOLO
这里使用的yolov56.2,使用export.py很方便地得到onnx格式的模型。然后用onnxruntime推理框架在Python上进行部署。主要是为了测试模型的准确,模型部署的最终是用C++部署,从而部署在嵌入式设备等。整个代码分为四个部分:1、对输入进行预处理;2、onnxruntime推理得到输出;3、对输出进行后处理4、画预测框代码的难点是nms处理。代码尚存在的缺陷是,将输入图像处理
- RapidOCR4j项目学习
cmdch2017
学习
https://rapidai.github.io/RapidOCRDocs/install_usage/api/RapidOCR/#_1功能实现多平台OCR识别:支持Windows、Linux、macOS(包括Intel和ARM架构)多种图片输入方式:支持图片路径(Path)、BufferedImage、byte[]、OpenCV的Mat四种输入类型模型推理:通过ONNXRuntime加载和推理
- 开源TTS模型:VITS(2025.3)
u013250861
#VITS
VITS经典项目:FaceBook开源,1000+语言,mms-meta/MMSwenet社区,onnx和
- yolov11转ncnn
model2005
YOLOncnn
yolo模型pt格式文件转ncnn,以适用于移动端的部署。原先要经过onnx,onnxsim等转换,cmake编译,现直接可生成(如何从YOLO11导出到NCNN以便顺利部署)。fromultralyticsimportYOLO#LoadtheYOLO11modelmodel=YOLO("yolo11s.pt")#ExportthemodeltoNCNNformatmodel.export(for
- 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
- Java全栈AI平台实战:从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析
墨夶
Java学习资料3java人工智能spring
一、背景与需求:为什么需要Java驱动的AI平台?某医疗影像公司面临以下挑战:多语言开发混乱:Python训练模型,C++部署推理,Java调用服务,导致维护成本高昂部署效率低下:PyTorch模型需手动转换ONNX格式,TensorRT优化耗时2小时/模型实时性不足:视频流分析延迟达3秒,无法满足急诊场景需求通过Java全栈AI平台,我们实现了:端到端开发:Java调用PyTorch训练模型,直
- Z-Ant开源程序是简化了微处理器上神经网络的部署和优化
一、软件介绍文末提供程序和源码下载Z-Ant(Zig-Ant)是一个全面的开源神经网络框架,专门用于在微控制器和边缘设备上部署优化的AI模型。Z-Ant使用Zig构建,为资源受限的硬件上的模型优化、代码生成和实时推理提供端到端工具。二、全面的模型部署ONNXModelSupport:FullcompatibilitywithONNXformatmodelsONNX模型支持:与ONNX格式模型完全兼
- 人工智能混合编程实践:Python ONNX FP16加速进行图像超分重建
FriendshipT
人工智能混合编程实践人工智能python开发语言超分辨率重建FP16onnx
人工智能混合编程实践:PythonONNXFP16加速进行图像超分重建前言相关介绍Python简介ONNX简介图像超分辨率重建简介应用场景前提条件实验环境项目结构使用PythonONNXFP16加速进行图像超分重建sr_py_infer_fp16.py参考文献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、
- 312个免费高速HTTP代理IP(能隐藏自己真实IP地址)
yangshangchuan
高速免费superwordHTTP代理
124.88.67.20:843
190.36.223.93:8080
117.147.221.38:8123
122.228.92.103:3128
183.247.211.159:8123
124.88.67.35:81
112.18.51.167:8123
218.28.96.39:3128
49.94.160.198:3128
183.20
- pull解析和json编码
百合不是茶
androidpull解析json
n.json文件:
[{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]
pull.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<stu>
<name>java
- [能源与矿产]石油与地球生态系统
comsci
能源
按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....
那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
- 类与对象浅谈
沐刃青蛟
java基础
类,字面理解,便是同一种事物的总称,比如人类,是对世界上所有人的一个总称。而对象,便是类的具体化,实例化,是一个具体事物,比如张飞这个人,就是人类的一个对象。但要注意的是:张飞这个人是对象,而不是张飞,张飞只是他这个人的名字,是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟,他们分别用来描述对象的行为和性质(感觉应该是
- 新站开始被收录后,我们应该做什么?
IT独行者
PHPseo
新站开始被收录后,我们应该做什么?
百度终于开始收录自己的网站了,作为站长,你是不是觉得那一刻很有成就感呢,同时,你是不是又很茫然,不知道下一步该做什么了?至少我当初就是这样,在这里和大家一份分享一下新站收录后,我们要做哪些工作。
至于如何让百度快速收录自己的网站,可以参考我之前的帖子《新站让百
- oracle 连接碰到的问题
文强chu
oracle
Unable to find a java Virtual Machine--安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案
作者:草根IT网 来源:未知 人气:813标签:
导读:安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径,找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
- Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件(类中多借口共享同一数据)
小桔子
java继承swing接口监听
都知道java中类只能单继承,但可以实现多个接口,但我发现实现多个接口之后,多个接口却不能共享同一个数据,应用开发中想实现:当用户按着ctrl键时,可以用鼠标点击拖动组件,比如说文本框。
编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口,重写方法。定义一个全局变量boolea
- linux常用的命令
aichenglong
linux常用命令
1 startx切换到图形化界面
2 man命令:查看帮助信息
man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分
name:对命令的简单说明
synopsis:命令的使用格式说明
description:命令的详细说明信息
options:命令的各项说明
3 date:显示时间
语法:date [OPTION]... [+FORMAT]
- eclipse内存优化
AILIKES
javaeclipsejvmjdk
一 基本说明 在JVM中,总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。 1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存,是留给开发人
- 关键字的使用探讨
百合不是茶
关键字
//关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final 类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖,但可以继承 final 变量 只能有一次赋值,赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
- JS中定义对象的几种方式
bijian1013
js
1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象):
<html>
<head>
<title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title>
</head>
<script>
var obj = new Object();
- 表驱动法实例
bijian1013
java表驱动法TDD
获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例,下面我们来展示一下:
MonthDaysTest.java
package com.study.test;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import com.study.MonthDays;
public class MonthDaysTest {
@T
- LInux启停重启常用服务器的脚本
bit1129
linux
启动,停止和重启常用服务器的Bash脚本,对于每个服务器,需要根据实际的安装路径做相应的修改
#! /bin/bash
Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo);
Ops=(Start, Stop, Restart);
currentDir=$(pwd);
echo
- 【HBase六】REST操作HBase
bit1129
hbase
HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息,以及执行增删改查操作
1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务
前台启动(默认端口号8080)
[hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start
后台启动
hbase-daemon.sh start rest
启动时指定
- 大话zabbix 3.0设计假设
ronin47
What’s new in Zabbix 2.0?
去年开始使用Zabbix的时候,是1.8.X的版本,今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes,和performance相关的有下面几个:
:: Performance improvements::Trigger related da
- http错误码大全
byalias
http协议javaweb
响应码由三位十进制数字组成,它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。
响应码分五种类型,由它们的第一位数字表示:
1)1xx:信息,请求收到,继续处理
2)2xx:成功,行为被成功地接受、理解和采纳
3)3xx:重定向,为了完成请求,必须进一步执行的动作
4)4xx:客户端错误,请求包含语法错误或者请求无法实现
5)5xx:服务器错误,服务器不能实现一种明显无效的请求
- J2EE设计模式-Intercepting Filter
bylijinnan
java设计模式数据结构
Intercepting Filter类似于职责链模式
有两种实现
其中一种是Filter之间没有联系,全部Filter都存放在FilterChain中,由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下:
package com.ljn.filter.custom;
import java.util.ArrayList;
- 修改jboss端口
chicony
jboss
修改jboss端口
%JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml
中找到
<!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
- c++ 用类模版实现数组类
CrazyMizzz
C++
最近c++学到数组类,写了代码将他实现,基本具有vector类的功能
#include<iostream>
#include<string>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Array
{
public:
//构造函数
- hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法
daizj
hadoop预留空间
对于datanode配置预留空间的方法 为:在hdfs-site.xml添加如下配置
<property>
<name>dfs.datanode.du.reserved</name>
<value>10737418240</value>
 
- mysql远程访问的设置
dcj3sjt126com
mysql防火墙
第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况,my.cnf放置于在以下目录: /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf (Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf,修改内容从以下行: [mysqld] 你所需要: 1
- ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller
dcj3sjt126com
controller
1、取navigationCtroller中的Controllers
NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers;
2、取出后,执行,
[self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
- Linux正则表达式和通配符的区别
eksliang
正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/1976579
首先得明白二者是截然不同的
通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。
判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令
type -t commad
返回结果含义
file 表示为外部命令
alias 表示该
- Ubuntu Mysql Install and CONF
gengzg
Install
http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql
Step1: 下载Navicat ,网址:http://www.navicat.com/en/download/download.html
Step2:进入下载目录,解压压缩包:tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
- 批处理,删除文件bat
huqiji
windowsdos
@echo off
::演示:删除指定路径下指定天数之前(以文件名中包含的日期字符串为准)的文件。
::如果演示结果无误,把del前面的echo去掉,即可实现真正删除。
::本例假设文件名中包含的日期字符串(比如:bak-2009-12-25.log)
rem 指定待删除文件的存放路径
set SrcDir=C:/Test/BatHome
rem 指定天数
set DaysAgo=1
- 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器
天梯梦
html5
HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签,在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。 How to enable <video> and <audio> tags in
- Bundle自定义数据传递
hm4123660
androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据,Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去,然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity
把数据放到Intent
- C#:异步编程和线程的使用(.NET 4.5 )
powertoolsteam
.net线程C#异步编程
异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程,可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲,将有助于我们更好的理解它们的特征。
本文中涉及关键知识点
1. 异步编程
2. 线程的使用
3. 基于任务的异步模式
4. 并行编程
5. 总结
异步编程
什么是异步操作?异步操作是指某些操作能够独立运行,不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下,C#程序
- spark 查看 job history 日志
Stark_Summer
日志sparkhistoryjob
SPARK_HOME/conf 下:
spark-defaults.conf 增加如下内容
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true
spark-env.sh 增加如下内容
export SP
- SSH框架搭建
wangxiukai2015eye
springHibernatestruts
MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate
1、new一个web project。
2、右键项目,为项目添加Struts支持。
选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>
点击Finish。src目录下多了struts