- yolov5>onnx>ncnn>apk
图像处理大大大大大牛啊
opencv实战代码讲解yoloonnxncnn安卓
一.yolov5pt模型转onnx条件:colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
- 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程
牙牙要健康
深度学习onnxonnxruntime深度学习python人工智能
【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
- TensorRT模型量化实践
痛&快乐着
深度学习TensorRTc++深度学习
文章目录量化基本概念量化的方法方式1:trtexec(PTQ的一种)方式2:PTQ2.1pythononnx转trt2.2polygraphy工具:应该是对2.1量化过程的封装方式3:QAT(追求精度时推荐)使用TensorRT量化实践(C++版)使用TensorRT量化(python版)参考文献量化基本概念后训练量化PostTrainingQuantization(PTQ)量化过程仅仅通过离线推
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- 使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理
fengbingchun
DeepLearningCUDA/TensorRTYOLOv8TensorRT
这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理,操作过程如下所示:1.配置环境,依赖项,包括:(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码:https://github.com/shouxieai/infer3.使用
- ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应
可keke
ML&DLpytorchdeeplearning
文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意,到目前为止,onnxruntime-gpu在CUDA12.x和CUDA11.x下的安装命令是不同的,仔细阅读官方文档。验证安装python>>>importonnxru
- ONNXRuntime与CUDA版本对应
zy_destiny
部署YOLOonnxruntimeonnX部署cudapython
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时,需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应,其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
- 【已解决】onnx无法找到CUDA的路径
烟花节
已解决人工智能深度学习pythonpip
报错RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHissetbutCUDAwasntabletobeloaded.Pleaseinstallthecorrectvers
- 地平线旭日x3派部署yolov8
巴啦啦魔仙变!!
YOLOpython数学建模
地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml文件2.3开始转换3.开发机验证**quantized_model.onnx4.板子运行bin模型资源链接总体流程1.导出onnx模型导出使用yolov8的github库导出onnx模型。注意设置o
- 基于yolov8的口罩佩戴检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习python
【算法介绍】基于YOLOv8的口罩佩戴检测系统是一款利用深度学习技术,特别是YOLOv8算法,实现高效、准确检测人脸是否佩戴口罩的系统。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本,在检测速度和准确性上进行了显著优化,能够实时处理图像和视频数据。该系统通过训练大量标注了人脸和口罩状态(包括戴口罩、未戴口罩)的图片数据,构建了一个强大的目标检测模型。在实际应用中,该系统可以部署在公共场所如机场、车站、
- 基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLOpython开发语言
【算法介绍】基于YOLOv8的NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案,旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。该系统利用YOLOv8算法,该算法以其高效、准确和实时检测的特点著称。NEU-DET数据集为该系统提供了丰富的训练资源,涵盖了热轧带钢的六种典型表面缺陷,包括轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕,每种缺陷均有大量样本,确保了模型的全面性和准确性。在模型
- [python]python onnxruntime gpu是否可用
FL1623863129
Pythonpython人工智能深度学习
在Python中,要检查ONNXRuntime是否可以使用GPU,可以使用以下代码:importonnxruntimeasort#检查CUDA是否可用defis_cuda_available():try:returnort.get_device()=='GPU'exceptException:returnFalse#检查ONNXRuntime是否支持CUDAdefis_onnxruntime_cu
- 基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿深度学习技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法,通过大量玉米病害图片的训练,能够精准识别玉米害虫病害。该系统具备高效、准确的检测能力,支持图片、批量图片、视频以及实时摄像头等多种输入方式,为农户提供了极大的便利。用户只需简单操作,即可快速获取病害识别结果及相应的防治建议,有助于及时采取措施,有效控制病害扩散,提升农业生产的
- 在浏览器上使用transformers.js运行(WebGPU)RMBG-1.4进行抠图(背景移除)
shizidushu
WebGPUtransformers.jsRMBG-1.4抠图
在浏览器上使用transformers.js运行(WebGPU)RMBG-1.4进行抠图(背景移除)说明:首次发表日期:2024-08-28官方Github仓库地址:https://github.com/xenova/transformers.js/tree/main/examples/remove-background-client准备下载onnx模型文件:https://huggingface
- 基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用,该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法,实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。YOLOv8在目标检测领域以其卓越的性能和速度著称,通过对学生上课视频或实时摄像头的输入进行深度分析,系统能够准确识别学生的多种行为,如举手、阅读、写作、使用手机、低头等。该系统不仅提高了课堂监测的效率和准确性,还具备实时反馈功能,帮助教
- 基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿深度学习与计算机视觉技术的智能监控系统。该系统利用YOLOv8这一尖端的目标检测模型,结合云计算与自动化图像处理技术,实现对工地、化工厂、煤矿等高风险作业区域工作人员安全装备穿戴情况的实时监控。该系统能够无死角地检测工作人员是否按规定佩戴安全帽、反光衣及护目镜,有效提高了安全管理的效率和准确性。一旦系统识别到未按规定穿戴安
- onnx转tensorRT模型出现错误 This version of TensorRT only supports input K as an initializer
lainegates
pytorch人工智能深度学习神经网络
问题onnx模型转tensorRT模型时,出现错误。ThisversionofTensorRTonlysupportsinputKasaninitializer.TryapplyingconstantfoldingonthemodelusingPolygraphgoogle到tensorRT8.6支持了dynamictopk,不会再有这个问题。但项目上限制是tensorRT8.5Problemsc
- [模型部署] ONNX模型转TRT模型部分要点
lainegates
深度学习人工智能
本篇讲“ONNX模型转TRT模型”部分要点。以下皆为TRT模型的支持情况。模型存为ONNX格式后,已经丢失了很多信息,与原python代码极难对应。因为在“ONNX转TRT”时,转换出错,更难映射回python代码。解决此类问题的关键为:转onnx时要打开verbose选项,输出每一行python的模型代码被转成了哪些ONNX算子。torch.onnx.export(model,(dummy_in
- 基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO人工智能
【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用,该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法,实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势,还通过改进的网络结构和优化策略,进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过深度学习技术,自动从脑部图像中提取特征,并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
- 基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLOpython开发语言
【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法(YOLOv8)与深度学习技术的项目,旨在实时或离线地识别并分类人脸表情(如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等)。以下是一个简短的介绍,概述了该系统Python源码的核心要点:该系统直接利用YOLOv8模型进行人脸表情识别。YOLOv8以其高效的速度和准确性著称,非常适合实时应用。Python源码实现通常包括以下几个
- 基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案,旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本,具备更高的检测速度和精度,特别适用于实时物体检测任务。该系统通过深入分析并标注绝缘子数据集,训练YOLOv8模型以精确识别输电线上的绝缘子及其缺陷状态。利用多尺度检测、FPN结构以及CSPDarknet网络等技术,YOLO
- 【Rust日报】 2019-05-14:Rust中哪些特性是零开销抽象的
六六子大顺1
tract-一个神经网络训练库Snips(一家做音频识别的创业公司)出品。在神经网络领域,现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备,还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了TensorFlowLite,微软的ONNX看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案AndroidNNAPI,ARMNNSDK,AppleBNNS
- pyinstaller打包onnxruntime-gpu报错找不到CUDA的解决方案
布呐呐na
人工智能python
问题说明:使用onnxruntime-gpu完成了深度学习模型部署,但在打包时发生了报错:找不到CUDA具体问题描述:RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHis
- PyTorch训练,TensorRT部署的简要步骤(采用ONNX中转的方式)
赛先生.AI
TensorRTpytorch人工智能TensorRTONNX
1.简述使用PyTorch执行训练,使用TensorRT进行部署有很多种方法,比较常用的是基于INetworkDefinition进行每一层的自定义,这样一来,会反向促使研究者能够对真个网络的细节有更深的理解。另一种相对简便的方式就是通过ONNX中间转换的形式。本文主要针对该途径进行简单的脉络阐述。2.导出ONNX如果使用的是PyTorch训练框架,可采用其自带的ONNX导出API。torch.o
- tvm交叉编译android opencl
极乐净土0822
androidtvmndk交叉编译opencl
模型编译:#encoding:utf-8importonnximportnumpyasnpimporttvmimporttvm.relayasrelayimportosfromtvm.contribimportndkonnx_model=onnx.load('mobilenet_v3_small.onnx')x=np.ones([1,3,224,224])input_name='input1'sh
- C# Onnx GroundingDINO 开放世界目标检测
乱蜂朝王
人工智能c#目标检测开发语言
目录介绍效果模型信息项目代码下载介绍地址:https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINOOfficialimplementationofthepaper"GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection"效果在运行程序时,要注意输入的提示词的格式,类
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从零开始学习人工智能
深度学习pytorch人工智能
在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤:模型训练:首先,在PyTorch中训练你的深度学习模型。模型导出:训练完成后,将模型从PyTorch导出为ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)格式。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式,它使得模型可以在不同的深度学习框架之间互操作。模型优化:使用TensorRT优化ONNX模型。Tenso
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lida2003
Linux深度学习opencvdnn计算机视觉人工智能
DeepLearningwithOpenCVDNNModule介绍1.源由2.为什么/什么是OpenCVDNNModule?2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN模块的基本步骤4.参考资料1.源由看了一些资料和数据,感觉他讲的非常好,也
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目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx导出camera.vtransform.onnx综述bevfusion的各个部分的实现有着鲜明的特点,并且相互独立,特别是考虑到后续部署的需要,这里将整个网络,分成多个部分,分别
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onnxspconv稀疏卷积protobuf
Onnx使用Onnx介绍Onnx(OpenNeuralNetworkExchange)的本质是一种Protobuf格式文件,通常看到的.onnx文件其实就是通过Protobuf序列化储存的文件。onnx-ml.proto通过protoc(Protobuf提供的编译程序)编译得到onnx-ml.pb.h和onnx-ml.pb.cc或onnx_ml_pb2.py,然后用onnx_ml.pb.cc和代码
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
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public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S