- AI秒出图!StableDiffusion Automatic1111正式支持Tensorrt
germandai
人工智能stablediffusion
秒级出图的AI绘画终于支持Automatic1111。今天在AI绘画的开源平台Automatic1111上发布了Tensorrt项目,项目地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-tensorrt该项目是基于automatic1111的stable-diffusion-webui项目的子项目。基本原理:我们知道,autom
- 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
- ChatGPT引领的AI面试攻略系列:cuda和tensorRT
梦想的理由
深度学习c++chatgpt人工智能面试
系列文章目录cuda和tensorRT(本文)AI全栈工程师文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.CUDA编程基础2.CUDA编程进阶3.性能优化4.TensorRT基础5.TensorRT进阶6.实际应用与案例分析7.编程与代码实践8.高级话题与趋势一、前言随着人工智能技术的飞速发展,该领域的就业机会也随之增多。无论是刚刚踏入这一领域的新手,还是经验丰富的专业人士,都可能面临着各种面试挑战。
- 使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理
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
- [C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测
FL1623863129
C/C++目标检测人工智能计算机视觉
部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程,主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先,确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK,它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化,从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。接下来,你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT
- [技术杂谈]Chat With RTX 介绍
FL1623863129
技术杂谈人工智能
英伟达(Nvidia)已于近日发布了名为“ChatwithRTX”的Demo版个性化AI聊天机器人,并在其海外官网渠道中提供了下载链接。据了解,这是一款适用于Windows平台的聊天机器人,由TensorRT-LLM提供支持,完全在本地运行。据官网信息显示,想要安装该聊天机器人应用,用户的系统配置需使用Nvidia的30系/40系显卡(或Ampere/Ada架构的其他显卡),且显存至少为8GB。此
- WhisperFusion:具有超低延迟无缝对话功能的AI系统
语音之家
智能语音人工智能语音识别语言模型
WhisperFusion基于WhisperLive和WhisperSpeech的功能而构建,在实时语音到文本管道之上集成了大型语言模型Mistral(LLM)。LLM和Whisper都经过优化,可作为TensorRT引擎高效运行,从而最大限度地提高性能和实时处理能力。WhiperSpeech是通过torch.compile进行优化的。特征实时语音转文本:利用OpenAIWhisperLive将口
- 心法利器[107] onnx和tensorRT的bert加速方案记录
机智的叉烧
bert人工智能深度学习自然语言处理
心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会,与大家一起成长。具体介绍:仓颉专项:飞机大炮我都会,利器心法我还有。2023年新一版的文章合集已经发布,获取方式看这里:又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭,更有历史文章合集,欢迎下载。往期回顾心法利器[102]|大模型落地应用架构的一种模式心法利器[103]|大模型badcase修复方案思考心法利器[104]|基础RAG-向量检索
- jetson orin nano 使用yolov8导出engine
coder攻城狮
YOLO
1.导出onnx经过前面训练,得到了best.pt模型,现在想要使用tensorrt进行推理,需要先导出为onnx格式,再转化为engine格式。yoloexportmodel=best.ptformat=onnxopset=12simplify=True2.解决错误在导出过程中,可能会出现错误,cmake版本问题安装好后,默认cmake版本为3.16,需要对cmake进行升级sudopipins
- TensorRT下载安装
Jumy_S
python
TensorRT下载安装一下载地址https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download版本8.2.3GA(成熟稳定版)和8.4.0EA(新功能测试版)以后,有C++和python的API,完全等价可以混用二安装tensorrt的python版本pipinstalltensorrt-8.5.1.7-cp38-none-win_amd64.w
- 安装使用MMDeploy(Python版)
*Major*
人工智能python
安装使用MMDeploy(Python版)一安装MMDeploypythonmmdeploy-main/tools/deploy.pymmdeploy-main/configs/mmdet/detection/detection_tensorrt_dynamic-320x320-1344x1344.pymmdetection/configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r50_
- Stable Diffusion教程——使用TensorRT GPU加速提升Stable Diffusion出图速度
知来者逆
StableDiffusionstablediffusionTensorRT人工智能AIGC
概述Diffusion模型在生成图像时最大的瓶颈是速度过慢的问题。为了解决这个问题,StableDiffusion采用了多种方式来加速图像生成,使得实时图像生成成为可能。最核心的加速是StableDiffusion使用了编码器将图像从原始的3512512大小转换为更小的46464大小,从而极大地降低了计算量。它还利用了潜在表示空间(latentspace)上的Diffusion过程,进一步降低了计
- yolov5 torch转tensorrt详解【推荐】
Teng-Sun
YOLO
转化函数#可以在https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/export.py里面找到defexport_engine(model,im,file,half,dynamic,simplify,workspace=4,verbose=False,prefix=colorstr('TensorRT:')):#YOLOv5TensorRTexpor
- mmdetection模型转onnx和tensorrt实战
dream_home8407
python深度学习人工智能
一,说明1.本次实战使用的是mmdetection算法框架中的Cascase-Rcnn训练的模型;2.模型转换时,运行环境中各种工具的版本要保持一致;3.TensorRT我一直装不上,我用的是镜像环境.参考链接:link二,使用Docker镜像1.0,镜像基础环境构建exportTAG=openmmlab/mmdeploy:ubuntu20.04-cuda11.8-mmdeploydockerpu
- Jetson AGX Orin安装Anaconda,Cuda,Cudnn,pytorch,Tensorrt,ROS
枭玉龙
#ubuntu系统下安装pytorch人工智能python
Anaconda:https://repo.anaconda.com/archive/Cuda:https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/720481:安装Anaconda3下载:Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.shchmod+xAnaconda3-2021.11-Linux-aarch64.s
- Jetson Xavier NX CUDA、cuDNN、TensorRT与Pytorch环境配置
想努力的人
pytorch人工智能python
橘子大虾关注IP属地:江苏0.1312022.05.1911:31:43字数331阅读3,854torch与vision源码安装包下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mrIgGoMo0bq6otGhlh-E3A提取码:6sb31.Cuda、CuDNN和TensorRT在JetsonXavierNx控制台中执行指令#更新软件源sudoaptupdate#安装JetPack组件
- orin nx 安装paddlespeech记录
想努力的人
算法语音合成人工智能
nx配置:模块版本说明CPU8核内存16GCuda版本11.4Opencv版本4.5.4Tensorrt版本5.1Cudnn版本8.6.0.166Deepstream版本6.2Python版本3.8算力100T安装paddlepaddle:去飞桨官网下载jetpack版本的:下载安装Linux推理库-PaddlePaddle深度学习平台当需要调用语速的接口时:需要安装soxbindings包,这个
- 从零开始 TensorRT(3)Python 篇:解析 ONNX、PyTorch TensorRT 接口
秋山丶雪绪
TensorRTpythonpytorchTensorRT
前言学习资料:TensorRT源码示例官方文档:WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档:TensorRTPython官方文档:CUDAPythonB站视频教程视频配套代码cookbook示例:解析ONNX模型参考源码:cookbook→04-BuildEngineByONNXParser→pyTorch-ONNX-TensorRT源码 cookbook中
- 从零开始 TensorRT(2)Python 篇:原生 API 构建网络
秋山丶雪绪
TensorRTpythonTensorRTpycharm
前言学习资料:TensorRT源码示例官方文档:WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档:TensorRTPythonAPI官方文档:CUDAPythonB站视频:TensorRT教程|基于8.6.1版本B站视频配套代码cookbook 在Python篇中会仿照视频教程中的内容,按以下顺序介绍:(1)TensorRT原生API构建网络:示例中使用Tenso
- 从零开始 TensorRT(4)命令行工具篇:trtexec 基本功能
秋山丶雪绪
TensorRTTensorRTtrtexec
前言学习资料:TensorRT源码示例B站视频:TensorRT教程|基于8.6.1版本视频配套代码cookbook参考源码:cookbook→07-Tool→trtexec官方文档:trtexec在TensorRT的安装目录xxx/TensorRT-8.6.1.6/bin下有命令行工具trtexec,主要功能:(1)由ONNX文件生成TensorRT引擎并序列化为plan文件(2)查看ONNX或
- CUDA/TensorRT部署知识点
qq_41920323
CUDATensorRT
CUDA相关:1、CUDA核函数嵌套核函数的用法多吗?答:这种用法非常少,主要是因为启动一个kernel本身就有一定延迟,会造成执行的不连续性。2、如下代码里的grid/block对应硬件上的SM的关系是什么?答:首先需要理解grid/block是软件层的概念,而SM是硬件层的概念。所以我们在GPU中是找不到grid/block的,所以只能抽象去理解这个关系。一般来讲一个kernel对应一个gri
- 周同学文章汇总
爱听歌的周童鞋
CSDN文章课程笔记
目录前言1.C++2.Linux3.环境配置4.AlgoC++5.Makefile6.模型部署7.tensorRT从零起步高性能部署8.保姆级从零手写自动驾驶CV9.剪枝与重参10.量化11.国内首个BVE感知全栈系列学习教程12.CUDA与TensorRT部署实战课程前言随着博主记录的笔记越来越多,查找也越来越困难,有时自己都要找半天,所以这边记录下博主发布的所有文章,方便管理,以专栏为划分,后
- 八. 实战:CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Implicit GEMM conv)
爱听歌的周童鞋
spconvim2colImplicitGEMMConv
目录前言0.简述1.什么是ImplicitGEMMConv2.ExplicitGEMMConv3.ImplicitGEMMConv4.ImplicitGEMMConv优化5.spconv和ImplicitGEMMConv总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA与TensorRT部署实战课程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第八章——实战:CUDA-BEVFu
- 工程经验分享 Incremental FastPitch
语音之家
智能语音人工智能语音识别语言模型
分享NVIDIA基于GPU的TTS解决方案介绍。1.基于FastPitch+Hifi-GAN的StreamingTTS效果优化NVIDIA在TTS领域也做了一些供大家参考的工作,例如提供了高效的流式TTS部署方案,利用TensorRT加速模型推理速度,并通过TritonInferenceServer实现了高效的流水线。今年,我们对流式TTS的效果进行了提升,主要集中在两个方面。首先我们发现许多TT
- tensorRt加速tensorflow模型推理(inception V3为例)
鱼香土豆丝
摘要在一个人工智能大爆发的时代,一个企业不来点人工智能都不好意思说自己是科技企业。随着各公司在各自领域数据量的积累,以及深度学习的强拟合特点,各个公司都会训练出属于自己的模型,那么问题就来了,你有模型,我也有模型,那还比什么?对,就是速度,谁的速度快,谁就厉害。引言tensorflow作为谷歌开源的深度学习神器,被学界以及业界广泛的推广,本文就不做过多的介绍,如有需要可以参考如下链接link1li
- pytorch gpu推理、onnxruntime gpu推理、tensorrt gpu推理比较,及安装教程,有详细代码解释
idealmu
pytorch人工智能python
需要下载的测试用的文件测试图片:https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/26/YellowLabradorLooking_new.jpg-Odog.jpg类别文件:https://raw.githubusercontent.com/Lasagne/Recipes/master/examples/resnet50/imagenet_class
- 深度学习模型试跑(十七):Depth-Anything
(~o▔▽▔)~o o~(▔▽▔o~)
深度学习人工智能
和别人一起合作写的tensorrt版本,已发布在github上,欢迎点⭐https://github.com/spacewalk01/depth-anything-tensorrt根据项目的星标⭐数量,决定是否写这个模型的讲解。Depth-Anything的精华部分基本是在代码里面,论文只是做了相对简要的介绍,看了几篇公众号上的讲解,绝大部分就是照着论文里的内容翻译了一遍,很多比较牛的地方都没发掘
- YOLOv8-Segment C++
笨小古
计算机视觉SLAM学习YOLOubuntu计算机视觉
YOLOv8-SegmentC++https://github.com/triple-Mu/YOLOv8-TensorRT这张图像是运行yolov8-seg程序得到的结果图,首先是检测到了person、bus及skateboard(这个是检测错误,将鞋及其影子检测成了滑板,偶尔存在错误也属正常),然后用方框将他们标出,之后由分割将其轮廓标出。接下来看看具体怎么实现的,这个程序主要由YOLOv8_s
- colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题
小稻壳
神经网络深度学习tensorflow
colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题可行的环境版本匹配:Ubuntu18.04cuda11.1cudnn8python3.7tensorflow-gpu2.7.0TensorRT7.2.2pycuda2021.1查看版本命令:!lsb_release-a"NoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription
- 【深度学习】SDXL TensorRT Dockerfile Docker容器
XD742971636
深度学习机器学习深度学习dockerTensorRTSDXL
文章目录过程SDXLTensorRT构建SDXLTensorRTLCM调度器过程dockerpushkevinchina/deeplearning:cuda12.1torch2.1.1FROMnvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04ENVDEBIAN_FRONTEND=noninteractive#安装基本软件包RUNapt-getupdate&&\a
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(