韩师兄_
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win10下yolov6 tensorrt模型部署

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  • 更多（点我进去）…

    文章目录

    • 一、YOLOv6简介
    • 二、Win10 TensorRT环境配置
      • 2.1 安装VS2019
      • 2.2 安装库
        • 2.2.1 安装Nvidia显卡驱动
        • 2.2.2 安装 cuda11.2
        • 2.2.3 安装 cudnn8.2.1
        • 2.2.4 下载 tensorrt8.4.2.4
        • 2.2.5 OpenCV4.5.5安装
      • 2.3 创建属性表
        • 2.3.1 创建OpenCV属性表
        • 2.3.2 创建TensorRT属性表
        • 2.3.3 创建CUDA属性表
        • 2.3.4 新建工程与设置
          • 2.3.4.1 新建vs工程
          • 2.3.4.2 vs2019工程设置
    • 三、从yolov6源码中导出onnx文件
    • 四、利用tensorrt编译onnx模型
    • 五、编译执行yolov6-tensorrt工程
    • 六、结束语

yolov6 tensorrt cuda模型推理加速部署TensorRT-Alpha《YunNan-Stree》

一、YOLOv6简介

YOLOv6是美团发布的检测算法，在最新版本中，YOLOv6主要更新了如下几个方面：

  • 发布了移动端轻量级模型YOLOv6Lite，这个模型更适用于移动端的应用场景，同时保持了较高的精度和速度平衡。

  • 发布了新的模型YOLOv6-Face，这是专门为人脸检测任务设计的模型，能够更准确地检测和识别人脸。

  • 优化了模型的性能和准确度，提高了模型的稳定性和鲁棒性。

  • 修复了一些已知的问题，提升了用户体验。

    此外，根据官方发布的信息，新版本的YOLOv6在各个模型大小（nano, tiny, small, medium, large）上都取得了较高的目标检测精度。例如，YOLOv6-nano在COCO val2017数据集上达到了35.0 mAP，YOLOv6-s在同样的数据集上达到了43.1 mAP。这些改进都大大增强了YOLOv6在各种应用场景中的实用性。


    本文提供深度学习CV领域模型加速部署案例，仓库实现的cuda c支持多batch图像预处理、推理、decode、NMS。大部分模型转换流程为：torch->onnx->tensorrt。下图左边是yolov6-python源码推理结果，右边是本文基于tensorrt实现yolov6模型部署的推理结果。
    win10下yolov6 tensorrt模型部署_第1张图片

    yolov6s : Offical( left ) vs Ours( right ）

有源码！有源码！有源码！ 不要慌，哈哈哈。

在这里插入图片描述

二、Win10 TensorRT环境配置

三步解决win环境配置：

  • 1、安装vs2019、Nvidia驱动、cuda，cudnn、opencv、tensorrt；
  • 2、创建属性表；
  • 3、工程设置，运行；
  • 注：一定是先安装vs2019，再安装cuda，顺序不能颠倒，因为cuda会自动给vs2019安装插件。
    问题：windows环境下，为什么使用vs2019属性表，而不用cmake？
    回答：因为属性表可以做到：一次创建，到处使用。

2.1 安装VS2019

需要Microsoft账号，如果您有别的途径下载安装也可以。

  • 进入：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/older-downloads/
  • 选择：[2019] -> [下载]
  • 在新页面选择： Visual Studio Community 2019 (version 16.11)
  • 下载完成之后安装过程选择如下图：
    请添加图片描述
  • 重启系统

2.2 安装库

注：Nvidia相关网站需要注册账号。

2.2.1 安装Nvidia显卡驱动

  • 进入： https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn#
  • 依据实际情况选择，如下图是我的选择(for RTX3070)：
    请添加图片描述
  • 选择：[搜索]->[下载] ->[双击默认安装] -> [重启系统] -> [进入cmd]，输入如下指令：
nvidia-smi

看到如下信息表明驱动正常：
请添加图片描述

2.2.2 安装 cuda11.2

  • 进入: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  • 选择：CUDA Toolkit 11.2.0 (December 2020)
  • 选择：[Windows] -> [x86_64] -> [10] -> [exe(local)] -> [Download(2.9GB)]
  • 双击安装，重启在cmd窗口输入如下指令：
nvcc -V

CMD窗口打印如下信息表示cuda11.2安装正常

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Nov_30_19:15:10_Pacific_Standard_Time_2020
Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.67
Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29373293_0

note:cuda11.2 不需要手动设置环境变量，如下图，环境变量都是自动设置的。
请添加图片描述

2.2.3 安装 cudnn8.2.1

  • 进入网站：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  • 选择： Download cuDNN v8.2.1 (June 7th, 2021), for CUDA 11.x
  • 选择： cuDNN Library for Windows (x86)
  • 你将会下载这个压缩包: “cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.1.32_2.zip”
  • 解压之后，cudnn的头文件、库文件都要拷贝到cuda安装目录。
  • 如下图，进入cudnn解压所在文件夹中include，拷贝所有头文件，粘贴到CUDA/v11.2/include中
  • lib、bin中的文件也拷贝到对应cuda目录中
  • 重启系统
    请添加图片描述

2.2.4 下载 tensorrt8.4.2.4

  • 进入网站： https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download
  • 把这个打勾： I Agree To the Terms of the NVIDIA TensorRT License Agreement
  • 选择: TensorRT 8.4 GA Update 1
  • 选择: TensorRT 8.4 GA Update 1 for Windows 10 and CUDA 11.0, 11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6 and 11.7 ZIP Package
  • 你将会下载这个压缩包: “TensorRT-8.4.2.4.Windows10.x86_64.cuda-11.6.cudnn8.4.zip”
  • 解压到F:\ThirdParty，并重命名为：TensorRT-8.4.2.4
  • 并将路径"F:\ThirdParty\TensorRT-8.4.2.4\lib"添加到环境变量，如下图：
  • 重启系统
    请添加图片描述

2.2.5 OpenCV4.5.5安装

  • 进入：https://opencv.org/releases/
  • 选择：[OpenCV – 4.5.5] -> [Windows]
  • 下载完成之后，是一个exe的自解压格式，解压到：D:\ThirdParty
  • 并将路径：“D:\ThirdParty\opencv4.5.5\build\bin” 和 "D:\ThirdParty\opencv4.5.5\build\x64\vc15\bin"添加到环境变量，如下图：
  • 重启系统
    note：我的opencv在D盘，tensorrt在E盘，根据实际情况修改就行了。
    请添加图片描述

2.3 创建属性表

一般地，Visual Studio 2019，一个库对应两个属性表文件，分别对应：vs2019的debug模式和release模式，例如：本文中OpenCV创建了这两种。而TensorRT和CUDA只需要创建一种属性表(适用以上两种模式)。

2.3.1 创建OpenCV属性表

创建opencv库debug属性表：

  • step1：基于VS2019随便新建一个C++项目，如下图，项目设置为Debug、X64模式
    请添加图片描述
  • step2：如下图，选择：[属性窗口] -> [右击Debug|x64] -> [添加新项目属性表]
    请添加图片描述
  • step3：文件命名为：OpenCV4.5.5_DebugX64.props -> [添加]
  • 编辑属性表：[如下图：双击属性表]
    请添加图片描述
  • step4：如下图，选择：[通用属性] -> [VC++目录] -> [包含目录] -> [编辑]
    请添加图片描述
  • step5：如下图，将两个OpenCV两个头文件目录拷贝进去 -> [确认]
    请添加图片描述
  • step6：选择：[通用属性] -> [VC++目录] -> [库目录] -> [编辑] -> 将路径："D:\ThirdParty\opencv4.5.5\build\x64\vc15\lib"拷贝进去 -> [确认]
  • step7：选择：[通用属性] -> [链接器] -> [输入] -> [附加依赖项] -> 将文件名"opencv_world455d.lib"拷贝进去->[确认]
    小结：

    到这里，opencv库debug属性表制作完成，release属性表和上述流程一样，唯一区别在于，如下图，项目切换到Release x64模式，新建OpenCV4.5.5_ReleaseX64属性表，然后在step7中，将文件名修改为：“opencv_world455.lib”
    请添加图片描述
    请记住，制作属性表就3个步骤：
  • 拷贝include路径
  • 拷贝lib路径，外加设置dll到系统环境变量
  • 拷贝lib文件名称

2.3.2 创建TensorRT属性表

右击Debug|x64 or 右击Release|x64新建属性表，重命名为：TensorRT8.4.2.4_X64，

# include路径
F:\ThirdParty\TensorRT-8.4.2.4\include
F:\ThirdParty\TensorRT-8.4.2.4\samples\common
# F:\ThirdParty\TensorRT-8.4.2.4\samples\common\windows # 这个路径文件不需要包含
# lib路径
F:\ThirdParty\TensorRT-8.4.2.4\lib
# lib文件名称（for release& debug）
nvinfer.lib
nvinfer_plugin.lib
nvonnxparser.lib
nvparsers.lib

依照上一节3个步骤：

  • step1：选择：[通用属性] -> [VC++目录] -> [包含目录] -> [编辑] -> 把上述3个include路径拷贝进去
  • step2：选择：[通用属性] -> [VC++目录] -> [库目录] -> [编辑] -> 把上述lib路径拷贝进去
  • step3：选择：[通用属性] -> [链接器] -> [输入] -> [附加依赖项] -> [编辑] -> 将上述lib文件名称拷贝进去->[确认]
    最后，修改tensorrt属性表：[通用属性] -> [C/C++] -> [预处理器] -> [预处理器定义] -> 添加指令：_CRT_SECURE_NO_WARNINGS -> [确认]

2.3.3 创建CUDA属性表

CUDA属性表直接白嫖官方，在路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions\CUDA 11.2.props

最后，我们应该有了如下属性表文件：
请添加图片描述
其中，cuda 和tensorrt的属性表同时兼容release x64 和debug x64，你再新建TensorRT-Alpha中yolov8 yolov7 yolov6 等项目后，只需要把上述提前做好的属性表引入到工程就行了，当然项目还需要进行简单设置(设置NVCC，避免tensorrt的坑)，在后文提到。属性表做到了一次新建，到处使用。

2.3.4 新建工程与设置

这一节演示如何新建vs工程，如何设置工程，是通用方法。适用于仓库所有模型源码。

2.3.4.1 新建vs工程

如下图，打开vs2019，点击：文件 -> 新建-> 项目。
请添加图片描述
选择：空项目 -> 下一步。
在这里插入图片描述
选择创建。
在这里插入图片描述
如下图，现在将工程设置为：Release X64。
在这里插入图片描述

2.3.4.2 vs2019工程设置

如下图，选择：属性管理器 -> Release | x64 -> 添加现有属性表，把上一节生成的三个RleaseX64属性表添加进来。
在这里插入图片描述
添加进来后样子如下图：
在这里插入图片描述
TensorRT项目包含c++和cuda c代码，通俗讲，c++代码文件格式为：

  • .h头文件
  • .cpp文件
  • 由c++编译器编译
    而cuda代码头文件格式为：
  • .h头文件
  • .cu文件
  • 由NVCC编译器编译
    例如：我们添加如下图5个文件，在工程中。
    在这里插入图片描述
    添加CUDA依赖：右击项目 -> 生成依赖项 -> 生成自定义
    在这里插入图片描述
    将如下图CUDA11.2打钩 -> 确认
    在这里插入图片描述
    右击项目 -> 属性，将会打开如下界面，将字符集设置为未设置，点击确认。
    在这里插入图片描述
    最后，在项目中，同时选中所有.cu文件和对应的.h文件，注意是所有。我这里就是a.h 和 a.cu文件了。然后右击 -> 点属性。
    【注】：在tensorrt-alpha开源项目中，例如yolov8，会添加多个.cu .cpp .h格式文件，其中.cu和对应的.h文件都是这样设置，目的就是让NVCC编译器来编译cuda代码。
    在这里插入图片描述
    得到如下界面，我们把项类型设置为CUDA C/C++，点击确认。
    在这里插入图片描述
    然后编译一下：
    在这里插入图片描述
    编译成功如下图：
    在这里插入图片描述

三、从yolov6源码中导出onnx文件

可以直接从网盘下载onnx文件[weiyun]:weiyun or google driver ，你也可以自己下载仓库，然后按照下面指令手动导出onnx文件，下载yolov6源码：

# 下载yolov6源码
git clone https://github.com/meituan/YOLOv6
# 切换版本为6.3.0
git checkout  0.3.0

安装 yolov6环境

pip install -r requirements.txt

命令行进入yolov6源码根目录，用以下指令导出onnx模型文件

# 640
python ./deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6n.pt  --img 640 --dynamic-batch  --simplify
python ./deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6s.pt  --img 640 --dynamic-batch  --simplify
python ./deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6m.pt  --img 640 --dynamic-batch  --simplify
python ./deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6l.pt  --img 640 --dynamic-batch  --simplify
# 1280
python ./deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6n6.pt  --img 1280 --dynamic-batch  --simplify
python ./deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6s6.pt  --img 1280 --dynamic-batch  --simplify
python ./deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6m6.pt  --img 1280 --dynamic-batch  --simplify
python ./deploy/ONNX/export_onnx.py --weights yolov6l6.pt  --img 1280 --dynamic-batch  --simplify

四、利用tensorrt编译onnx模型

将上一个章节中导出onnx模型放到任意路径。进入到tensorrt根目录下bin文件里，里面有个tensorrt官方提供的模型编译工具，即：trtexec.exe 如下图：
在这里插入图片描述
然后使用，以下指令编译onnx模型，需要注意：参数 --onnx 和 --saveEngine 可以设置为自定义路径，例如：

 --onnx=d:/Data/xxx.onnx  --saveEngine=d:/Data/xxx.trt 

# 640
./trtexec.exe   --onnx=yolov6n.onnx   --saveEngine=yolov6n.trt  --buildOnly --minShapes=images:1x3x640x640 --optShapes=images:4x3x640x640 --maxShapes=images:8x3x640x640
./trtexec.exe   --onnx=yolov6s.onnx   --saveEngine=yolov6s.trt  --buildOnly --minShapes=images:1x3x640x640 --optShapes=images:4x3x640x640 --maxShapes=images:8x3x640x640
./trtexec.exe   --onnx=yolov6m.onnx   --saveEngine=yolov6m.trt  --buildOnly --minShapes=images:1x3x640x640 --optShapes=images:4x3x640x640 --maxShapes=images:8x3x640x640
./trtexec.exe   --onnx=yolov6l.onnx   --saveEngine=yolov6l.trt  --buildOnly --minShapes=images:1x3x640x640 --optShapes=images:4x3x640x640 --maxShapes=images:8x3x640x640
# 1280
./trtexec.exe   --onnx=yolov6n6.onnx   --saveEngine=yolov6n6.trt  --buildOnly --minShapes=images:1x3x1280x1280 --optShapes=images:4x3x1280x1280 --maxShapes=images:8x3x1280x1280
./trtexec.exe   --onnx=yolov6s6.onnx   --saveEngine=yolov6s6.trt  --buildOnly --minShapes=images:1x3x1280x1280 --optShapes=images:4x3x1280x1280 --maxShapes=images:8x3x1280x1280
./trtexec.exe   --onnx=yolov6m6.onnx   --saveEngine=yolov6m6.trt  --buildOnly --minShapes=images:1x3x1280x1280 --optShapes=images:4x3x1280x1280 --maxShapes=images:8x3x1280x1280
./trtexec.exe   --onnx=yolov6l6.onnx   --saveEngine=yolov6l6.trt  --buildOnly --minShapes=images:1x3x1280x1280 --optShapes=images:4x3x1280x1280 --maxShapes=images:8x3x1280x1280

注：如果报错（Error Code 1: Cuda Runtime (an illegal memory access was encountered “bool context = m_context->executeV2((void**)bindings)” returns false）
可能是爆显存了，降低batch-size就行了

五、编译执行yolov6-tensorrt工程

下载源码并编译

git clone https://github.com/FeiYull/tensorrt-alpha

仿造 2.3.4 新建工程与设置 中新建、设置vs2019工程；其中，yolov6需要将如下图多个文件添加到工程中：

  • 红色框内文件来自TensorRT-Alpha/utils/
  • 蓝色框内文件来自TensorRT-Alpha/yolov6/
  • 绿色框内文件来自TensorrRT安装路径下：TensorRT-8.4.2.4.Windows10.x86_64.cuda-11.6.cudnn8.4\TensorRT-8.4.2.4\samples\common\logger.cpp
    win10下yolov6 tensorrt模型部署_第2张图片
    如下图，yolov6项目编译成功，从下面编译信息可以看到，exe文件所在路径为：
  • D:\my_code_trt\TensorRT-Alpha-VS2019\TensorRT-Alpha\x64\Release\yolov6.exe
已启动生成…
1>------ 已启动生成: 项目: yolov6, 配置: Release x64 ------
1>正在生成代码
1>0 of 1033 functions ( 0.0%) were compiled, the rest were copied from previous compilation.
1>  0 functions were new in current compilation
1>  0 functions had inline decision re-evaluated but remain unchanged
1>已完成代码的生成
1>yolov6.vcxproj -> D:\my_code_trt\TensorRT-Alpha-VS2019\TensorRT-Alpha\x64\Release\yolov6.exe
========== 生成: 成功 1 个，失败 0 个，最新 0 个，跳过 0 个 ==========

以下是命令行执行指令，需要说明的是执行推理任务，支持图片、视频、摄像头

## 640
# infer image
./app_yolov6.exe  --model=../../data/yolov6/yolov6n.trt --size=640  --batch_size=1  --img=../../data/6406401.jpg  --show --savePath=../
# infer video
./app_yolov6.exe  --model=../../data/yolov6/yolov6n.trt     --size=640 --batch_size=2  --video=../../data/people.mp4  --show 
# infer camera
./app_yolov6.exe  --model=../../data/yolov6/yolov6n.trt     --size=640 --batch_size=2 --cam_id=0  --show
## 1280
# infer video
./app_yolov6.exe  --model=../../data/yolov6/yolov6s6.trt --size=1280  --batch_size=2  --video=../../data/people.mp4  --savePath=../

这里给个示范，例如我要在命令行使用yolov6推理一张图：

.\yolov6.exe --model=D:/ThirdParty/TensorRT-8.4.2.4/bin/yolov6s.trt --size=640  --batch_size=1  --img=d:/Data/2.jpg  --show --savePath=d:/

效果如下图：

下面是yolov6推理视频效果，可以自己玩一玩：

yolov6 tensorrt cuda模型推理加速部署TensorRT-Alpha《YunNan-Stree》

六、结束语

都看到这里了，觉得可以请点赞收藏，有条件的去仓库点个star，仓库：https://github.com/FeiYull/tensorrt-alpha
在这里插入图片描述

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    前言本文提供将图片按照自定义尺寸进行裁剪的工具方法，一如既往的实用主义。环境依赖ffmpeg环境安装，可以参考我的另一篇文章：windowsffmpeg安装部署_阿良的博客-CSDN博客本文主要使用到的不是ffmpeg，而是ffprobe也在上面这篇文章中的zip包中。ffmpy安装：pipinstallffmpy-ihttps://pypi.douban.com/simple代码不废话了，上代码
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    在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
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        由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
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    一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的 架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
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           我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的          宇宙是一个高维时空
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  • 几句不中听却不得不认可的话 datageek
    1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
  • 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
    原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html   因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
  • xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
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  • 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】 梦见x光 sql事务批量执行
    比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) {    String sql = "inseret into customer(id
  • 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
    一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear   二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
  • NGINX IXHONG nginx
    pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf   upstream admin { server 127.0.0.1:8080; }   server {                 listen       80; &
  • 设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
    工厂方式模式分为三种：   1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。   2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。   3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
  • Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd javaspringbeanxml
    1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。 通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
  • 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centosvim
    有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？ 答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单： 在用户的根目录下 直接vi  ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
  • netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
    多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
  • Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。 经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
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