- 4、使用百度飞浆训练字符验证码
时光亦不回首
验证码识别python百度飞浆字符验证码识别模型训练
前言:前面我们讲了环境的安装,这一篇就讲一讲如何使用飞浆来训练我们的字符验证码实战讲解:老规矩,有文档我们就先看文档:十分钟完成PP-OCRv3识别全流程实战可以看到第一步就是准备运行环境,由于飞浆的运行环境我们前面已经安装好了,所以接下来安装环境只是训练OCR识别的环境,那下面直接开始吧!1.环境准备先下载PaddleOCRPaddleOCR将下载下来的压缩包进行解压,解压之后如下
- ModelScope竞品分析:在面对Hugging Face Hub和百度PaddleHub等竞品时
anneCoder
百度大模型人工智能语言模型机器学习
引言随着人工智能技术的飞速发展,模型即服务(MaaS)平台逐渐成为开发者构建和应用AI解决方案的重要工具。ModelScope,作为阿里巴巴达摩院推出的开源模型平台,自上线以来便以其丰富的模型资源、便捷的服务和开放的合作环境吸引了大量用户的关注。然而,在竞争激烈的市场中,ModelScope也面临着来自其他MaaS平台的挑战。本文将对ModelScope的竞品进行详细分析,旨在为读者提供一个全面而
- PaddleOCR面板恢复python脚本--针对pdf的面板恢复
zsh669
paddlepaddleocr百度pythonpdf
问题在做一个项目的时候,使用PaddleOCR提供的模型,实现对图片或者pdf进行面板恢复,并保存为.docx文档。但是,官方的文档只提供了针对图片进行面板恢复的python脚本,没有提供pdf进行面板恢复的python脚本,官方只提供了pdf面板恢复的命令行使用方法,因此,我去看了PaddleOCR的源码,将命令行方法转换为python脚本准备工作环境配置和文档请参考:\ppstructure/
- pdf-extract-kit paddle paddleocr pdf2markdown.py(效果不佳)
gold2008
pdfpaddlepdf2markdown.pypdf-extract-kitpaddleocr
GitHub-opendatalab/PDF-Extract-Kit:AComprehensiveToolkitforHigh-QualityPDFContentExtractionhttps://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kitpdf2markdown.py运行遇到的问题:错误:-------------------------------------
- pip升级ValueError: Unable to find resource t64.exe in package pip._vendor.distlib报错解决办法
AI小鸭学院
livingbodypaddle安装与错误解析
pip升级报错解决办法pip升级频率很高,不升级经常会遇到这样哪样的异常。有一种异常,我相信你一定遇到,话不多说,上错误信息。1.错误现象(paddle2)D:\github\PGL>python.exe-mpipinstall--upgradepipLookinginindexes:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCollectingpipUsin
- 解决 paddle ocr 遇到 CXXABI_1.3.13 not found 的问题
gs80140
各种问题condalibstdcCXXABI
ImportError:/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6:version`CXXABI_1.3.13'notfound(requiredby/home/hum/anaconda3/envs/ipc/lib/python3.11/site-packages/paddle/base/libpaddle.so)通过命令检查strings/lib/x86_64-li
- 【Paddle】PCA线性代数基础 + 领域应用:人脸识别算法(1.1w字超详细:附公式、代码)
是Yu欸
数学建模数据挖掘Paddlepaddle线性代数python机器学习人工智能人脸识别数学建模
【Paddle】PCA线性代数基础及领域应用写在最前面一、PCA线性代数基础1.PCA的算法原理2.PCA的线性代数基础2.1标准差StandardDeviation2.2方差Variance2.3协方差Covariance2.4协方差矩阵TheCovarianceMatrix2.5paddle代码demo①:计算协方差矩阵2.6特征向量Eigenvectors标准化处理2.7paddle代码de
- Paddle 稀疏计算 使用指南
AndSonder
paddle
Paddle稀疏计算使用指南1.稀疏格式介绍1.1稀疏格式介绍稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其中绝大多数元素为0。与密集矩阵相比,稀疏矩阵可以节省大量存储空间,并提高计算效率。例如,一个5x5的矩阵中只有3个非零元素:importpaddledense_tensor=paddle.to_tensor([[0,0,0,0,6],[0,0,0,2,0],[0,0,0,0,0],[0,8,0,0,0],[0
- paddle 文档阅读笔记
前端corner
深度学习深度学习python
Paddle文档阅读笔记一、说明二、基本概念1、Tensor概念介绍(1)tensor的创建使用paddle.to_tensor()生成tensor使用Numpyarray创建(2)将Tensor转化为Numpyarray(3)创建指定shape的paddleAPI(4)Tensor的shape(5)使用==paddle.reshape==方法重新定义tensor的shape(6)使用paddle
- 基于PaddleX的机器学习开发指南
大霸王龙
系统分析业务人工智能paddlepaddle
基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发,请按照以下步骤安装所需依赖项:步骤1:安装依赖项运行以下命令安装相关依赖项:cd/root/.local/bin&&bashinstall-dependencies.sh或者直接复制以下内容到终端窗口执行:-pipinstall--u
- [特殊字符] 基于 FastAPI 和 React 构建车牌号识别网站
drebander
AI编程fastapireact.js前端
1.项目概述在本项目中,我们将构建一个车牌号识别网站,用户可以上传车辆图片,系统会通过OCR车牌识别模型(PaddleOCR/HyperLPR)提取车牌号码,并将结果展示到前端。同时,用户可以选择不同的OCR模型,并查看识别历史记录。2.网站功能需求✅核心功能图片上传-用户上传包含车牌的图片车牌号识别-通过OCR识别车牌号模型选择-用户可切换PaddleOCR/HyperLPR结果展示-前端显示识
- 大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署
jqtree
#大数据开发大数据sparkpaddle
背景:因数据量较大,想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境:Spark版本:2.4.0Python版本:2.6.XPaddlePaddle版本:2.4.2处理器:CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备:模型需要什么第三方库就安装哪些库,最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下
- PaddleOCR 截图自动文字识别
五力
pythontkinterpaddle
春节假期在家无聊,撸了三个小工具:PC截图+编辑/PC录屏(用于meeting录屏)/PC截屏文字识别。因为感觉这三个小工具是工作中常常需要用到的,github上也有很多开源的,不过总有点或多或少的小问题,不利于自己的使用。脚本的编写尽量减少对三方库的使用。已全部完成,这是其中的一个,后续将三个集成在在一个工具中。importtkinterastkfromtkinterimportttk,mess
- 自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
sirius12345123
paddlepaddle逻辑回归人工智能
importnumpyasnpimportpaddleimportpaddle.nnasnnseed=1paddle.seed(seed)data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,34.0],[0.8,62.3]]data=np.a
- 深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件
Ronin-Lotus
深度学习篇程序代码篇深度学习人工智能Python机器学习pytorchpaddlepaddle深度学习框架
文章目录前言第一部分:图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分:框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化(Normalizatio
- 开源 OCR 工具大比拼:常用工具全解析与选择指南
花千树-010
RAGocr
在信息爆炸的当下,OCR(光学字符识别)技术如同一位“炼金术士”,能高效且相对精确地从海量纸质文档、扫描件、图片中提取文字信息,广泛应用于教育、医疗、交通等众多行业。面对众多开源OCR工具,开发者在选型时往往无从下手。本文将详细介绍几款款热门开源OCR工具,并根据其特点及适用场景给出选择建议。一、独立OCR工具1.PaddleOCRGitHub地址:PaddleOCR星数:46k主要作者:百度飞桨
- 超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR(文件检测+识别)实战篇
数虫
深度学习人工智能ocr飞桨
目录简介项目介绍安装难点问题解决办法参数介绍模型推理调用简介飞桨(PaddlePaddle)OCR(OpticalCharacterRecognition)是一个开源的深度学习框架,用于文字识别任务。它提供了一系列强大的工具和模型,可以用于实现各种文本识别应用。飞桨OCR主要包括以下几个方面的功能和特点:文字检测(TextDetection):通过检测图像中的文本区域,确定文本的位置和边界框。文字
- [paddle] 矩阵相关的指标
BlackPercy
线性代数paddlepaddlepaddle矩阵线性代数
行列式det行列式定义参考det(A)=∑i1,i2,⋯ ,in(−1)σ(i1,⋯ ,in)a1,i1a2,i2,⋯ ,an,indet(A)=\sum_{i_1,i_2,\cdots,i_n}(-1)^{\sigma(i_1,\cdots,i_n)}a_{1,i_1}a_{2,i_2},\cdots,a_{n,i_n}det(A)=i1,i2,⋯,in∑(−1)σ(i1,⋯,in)a1,i1a
- 自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
辞落山
逻辑回归
1.引言在这篇博客中,我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型,利用NumPy自定义数据集进行训练,并保存模型。最后,我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。2.环境设置首先,确保已安装PaddlePaddle和NumPy:pipinstallpaddlepaddlenumpy3.数据集准备我们使用NumPy自定义一个简单的二分类数据集:importnumpyasnp#生成简单数
- Paddle进阶实战系列(三):基于SVTR算法的手写英文单词识别
GoAI
深入浅出OCR深入浅出AI计算机视觉OCRpaddle深度学习人工智能
作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐:➡️
- 深度学习-笔记2
深度学习神经网络
paddlepaddle安装(使用cpu):dockerpullregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2查看下paddlepaddle的镜像层次和安装目录结构(没有看到dockerbuild文件,先感受一下目录结构吧):dockerinspectregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2|gr
- CNOCR、PaddleOCR和Tesseract提取pdf中文字-个人记录
小趴菜日记
python开发语言
目录一、PyMuPDF二、CNOCR三、PaddleOCR四、Tesseract五、个人测试对比一、PyMuPDF1.安装PyMuPDFpipinstallpymupdf2.pdf转txt样例importosimportdatetimeimportfitz#fitz就是pipinstallPyMuPDFdefpyMuPDF_fitz(pdfPath):startTime_pdf2img=datet
- 使用PaddlePaddle实现逻辑回归:从训练到模型保存与加载
Luzem0319
paddlepaddle逻辑回归人工智能
1.引入必要的库首先,需要引入必要的库。PaddlePaddle用于构建和训练模型,pandas和numpy用于数据处理,matplotlib用于结果的可视化。importpaddleimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt2.加载自定义数据集假设有一个CSV文件custom_dataset.csv,其中包含特征(自变量
- 【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
机器学习paddlepaddle逻辑回归python作业
一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量,方便后续在模型中使用。2.模型定义部分:方案1:使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换:生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y,并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
- 深度学习-笔记1
深度学习神经网络
刚开始接触深度学习相关内容,在这儿做一个笔记:网址:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型,结合了Transformer架构和知识增强机制。整体上可以分为预训练模型层和任务适配层,预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示,任务适配层
- 探索未来AI:飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度
窦育培
探索未来AI:飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件,提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中,大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今,我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
- 深度学习篇---深度学习框架
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能pythonPytorchTensorFlowpaddlepaddle
文章目录前言第一部分:框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分:基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
- Paddle和pytorch不可以同时引用
饮马长城窟
paddlepytorch人工智能
importpaddleprint(paddle.utils.run_check())importtorchprint(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())报错:OSError:[WinError127]找不到指定的程序。Errorloading"C:\ProgramFiles\Python311\Lib\site-pac
- 昇腾环境ppstreuct部署问题记录
yuanlulu
国产算力/昇腾深度学习论文笔记和实践OCRPPStructure人工智能深度学习LLM
测试代码我是在华为昇腾910B3上测试的PPStructure。importosimportcv2fromPILimportImage#frompaddleocrimportPPStructure,draw_structure_result,save_structure_resfrompaddleocr_asyncioimportPPStructuretable_engine=PPStructur
- Python下3种文字识别工具的源码和效果比较
eybk
python开发语言
1.pytesseractimportpytesseractfromPILimportImageim=Image.open(r'C:/Users/YBK/Pictures/35005.jpg')string=pytesseract.image_to_string(im,lang='chi_sim')print(string)2.paddleocrfrompaddleocrimportPaddleO
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$