- 英特尔开发板试用:结合OAK深度相机进行评测
OAK中国_官方
数码相机
最近英特尔官方发布了一篇文章:主要介绍了如何将英特尔开发板(小挪吒)与OAK深度相机结合使用,并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机:作为深度数据采集的核心设备,其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合,实现了高效的目标检测和深度信息处理。OpenVINO™:作为英特尔的深度学习推理框架,为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化:通过模型转换和硬件加速,去实现高
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
pytorch人工智能python
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- yolov5 实例分割:从原理、构建数据集到训练部署
外卖猿
AI实战yolov5实例分割c++部署opencv自定义数据集
yolov5实例分割:从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco格式转yolo格式3.训练3.1整理数据集3.2修改配置文件3.3执行代码进行训练4.使用OpenCV进行c++部署5.使用openvino进行c++部署参考文献1.模型介绍1.1YOLOv5结构
- openvino yolov11识别
yuyuyue249
openvinoYOLOpython
importcv2importpathlibfromultralyticsimportYOLOimportmatplotlib.pyplotaspltimportopenvinoasovcore=ov.Core()det_model_path=pathlib.Path("/home/yuyue/yolov11/weights/yolo11n/yolo11n.xml")det_ov_model=co
- openvino:ImportError: DLL load failed while importing _pyopenvino: 找不到指定的模块。
码农市民小刘
openvino
万能的网友们,真诚发问,Openvino这玩意,安装之后咋就那么爱缺dll呢。我已经鼓捣一天了,筋疲力尽。两台电脑,一台安装之后就可以了,另外一台,安那个版本都不行.......,那位大神有知道原因和解决方案的不,求答案。
- LLM模型部署经验分享
lewis_kai
阿里云语言模型
LLM模型部署经验分享作者:大连理工大学李凯首先,你需要选择一个合适的部署平台,这可以是本地服务器、云服务提供商(如AWS、Azure、GoogleCloud等)、边缘设备或者特定的部署服务(如HuggingFaceHub)。在这里我使用的是魔搭平台的云服务器。然后下载你要部署的模型,这里下载的是通义千问。下载并部署玩模型后,我们还可以对模型转换和优化,该文会介绍基于OpenVINO的模型量化实践
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
HyperAI超神经
vLLMopenvino人工智能pythonvLLMLLMGPU编程
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- 开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel:优化大模型应用性能新路径
OpenVINO 中文社区
openvino人工智能
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者:杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架,SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程,而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion,分别实现文本的语义向量化和文本生成,因此本文主要会分享如何在SemanticKernel中调用OpenVINO™runtime部署Embedding和Textcompleti
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- C# OpenVino Yolov8 Pose 姿态识别
乱蜂朝王
人工智能c#openvinoYOLO
目录效果模型信息项目代码下载效果模型信息ModelProperties-------------------------date:2023-09-07T17:11:43.091306description:UltralyticsYOLOv8n-posemodeltrainedon/usr/src/app/ultralytics/datasets/coco-pose.yamlauthor:Ultra
- YOLOv8-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】
你的陈某某
YOLOopenvino人工智能yolov8目标检测
1环境:CPU:i5-125002安装Openvino和ONNXRuntime2.1Openvino简介Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包,主要用于对深度推理做优化。Openvino内部集成了Opencv、TensorFlow模块,除此之外它还具有强大的Plugin开发框架,允许开发者在Openvino之上对推理过程做优化。Openvino整体框架为
- OpenCV DNN 活体检测项目环境配置等各阶段tips
十橙
MachineLearningOpenCVopencvdnn人工智能活体检测
date:2020-09-2214:53资料来源《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》第八章。在复现这个项目的时候发现一些可以调整的小tips。环境配置阶段使用conda创建python工作环境时,注释掉requirems.txt里的opencv-python-inference-engine==4.1.2.1,安装OpenVINO时包含这个了,如果使用requirements里的版本,ims
- OpenVion22.3.x以及Opencv DNN部署yolov5(C++)全过程含代码
o0Orange
openvino部署YOLOopenvino持续部署opencvc++
部署Openvino在win平台上走了不少坑,这里将从第一步开始进行,避免以后遗忘。第一步肯定是先把yolo5的工程跑通啦,基本上7.0运行一下会自动下载各种,非常方便,基本不存在复杂的配置过程。跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包:openvino:这一般是OpenVINO的主要安装包,它包含了一系列的工具,库,和插件,用于优化,执行和部署各种深度学习模型。它可能包括
- YOLOv8 + openVINO 多线程数据读写顺序处理
-_Matrix_-
c++c++算法
多线程数据读写顺序处理一个典型的生产者-消费者模型,在这个模型中,多个工作线程并行处理从共享队列中获取的数据,并将处理结果以保持原始顺序的方式放入另一个队列。多线程处理模型,具体细节如下:1.数据:数据里必须有个递增的标识符和一个结束标识(ending)2.读队列(安全队列):用于存放待处理的数据。处理线程:每个线程都是一个死循环读数据-处理数据-写数据,它们被编号为1、2、3、4等。这些线程负责
- 四、yolov8模型导出和查看
Dakchueng
win10+yolov8分割C++TRT和vino部署YOLO深度学习人工智能
yolv8模型导出1、找到engine文件夹下的exporter.py文件。2、修改文件夹路径,改为我们训练结束后生成的文件夹。3、打开default.yaml文件夹,找到format参数,修改为onnx,找到batch改为1,然后返回exporter.py文件,运行,导出onnx模型,方便trt和onnxruntime部署。4、以上就是一个模型导出的完整流程;然而有人想要用openvino部署,
- 【计算机视觉】Openvino给yolov5目标检测提速实战
Sciengineer-Mike
目标检测计算机视觉openvino人工智能
1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作,首先是找到目标,然后就是识别目标。常用的目标检测方法分为两大流派:一步走(one_stage)算法:直接对输入的图像应用算法并输出类别和相应的定位,典型的算法有yolo,ssd;两步走(two_stage)算法:先产生候选区域,然后在进行CNN分类,代表的算法有R-CNN。其中一步走目标检测算法检测速度快,实时性好,在模型
- 【OpenVINO™】在 MacOS 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov5 (上篇)
椒颜皮皮虾྅
#OpenVINOC#API深度学习C#openvinomacosc#
在MacOS上使用OpenVINO™C#API部署Yolov5(上篇)项目介绍YOLOv5是革命性的"单阶段"对象检测模型的第五次迭代,旨在实时提供高速、高精度的结果,是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型,代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究,融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理,因此在该项目中,我们将
- 【OpenVINO™】在 MacOS 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov5 (下篇)
椒颜皮皮虾྅
#OpenVINOC#APIC#深度学习openvinomacosc#
在MacOS上使用OpenVINO™C#API部署Yolov5(下篇)项目介绍YOLOv5是革命性的"单阶段"对象检测模型的第五次迭代,旨在实时提供高速、高精度的结果,是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型,代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究,融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理,因此在该项目中,我们将
- C# OpenVINO 图片旋转角度检测
天天代码码天天
C#人工智能实践OpenVinoopenvino人工智能opencv目标检测机器学习深度学习神经网络
目录效果项目代码下载效果项目代码usingOpenCvSharp;usingSdcb.OpenVINO;usingSystem;usingSystem.Diagnostics;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usingSystem.Runtime.InteropServices;usingSystem.Security.Cryptography;using
- C# OpenVino Yolov8 Seg 分割
天天代码码天天
C#人工智能实践OpenVinoopenvinoYOLO人工智能opencv目标检测机器学习深度学习
目录效果模型信息项目代码下载效果模型信息ModelProperties-------------------------date:2023-09-07T17:11:46.798385description:UltralyticsYOLOv8n-segmodeltrainedoncoco.yamlauthor:Ultralyticstask:segmentlicense:AGPL-3.0https:
- 超详细||YOLOv8基础教程(环境搭建,训练,测试,部署看一篇就够)(在推理视频中添加FPS信息)
liuzifu123
YOLO深度学习pycharmpython
一、YOLOv8环境搭建这篇文章将跳过基础的深度学习环境的搭建,如果没有完成的可以看我的这篇博客:超详细||深度学习环境搭建记录cuda+anaconda+pytorch+pycharm-CSDN博客1.在github上下载源码:GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite2.安装ult
- 【OpenVINO™】在 Windows 上使用 OpenVINO™ C# API 部署 Yolov8-obb 实现任意方向的目标检测
椒颜皮皮虾྅
OpenVINO#OpenVINOC#APIC#openvinowindowsc#YOLO人工智能开源目标检测
前言UltralyticsYOLOv8基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术,在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用,并可轻松适应从边缘设备到云API等不同硬件平台。YOLOv8OBB模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型,可以检测任意方向的对象,大大提高了物体检测的精度。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理,因此在该
- 英特尔正式发布OpenVINO™ 2023.3版本
hyang1974
ROS&AIopenvino人工智能
2024年1月24日,英特尔正式发布了OpenVINO™2023.3版本(ReleaseNotesforIntelDistributionofOpenVINOToolkit2023.3)。OpenVINO™是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库,包含推断库,模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能。OpenVINO™工具包是用于快速开发应用程序和解决方案的综合工具包,可解决各种任务
- 用树莓派4b构建深度学习应用(九)Yolo篇
bluishfish
前言上一篇我们在树莓派上安装了OpenVINO的环境,并跑了几个官方demo,作为关键点的模型转换工作,以各个版本的yolo实现为例,在这篇做一下实现。imageimage目标检测是人工智能应用比较成熟的领域,不仅要能够识别出图片的目标,还要定位其位置,在自动驾驶方面会是一个基础的场景。一般分为两大类别,一类是two-stage的,基于R-CNN,FastR-CNN,FasterR-CNN等等,先
- 基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车(三)
凌乱533
模型效果:在上文中,我们制作了数据集,并利用数据集进行了模型的训练,利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验,发现效果还是不错的。imageimage前两张为静态图片检测,后一张为视频检测效果截图。image但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上,还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化:第一次转化:(.weight-->.pb)这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南
- TVM安装
血_影
ToolsTVM
为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率,设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎,例如NAVIDA的tensorRT,Intel的OpenVINO,Tencent针对移动端应用推出NCNN等。目前,深度学习模型应用广泛,在服务端和移动端都有应用,甚至于特殊的嵌入式场景想,它们都有加速模型推理的需求。TVM介是从深度学习编译器的角度来做推理引擎,目前技术领域还比较新,具体技术细节以后有机
- OpenVINO执行脚本demo_squeezenet_download_convert_run.bat报错
Maitre Chen
OpenVINO学习笔记openvino人工智能深度学习
Error1错误提示:requests.exceptions.ConnectionError:HTTPSConnectionPool(host=‘http://raw.githubusercontent.com‘,port=443)、HTTPSConnectionobjectat0x7f497ad085f8>:Failedtoestablishanewconnection:[Errno111]Co
- [C#]winform部署yolov8图像分类的openvino格式的模型
FL1623863129
C#YOLOopenvino人工智能
【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO是一个针对Intel硬件优化的开源工具包,用于优化和部署深度学习模型。以下是OpenVINO部署模型的主要优点:高性能:OpenVINO提供了一系列性能优化工具,如模型量化和剪枝等,可以在Intel硬件平台上实现高性能和低延迟的推理。多平台支持:OpenVIN
- [C#]winform部署openvino官方提供的人脸检测模型
FL1623863129
C#openvino人工智能
【官方框架地址】https://github.com/sdcb/OpenVINO.NET【框架介绍】OpenVINO(OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization)是一个由Intel推出的,针对计算机视觉和机器学习任务的开源工具套件。通过优化神经网络,加速深度学习推理,OpenVINO可以帮助开发者更高效地在Intel硬件上部署机器学习应用。OpenV
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement