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记录一个异常检测库 STO检测王深度学习
https://github.com/openvinotoolkit/anomalib/tree/main关于一个异常检测库，包括最先进的算法和功能，如实验管理，超参数优化和边缘推理。
OpenVINO™2025部署PaddleOCR模型 OpenVINO 中文社区经验分享
PaddleOCR模型下载OpenVINO™2025支持直接加载paddle的模型。所以可以直接先从官网直接下载PaddleOCRv5.0的模型：文本检测模型下载地址#DownloadandunzipPP-OCRv5_server_detpre-trainedmodelhttps://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/official_infer
借力提示词检索解码与 OpenVINO™ GenAI 全面提升 LLM 推理 OpenVINO 中文社区经验分享
大语言模型（LLM）彻底改变了自然语言处理，推动了聊天机器人、摘要和内容生成等应用的发展。然而，推理效率依然是一个关键挑战，尤其在需要低延迟响应的场景下更为突出。试想你在一家餐厅，经常点同样的菜。服务员不必每次都询问你的订单再传达给厨房，而是直接认出你常点的菜品并立即上菜，这样既缩短了等待时间，也加快了整个服务流程。同样，在文本生成中，模型常常遇到输入提示中的重复模式。与每次都从零开始生成toke
聚焦OpenVINO与OpenCV颜色通道转换的实践指南
颜色通道顺序问题：OpenVINO模型RGB输入与OpenCVBGR格式的转换在计算机视觉任务中，框架间的颜色通道差异常导致模型推理错误。以下方法解决OpenVINO模型需要RGB输入而OpenCV默认输出BGR的问题。理解核心差异OpenCV的imread()函数遵循BGR通道顺序，源于历史摄像头硬件的数据格式。而OpenVINO等深度学习框架多采用RGB顺序，与TensorFlow/PyTor
YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南
YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战：性能调优与跨架构加速全流程指南关键词：YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度、边缘计算摘要：本篇文章聚焦如何使用OpenVINO在英特尔平台高效部署YOLO系列目标检测模型，结合当前主流的YOLOv5与YOLOv8架构，详解模型格式转换、推理接口调用、多设备异构调度与性能优
C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南（Windows）马里马里奥- c++openvino opencv
C++、OpenVINO部署YOLOv5模型的指南（Windows）一、环境准备硬件要求软件配置二、模型转换流程1.导出ONNX模型2.转换为OpenVINOIR格式三、C++推理实现核心代码结构后处理关键算法四、性能优化技巧五、常见问题解答1:输出形状不匹配2:推理速度不达标六、部署效果展示七、结语一、环境准备硬件要求Intel第6代以上CPU16GB内存50GB可用磁盘空间软件配置Visual
转换PP-OCRv5模型为OpenVINO格式的详细指南 mingo_敏 OpenVINO openvino 人工智能
转换PP-OCRv5模型为OpenVINO格式的详细指南一、引言PP-OCRv5是百度飞桨推出的高性能OCR（光学字符识别）模型，在文本检测和识别任务中表现出色。整体识别精度相比上一代提升13个百分点。OpenVINO则是英特尔推出的开源深度学习推理框架，能显著优化模型在英特尔硬件上的推理性能。本文将详细介绍如何将PP-OCRv5模型转换为OpenVINO格式（.xml和.bin文件），并实现高效
openvino系列 10. Model Optimizer：TensorFlow pb 模型转化 IR 模型破浪会有时 openvino案例分析 openvino 机器学习
openvino系列10.ModelOptimizer：TensorFlowpb模型转化IR模型本章节将介绍OpenVINOModelOptimizer模块，以及如何将TensorFlowpb模型转化为IR模型（mo--input_model.pb）。环境描述：本案例运行环境：Win10，10代i5笔记本IDE：VSCodeopenvino版本：2022.1代码链接，4-model-optimiz
AIxBoard部署BLIP模型进行图文问答 vslyu 深度学习 openvino
一、AIxBoard简介AIxBoard（X板）是一款IA架构的人工智能嵌入式开发板，体积小巧功能强大，可让您在图像分类、目标检测、分割和语音处理等应用中并行运行多个神经网络。它是一款面向专业创客、开发者的功能强大的小型计算机，借助OpenVINO工具套件，CPU、iGPU都具备强劲的AI推理能力，基于AI的产品进行原型设计并将其快速推向市场的理想解决方案。二、多模态模型简介近年来，计算机视觉和自
基于Win在VSCode部署运行OpenVINO模型 LuvLife openvino 人工智能深度学习计算机视觉
一、准备工作1、Python下载Win平台的Python安装包，添加环境变量，测试：python--version在VSCode里（Ctrl+Shift+P打开命令面板），指定Python解释器为上面安装路径。写一个python脚本运行测试。2、虚拟环境在Windows系统下使用Python虚拟环境（VirtualEnvironment）可以有效隔离不同项目的依赖，避免版本冲突。在项目文件夹中新建
【哪吒开发板试用】（一）开发板开箱+Ubuntu22.04系统安装 EtAiors 哪吒开发套件
7月底在我颜导的群里看到了2024Intel®“走近开发者”互动活动，刚好最近项目在尝试使用OpenVINO进行部署，便申请了一张哪吒开发板试用，提交申请一两周收到官方初选通过的邮件，三天后开发板就通过顺丰快递到了我的手上，速度还是很快的。开发板介绍哪吒（Nezha）开发套件以信用卡大小（85x56mm）的开发板-哪吒（Nezha）为核心，采用英特尔®处理器N97（AlderLake-N），结合了
YOLOv8_pose-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】你的陈某某 YOLO openvino 人工智能 YOLOv8 关键点检测
纯检测系列：YOLOv5-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv6-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv8-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv7-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv9-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】跟踪系列：YOLOv5/6/7-Openvino
ANOMALIB第一章：安装 chonpsk anomalib python pytorch 神经网络视觉检测 openvino
ANomalib第一章ANomalib第一章：本地部署ANomalib安装anomalib通过pip安装通过源码安装常见问题收录ANomalib第一章：本地部署ANomalib该框架是基于英特尔的openvino推理平台开发的专用于工业缺陷检测场景下的模型选择、训练和性能测试平台。目前国内使用该模型用于流水线上电路板等缺陷检测，已经有工业使用该框架并开展对应的工业缺陷检测业务。Anomalib是一
ubuntu20.04 openvino的yolov8推理（nncf量化） yuyuyue249 openvino YOLO python
1.环境配置：pipinstallopenvino-dev(2023.0.1)pipinstallnncf(2.5.0)pipinstallultralytics2.模型转换及nncf量化：1.pytorch->onnx:#Pytorch模型转换为Onnx模型pythonfromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO('yolov8s.pt')#yolov8原生转换resu
ubuntu配置openvino yolov5 yuyuyue249 ubuntu openvino YOLO
第一步：neo（intel牌加速显卡驱动）下载--UBUNTU20.04本人踩坑点，不下neo只能cpu运行。1.sudoaptinstallocl-icd-libopencl12.mkdirneo&&cdneo3.（改成国内源会快一点）wgethttps://mirror.ghproxy.com/https://github.com/intel/intel-graphics-compiler/r
当 Ollama 遇上 OpenVINO™ ：解锁多硬件 AI 推理新范式 OpenVINO 中文社区人工智能 openvino
点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者|赵红博AI软件解决方案工程师OpenVINO™为什么选择Ollama+OpenVINO™组合？双引擎驱动的技术优势Ollama和OpenVINO™的结合为大型语言模型（LLM）的管理和推理提供了强大的双引擎驱动。Ollama提供了极简的模型管理工具链，而OpenVINO™则通过Intel硬件（CPU/GPU/NPU）为模型推理提供了高效的加速能力。这种组合不
C#使用Openvino.Csharp推理Yolov9c.xml 蔡余申 c#openvino xml
usingOpenCvSharp;usingOpenVinoSharp;usingOpenCvSharp.Dnn;usingSystem.Runtime.InteropServices;floatsigmoid(floata){floatb=1.0f/(1.0f+(float)Math.Exp(-a));returnb;}string[]read_class_names(stringpath){s
agent实现：通过prompt方式实现agent自定义使用 loong_XL 深度学习大模型AI prompt agent 打磨下大模型
参看：https://github.com/TommyZihao/openvino_tonypihttps://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/examples/react_prompt.md（思想类似react）通过prompt形式，基本任何llm模型都可以使用来自定义agent，不用只能那些支持functioncall的大模型的，更灵活自由prompt案例：比
YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）再坚持一下！！！ YOLO
Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载：pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”，打开图片目录images，进行多边形标注（右键
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 openvino YOLO python
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 vLLM openvino 人工智能 python vLLM LLM GPU 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
【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
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
C# OpenVino Yolov8 Pose 姿态识别乱蜂朝王人工智能 c#openvino YOLO
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
Js函数返回值 _wy_ js return
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 TriggerListener JobListener quartz
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 java socket
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 jsp servlet Java Web jsp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 java web.xml servlet jsp-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 CDI JSF 2.2 ViewScoped
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【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"
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编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
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ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 Web Ajax 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 oracle CONSTRAINT
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
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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 VO maven po
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 html UI css 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

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