原文:SSIS从理论到实战,再到应用(4)----流程控制之For循环 上期回顾: SSIS从理论到实战,再到应用(3)----SSIS包的变量,约束,常用容器 在SSIS体系中,控制流可能经常会遇到,比如你取得一列数据,需要循环这列数据然后做相应的操作时,就需要用到循环,下面,我来操作两种循环方式,FOR循环和Foreach循环. 一,For循环 写过代码的知道,For循环的常用写法是这样的:For(var i = 0 ; i < 10 ; i++){  //do sth;}; 这里面包含三个…

原文:SSIS从理论到实战,再到应用(5)----流程控制之Foreach循环 上期回顾: SSIS从理论到实战,再到应用(4)----流程控制之For循环 上一期讲了For循环,Foreach循环相比而言要更复杂一点,里面涉及变量的类型,数据接收问题,下面我用一个简单的示例来演示Foreach循环容器: 假设我们有这样一个需求: 从数据库中取出一列数据,循环输出这列数据的每个值 一,拖入sql任务,定义一个Object类型的变量接收取到的数据 二,设置好接收变量 三,拖入Foreach循环容器…

https://blog.csdn.net/qq_20280683/article/details/77964208 Android内存泄漏的检测流程.捕捉以及分析 简述: 一个APP的性能,重度关乎着用户体验,而关于性能检测的一个重要方面,就是内存泄漏,通常内存泄漏的隐藏性质比较强,不同于异常导致的程序Crash,在异常导致的Crash中,我们能够及时的发现程序问题的存在,并通过log日志定位到问题所在的具体位置,然后及时进行解决,而内存泄漏则不同,在APP中存在内存泄漏的情况下,用户在低频率…

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码…

TF项目实战(SSD目标检测)-VOC2007 训练好的模型和代码会公布在网上: 步骤: 1.代码地址:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 2.解压ssd_300_vgg.ckpt.zip 到checkpoint文件夹下(另外将vgg16模型放在本路径下) 3.测试一下看看,在notebooks文件夹下创建demo_test.py,其实就是复制ssd_notebook.ipynb中的代码,该py文件是完成对于单张图片的测试. import os…

1.概述 在<Kafka实战-简单示例>一文中给大家介绍来Kafka的简单示例,演示了如何编写Kafka的代码去生产数据和消费数据,今天给大家介绍如何去整合一个完整的项目,本篇博客我打算为大家介绍Flume+Kafka+Storm的实时日志统计,由于涉及的内容较多,这里先给大家梳理一个项目的运用这些技术的流程.下面是今天的内容目录: 项目流程 Flume Kafka Storm 下面开始今天的内容分享. 2.项目流程 在整合这套方案的时候,项目组也是经过一番讨论,在讨论中,观点很多,有人认为直…

前言 从接触深度学习开始一直都做的是人脸识别,基本上也一直都在用mxnet. 记得之前在刚接触的时候看到博客中写到,深度学习分三个层次,第一个层次是分类,第二个层次是检测,第三个层次是分割.人脸识别算是分类问题,也就是一直在第一个层次···一直都想有机会了解下第二个层次,奈何精力有限,工作中也没有实际的项目需要.最近正好有个不急的检测项目,趁此机会入门检测吧.工作中听同事提到yolov5效果不错,而且文档指导也比较丰富,因此选择从此入手,顺便也熟悉下pytorch.本文就以训练一个简单的皮卡丘检…

一.3大基本组件:VuGen.Controller.Analysis 1.VuGen:录制.编写脚本. 2.Controller:性能测试场景设计以及监控的地方. 3.Analysis:生成图表报告的地方. 一.生成测试脚本: 1. 录制前注意事项 2. 录制脚本 3. 优化脚本 4. 增强脚本 5.调试脚本 二.深入理解协议选择 1.什么是协议? 协议是数据包再交换.通信时要按照统一的约定,这样双方才能识别.(注:协议详细说明请参考随笔“LoadRunner 技巧之协议分析(五)”) 2. 要…

运行步骤 1.从 YOLO 官网下载 YOLOv3 权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 下载过程如图: 2.转换 Darknet YOLO 模型为 Keras 模型 python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 转换过程如图: 3.运行YOLO 目标检测 python yolo.py 需要下载一个图片,然后输入图片的名称,如图所示: 我并没有…

代码在自己电脑中!!!!不在服务器 根据前文所说yolo代码逻辑: ├── examples │ ├── darknet.c(主程序) │ │── xxx1.c │ └── xxx2.c │ ├── include │ ├── darknet.h │ │ ├── Makefile │ │ └── src ├── yyy1.c ├── yyy2.h └──...... 视频检测入口时darknet.c文件. 输入视频检测命令,如: ./darknet detector demo cfg/coco.…