freezeheader 表头往下跑

2024-11-06

table 表头固定 thead固定. 1) 使用jquery.freezeheader.js

方法一: 使用jquery.freezeheader.js 固定表头: 1-: 初始化: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>表格table固定thead表头</title> <style type="text/css"> table { border: 1px

在Mac环境下跑汇编

今天汇编作业做到第七章,就想在Mac下跑自己的asm程序,看到了一个很好的教程: http://www.raywenderlich.com/37181/ios-assembly-tutorial 虽然自己没有用,但是对汇编又有了一次了解,一些嵌入式设备系统如ios之类的是主要基于arm体系结构的操作系统,而pc机上的大多是基于intel体系结构的操作系统.查到了几种编译汇编代码的方式: 1. 用nasm直接编译.asm文件: nasm -f macho hello.asm 生成可执行文件: ld

在jybot下跑Selenium2Library

应用场景:项目组要将原有SeleniumLibrary写的脚本切换到Selenium2Library(后称S2L)下,但是原来有很多Java写的库,综合考虑认为还是在Jython下跑比较合适.但是安装S2L后,pybot下运行正常,jybot下报No module found错误. 解决问题过程: 1.怀疑Jython没有自动把这些包引进去.查看pythonpath,发现果然没有将第三方的egg包囊括.为了省事儿,将selenium和selenium2library两个模块从各自的egg目录拿出

ubuntu12.04+fuerte 下跑通lsd-slam——使用usb摄像头

上一篇介绍了如何使用数据集跑lsd-slam,这篇介绍如何用一个普通的usb摄像头跑lsd-slam,默认ubuntu12.04,fuerte已经安装好,workspace也已设置,如果没有,请参考上一篇数据集下跑lsd-slam的博文. 我使用的摄像头是罗技c310 usb摄像头,其他的usb摄像头应该也没什么问题. 1.测试摄像头好坏.安装cheese,执行 $ sudo apt-get install cheese 运行cheese,执行 $ cheese 确认摄像头是否能在ubuntu下

Spark- Spark Yarn模式下跑yarn-client无法初始化SparkConext,Over usage of virtual memory

在spark yarn模式下跑yarn-client时出现无法初始化SparkContext错误. // :: INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1428293579539_0001_m_000003_0, Status : FAILED Container [pid=,containerID=container_1428293579539_0001_01_000005] GB physical memory used; 2.6 GB of 2.1 GB

《Caffe下跑AlxNet之数据处理过程》

环境:Windows 最近用Caffe跑了一下AlxNet网络,现在总结一下数据处理部分:(处理过的数据打包链接:http://pan.baidu.com/s/1sl8M5ad 密码:ph1y) (1)获得数据集,途径有: 1.Benchmark(数据库) AFLW FDDB 2.最新论文(2016) 3.Thinkface论坛数据量:庞大的数据量支撑,最少1w张(正,负样本各一万张),格式如下: xxxx.jpg x1,y1,x2,y2(标注label),即人脸所在矩形框的坐标 x

hadoop下跑mapreduce程序报错

mapreduce真的是门学问,遇到的问题逼着我把它从MRv1摸索到MRv2,从年前就牵挂在心里,连过年回家的旅途上都是心情凝重,今天终于在eclipse控制台看到了job completed successfully,当时的兴奋难以形容,都有些不敢相信自己的眼睛,压抑住激动的心情再试了一遍,特么真的跑通了,喜极而泣. 总结起来就是两处 1.报错Class not found 或者 No job jar file set 这是由于及集群中没有我们提交的jar包,所以namenode不知道怎么执行

ubuntu12.04+fuerte 下跑通lsd-slam——数据集

lsd-slam(下载链接:https://github.com/tum-vision/lsd_slam)提供了两种方法,一种是用数据集(下载地址http://vision.in.tum.de/lsdslam),一种是用usb摄像头,github也有相应的使用说明,不是很详细,下面介绍我的步骤.ps:也是一个slam新手,很多东西不懂,有错误的地方请大家指出环境:ubuntu12.04+fuerte 目标:使用数据集,跑通lsd-slam 1.安装ubuntu12.04.我装的是双系统,不太建

Linux下跑程序，防止命令终端（断网，断电）

有时候我们在服务器上跑程序,会发现当我们离开窗口时,正在执行的程序中断了,这让人非常郁闷.下面介绍防止程序中断的方法: 新建一个名为yourname的Screen窗口: screen -S yourname (大写S) 然后就可以在该界面中执行你的代码(命令)和在服务器窗口执行一样. 暂时离开Screen session窗口(把程序丢到后台执行即使断网也不影响): ctrl+a+d (同时按下)或者直接点击session右上角的“x”,关掉会话. 查看当前正在运行的screen session:

caffe学习一：ubuntu16.04下跑Faster R-CNN demo (基于caffe). (亲测有效，记录经历两天的吐血经历)

兜兜转转,兜兜转转; 一次有一次,这次终于把Faster R-CNN 跑通了. 重要提示1:在开始跑Faster R-CNN之前一定要搞清楚用的是Python2 还是Python3. 不然你会无限次陷入一下错误: from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_

Win10 在 CUDA 10.1 下跑 TensorFlow 2.x

深度学习最热的两个框架是 pytorch 和 tensorflow,pytorch 最新版本是 1.3,tensorflow 最新版本为 2.0,在 win10 下 pytorch 1.3 要求的 cuda 最高版本是 10.1,见下图: 而 tensorflow 2.0 使用的 cuda 版本是 10.0,见下图: 这就造成了冲突,一般是装 cuda 10.1,然后再重新编译 tensorflow 2.0 源码跑在 cuda 10.1 下,编译 tensorflow 源码的步骤还是较麻烦的,也

Ubuntu下跑通py-faster-rcnn、详解demo运作流程

在不同的服务器不同的机器上做过很多次实验,分别遇到各种不一样的错误并且跑通Py-Faster-RCNN,因此,在这里做一个流程的汇总: 一.下载文件: 首先,文件的下载可以有两种途径: 1.需要在官网上下载路径:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 该方法的下载之后文件夹:py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/下可能是空白:这个时候你是需要继续用命令行进行下载的 cd caffe-fast-rcnn git submod

windows环境下跑hadoop自带的wordcount遇到的问题

hadoop环境自己之前也接触过,搭建的是一个伪分布的环境,主从节点都在我自己的机子上,即127.0.0.1,当初记得步骤很多很麻烦的样子(可能自己用ubuntu还不够熟练),包括myeclipse.hadoop等的下载与安装,以及最后的运行hadoop包自带的wordcount例子,当时只是在终端下运行的,没有把代码放在myeclipse中,也折腾半天,记得出现一个问题就是map过程能够达到100%,但是reduce却一直卡在0%,后来将自己的主机名hostname放到了hosts文件中,完美

windows下跑python flask，环境配置

首先声明一下,我安装的是python 2.7. 第一步:下载easy_setup.py 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/setuptools 这个下载地址真心难找,附图如下: 下载到本地后,在命令行中运行ez_setup.py 然后就会在python的安装目录中生成scripts目录,其中有easy_install.exe 再把这个scripts目录设置到环境变量中,为了检测是否正常工作,打开命令提示符执行 easy_install,安装pip 这个时候第一步

MATLAB下跑Faster-RCNN+ZF实验时如何编译自己需要的external文件

本篇文章主讲这篇博客中的(http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50546891)的这个部分,如图所示注:截图来自小咸鱼_ 的博客. 也就是说本文重点教你如何去编译你自己需要的mex文件.1.准备工作首先先提醒一下,假如你的显卡的显存还不够3G,那么快去换设备吧,不然好不容易搭好了环境发现实验跑不了岂不是很坑?? 话说我之前也是不会自己编译,也是从网上各种找别人编译好的external文件,然后按照别人的软件环境,再从自己的电

Promise在await报错后，如何继续往下跑...

一.resolve 当a>0时,正常情况依次输出A.B.C console.log("A"); let result = await this.test(); console.log("C:",result); private test(){ return new Promise((resolve,reject)=>{ console.log("B"); let a = 3; if(a > 0){ resolve(a); }el

LINUX系统下跑分测试脚本：unixbench.sh

linux 系统跑分测试脚本: 一.下载脚本: wget http://teddysun.com/wp-content/uploads/unixbench.sh 二.更改权限: chmod +x unixbench.sh 三.运行测试: sudo bash ./unixbench.sh 等待结果... 测试时间可能会比较长,请耐性等待! 注释:由于网上找了很多方法都没有成功,这个方法亲测可行,以此博文作为记录,并且分享给有需要的小伙伴!

linx下跑多个tomcat

1.修改server.xml文件 <Server port="8005" shutdown="SHUTDOWN"> <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000“ redirectPort="8443" /> <Connector port="8009" pr

DeeplabV3+ 在自己环境下跑出现的错误

1. no module named 'deeplab' 解决办法:把 models/research 和 models/research/slim 加到环境变量path中不管用,需要在 cmd 中运行以下命令后解决,cmd 要先 cd 到 research目录: SET PYTHONPATH=%cd%;%cd%\slim 这里其实是在用户变量的 PYTHONPATH 中添加了这两个路径,不是在系统环境变量 path 添加 2.no module named 'nets' 解决办法:在 cmd

Mono下的WCF的Bug？

最近一段时间,一直在折腾Mono,折腾Linux.让我无比痛苦的是Mono下的WCF的坑真的是太多了,这不又遇到了一个莫名其妙的问题. 环境:mono 3.2.1,Jexus 5.4.3,OS CentOS 6.2. 1:定义服务契约 using System.ServiceModel; namespace BugTest.Contract { [ServiceContract(Name = "Calculator", Namespace = "http://www.wcfb

记录下WIN下配置LINUX虚拟机及PYTHON环境

因为听说服务器端大多都是LINUX/UNIX,LINUX是程序员必须适应的编程环境,所以今天折腾了一下,给笔记本装了个LINUX虚拟机,并顺便给WINDOWS和LINUX都配置了PYTHON环境. 这里把参考的文和注意事项记录一下备查. 1)WIN下配置LINUX虚拟机参考LINUX.中国新手指南:手把手安装Ubuntu文章,安装成功. 配置:windows8.1 + VirtualBox + Ubuntu 注意事项: 如果用Virtualbox安装Ubuntu,发现无法选择64位系统,那么可

freezeheader 表头往下跑

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