arthuo
arthuo

CUDA9.1、cuDNN7在Ubuntu16.04上的安装

建议安装CUDA9.0，安装步骤一致。

1、检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件

1）检查GPU是否支持CUDA
Windows下，可以通过NVIDIA GeForce Experience查看自己的GPU型号，或者通过百度、谷歌等搜索引擎来获取与自己PC相关的GPU信息。
Linux下，可以在终端下键入

$ lspci | grep -i nvidia

显示出你的NVIDIA GPU版本信息

然后去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中

2）验证自己的Linux版本是否支持 CUDA(Ubuntu 16.04、Ubuntu17.04、Ubuntu18.04都支持)

$ uname -m && cat /etc/*release

CUDA9.1、cuDNN7在Ubuntu16.04上的安装_第1张图片
3）验证是否安装了gcc

$ gcc --version


如果没有，可以在终端键入

你可能感兴趣的:(CUDA,深度学习)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • 【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习python
    版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • 深度学习：怎么看pth文件的参数 奥利给少年 深度学习人工智能
    .pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • 深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战 逼子歌 深度学习车牌识别神经网络字符识别YOLO卷积神经网络
    一、引言1.1研究背景在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
    本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
  • 什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
    AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
  • 安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions 待磨的钝刨 pippytorch人工智能
    文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间：2.尝试使用镜像源：3.检查网络连接：4.分次安装：5.重试安装：6.手动下载.whl文件安装1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio==2.0.2--index-urlhttps:
  • SAM2跑通（Ubuntu20.04)内含安装多个cuda 好好607 pytorchlinux
    参考链接：github链接安装cuda，之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装：Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation?选择no，否则会创建一个软连接覆盖之前那个/usr/local/cudasudogedit~/.bashrc如果按第二个链接安装的cuda，手动改一下版本即可SAM环境安装步骤除了本地
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • java工厂模式 3213213333332132 java抽象工厂
    工厂模式有 1、工厂方法 2、抽象工厂方法。 下面我的实现是抽象工厂方法, 给所有具体的产品类定一个通用的接口。 package 工厂模式; /** * 航天飞行接口 * * @Description * @author FuJianyong * 2015-7-14下午02:42:05 */ public interface SpaceF
  • nginx频率限制+python测试 ronin47 nginx 频率 python
           部分内容参考：http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml 首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击，阿里云报警，想到要限制一下访问频率，而不是限制ip（限制ip的方案稍后给出）。nginx连接资源被吃空返回状态码是502，添加本方案限制后返回599，与正常状态码区别开。步骤如下：
  • java线程和线程池的使用 dyy_gusi ThreadPoolthreadRunnabletimer
    java线程和线程池 一、创建多线程的方式     java多线程很常见，如何使用多线程，如何创建线程，java中有两种方式，第一种是让自己的类实现Runnable接口，第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下： 1、通过实现Runnable接口方式 1 2
  • Linux 171815164 linux
    ubuntu kernel http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/ 安卓sdk代理 mirrors.neusoft.edu.cn        80 输入法和jdk sudo apt-get install fcitx su
  • Tomcat JDBC Connection Pool g21121 Connection
           Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件，事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃，因为他存在很多问题，诸如：更新缓慢，bug较多，编译问题，代码复杂等等。        Tomcat Jdbc P
  • 敲代码的一点想法 永夜-极光 java随笔感想
                  入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
  • jvm指令集 程序员是怎么炼成的 jvm 指令集
    转自：http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments       将值推送至栈顶时 const ldc  push   load指令 const系列 该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用) 0x02 &nbs
  • Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改 aijuans oracle
    本文主要讨论以下几个部分：如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。 一、什么是Oracle字符集 Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储，处理，检索数据。它使数据库工具，错误消息，排序次序，日期，时间，货
  • png在Ie6下透明度处理方法 antonyup_2006 css浏览器FirebugIE
    由于之前到深圳现场支撑上线，当时为了解决个控件下载，我机器上的IE8老报个错，不得以把ie8卸载掉，换个Ie6,问题解决了，今天出差回来，用ie6登入另一个正在开发的系统，遇到了Png图片的问题，当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的，和FireBug一样，呵呵)，这个问题就解决了，但稍微做了下这个问题的处理。 我们知道PNG是图像文件存储格式，查询资
  • 表查询常用命令高级查询方法(二) 百合不是茶 oracle分页查询分组查询联合查询
    ----------------------------------------------------分组查询 group by    having   --平均工资和最高工资   select avg(sal)平均工资,max(sal)  from emp ;  --每个部门的平均工资和最高工资
  • uploadify3.1版本参数使用详解 bijian1013 JavaScriptuploadify3.1
    使用：     绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数，参数如下}); 设置的属性： id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID langFile: 'http://ww
  • 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *使用ORACLE系统包 */ --1.DBMS_OUTPUT --ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用 --语法：DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000); --DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
  • 【JVM一】JVM垃圾回收日志 bit1129 垃圾回收
    将JVM垃圾回收的日志记录下来，对于分析垃圾回收的运行状态，进而调整内存分配(年轻代，老年代，永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括： -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc -XX:+PrintGC 通
  • Toast使用 白糖_ toast
    Android中的Toast是一种简易的消息提示框，toast提示框不能被用户点击，toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。     创建Toast 两个方法创建Toast makeText(Context context, int resId, int duration)     参数：context是toast显示在
  • angular.identity boyitech AngularJSAngularJS API
    angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value * to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码: <!DOCTYPE HTML>
  • java-两整数相除，求循环节 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class CircleDigitsInDivision { /** * 题目：求循环节，若整除则返回NULL，否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型：char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
  • Java 日期 周 年 Chen.H javaC++cC#
    /** * java日期操作(月末、周末等的日期操作) * * @author * */ public class DateUtil { /** */ /** * 取得某天相加(减)後的那一天 * * @param date * @param num *
  • [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业 comsci 计算机
          不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....      以后
  • 分层查询（Hierarchical Queries） daizj oracle递归查询层次查询
    Hierarchical Queries If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause: hierarchical_query_clause::= start with condi
  • 数据迁移 daysinsun 数据迁移
    最近公司在重构一个医疗系统，原来的系统是两个.Net系统，现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql，现需要将数据库统一为Hana数据库，发现了几个问题，但最后通过努力都解决了。 1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的，在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了，最后不得不更改为clob。 2、在数据插入的时候有些字段特别长
  • C语言学习二进制的表示示例 dcj3sjt126com cbasic
    进制的表示示例 # include <stdio.h> int main(void) { int i = 0x32C; printf("i = %d\n", i); /* printf的用法 %d表示以十进制输出 %x或%X表示以十六进制的输出 %o表示以八进制输出 */ return 0; }
  • NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制 dcj3sjt126com ios
    情况是这样的: 一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.   解决办法: 在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画   查找cell结束显示的代理
  • MySql中case when then 的使用 fanxiaolong casewhenthenend
    select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人" union (select pp.id as "主键", pp.project_number as &
  • Ehcache（01）——简介、基本操作 234390216 cacheehcache简介CacheManagercrud
    Ehcache简介 目录 1       CacheManager 1.1      构造方法构建 1.2      静态方法构建 2       Cache 2.1&
  • 最容易懂的javascript闭包学习入门 jackyrong JavaScript
    http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html 闭包（closure）是Javascript语言的一个难点，也是它的特色，很多高级应用都要依靠闭包实现。 下面就是我的学习笔记，对于Javascript初学者应该是很有用的。 一、变量的作用域 要理解闭包，首先必须理解Javascript特殊
  • 提升网站转化率的四步优化方案 php教程分享 数据结构PHP数据挖掘Google活动
    网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率，这也是营销策略里最最重要的方面之一，并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略：调查、研究、优化、评估，这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。 PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是，如何提高整体的转化率，这是任何营销策略里最重要的方面之一，而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天，我就分
  • web开发里什么是HTML5的WebSocket？ naruto1990 Webhtml5浏览器socket
    当前火起来的HTML5语言里面，很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况，我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术，以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法，从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API：它可用于客户端、服
  • Socket初步编程——简单实现群聊 Everyday都不同 socket网络编程初步认识
    初次接触到socket网络编程，也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下，记录下过程吧：   服务端：（接收客户端消息并把它们打印出来）   public class SocketServer { private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>(); public s
  • 面试：Hashtable与HashMap的区别（结合线程） toknowme
    昨天去了某钱公司面试，面试过程中被问道 Hashtable与HashMap的区别？当时就是回答了一点，Hashtable是线程安全的，HashMap是线程不安全的，说白了，就是Hashtable是的同步的，HashMap不是同步的，需要额外的处理一下。   今天就动手写了一个例子，直接看代码吧 package com.learn.lesson001; import java
  • MVC设计模式的总结 xp9802 设计模式mvc框架IOC
    随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等，使客户机越 来越不堪重负，因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分，这样三层结构产生了。 其中‘层’是逻辑上的划分。 三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3] （1）表现层（Presentation layer）：包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。 该层用于向客户端用户提供GUI交互，它允许用户
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他