阿呀么耀
阿呀么耀

Caffe错误：Makefile:521: recipe for target 'python/caffe/_caffe.so' failed

Caffe编译时出现以下错误：

liguangyao@lab729:~/Programming/caffe$ make py
CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so python/caffe/_caffe.cpp
python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory
compilation terminated.
Makefile:521: recipe for target 'python/caffe/_caffe.so' failed
make: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1

解决方法：

  • 在 Makefile.config 找到 PYTHON_INCLUDE ：
将

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
        /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

加一个local，变成： 

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
        /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

再次重新编译即可~

你可能感兴趣的:(Caffe)

  • Redis+Caffeine多级缓存架构代码实战 web2u 缓存缓存redis架构javaspring数据库
    构建本地Caffeine缓存privatefinalCacheLOCAL_CACHE=Caffeine.newBuilder().initialCapacity(1024).maximumSize(10_000L)//最大10000条//缓存5分钟后移除.expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(5)).build();Caffeine简介Caffeine是一个高性能
  • 运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测 AngeliaZ FasterRCNNYOLO
    本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
  • 本地缓存Caffeine 赤橙红的黄 缓存缓存caffe
    1、简介Caffine是一款高性能的近似LFU（最近最少频率使用）准入策略的本地缓存组件，Caffeine的底层数据存储采用ConcurrentHashMap，使用WindowTinyLfu回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。适用范围：变更频率低、实时性要求低的数据应用场景：常用数据的枚举值（如类目）；依赖第三方系统一些不频繁变更的键值对（先在本地缓存中查找，若存在则返回，若不存在再调用第三方系
  • Linux的cuda安装找不到路径,Cuda安装详细步骤 Tom K
    为了学习Caffe新买了笔记本，安装cuda时遇到了很多问题，不过好在都成功的解决了。网上有很多cuda的安装教程，每个人的电脑配置不同遇到的问题也不一样，现在就我自己的安装配置情况总结一下具体的安装步骤，因为有同学的正确指导，在实际的安装过程中并没有遇到什么特别大的难题，每一步都很仔细，都查清楚了才开始执行下一步：笔记本主要参数笔记本型号：惠普WASD15-AX019TX(X1G89PA)内存：
  • 落地 dnn对象检测 没学上了 dnn人工智能神经网络
    "C:\opencv\opencv\sources\samples\dnn\models.yml"下载opencv的深度模型框架，例如caffe，copyMobileNetSSD_deploy.prototxt和MobileNetSSD_deploy.caffemodel所在的位置，其中prototxt需要后面生成，这两个文件用于std::stringmodel_text_file和std::st
  • 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型 科学的发展-只不过是读大自然写的代码 断纱检测caffetensorflowpytorch
    以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发，起初是一个用于深度卷积网络的Python框架（无
  • python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型 小明技术分享 python神经网络深度学习
    人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S
  • 缓存失效算法 孜泽 本地缓存java后端本地缓存缓存失效算法
    缓存失效算法主要是进行缓存失效的，当缓存中的存储的对象过多时，需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象，一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU，以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的算法。它的主要思想就是和队列是一样的，即先进先出（FirstInFirstOut）一般认为一个数据是最
  • 自建stgcn数据集并训练 青年夏日科技工作者 AI编程
    参考了许多博文，慢慢地也就把st-gcn跑出来了，参考的文章一会附在文章里面，实测有用。1.安装st-gcn复现STGCNCPU版（ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe）_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版（win10+openpose1.5.0）_Significance的博客-CSDN博客22.准备训练数据集官方使用
  • 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理 CHEN_RUI_2200 机器学习YOLO
    ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
  • 分布式二级缓存组件实战（Redis+Caffeine实现） 鸨哥学JAVA 程序员Java编程redis缓存分布式
    所谓二级缓存缓存就是将数据从读取较慢的介质上读取出来放到读取较快的介质上，如磁盘-->内存。平时我们会将数据存储到磁盘上，如：数据库。如果每次都从数据库里去读取，会因为磁盘本身的IO影响读取速度，所以就有了像redis这种的内存缓存。可以将数据读取出来放到内存里，这样当需要获取数据时，就能够直接从内存中拿到数据返回，能够很大程度的提高速度。但是一般redis是单独部署成集群，所以会有网络IO上的消
  • 使用 Caffeine 和 Redis 实现高效的二级缓存架构 微技术 redis架构数据库缓存
    在现代应用开发中，缓存是提升系统性能的关键手段。为了兼顾本地缓存的高性能和分布式缓存的扩展能力，常见的实现方式是结合使用Caffeine和Redis实现二级缓存架构。本文将详细介绍如何通过SpringBoot实现一个Caffeine+Redis二级缓存，并通过合理的架构设计和代码实现，确保缓存的一致性、性能和容错性。一、需求与挑战1.多级缓存的需求：•一级缓存（Caffeine）：快速响应，存储本
  • 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例（java 架构) 用心去追梦 java架构开发语言
    为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内，可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例，用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
  • Spring Cache自定义过期时间
    背景要求：对数据做统计分析，时间截止到当天零点根据要求，每天查询的数据范围都是截止前一天结束，第二天需要查询新数据。那么缓存只保留一天。使用caffeine简单举个例子，主要依赖有：org.springframework.bootspring-boot-starter-web2.7.18org.springframework.bootspring-boot-starter-cache2.7.18c
  • 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架 EwenWanW 深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
    深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
  • Caffeine 与 Guava Cache 雨季里的向日葵 java
    一、概要1.1背景在项目开发中，为提升系统性能，减少IO开销，本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是Guava和Caffeine，Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果，相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。1.2应用场景愿意消耗一些内存空间来提升速度预料到某些键会被多次查询缓存中存放的数据总量不会超出内存容量二、GuavaCache2.1GuavaCac
  • OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll 努力的小柚 python运行问题pythonpytorch
    代码复现记录：问题：OSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies.在搜索很多关于无法查找到caffe2_detectron_ops_gpu
  • caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用 俊俏的萌妹纸 caffe人工智能深度学习
    在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深
  • Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7) SnailTyan
    文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成，环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
  • JVM级缓存本地缓存Caffeine 旺仔爱Java JVM专题jvmJVM缓存本地缓存CaffeineGuavaCache
    JVM级缓存本地缓存Caffeine和GuavaCache前言一、创建缓存的代码逻辑二、Caffeine的优化方面淘汰算法W-TinyLFU三、Caffeine的业务使用总结前言最新的Java面试题，技术栈涉及Java基础、集合、多线程、Mysql、分布式、Spring全家桶、MyBatis、Dubbo、缓存、消息队列、Linux…等等，会持续更新。一、创建缓存的代码逻辑Caffeine：publ
  • 面试redis篇-04缓存雪崩 卡搜偶 缓存面试redis
    原理缓存雪崩：是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。解决方案：给不同的Key的TTL添加随机值利用Redis集群提高服务的可用性（哨兵模式、集群模式）给缓存业务添加降级限流策略（ngxin或springcloudgateway）给业务添加多级缓存（Guava或Caffeine）问答面试官：什么是缓存雪崩?怎么解决?回答：缓存雪崩意思是设
  • 深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer seasonsyy 深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
    2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位：快速实验研究”，“简单”，“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”，“不支持移动设备”，“不能应用于工业环境”，“编译复杂模型时
  • MMsegmentation-随机初始化 SatVision炼金士 mmalb-炼金术python
    系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、初始化单个模块二、初始化多个模块总结前言mmlab下游分支调用权重随机初始化使用参考mmengine的说明文档mmengine支持模型初始化方法包括：BaseInit,Caffe2XavierInit,ConstantInit,KaimingInit,NormalInit,PretrainedInit,TruncNormalInit,UniformInit,
  • 解决：源码安装caffe时遇到libcudnn.so: file not recognized问题 Gracie丹妮
    参考教程(19条消息)ubuntu16.04下Detectron+caffe2(Pytorch)安装配置过程_张家坎的博客-CSDN博客_caffe2_detectron_ops_gpu.dllhttps://blog.csdn.net/u014236392/article/details/81117287安装caffe2执行sudomakeinstall之后遇到如下问题:/home/Xdn/cu
  • 进场 行礼 问候 退场 东方芭蕾Lily
    1.当听到响铃声，按编号排队依次进入考场。tips：面带微笑，优雅自信且有礼貌的边看着考试官边跑到准备问好的位置。步伐轻盈像一阵风样，到位置站好一位脚，保持挺拔向上体态。小仙女就是你们。2.行礼问候Examier:(考试官)GillianMccafferyGoodmorning/afternoongirlsGoodmorning/afrernoonmadamorMs.MccafferyQuesti
  • YOLOv5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测 AI小怪兽 YOLOv5原创自研YOLOcaffe目标检测深度学习人工智能
    本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。收录YOLOv5原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html全网独家首发创新（原创），适合paper！！！2024年计算
  • caffez转ncnn，及环境配置 宁静深远 软件安装
    一、安装ncnn1、安装protobuf(a)、gitclonehttps://github.com/google/protobuf(b)、自动生成configure配置文件，运行：./autogen.sh(c)、配置环境：./configure(d)、编译源代码:make(e)、安装：sudomakeinstall(f)、刷新动态库:sudoldconfig2、安装ncnn(a)、mkdirco
  • 最新姿态估计研究进展 a微风掠过
    最新姿态估计研究进展自上而下：就是先检测包含人的框，即humanproposal，然后对框子中的人进行姿态估计。一般RCNN（区域CNN就是这个思路）自下而上：先检测keypoint，然后根据热力图、点与点之间连接的概率，根据图论知识，基于PAF（部分亲和字段）将关键点连接起来，将关键点分组到人。1、CMU：openpose研究多人的姿态估计运行环境：caffe自下而上，关键点被分组到人的实例时间
  • 智慧云智能教育考试平台展示 barry200890 springbootvue考试javavue.js小程序
    智慧云智能教育平台项目简介技术架构1.1后端技术栈:*基于SpringBoot+MybatisPlus+Shiro+mysql5.7+redis+websocket构建.*使用jdk1.8的新特性如:caffeine缓存,lambda表达式.1.2前端技术:*Vue*Vuex*Vxe-Table(文档地址：https://gitee.com/xuliangzhan_admin/vxe-table)
  • what is SSD|Single Shot MultiBox Detector Woooooooooooooo
    文章摘选自多篇文章，仅用于学习，在此表示感谢，若有侵权请联系，感谢论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd省去了区域建议网络，直接使用不同尺度featuremap中的cell得到priodbox（和anchor类似），利用卷积可以直接得到box的回归和score而不需
  • jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
    XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
  • mysql 分区查询优化 annan211 java分区优化mysql
    分区查询优化 引入分区可以给查询带来一定的优势，但同时也会引入一些bug. 分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区，通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。 所以，对于访问分区表来说，很重要的一点是要在where 条件中带入分区，让优化器过滤掉无需访问的分区。 可以通过查看explain执行计划，是否携带 partitions
  • MYSQL存储过程中使用游标 chicony Mysql存储过程
    DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$ CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为：getUserInfo-- 参数为：date_day日期格式:2008-03-08--    BEGINdecla
  • mysql 和 sqlite 区别 Array_06 sqlite
    转载： http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html mysql 和 sqlite 区别 SQLITE是单机数据库。功能简约，小型化，追求最大磁盘效率 MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面，综合化，追求最大并发效率 MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装，例如网站访问量比较大的。而sq
  • pinyin4j使用 oloz pinyin4j
    首先需要pinyin4j的jar包支持；jar包已上传至附件内 方法一:把汉字转换为拼音；例如：编程转换后则为biancheng      /** * 将汉字转换为全拼 * @param src 你的需要转换的汉字 * @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音； true:转换为大写；fal
  • 微博发送私信 随意而生 微博
    在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie，现在只要拿到最后登陆所需要的cookie，然后抓包分析一下微博私信发送界面 http://weibo.com/message/history?uid=****&name=**** 可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据， 让后用程序模拟发送POST请求中的数据，带着cookie发送到私信的接入口，就可以实现发私信的功能了。
  • jsp 香水浓 jsp
    JSP初始化     容器载入JSP文件后，它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务，复写jspInit()方法就行了 JSP执行     这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为，直到被销毁。     当JSP网页完成初始化后
  • 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端 AdyZhang SVN
    在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号   最佳阅读效果请访问原地址：http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx   现在的Subversion已经足够稳定，而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
  • android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据？ aijuans android
    我现在使用listView展示了很多的配置信息，我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据，（ ArrayAdapter ，ArrayList，listView 全部删除），我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2  是选中的序号，但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
  • jdk-6u26-linux-x64.bin 安装 baalwolf linux
    1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin) 2.修改权限 [root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin 3.执行安装文件 [root@localhost ~]# cd /usr/local [root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
  • MongoDB经典面试题集锦 BigBird2012 mongodb
    1.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？ NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。 在考虑数据库的成熟
  • JavaScript异步编程Promise模式的6个特性 bijian1013 JavaScriptPromise
            Promise是一个非常有价值的构造器，能够帮助你避免使用镶套匿名方法，而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。         在我们开始正式介绍之前，我们想看看Javascript Promise的样子： var p = new Promise(function(r
  • [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager bit1129 zookeeper
    ClientWatchManager接口 //接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知 //确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path public interface ClientWatchManager { /** * Return a set of watchers that should
  • 【Scala十五】Scala核心九：隐式转换之二 bit1129 scala
    隐式转换存在的必要性，   在Java Swing中，按钮点击事件的处理，转换为Scala的的写法如下：   val button = new JButton button.addActionListener( new ActionListener { def actionPerformed(event: ActionEvent) {
  • Android JSON数据的解析与封装小Demo ronin47
    转自：http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html package com.example.jsondemo; import org.json.JSONArray; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject;    impor
  • [设计]字体创意设计方法谈 brotherlamp UIui自学ui视频ui教程ui资料
      从古至今，文字在我们的生活中是必不可少的事物，我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中，UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多，因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计，直接反映出平面作品的主题。 如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报，假设海报上没有出现“戴尔”两个文字，即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
  • 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动，求窗里面所包含的数的最大值 bylijinnan java算法面试题
    import java.util.LinkedList; /* 单调队列 滑动窗口 单调队列是这样的一个队列：队列里面的元素是有序的，是递增或者递减 题目：给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k. 要求：f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1 问题的另一种描述就
  • struts2处理一个form多个submit chiangfai struts2
    web应用中，为完成不同工作，一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码： <s:form action="submit" method="post" namespace="/my"> <s:textfield name="msg" label="叙述：">
  • shell查找上个月，陷阱及野路子 chenchao051 shell
    date -d "-1 month" +%F     以上这段代码，假如在2012/10/31执行，结果并不会出现你预计的9月份，而是会出现八月份，原因是10月份有31天，9月份30天，所以-1 month在10月份看来要减去31天，所以直接到了8月31日这天，这不靠谱。     野路子解决：假设当天日期大于15号
  • mysql导出数据中文乱码问题 daizj mysql中文乱码导数据
    解决mysql导入导出数据乱码问题方法： １、进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql>  show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+----------------------------------------+ | Variable_name&nbs
  • SAE部署Smarty出现：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write dcj3sjt126com PHPsmartysae
      对于SAE出现的问题：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。 官方给出了详细的FAQ：http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213 解决方案为：   01 $path 
  • 《教父》系列台词 dcj3sjt126com
    Your love is also your weak point. 你的所爱同时也是你的弱点。   If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is that you can kill anyone.   不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
  • mongodb安装与使用 dyy_gusi mongo
    一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同 1.下载数据库,     linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz 2.解压文件,并且放置到合适的位置     tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
  • Git排除目录 geeksun git
    在Git的版本控制中，可能有些文件是不需要加入控制的，那我们在提交代码时就需要忽略这些文件，下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。   有三种方法可以忽略掉这些文件，这三种方法都能达到目的，只不过适用情景不一样。 1.  针对单一工程排除文件 这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时，也能克隆到过滤规则，而不用自己再写一份，这就能保证所有修改者应用的都是同一
  • Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法 hongtoushizi ubuntu
    转载自： http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/ Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下： 1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。   2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
  • 第八章 流量复制/AB测试/协程 jinnianshilongnian nginxluacoroutine
    流量复制 在实际开发中经常涉及到项目的升级，而该升级不能简单的上线就完事了，需要验证该升级是否兼容老的上线，因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验，待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制，把流量复制到其他服务器上，一种方式是使用如tcpcopy引流；另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
  • 电商系统商品表设计 lkl
    DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表 /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `category` ( `id` int(11) NOT NUL
  • 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制 pda158 sqlmysql
    　用phpMyAdmin导入mysql数据库时，我的10M的 数据库不能导入，提示mysql数据库最大只能导入2M。 　　 phpMyAdmin数据库导入出错： 　　You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
  • Tomcat性能调优方案 Sobfist apachejvmtomcat应用服务器
    一、操作系统调优 对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。 【适用场景】 任何项目。 二、Java虚拟机调优 应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 J
  • SQLServer学习笔记 vipbooks 数据结构xml
    1、create database school 创建数据库school 2、drop database school 删除数据库school 3、use school 连接到school数据库，使其成为当前数据库 4、create table class(classID int primary key identity not null) 创建一个名为class的表，其有一
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他