- python虚拟环境深度学习环境配置Linux
小鹿不乱撞
python深度学习linux
python虚拟环境深度学习环境配置创建python3.9的虚拟环境安装cuda以及cudnn查找合适的cuda版本查找合适的torch版本(会同时安装cuda)检查是否安装成功cudnn环境不匹配修改编辑activate.d/env_vars.sh,注意将your_name换成你的环境名字,注意=前后不能有空格哦编辑deactivate.d/env_vars.sh,这样deactivate的时候
- 深度学习环境配置系列文章(三):配置VS Code和Jupyter的Python环境
极光喵
深度学习环境配置python深度学习jupytervscode
深度学习环境配置系列文章目录第一章专业名称和配置方案介绍第二章Anaconda配置Python和PyTorch第三章配置VSCode和Jupyter的Python环境第四章配置Windows11和Linux双系统第五章配置Docker深度学习开发环境第三章文章目录深度学习环境配置系列文章目录前言一、VSCode下载与安装1.下载方法2.安装说明二,VSCode配置Python环境1.下载Pytho
- Python 深度学习环境配置
卖血买老婆
Python专栏python深度学习开发语言
在本地配置适用于深度学习的Python环境时,特别是使用主流深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等),需要完成以下步骤:1.安装必要的软件和工具(1)系统依赖Windows:安装最新的显卡驱动(NVIDIAGPU用户:从NVIDIA官网下载安装驱动)。安装MicrosoftVisualStudio,推荐选择VisualStudioCommunity版本(用于编译CUDA工具链)。L
- WSL2+Ubuntu24.04+pycharm深度学习环境配置
LuckyBoy777.
pycharmidepython
【教程】安装WSL:Windows终端秒变Linux两个前置操作开启CPU虚拟化(通常情况下是开启的),打开任务管理器,在性能-CPU中检查,若未开启,则需进入BIOS,找到Intel(VMX)Virtualization或AMD-V,并开启。打开Windows功能,并重启:①适用于Linux的Windows子系统,②虚拟机平台。有的系统版本可能没有这两个功能,也可能是不同的表述,比如:Virtu
- 【深度学习环境配置】Anaconda + Pycharm + CUDA + cuDNN + Pytorch + Opencv
生活需要深度
opencvvue.jswebpack
如何在Ubuntu20.04上安装OpenCV-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,支持所有主流操作系统上的C++,Python,和Java。它可以发挥多核进程和GPU加速,用于实时操作。OpenCV应用广泛,包括医疗图片分析,街景图片处理,监视视频,探测和识别面部,追踪移动物体,
- Ubuntu16.04+Anaconda+Cuda9.0+cudnn7.0+Tensorflow+Pytorch 深度学习环境配置
yangtf07
深度学习环境搭建ubuntucudacudnntensorflowpytorch
Ubuntu16.04+Anaconda+Cuda9.0+cudnn7.0+Tensorflow+PytorchUbuntu16.04(win10双系统)下载下载地址:https://www.ubuntu.com/download/desktop安装用UltraISO制作U盘启动盘win+X,磁盘管理,压缩出至少50G空间重启进入BIOS,设置U盘启动试用Ubuntu(tryUbuntu)断网运行
- 五分钟快速掌握windows深度学习环境配置:Anaconda、PyCharm、Pytorch、jupyter notebook
芝帕先生
深度学习windowspycharmpythoncondapip人工智能
目录前言下载并安装Anaconda下载途径安装步骤下载并安装PyCharm安装pytorch安装jupyternotebook前言新手五分钟掌握windows深度学习环境配置:Anaconda、PyCharm、Pytorch配置的时候遇到了很多问题,总结了一下,可以按这个流程无脑配置。通过本流程下载的版本Anaconda2023.03PyCharmCommunity2023.1.3Pytorch2
- 深度学习环境配置——Anaconda安装
tyyhmtyyhm
深度学习环境配置深度学习人工智能
目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda(适用于服务器安装)2.1下载2.2安装操作系统:windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间:20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond
- 联想Y7000 2024版本笔记本 RTX4060安装ubuntu22.04双系统及深度学习环境配置
七七@你一起学习
深度学习python
目录1..制作启动盘2.Windows磁盘分区,删除原来ubuntu的启动项3.四个设置4.安装ubuntu5.ubuntu系统配置1..制作启动盘先下载镜像文件,注意版本对应。Rufus-轻松创建USB启动盘用rufus制作时,需要注意选择正确的分区类型和系统类型。不然安装的系统会有问题!2.Windows磁盘分区,删除原来ubuntu的启动项手把手教你调整电脑磁盘的分区大小_调整分区大小-CS
- Python&aconda系列:CUDA+Anaconda的安装以及 Conda实用命令
坦笑&&life
#pythonpythonconda开发语言
这里写目录标题一.深度学习环境配置:CUDA+Anaconda的安装3.1.1CUDA简介3.1.2查看电脑显卡型号是否支持CUDA的安装3.1.3查看电脑显卡的驱动版本3.1.4根据显卡驱动版本下载支持的CUDA版本3.1.5检查CUDA是否安装成功3.1.6安装Anaconda3.1.7检查Anaconda是否安装成功3.1.8配置Anaconda的安装包下载源二.Conda实用命令conda
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- Pytorch 配置 GPU 环境
听风吹等浪起
深度学习环境配置篇pytorch人工智能python
1、Pytorch深度学习跑代码的时候,因为简单的操作不适合cpu运行,我们更习惯用GPU加速代码。本章将介绍怎么安装pytorch的gpu环境,以及常见的问题关于conda的安装,参考之前文章:深度学习环境配置:Anaconda安装和pip源pytorch官网提供的安装:链接:https://pytorch.org/这里提供的版本都是较新的,电脑的硬件跟不上的话,可以选择之前版本的2、如何查看电
- 深度学习环境配置常见指令
牛哥带你学代码
Python数据分析YOLO目标检测深度学习人工智能
首先打开anacondaprompt,激活对应虚拟环境。导入torch并获取对应版本importtorchtorch.__version__导入torchvision并获取对应版本importtorchvisiontorchvision.__version__检查cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取CUDA设备数torch.cuda.device_count()获
- 深度学习手写字符识别:训练模型
DogDaoDao
深度学习深度学习人工智能手写字符识别PyTorchPycharm模型训练模型推理
说明本篇博客主要是跟着B站中国计量大学杨老师的视频实战深度学习手写字符识别。第一个深度学习实例手写字符识别深度学习环境配置可以参考下篇博客,网上也有很多教程,很容易搭建好深度学习的环境。Windows11搭建GPU版本PyTorch环境详细过程数据集手写字符识别用到的数据集是MNIST数据集(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabas
- 1、深度学习环境配置相关下载地址整理(cuda、cudnn、torch、miniconda、pycharm、torchvision等)
小树苗m
环境配置深度学习pycharm人工智能
一、深度学习环境配置相关:1、cuda:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive2、cudnn:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive4、miniconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/?C=S5、pyc
- 深度学习环境配置:Anaconda 安装和 pip 源
听风吹等浪起
深度学习环境配置篇深度学习人工智能
conda是一种通用包管理系统,与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。Miniconda,顾名思义,它只包含最基本的内容——python与conda,以及相关的必须依赖项。对于基于的深度学
- pycharm 配置 conda 新环境
听风吹等浪起
深度学习环境配置篇pycharmcondaide
1.conda创建新环境本章利用pycharm将conda新建的环境载入进去关于conda的下载参考上一章博文:深度学习环境配置:Anaconda安装和pip源首先利用conda新建虚拟环境这里按y确定安装好如下:这里两行命令代表怎么激活和关闭新建的虚拟环境输入condainfo--envs可以看到所有的虚拟环境,如下是刚刚新建立的2.配置pip源激活新建环境输入清华镜像源:pipconfigse
- 深度学习环境配置超详细教程【Anaconda+Pycharm+PyTorch(GPU版)+CUDA+cuDNN】
Enovo_你当像鸟飞往你的山
深度学习pycharmpytorch
在宇宙的浩瀚中,我们是微不足道的,但我们的思维却可以触及无尽的边界。目录关于Anaconda:关于Pycharm:关于Pytorch:关于CUDA:关于Cudnn:一、前言:二、Anaconda安装三、Pycharm安装四、CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的cuda3、安装CUDA11.2CUDAtoolkitDownload五、Cudnn安装1、cuDNN下载2
- Docker光速搞定深度学习环境配置!
AAI机器之心
docker深度学习容器人工智能机器学习YOLO运维
你是否还在用压缩包打包你的代码,然后在新的机器重新安装软件,配置你的环境,才能跑起来?特别有这样的情况:诶,在我电脑跑的好好的,怎么这里这么多问题?当项目比较简单的时候,装个Mysql、Nodejs、Anaconda并不是难事,但如果你的环境更多,新机器更多,你还一个个配置,估计你会疯掉。还有就是最恶心的深度学习环境,配置Cuda,Cudnn,Pytorch,TensorFlow,Opencv,G
- rocky9.1 深度学习环境配置
_helen_520
深度学习人工智能
U盘制作启动盘,安装引导;略过;sudofdisk-l安装nvidia驱动教程参考:Rockylinux安装3090+CUDA11.3+pytorch-知乎驱动下载:Nvidia官网下载对应显卡驱动,网址略#确定系统版本uname-auname-r#查看当前电脑的显卡型号lshw-numeric-Cdisplay#命令行搜索集显和独显lspci|grepVGAlspci|grepNVIDIA#关闭
- 深度学习环境配置系列文章(二):Anaconda配置Python和PyTorch
图灵猫-Arwin
深度学习环境配置深度学习pythonpytorch
深度学习环境配置系列文章目录第一章专业名称和配置方案介绍第二章Anaconda配置Python和PyTorch第三章配置VSCode和Jupyter的Python环境第四章配置Windows11和Linux双系统第五章配置Docker深度学习开发环境第二章文章目录深度学习环境配置系列文章目录前言一,Window系统安装Anaconda二,Linux系统安装Anaconda三,Anaconda的快速
- 【Win10/Win11深度学习环境配置记录】——Anaconda+CUDA+CUDNN+PyCharm+Pytorch
weixin_47227105
深度学习人工智能
目录设备版本软件版本对应配置过程Anaconda显卡驱动CUDACUDNNPyCharmPyTorch创建虚拟环境安装pyTorch检查安装是否成功pycharm配置虚拟环境参考博客设备版本win10台式机,带3060TI显卡。win11笔记本,带ti1200显卡。软件版本对应anaconda-python-torch-cudaanaconda高版本可以建低版本的python环境。配置过程Anac
- 自家PC全盘安装Deepin V20.9
鬼马老胖墩
linux
配置:CPU13700KF,主板华硕Z790-P,显卡七彩虹3070,内存2X16G,SSD三星980Pro1T,小米带鱼屏。背景:不经常在家,放在家吃灰一年多了,长时间不利用起来,长久下去不是办法。一、Deepin系统安装最新版本–深度科技社区如何安装–深度科技社区这里没什么难度,用了官方提供的启动盘制作工具,重启后按照提示安装就可以了。二、显卡驱动更换Deepin系统深度学习环境配置指南-知乎
- pytorch深度学习环境配置
纬领网络
深度学习pytorch人工智能
cuda10.2pipinstalltorch==1.10.0+cu102torchvision==0.11.0+cu102torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlcuda11.1pipinstalltorch==1.8.0+cu111torchvision==0.9.0+cu111torchaud
- 小白的实验室服务器深度学习环境配置指南
祺呆子
install服务器深度学习
安装nvidia本文在ubuntuserver22.04上实验成功,其他版本仅供参考注意,本文仅适用于ubuntuserver,不需要图形界面,没有对图形界面进行特殊考虑和验证!依赖图形操作界面的读者慎用查看是否安装了gccgcc-v若没有安装,则输入下面的命令,直接把包括gcc在内很多开发工具包一同安装sudoapt-getinstallbuild-essential禁用nouveau驱动编辑/
- 【Docker光速搞定深度学习环境配置!】
GIS_宇宙
深度学习docker深度学习容器
你是否还在用压缩包打包你的代码,然后在新的机器重新安装软件,配置你的环境,才能跑起来?特别有这样的情况:诶,在我电脑跑的好好的,怎么这里这么多问题?当项目比较简单的时候,装个Mysql、Nodejs、Anaconda并不是难事,但如果你的环境更多,新机器更多,你还一个个配置,估计你会疯掉。还有就是最恶心的深度学习环境,配置Cuda,Cudnn,Pytorch,TensorFlow,Opencv,G
- Windows深度学习环境配置
yangtsejin
windows深度学习人工智能算法
Windows深度学习环境配置文章目录Windows深度学习环境配置前言1CUDA和cuDNN1.1下载CUDA和cuDNN1.2安装CUDA和cuDNN1.2.1安装CUDA1.2.2安装cuDNN1.2.3卸载1.3配置系统环境变量2Anaconda2.1安装2.2换源2.2.1conda换源2.2.2pip换源2.3常用命令3安装GPU版pytorch3.1不通过命令安装pytorch3.2
- Ubuntu系统使用快速入门实践(六)——Ubuntu深度学习环境配置(2)
yangtsejin
Ubuntu快速入门实践系列ubuntu深度学习linux
Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章下面是Ubuntu系统使用系列文章的总链接,本人发表这个系列的文章链接均收录于此Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章总链接下面是专栏地址:Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章专栏文章目录Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章总链接Ubuntu系统使用快速入门实践系列文章专栏前言Ubuntu系统使用快速入门实践
- 深度学习环境配置------windows系统(GPU)------Pytorch
I张小博I
深度学习深度学习windowspytorch
深度学习环境配置------windows系统(GPU)------Pytorch准备工作明确操作系统明确显卡系列CUDA和Cudnn下载与安装1.下载2.安装环境配置过程1.安装Anacoda2.配置环境1)创建一个新的虚拟环境2)pytorch相关库的安装2.安装VScode1)下载VScode2)安装VScode准备工作明确操作系统要想配置深度学习环境首先应确定自己电脑的系统,文章以下都以w
- 深度学习环境配置
shi_jiaye
头部姿态估计python机器学习与数据挖掘深度学习人工智能机器学习
一、Anaconda安装下载:从清华大学开源软件镜像下载镜像网址出现base即为安装成功:检查显卡的驱动是否正确安装:(GPU可以显示出名称)·GPU0是集显=集成显卡是主板自带的显卡。·GPU1是独显即独立显卡,是单独的一张显卡,性能一般会比集显要高。管理环境用conda指令创建一个pytorch环境condacreate-npytorchpython=3.8激活condaactivatepyt
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR