- 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
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鬼马老胖墩
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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
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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
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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/
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- Windows深度学习环境配置
yangtsejin
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- Ubuntu系统使用快速入门实践(六)——Ubuntu深度学习环境配置(2)
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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
- Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch(GPU版)+Pycharm+Win11深度学习环境配置
find_starshine
机器学习深度学习pytorchpycharm环境安装
一、准备工作个人电脑配置:RTX4060win11个人配置版本:cuda(11.7)+pytorch(2.0.1)+python(3.9)所需工具:1、python集成开发环境:Anaconda2、CUDA、cuDNN:英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率,如果电脑显卡不满足要求也是可以不用安装,使用cpu来进行运算。3、开发工具:PyCharm4、深度学习库:PyTo
- Anaconda+Pytorch(GPU版)深度学习环境配置笔记
xyzAriel
深度学习pytorch人工智能
主要参考以下文章进行配置:https://blog.csdn.net/qq_43757976/article/details/131173301配置版本略有更新,最新版本时间为2023.12.11一、准备工作个人电脑配置:laptopRTX4060win11个人配置版本:cuda(12.1)+pytorch(2.1.0)+python(3.11)所需工具:1、python集成开发环境:Anacon
- 史上最完整的深度学习环境配置教程,亲自踩雷,看必会(包含问题解决)配置Anaconda+Pycharm+Pytorch+Jupyter
A-Plus.
pythonpycharmpytorchjupyter
目录前言一、配置Anaconda二、配置PyCharm三、配置PyTorch四、配置Jupyternotebook前言本人浏览了大量教程,踩过很多的坑,我将配置的过程详细具体的教给大家,只要按照步骤来一定可以配置成功。一、配置Anaconda进入Anaconda官网,点击Download点击Download之后会进入该页面--------------------------------------
- [零基础深度学习环境配置一]基于python 3.7+anaconda 3+cuda 11.1+cuDNN v8.1.1+win10+TITAN XP
舒心远航
深度学习cudawindows
第一步:检查显卡支持的cuda版本1.第一种方法:win+R打开cmd,输入nvidia-smi,我的显卡是nvidiaTITANXP,支持的cuda最高版本是11.0(向下兼容)图1cmd查看显卡支持的cuda版本2.第二种方法:搜索框输入nvidia,出现nvidia控制面板,打开帮助中的系统信息,选择组件,出现cuda版本信息。第二步:官网下载cudaNVIDIADeveloper
- 深度学习环境配置
遇见百分百
OS:Linux:Ubuntu14.04安装:1.Pip(Python2.7.9或以上自带pip):sudoapt-getinstallpyton-pip2.尝试安装scikit-neuralnetwork:需要numpyscipytheanosudopipinstallscikit-neuralnetwork错误:SystemError:cannotcompile"python.h".Perha
- 深度学习环境配置(anaconda+pytorch+cuda)
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深度学习与神经网络pythonlinux深度学习pytorch人工智能
简要地汇总了一下配置环境所所用到的教程首先要看好自己要执行代码里,所要求的对应版本需求,再根据具体需求进行下载安装(版本一定要对应,否则就会出现很多错误)前言本文是Ubuntu22.04.2LTS基于linux系统下(一)Anaconda安装教程https://blog.csdn.net/sonapingo/article/details/124165317?ops_request_misc=&r
- 超简单的深度学习环境配置Anaconda+Pytorch+Pycharm+CUDA
王赤脚
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文章目录前言一、安装环境介绍1.安装Anaconda2.安装PyTorch3.配置PyCharm二、详细安装流程1.Anaconda2.PyTorch3.配置Pycharm问题问题一:问题二:前言在学习深度学习,目标检测这些人工智能领域的东西时,绕不开一个东西就是PyTorch。这篇博客就是关于的这个环境的配置,最主要的就是讲一下在配置过程中遇到的问题。一、安装环境介绍1.安装Anaconda安装
- 【Ubuntu新手入门2】深度学习环境配置 Anaconda+Pycharm+PyTorch
是江姑娘呀
环境配置及报错pycharm深度学习ubuntu
@[TOC](【Ubuntu新手入门2】深度学习环境配置Anaconda+Pycharm+pytorch),VScode安装与远程连服务器前言本系统:Ubuntu18.04,anaconda最新,Pycharm最新,PyTorch1.5/1.6/1.0安装参考:Ubuntu系统配置显卡驱动、anaconda、pytorch安装pycharm(先安anaconda再安pycharm)安装pychar
- 深度学习环境配置(Anaconda+pytorch+pycharm+cuda)
ros275229
CFpython环境配置深度学习pytorchpycharm
NVIDIA驱动安装首先查看电脑的显卡版本,步骤为:此电脑右击-->管理-->设备管理器-->显示适配器。就可以看到电脑显卡的版本了。然后按照电脑信息,到地址去安装相应的驱动,Notebooks是笔记本的意思,然后下载即可;安装完之后,按win+r打开命令行窗口,输入以下命令:Anaconda环境的安装与配置具体详细的可以参考这一篇:Anaconda安装与配置-CSDN博客Pytorch环境安装如
- 深度学习环境配置Anaconda+cuda+cudnn+PyTorch——李沐大神《动手学深度学习》环境配置(巨详细,持续迭代)
Beyond_April
笔记PyTorch深度学习深度学习pythonpytorch人工智能
李沐大神《动手学深度学习》安装篇——通用AI、深度学习、机器学习环境Anaconda+cuda+cudnn+Pytorch(手把手教你安装深度学习环境)——这里是GPU+PyTorch版本文章目录李沐大神《动手学深度学习》安装篇——通用AI、深度学习、机器学习环境前言一、安装原理指南二、Anaconda三、cuda+cudnn1.cuda2.cudnn四、PyTorch五、jupyternoteb
- 李沐动手学深度学习环境配置(Win)
MhjGreat
深度学习python人工智能
环境配置(Win)一、安装MinicondaMiniconda—condadocumentation更改镜像源condanotepad.condarcpypipipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple二、安装Githttps://ghproxy.com/https://github.com/git-f
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
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从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
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public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
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- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
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1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》