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根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
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justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- 【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】
岁月玲珑
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在本地安装部署StableDiffusion,需要准备好硬件环境,安装相关依赖,然后配置模型。下面为你详细介绍安装部署的步骤:一、硬件要求显卡:需要NVIDIAGPU,显存至少6GB,推荐8GB及以上。系统:Windows10/11、Linux(Ubuntu等)或macOS(需要Rosetta2)。内存:至少16GBRAM。存储空间:准备10GB以上的可用空间。二、软件准备首先要安装Python和
- 昇腾AI生态组件全解析:与英伟达生态的深度对比
随着人工智能技术的快速发展,国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾(Ascend)系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构,构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度,深入剖析昇腾与英伟达(NVIDIA)生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎:MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
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这个错误表明Docker无法识别或加载支持GPU所需的设备驱动程序。以下是完整的解决方案和根本原因分析,结合最新技术和实践整理:根本原因分析缺少NVIDIAContainerToolkit现代Docker依赖NVIDIAContainerToolkit(前身为nvidia-docker2)实现GPU透传,未安装时无法调用GPU驱动。Docker配置未启用NVIDIA运行时需在daemon.json
- centos 7 安装NVIDIA Container Toolkit
几道之旅
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要在CentOS7上离线安装NVIDIAContainerToolkit,需确保已安装NVIDIA驱动和Docker环境。以下是完整步骤及注意事项:⚙️一、环境准备验证NVIDIA驱动运行nvidia-smi确认驱动已正确安装,若未安装需先离线安装驱动:下载对应GPU型号的驱动包(如NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run)。禁用系统自带nouveau驱动(修改/etc/modpro
- 编译OpenCV支持CUDA视频解码
AI标书
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如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持(cudacodec)在深度学习、视频处理等高性能计算领域,OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块,能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码,极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境,详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV,并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
- CUDA与venv的配置
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根据技术原理和实际配置经验,CUDA工具包本身无法完全安装在Python的venv虚拟环境目录中,但可通过环境变量和依赖管理实现虚拟环境对特定CUDA版本的调用。以下是关键分析及配置方案:⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包(含nvcc编译器、CUDA运行时库等)必须安装在系统全局路径(如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo
- CUDA编程:优化GPU并行处理与内存管理
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CUDAGPU并行处理线程协作内存管理硬件限制
背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构,它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。在本书的第12章中,我们深入探讨了CUDA编程的关键概念,包括线程间的协作、内存分配与管理以及如何应对硬件限制。CUDA中的线程协作与内存管理在GPU上进行编程时,我们需要处理内存分配、数据传输以及内核(kernel)的调用等任务。CUDA提供了一系列的API来帮助开发者管理这些资源。在提供的
- 2021-02-03
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服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动如果之前装过驱动,此时卡在登陆界面或黑屏可以尝试卸载之前装的驱动进入、usr/src版本430.40sudoapt-getremovenvidia-*sudonvidia-uninstallsudoapt-getautoremove//谨慎使用,可能误删别的文件最好不用禁掉nouveausudogedit/etc/mod
- Python学习Day33
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学习来源:浙大疏锦行一、PyTorch和CUDA的安装:给电脑装“超级计算器”通俗解释PyTorch:是一个专门用于深度学习的“工具箱”,类似程序员的“智能积木”,能快速搭建神经网络。CUDA:是NVIDIA显卡的“加速引擎”,相当于给电脑的显卡装了一个“超级计算器”,让它能快速计算复杂的数学问题(如图像识别、数据训练)。安装逻辑:先装CUDA(显卡的“计算器驱动”),再装PyTorch(用这个计
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教程Pytorch的GPU版本安装,在安装anaconda的前提下安装pytorch_pytorch-gpu-CSDN博客版本对应PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客cuda下载地址CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercudacudnn
- F5 携手NVIDIA BlueField-3 DPU加速服务提供商边缘AI发展
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F5BIG-IPNext云原生网络功能部署于NVIDIABlueField-3DPU,可提升数据管理与安全性,加速边缘AI创新,引领AI-RAN未来发展世界移动通信大会,巴塞罗那,2025年3月6日-F5(NASDAQ:FFIV)日前宣布将BIG-IPNext云原生网络功能(BIG-IPNextCloud-NativeNetworkFunctions,CNF)部署于NVIDIABlueField-
- CentOS7安装显卡驱动
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CentOScentos显卡
服务器安装了CentOS7.6操作系统(带GUI的服务器),安装了RTX6000显卡,以下开始安装显卡驱动,并测试UE4。1、下载驱动从官方驱动|NVIDIA下载驱动程序,此处下载了NVIDIA-Linux-x86_64-515.57.run。2、禁用nouveau检查系统是否存在nouveau驱动:lsmod|grepnouveau如果没有输出则表示禁用成功,进入下一步。如果有输出则表示存在no
- centos8安装显卡驱动
1、查看显卡型号```powershell命令:lspci|grep-ivga输出:01:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationGP102[GeForceGTX1080Ti](reva1)2、查看系统内核命令:uname-r输出:3.10.0-862.el7.x86_644、官网下载对应的显卡版本https://www.nvidia.cn/dri
- 本地部署大语言模型
小俊学长
语言模型人工智能自然语言处理
本地部署大语言模型(LLMs)是一个涉及多个步骤和技术细节的过程,包括硬件准备、软件安装、模型下载与配置等。以下是一个详细且全面的指南,旨在帮助读者在本地环境中成功部署大语言模型。一、硬件准备本地部署大语言模型对硬件有一定的要求,主要集中在显卡(GPU)和内存(RAM)上。由于大语言模型通常具有庞大的参数量和计算量,因此需要强大的硬件支持。显卡(GPU):入门级配置:推荐至少使用NVIDIAGeF
- TensorFlow 安装与 GPU 驱动兼容(h800)
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环境说明TensorFlow安装与GPU驱动兼容CUDA/H800特殊注意事项PyCharm和终端环境变量设置方法测试GPU是否可用的Python脚本#使用TensorFlow2.13在NVIDIAH800上启用GPU加速完整指南在使用TensorFlow进行深度学习训练时,充分利用GPU能力至关重要。本文记录了在Linux环境下使用TensorFlow2.13搭配NVIDIAH800GPU的完整
- 非root用户在服务器(linux-Ubuntu16.04)上安装cuda和cudnn,tensorflow-gpu1.13.1
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模型测试环境搭建
1.准备工作(下载CUDA10.0和cudnn安装包)查看tensorflow和CUDA,cudnn的版本的对应关系,从而选择合适的版本进行下载下载CUDA10.0安装包,点击官网进行下载,根据服务器的具体情况选择对应的版本,如下图所示下载完毕后得到安装包cuda_10.0.130_410.48_linux.run下载cudnn,选择CUDA10.0对应的版本(需要注册登录nvidia账号),点击
- 如何安装Tensorflow和GPU配置
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课题组某一台服务器升级后,很多环境丢失了,4块3090的GPU的驱动已安装好,但没有公用的Tensorflow可使用。于是自己鼓捣了一番Tensorflow的安装,等管理员安装公用的环境不知道要到猴年马月……服务器是Linux系统(CentOS),GPU是英伟达公司的3090,已经安装好驱动,可以通过命令看到相关信息:$nvidia-smiTueMay2820:54:092024+--------
- BEV-Fusion环境配置(RTX4090)
BEV-Fusion环境配置(RTX4090)SystemVersionSystemVer.Ubuntu22.04.5LTSKernelVer.6.8.0-57-genericGPU:RTX4090CudaVersionin/usr/local/cudanvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2022NVIDIACorporationBui
- DirectX function “GetDeviceRemovedReason“ failed with DXGI_ERROR_DEVICE_HUNG (“The GPU will not resp
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Windows相关问题解决显卡驱动Windows
玩游戏的时候,报错:DirectXfunction“GetDeviceRemovedReason”failedwithDXGI_ERROR_DEVICE_HUNG(“TheGPUwillnotrespondtomorecommands”).GPU:“NVIDIAGeForceRTX4060”,Driver:57652.Thiserrorisusuallycausedbythegraphicsdri
- Ubuntu18.04全命令行在3090显卡上安装pytorch环境
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1.3090驱动安装:sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppasudoaptupdatesudoaptinstallnvidia-driver-470sudoaptautoremovexserver-xorgsudoaptautoremove--purgexserver-xorgsudoapt-markholdnvidia-driver-470#
- 开发电磁-热-力-流耦合的GPU加速算法(基于NVIDIA Modulus)
百态老人
算法
一、技术背景与需求分析电磁-热-力-流多物理场耦合问题广泛存在于芯片散热设计、高功率激光器、航空航天热防护系统等场景。传统仿真方法面临以下挑战:计算复杂度爆炸:四场耦合需联立求解Maxwell方程、Navier-Stokes方程、热传导方程及结构动力学方程,单次仿真耗时可超100小时(基于CPU集群);跨尺度建模困难:纳米级电磁热点与毫米级热流场需不同网格精度,传统有限元法(FEM)难以统一;实时
- RISC-V向量扩展与GPU协处理:开源加速器设计新范式——对比NVDLA与香山架构的指令集融合方案
点击“AladdinEdu,同学们用得起的【H卡】算力平台”,H卡级别算力,按量计费,灵活弹性,顶级配置,学生专属优惠当开源指令集遇上异构计算,RISC-V向量扩展(RVV)正重塑加速器设计范式。本文深入对比两大开源架构——NVIDIANVDLA与中科院香山处理器在指令集融合上的创新路径。01开源加速器生态的范式转移RISC-V向量扩展的核心突破RVV1.0标准带来三大革命性特性:1.**可伸缩向
- Docker使用宿主机GPU驱动:绕开nvidia docker的神奇方法
~LONG~
工具类学习积累docker容器运维
0、前言当我们在一个docker的容器中想要使用GPU时,往往需要从dockerimage构建之初就开始使用nvidiadocker。那么有没有什么方法绕开,直接使用普通的docker,也能让容器访问到宿主机的驱动呢?有的,兄弟,有的,这样的方法我问GPT了还有1种。1、具体场景场景:我是普通的docker运行yolo,需要使用GPU,但是报错:RuntimeError:FoundnoNVIDIA
- Ubuntu20.04 Nvidia Docker 安装
Naijiaaa
Dockerubuntudockerlinux
Ubuntu20.04NvidiaDocker安装首先,确保已经安装Nvidia显卡驱动一.安装docker1.下载安装包(ctrl+Alt+T打开终端)2.更新docker用户组3.测试4.查看docker版本二.安装NvidiaDocker安装三.进入docker四.后台运行docker首先,确保已经安装Nvidia显卡驱动Ubuntu可视化界面:软件和更新-附加驱动-选择合适的驱动(这里选择
- 2020-11-23 安装kaldi提示CUDA版本与实际安装版本不符
CBCU
UbuntuKaldiCUDA语音识别linux深度学习
安装kaldi提示CUDA版本与实际安装版本不符在kaldi的src文件夹下运行./configure--shared提示:***configurefailed:CUDA9_1doesnotsupportg++(g++-7).Youneedg++<7.0.***而我在实际安装的版本是10_1:nvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2019
- 生成本地 微调 +强化学习 qwen3-4b 研究搭建流程步骤
行云流水AI笔记
人工智能
在本地微调并应用强化学习(RL)对Qwen-3-4B模型进行研究和搭建,是一个复杂但可行的过程。以下是一个详细的流程步骤,涵盖从环境准备、数据准备、模型微调到强化学习应用的各个阶段。一、环境准备硬件要求GPU:至少需要多块高性能GPU(如NVIDIAA100或V100),因为Qwen-3-4B模型参数量大,内存需求高。内存:建议至少128GBRAM,以确保数据处理和模型加载的流畅性。存储:高速SS
- 解决docker下的Linux系统调用GPU失败
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docker容器运维
从以下网址下载:https://mirror.cs.uchicago.edu/nvidia-docker/libnvidia-container/stable/#完全移除所有nvidia容器相关包sudoaptpurgelibnvidia-container*nvidia-container*nvidia-docker*#重新安装(确保所有包版本一致)sudodpkg-ilibnvidia-con
- 企业内训|Nvidia智算中心深度技术研修-某智算厂商研发中心
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Nvidia智算集群企业内训智算中心gpu算力GPU培训
课程概述此企业内训课程“Nvidia智算中心的深度技术研修”专为某智算厂商研发中心设计,内容涵盖了从基础设施构建到高性能计算优化的全方位技术要点。课程为期七天,分模块详细讲解了NV算力资源的网络架构、存储优化、智算集群的建设与自动化管理、NCCL通信优化及分布式训练进阶等内容,结合大量实际案例,深入探讨各类技术在智算中心中的应用与最佳实践。通过该课程,学员将全面掌握高效构建和管理智算平台的技能,为
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
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生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
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linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在