- 使用vllm部署 Nanonets-OCR-s
没刮胡子
软件开发技术实战专栏Linux服务器技术人工智能AIocrpython深度学习
使用vLLM部署Nanonets-OCR-s模型的完整指南Nanonets-OCR-s作为基于Qwen2.5-VL-3B的多模态OCR模型,结合vLLM的高效推理引擎可显著提升部署性能。一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM(含CUDA加速)pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35
- OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器,支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz,可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
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/
- Windows 下编译 AMGX
东北豆子哥
数值计算/数值优化HPC/MPICUDAHPC
文章目录Windows下编译AMGX**1.系统要求****2.安装必要工具****(1)安装VisualStudio****(2)安装CUDAToolkit****(3)安装CMake****3.获取AMGX源码****4.使用CMake生成VisualStudio项目****(1)配置CMake****(2)生成项目****5.使用VisualStudio编译****6.验证安装****7.常
- 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置【详细、可运行】
nomoremorphine
深度学习计算机视觉开源
OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置OpenMMLab简介优势:一、Windows/Linux下环境配置(以mmsegmentationv1.2.2(最新版)为例)0.确认安装版本信息1)确认电脑显卡版本2)确认mmcv对应版本3)确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境,下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
- 编译OpenCV支持CUDA视频解码
AI标书
pythonopenvccudanvidiadockerbuild
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加速cloud compare高度渲染算法
小充
图像加速OpenCVCUDAopencv算法计算机视觉
一、CPU版本算法为一个for循环内,将高度信息,映射到彩色空间,比较耗时的是正弦运算,还执行了多次乘除法,当图像大小为2038*4000时,处理耗时为170ms。原算法是处理点云,这里是输入一张深度图像,数据类型为intvoidsetRGBColorByBanding(cv::Mat*src,cv::Mat*dst,floatfreq=10.0f){ cv::TickMeterst; s
- OpenCV CUDA模块设备层-----逐通道的正弦运算函数sin()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cv::cudev)中的一个设备端数学函数,用于在CUDA核函数中对uchar4类型(即4通道无符号字符类型)进行逐通道的正弦运算,并将结果转换为float4类型输出。将一个uchar4类型像素值(每个通道取值范围[0,255])逐通道
- CUDA与venv的配置
老兵发新帖
经验分享
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
- PyTorch版本匹配终极指南:手把手教你避开99%的安装坑
被版本支配的恐惧(真实故事)上周我的学弟兴冲冲跑来:“师兄!我照着CSDN教程装PyTorch,结果训练时直接报错cudaruntimeerror!”我一看他的环境——Python3.12强行装PyTorch1.8,搭配CUDA11.6…(此时应有乌鸦飞过)这就像用Win11系统装XP时代的显卡驱动,能不翻车吗?!一、版本对应表(2024最新版)(掏出小本本记重点!!!)这是我整理的最新版本对应关
- Anaconda 创建python3.9+pytorch1.10.1+cuda11.3环境
canny_kevin
DeepLearningPythonpythonconda
1.打开AnacondaPowershellPrompt2.创建conda环境condacreate--nameRordAIpython=3.9conda一些命令condainfo--envs:输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist:看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn:安装numpysklearn包condaenvremove-
- Pytorch血泪安装史好吗(GPU版本+cuda12.1+python3.9.13)
宇宙最强袋鼠
pytorchpython人工智能
1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU,看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识,点击组件,我的cuda版本是12.3,但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn前两步可以看参考:Pytorch的安装,有点繁琐但是很详细,保姆级教程不信你安装不成功(Cuda+Cudnn+Anaconda+Pytorch)_pytorch安装-CSDN博客3.anaco
- CUDA编程:优化GPU并行处理与内存管理
Omoo
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
- 如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割 深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用
计算机C9硕士_算法工程师
YOLO深度学习人工智能
如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动(Linux示例)✅二、安装Anaconda(Linux示例)✅三、创建Python虚拟环境并安装依赖✅四、数据集结构示例(遥感图像滑坡-泥石流分割)✅五、创建data.yaml文件(用于训练)✅六、
- bitsandbytes:轻量级CUDA自定义函数Python封装库
步子哥
AGI通用人工智能python开发语言人工智能算法深度学习
引言在人工智能和深度学习领域,计算效率和内存使用一直是研究人员和开发者关注的重点。随着模型规模的不断扩大,如何在有限的硬件资源下实现高效的计算成为了一个关键问题。在这样的背景下,bitsandbytes库应运而生,为我们提供了一种优化计算和内存使用的有效解决方案。bitsandbytes库简介bitsandbytes是一个轻量级的Python库,它主要为CUDA自定义函数提供了一个便捷的封装。这个
- bitsandbytes 安装和配置指南
黎沁颖Desired
bitsandbytes安装和配置指南bitsandbytes8-bitCUDAfunctionsforPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bitsandbytes1.项目基础介绍和主要编程语言项目基础介绍bitsandbytes是一个轻量级的Python库,主要用于在PyTorch中实现k-bit量化,从而使得大规模语言模型(LLM)更加易
- CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系
CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系:(需要自己按需求去找):https://pytorch.org/get-started/previous-versions/表二:CUDAToolkit版本及可用PyTorch对应关系CUDAToolkit版本可用PyTorch版本7.50.4.1,0.3.0,0.2.0,0.1.12-0.1.68.01.1.0,1.0.0,0.4.19.01.1.0
- OpenCV CUDA模块设备层-----设备端(GPU)线程块级别的一个内存拷贝工具函数blockCopy()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述在同一个线程块(threadblock内,将[beg,end)范围内的数据并行地复制到out开始的位置。它使用了CUDA线程协作机制(warp-level或block-level)来实现高效的块级拷贝,通常比简单的逐线程拷贝更快。函数原型_device__stat
- Python学习Day33
m0_64472246
python打卡学习python
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
- torch-gpu版本 anaconda配置教程
GXYGGYXG
python
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
- 服务器安装指南
星码
服务器使用服务器运维
服务器安装指南一、安装系统二、磁盘挂载2.1磁盘分区2.2磁盘格式化2.3磁盘挂载三、显卡驱动安装(容易bug)3.1参考目录3.2常见错误3.3正确安装步骤四、Cuda安装五、显卡压力测试六、Cudnn安装七、Conda安装八、用户添加与删除九、关闭图形界面十、其他问题一、安装系统制作ubuntu18.04的启动盘二、磁盘挂载磁盘挂载主要是把硬盘分区后挂载在某个目录下,之后存储在这个目录下的东西
- ../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:115: operator(): block: [192,0,0], thread: [95,0,0] Assertion
weixin_42319617
深度学习人工智能
../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:115:operator():block:[192,0,0],thread:[95,0,0]Assertion`input_val>=zero&&input_val源代码上下文(计算损失函数):loss=nn.BCEWithLogitsLoss()(logit,truth.float())pos=(truth>0.5).fl
- CUDA out of memory内存碎片解决方法
weixin_42319617
深度学习
RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate704.00MiB(GPU0;16.00GiBtotalcapacity;13.55GiBalreadyallocated;0bytesfree;14.89GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_s
- PyTorch的Tensor与Variable的区别, detach的作用, with no_grad()
半张紙
computervisionPython
今天复现论文“3DHandShapeandPosefromImagesintheWild”,写代码用到的一些关于PyTorch的基础知识。1.cuda()与cpu()用法:tensorA.cuda()#tensorA是一个tensor类型的变量作用:把tensorA从CPU移动到GPU,方便后续在GPU中计算用法:modelA.cuda()#把modelA是一个神经网络(nn.Module)作用:
- OpenCV CUDA模块设备层-----线程块级别的一个内存填充工具函数blockFill()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述在同一个线程块(threadblock)内,将[beg,end)范围内的数据并行地填充为指定值value。它使用了CUDA线程协作机制(warp-level或block-level)来实现高效的块级填充,通常比简单的逐线程填充更快。函数原型__device__st
- ubuntu系统下安装显卡驱动及cuda9.0
复古蓝
Ubuntucuda9.0卸载显卡驱动ubuntu下显示器分辨率无法达到最大cuda安装
安装记录,试了很多个版本,最后重装系统,最后找到正确的解决方案。1、下载并安装显卡驱动,由于需要安装cuda9.0考虑到兼容性,安装384.130版本的显卡驱动下载链接:https://www.geforce.cn/drivers/results/133208设置禁止使用nouveau输入命令:sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在gedi
- clickhouse安装 日记
唯独不开心
clickhouse数据库
#下载安装包下载地址:Indexof/repos/clickhouse#安装rpm-ivh*.rpm错误:依赖检测失败:libcrypto.so.10()(64bit)被clickhouse-compressor-1.1.54236-4.el7.x86_64需要libicudata.so.50()(64bit)被clickhouse-compressor-1.1.54236-4.el7.x86_6
- WSL2下Ubuntu20.04环境配置(Anaconda、Pytorch、CUDA安装)与项目导入
进军大模型
pytorch人工智能pythonubuntu
目录WSL2+Ubuntu20.04安装迁移WSL2配置WSL2访问Windows上的代理linux安装CondaCUDA安装Pytorch安装项目导入与运行WSL2+Ubuntu20.04安装1.搜索WindowsPowerShell,用管理员权限打开,执行wsl--install指令下载wsl。2.在MicrosoftStore中下载Ubuntu20.04。3.下载完Ubuntu后直接打开会出
- Ubuntu24.04 ProteinMPNN安装
lamovrevx
pytorch人工智能深度学习
安装建立环境,python=3.9condacreate--nameproteinmpnnpython=3.9condaactivateproteinmpnncondainstallpytorch=1.12.0torchvision=0.13.0torchaudiocudatoolkit=11.3-cpytorch#不指定的话cudapytorch和GPU又不能好好配合#验证pytorchimpo
- TensorFlow 安装与 GPU 驱动兼容(h800)
weixin_44719529
tensorflowneo4j人工智能
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
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l