- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- Python的科学计算库NumPy(一)
linlin_1998
pythonnumpy开发语言
NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一,提供了高性能的多维数组(ndarray)对象和大量数学函数,是许多数据科学、机器学习库(如Pandas、SciPy、TensorFlow等)的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
- 使用tensorflow的多项式回归的例子(二)
lishaoan77
tensorflowtensorflow回归人工智能多项式回归
例2importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('default')#importtensorflow.contrib.eagerastfe#fromgoogle.colabimportfiles#tf.enable_eager_execution()x=np.arange(0,5,0.1
- 使用tensorflow的线性回归的例子(七)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归人工智能
L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中,理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsklearnim
- 使用tensorflow的线性回归的例子(十二)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归人工智能戴明回归
DemingRegression这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。戴明回归Demingregression也称为totalleastsquares,其中我们最小化从预测线到实际点(x,y)的最短的距离。最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离,戴明回归最小化与预测线的总的距离,这种
- 第八周 tensorflow实现猫狗识别
降花绘
365天深度学习tensorflow系列tensorflow深度学习人工智能
本文为365天深度学习训练营内部限免文章(版权归K同学啊所有)**参考文章地址:[TensorFlow入门实战|365天深度学习训练营-第8周:猫狗识别(训练营内部成员可读)]**作者:K同学啊文章目录一、本周学习内容:1、自己搭建VGG16网络2、了解model.train_on_batch()3、了解tqdm,并使用tqdm实现可视化进度条二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
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深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- Python结合TensorFlow实现图像风格迁移
Python编程之道
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Python结合TensorFlow实现图像风格迁移关键词:Python、TensorFlow、图像风格迁移、神经网络、内容损失、风格损失摘要:本文将带领大家探索如何使用Python结合TensorFlow来实现图像风格迁移。图像风格迁移是一项神奇的技术,它能将一幅图像的风格应用到另一幅图像上。我们会从基础概念讲起,解释图像风格迁移背后的原理,通过Python代码详细展示实现过程,还会探讨实际应用
- 量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势
AI大模型应用之禅
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AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势关键词:人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要:本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发,详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势,包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节,如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
- 【零基础学AI】第30讲:生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成
1989
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- 基于Abp Vnext、FastMCP构建一个企业级的模型即服务(MaaS)平台方案
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——释放深度学习潜能,告别版本依赖的烦恼!**为什么需要多版本CUDA?在深度学习、科学计算等领域,不同框架(TensorFlow、PyTorch等)对CUDA版本的要求各异。同时升级框架或维护旧项目时,版本冲突频发。多版本CUDA共存+一键切换是高效开发的刚需!本文将手把手教你实现这一能力,并分享独创的“动态软链接+环境隔离”技巧,让版本管理行云流水!环境准备硬件要求NVIDIA显卡(支持CUD
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- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
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0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
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目标检测Graph一流水线上游输入处理1TfLiteConverterCalculator将输入的数据转换成tensorflowapi支持的TensorTfLiteTensor并初始化相关输入输出节点,该类的业务主要通过interpreterstd::unique_ptrtflite::Interpreterinterpreter_=nullptr;实现类完成数据在cpu/gpu上的推理1.1Tf
- JuPyter(IPython) Notebooks中使用pip安装Python的模块
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问题描述:没有带GPU的电脑,搞深度学习不是耍流氓嘛,我网上看到有个云平台,免费使用了一下,小姐姐很热情。使用过程如下:他们给的接口是Jupyter编辑平台,我就在上面跑了一个小例子。tensorflow和python环境是他们配置好的,不过我的例子中需要导入matplotlib.pylot模块。可是他们没有提供,怎么办呢?网上查了一下啊解决方法:采用如下方法:importpipdefMyPipi
- TensorFlow武林志 第一卷:入门篇 - 初入江湖 第一章:真气初现
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第一卷:入门篇-初入江湖第一章:真气初现林枫揉了揉酸痛的胳膊,将最后一捆柴火堆放在灶房角落。这是他来到青霄剑宗做杂役的第三个月,每日劈柴挑水的生活让他原本白皙的皮肤变得黝黑粗糙。"喂,新来的!掌门要的热水怎么还没送去?"门外传来管事的呵斥声。"马上就好!"林枫急忙提起铜壶,滚烫的热水溅在他手背上,他却浑然不觉疼痛。自从上月在后山偶然吞服了那枚奇异的朱果后,他对冷热疼痛的感知就变得异常迟钝。穿过曲折
- TensorFlow 零基础入门:手把手教你跑通第一个AI模型
蓑笠翁001
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今天用最直白的语言,带完全零基础的同学走进TensorFlow的世界。不用担心数学公式,先学会"开车",再学"造车"!1.准备工作:安装TensorFlow就像玩游戏需要先安装游戏客户端一样,我们需要先安装TensorFlow。打开你的电脑(Windows/Mac都行),按下Win+R,输入cmd打开命令提示符,然后输入:pipinstalltensorflow看到"Successfullyins
- 「日拱一码」017 深度学习常用库——TensorFlow
目录基础操作张量操作:tf.constant用于创建常量张量tf.Variable用于创建可训练的变量张量tf.reshape可改变张量的形状tf.concat可将多个张量沿指定维度拼接tf.split则可将张量沿指定维度分割数学运算:tf.add张量的加运算tf.subtract张量的减运算tf.multiply张量的乘运算tf.divide张量的除运算tf.pow计算张量的幂tf.sqrt计算
- 强化学习【chapter0】-学习路线图
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前言:主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程:从零开始到透彻理解(完结)_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段(Ch1-Ch7):掌握表格型算法,理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段(Ch8-Ch9):动手实现DQN/策略梯度,熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段(Ch10:阅读论文(OpenAISpinningUp/RLlib文档)Chapter1:基
- 【深度学习pytorch-6】张量与numpy相互转换
超华东算法王
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张量与Numpy数组之间的互相转换在深度学习中,张量(tensor)和Numpy数组(numpyarray)是两种常见的数据结构。张量通常用于深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),而Numpy数组在科学计算中被广泛使用。为了便于数据处理和计算,常常需要在它们之间进行转换。下面介绍张量和Numpy数组之间的互相转换。1.PyTorch张量与Numpy数组的互相转换PyTorch提
- NumPy 或 PyTorch/TensorFlow 中的张量理解
栖霖涧
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(2,2,3)形状的3D数组(或张量)的结构。个人理解:2个2维数组(张量),2维数组(张量)里面有2个1维向量(张量),1维向量(张量)里面有3个元素。注:由于最后一个维度值3代表的是元素个数,左侧括号后的第1个2代表的是第n-1个[(中括号,即n-1维数组)的数量,左侧括号后的第2个2代表的是第n-2个[(中括号,即n-2维数组)的数量。这段文字中,n代表的是数组的维度,这里是3维。维度解析:
- Tensorflow 回归模型 FLASK + DOCKER 部署 至 Ubuntu 虚拟机
准备工作:安装虚拟机,安装ubuntu,安装python3.x、pip和对应版本的tensorflow和其他库文件,安装docker。注意事项:1.windows系统运行的模型文件不能直接运行到虚拟机上,需在虚拟机上重新运行并生成模型文件2.虚拟机网络状态改为桥接Flask代码如下:fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpickleimportnump
- yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结(yolov1)
CHAO JIANG
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yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
- 在浏览器中使用TensorFlow.js
魏铁锤chui
tensorflowjavascript人工智能
TensorFlow.js简介介绍光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。TensorFlow.js是一个库,用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型,并将其部署在浏览器中或Node.js上。您可以使用现有模型、转换PythonTensorFlow模型、使用迁移学习用您自己的
- 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