- 【已解决】【Tensorflow2.12.0版本以后合并CPU和GPU版】Tensorflow-gpu==2.12.0 安装失败解决办法
23hours
python学习人工智能tensorflowpython深度学习
解决方式:直接上解决方式,需要知道原因的看后文。直接安装tensroflow,从2022年12月起tensorflow-gpu已经合并到tensorflow包中了pipinstalltensorflow==2.12.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple这里使用清华源安装报错原因错误1:setup.py报错error:subprocess-exite
- pyinstaller打包exe问题总结
Tee xm
Tensorflowpyinstallerexetensorflowpythonexe神经网络
pyinstaller打包exe问题总结前言安装使用错误(坑)s坑之1解决坑1坑之2版本问题解决坑2方案1修改tensorflow版本方案1修改pyinstaller版本坑之3解决坑3坑4OSError总结前言最近因为涉及到pyinstaller打包,并且涉及到keras,tensroflow,遇到了很多问题,一步步问题,一步一步解决,坑真的好多,记录下来方便大家查询,同时自己也可以方便查询。安装
- 利用tensroflow2构建简单的gan模型来生成振动信号
cnjs1994
基于生成对抗网络的智能故障诊断生成对抗网络python机器学习
利用tensroflow2构建简单的gan模型来生成振动信号0.生成对抗网络与生成器、判别器1.数据读取与数据集制作2.按照batch大小生成数据3.模型训练0.生成对抗网络与生成器、判别器近年来,深度学习在很多领域的都取得了突破性进展,但大家似乎发现了这样的一个现实,即深度学习取得突破性进展的工作基本都是判别模型相关的。2014年Goodfellow等人启发自博弈论中的二人零和博弈,开创性地提出
- tensroflow2.0 报错AttributeError: Tensor.name is meaningless when eager execution is enabled.解决
weixin_42713739
tensorfolw2.0
报错代码如下:importrandomimporttensorflowastfdefZ(a):returna*(4**2+4)defY(a,x):returna*(x**2+4)x=tf.constant(0.0)optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.01)for_inrange(500):input=random.randint(1,255)target=Z(
- Tensroflow应用快速入门(一)
码世界-
自然语言处理tensorflow深度学习NLP自然语言处理
在真正的教程开始之前,先将我之前写的两个小教程给大家看一下,以便对tensorflow的实现过程有一个整体性的理解。这两篇教程最初发表于我的个人网站:点击打开链接第一步安装anaconda,第二步cpu版直接pipinstalltensorFlow,若安装不上可以考虑清华的镜像,网上有很多教程,此处不做过多讲解。第三步命令行输入python,进入python环境,然后importtensorFlo
- Keras读书笔记----其他重要模块
梵天的读书笔记
Keraskeras重要模块
1.目标函数Objectives目标函数,或称损失函数,是编译一个模型必须的两个参数之一可以通过传递预定义目标函数名字指定目标函数,也可以传递一个Theano/TensroFlow的符号函数作为目标函数,该函数对每个数据点应该只返回一个标量值,并以下列两个参数为参数:y_true:真实的数据标签,Theano/TensorFlow张量y_pred:预测值,与y_true相同shape的Theano
- 【Android +Tensroflow Lite】实现从基于机器学习语音中识别指令讲解及实战(超详细 附源码)
showswoller
AndroidApptensorflow人工智能pythonandroidstudiojava
需要源码和配置文件请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、基于机器学习的语音推断Tensorflow基于分层和模块化的设计思想,整个框架以C语言的编程接口为界,分为前端和后端两大部分Tensorflow框架结构如下图二、TensorflowLite简介虽然Tensorflow是一款十分优秀的机器学习框架,但是它层次众多,不适合在单个设备上独立运行,为此Google推出了TensorflowLite,也
- C# WPF调用Python-Tensorflow2深度学习模型
lemonQQP
pythontensorflowc#wpf
C#WPF调用Python-Tensorflow2深度学习模型一环境介绍二Tensorflow模型的训练和生成1加载数据训练模型2h5文件转pb二C#加载模型并预测1vs2017环境搭建2调用模型三最终效果Python在研究深度学习人工智能领域十分强大,但在工业项目开发中仍常常使用C#和C++来做软件,C++有Caffe深度学习框架,但C#尚且没有成熟的深度学习框架(有个Tensroflow.ne
- tensorflow量化感知训练_tensorflow模型量化实例
weixin_39654352
1,概述模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术,而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种:posttrainingquantizated和quantizationawaretraining。在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口。对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为:$r=S(q-Z)$上面式子中q为量化后的值,r为原始浮点
- TensroFlow学习——第三章(二)
DuanLD1
MINIST数字识别问题卷积神经网络实现手写数字识别采用了L2正则化、滑动平均模型,固定学习率训练结果为:训练集100%,验证集99.4%,测试集99.43%第一部分:前向传播和网络参数#定义前向传播和神经网络中的参数importtensorflowastf#配置神经网络参数INPUT_NODE=784#输入层节点个数OUTPUT_NODE=10#输出层节点个数IMAGE_SIZE=28NUM_C
- TensroFlow学习——第三章(一)
DuanLD1
MINIST数字识别问题全连接层实现手写数字识别采用了L2正则化、滑动平均模型和指数衰减学习率训练结果为:训练集93%,验证集95.36%,测试集95.01%第一部分:前向传播和网络参数#定义前向传播和神经网络中的参数importtensorflowastf#配置神经网络参数INPUT_NODE=784#输入层节点个数OUTPUT_NODE=10#输出层节点个数LAYER1_NODE=500#隐层
- Tensroflow练习
tp5ers
人工智能神经网络
目录1、基础基本语法tensorBoard使用dropout模型保存与重载基本神经网络卷积神经网络2、自然语言相关static_RNNdynamic_RNNLSTMLSTM_regressionseq2seqseq2seq_attention3、强化学习相关Q-learningSARSASARSA-lambdaDQNDoubleDQNDuelingDQNPrioritizedReplayDQNPo
- win7下VS2015编译tensorflow源码教程(在线和离线)及调用配置
竹叶青lvye
专业知识
这段时间一直用python代码importtensorflow和keras的库,来搭建CNN框架进行图像的训练和预测,现在想用tensorflow的c++版来改写实现。故想自己编译一份tensroflow的lib和dll文件,创建工程调用其来实现相同的功能。本博客主要讲编译过程和一个简单的sample例子。一.编译详细过程:1.下载tensorflow源码,链接:点击打开链接,选择1.3.0版本。
- Windows10+cuda+cudnn+anaconda+pycharm+tensoflow-GPU安装教程
肯定有人改了我的代码
由于最近一直在用新的电脑,每次配置环境都得花费大量的精力,所以将配置过程记录下来。配置基本流程包括:安装CUDA与CUDNN安装anaconda与pycharm安装tensroflow安装Cudatensorflow-gpu要求电脑搭载CUDA算力在3.5及以上的NVIDIAGPU显卡,安装前可以先查看自己电脑的GPU计算能力,太低的话可能无法安装成功,即使安装成功也无法起到加速运算的作用。htt
- win10下Tensroflow,Pytorch不能用GPU(亲测有效)
光遇旅人
一开始pytorch能用,TensorFlow不可,为了TensorFlow鼓捣一会后,发现Pytorch也不能用了,查了许多办法博客发现是版本不匹配问题,尤其是Cuda版本10.0之后就不太能用了。为了让这俩都能用,在踩了一天坑之后终于二者能用了Tf:local_device[name:"/device:CPU:0"device_type:"CPU"memory_limit:268435456l
- pytorch报错:Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)
PowerMannnn
安装环境
网上各种解决方法,但是我都试了不可以,我实验发现如果不采用gpu环境的pytorch程序无报错,采用使用gpu的pytoch程序报错,采用gpu的tensroflow和keras不报错。这就让我很疑惑,为什么只有采用gpu的pytorch程序才会报错,又联想到windows10有自动更新系统的毛病,所以我怀疑是自动更新把我配的环境搞坏了。所以采取了一下自查行为:1.查看自己安装torch和torc
- tensorflow+tensorflow-serving+docker+grpc模型上线部署(不需bazel编译,有代码)
bemyself24_1
TensorFlow模型部署
系统环境ubuntu14.04(mac上装的parallels虚拟机)Python36Tensroflow1.8.0Tensorflow-serving1.9.0(1.8官方不支持python3)Docker18.03.1-cegrpcTensorflow-model-server1.安装TensorflowPip3installtensorflow2.安装tensorflow-serving先安
- docker+tensroflow_serving部署tensorflow模型(模型部署)
rocketye
深度学习
tensorflow模型部署:采用flask+docker+tensorflow_serving,提供模型线上预测服务.上篇文章链接https://mp.csdn.net/mdeditor/100163680继上篇环境准备好以后,接下来就要开始进行模型的准备,以及flask代码的编写了.第一步,先准备好之前训练好的ckpt模型,将其转换为tensorflow_serving能够使用的PB模型.#c
- docker+tensroflow_serving部署tensorflow模型(环境准备)
rocketye
深度学习
tensorflow模型部署:采用flask+docker+tensorflow_serving,提供模型线上预测服务.安装flask,uwsgi,nginx,docker,tensorflow_servingflask:轻量级的web框架,使用简单.nginx:高并发处理的好.安装:sudopip3installflasksudoapt-getinstallnginxsudopip3instal
- [第6章翻译开篇]Tensroflow For Machine Inteligence-Recurrent Neural Networks and Natural Language Processing
斐波那契的数字
RecurrentNeuralNetworksandNaturalLanguageProcessing先道个歉:拖着这么久才更新。第五章的后续几章已经翻译出来了,占时没有时间调试程序。所以也没有更新。等调试完程序以后,我会放到这里来。书籍封面此处给出本节的代码:https://github.com/Leechen2014/TensorFlow-for-Machine-Intelligence相关的
- Tensroflow training error: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED
Color Space
TensorflowGPU深度学习
详细错误信息:ET:\src\github\tensorflow\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:352]Couldnotcreatecudnnhandle:CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED网上大部分是说显存问题,当然我的GPU是6G1660Ti确实一般,给出的解决方法就是分配GPU一般情况上面的方法有用,尴尬的是我是用te
- 13. 在ubuntu16.04(linux)安装配置tensroflow-io
将进酒杯莫停。
车联网项目深度学习Tensorflow
13.配置tensroflow-io+tensorflow-io-kafka>前置环境准备1、安装tensorflow-io>前置环境准备10.ubuntu16.04配置anaconda+python3+tensorflow+jupyter远程访问1、安装tensorflow-io安装到tensorflow环境里,先启动环境activatesourcetensorflow由于condainstal
- Keras学习笔记03——常用重要模块
小诸葛080
Keras使用
一、目标函数objectives编译模型必选两个参数之一可以通过传递预定义目标函数名字指定目标函数,也可以传递一个Theano/TensroFlow的符号函数作为目标函数,该函数对每个数据点应该只返回一个标量值,并以下列两个参数为参数:y_true:真实的数据标签,Theano/TensorFlow张量y_pred:预测值,与y_true相同shape的Theano/TensorFlow张量真实的
- 关于慕课第一讲的鸢尾花测试笔记——tensorflow2
米米奇
在听完吴恩达的五节深度学习课之后想立一个flag:通过慕课来了解tensroflow框架,然后再深入阅读《动手学深度学习》tensorflow版,再最后深入学习花书。最后学习图像处理。学习了第一讲之后发现有点小问题,就是吴恩达老师说深度学习喜欢以一列为一个数据,而这里却是一列为一个数据。这个问题留到以后注意。0.导包importtensorflowastfimportmatplotlib.pypl
- Jetson Nano 安装 TensroFlow-GPU版 安装调试笔记
牧云风天
机器学习
一、前言时下火热的AI浪潮,似乎商品都需挂钩AI这名词,作为边缘计算类产品的JetsonNano是货真价宜人工智能产品,JetsonNano具备Maxwell128核心的GPU和4核心ARMA57的CPU,可运行Ubuntu(LinuxforTegra,L4T),浮点运算能力为472GFLOPS(FP16),官方给出的功率为10W,如此功率和算力已经相当可观,对比其它厂商的板卡可谓一枝独秀。GPU
- 搭建CNN进行MNIST手写数字识别(Tensorflow2.0实现)
本初-ben
本文使用Tensorflow2.0搭建CNN进行MNIST手写数字识别。Tensorflow2.0的使用方法参照Tensroflow官方教程下面给出具体代码及运行结果:导入模块和数据集#导入模块importtensorflowastf#导入数据集mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_dat
- keras 损失函数汇总
data_scientist
深度学习
目标函数objectives目标函数,或称损失函数,是编译一个模型必须的两个参数之一:model.compile(loss=’mean_squared_error’,optimizer=’sgd’)可以通过传递预定义目标函数名字指定目标函数,也可以传递一个Theano/TensroFlow的符号函数作为目标函数,该函数对每个数据点应该只返回一个标量值,并以下列两个参数为参数:y_true:真实的数
- Tensorflow学习总结
dreamsfuture
计算图的构建Tensorflow首先定义计算(计算图),也就是变量相乘,相加,相加,相减(矩阵,向量,标量)定义好计算后,Tensorflow会自动把计算规则变成计算图.不同计算图的变量和运算不会共享同一个Tensroflow程序中,计算图可以有很多,不同计算图中的变量和计算是独立的,所以可以分开为多个硬件进行计算计算图中的节点就是分支,只要有输入和输出就是节点.Tensorflow数据结构(张量
- tensorflow实现简单的cnn
dmlllll
tensorflow
使用tensroflow实现简单的cnn的代码如下,仅供参考#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimporttensorflowastf#downloadmnistdatasets#55000*28*2855000imagefromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_d
- tensroflow 模型保存、加载
永远学习中
参考:[http://blog.csdn.net/scotthuang1989/article/details/77769412][http://blog.csdn.net/LordofRobots/article/details/77719020]tensorflow由于其开源特性,因此API经常发生变化。保存加载模型也发生了一些变化。本次博客针对与tensorflow1.0以后1.3以前的版本
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9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。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112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):
《NFC:Arduino、Andro