- 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
- 自家PC全盘安装Deepin V20.9
鬼马老胖墩
linux
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
- pytorch深度学习环境配置
纬领网络
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
祺呆子
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/
- 【Docker光速搞定深度学习环境配置!】
GIS_宇宙
深度学习docker深度学习容器
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
- Windows深度学习环境配置
yangtsejin
windows深度学习人工智能算法
Windows深度学习环境配置文章目录Windows深度学习环境配置前言1CUDA和cuDNN1.1下载CUDA和cuDNN1.2安装CUDA和cuDNN1.2.1安装CUDA1.2.2安装cuDNN1.2.3卸载1.3配置系统环境变量2Anaconda2.1安装2.2换源2.2.1conda换源2.2.2pip换源2.3常用命令3安装GPU版pytorch3.1不通过命令安装pytorch3.2
- Ubuntu系统使用快速入门实践(六)——Ubuntu深度学习环境配置(2)
yangtsejin
Ubuntu快速入门实践系列ubuntu深度学习linux
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)
伍六琪
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
学习笔记pytorchpycharmpython
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
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文:
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
*********************************
- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs