- Isaac Lab
独鹿
算法人工智能python开发语言机器人
一、安装isaacsimcondacreate-nisaaclabpython=3.10condaactivateisaaclabpipinstalltorch==2.2.2--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu121pipinstallisaacsim-rlisaacsim-replicatorisaacsim-extscache-physi
- 使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
弥树子
pytorch逻辑回归人工智能
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- [论文笔记] Megatron: mistral sliding window(ImportError: /workspace/venv/lib/python3.10/site-packag报错解决)
心心喵
论文笔记论文阅读
pyTorch—TransformerEngine1.2.1documentation论文:https://arxiv.org/pdf/2310.06825.pdftransformerengine的slidingwindow是用了flashatttention(新版本2以上,这里用的最新版本2.5.2)里对sliding_window的实现。所以不需要用transformerengine。直接用
- pytorch 手写数字识别
CrxzYia
深度学习pytorch机器学习
importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self):super
- pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel
Major Tom _
pytorch人工智能python
1.单机多卡概述单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput
- 基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战
一ge科研小菜鸡
人工智能深度学习
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域,凭借其强大的特征学习能力,成为人工智能的核心技术之一。PyTorch作为当前流行的深度学习框架,提供了灵活的张量操作和动态计算图,便于模型的快速开发和调试。本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程,从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署,帮助读者深入理解深度学习的关键技术
- 使用 Pyro 和 PyTorch 的贝叶斯神经网络
无水先生
人工智能综合Pytorch和项目实践pytorch人工智能python
一、说明构建图像分类器已成为新的“helloworld”。还记得当你第一次接触Python时,你的打印“helloworld”感觉很神奇吗?几个月前,当我按照PyTorch官方教程并为自己构建了一个运行良好的简单分类器时,我也有同样的感觉。
- Meta Llama 3 使用 Hugging Face 和 PyTorch 优化 CPU 推理
lichunericli
人工智能pytorchllama
原文地址:meta-llama-3-optimized-cpu-inference-with-hugging-face-and-pytorch了解在CPU上部署Meta*Llama3时如何减少模型延迟2024年4月19日万众期待的Meta第三代Llama发布了,我想确保你知道如何以最佳方式部署这个最先进的(SoTA)LLM。在本文中,我们将重点讨论如何执行只权重量化(WOQ)来压缩8B参数模型并改
- nvdia triton server运行pt文件
滑稽的柴犬
神经网络机器学习python
tritonserver默认都是tensorrt推理。但也会出现有操作不支持,导致无法转模型为engine的情况。可以选择直接运行pytorch的pt文件,以下为操作步骤。1.pytorch后端环境编译步骤原理是使用pytorchC++API运行pt文件模型。安装依赖项apt-getinstallpatchelfrapidjson-devpython3-dev构建NGC的PyTorch容器。例如,
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- 【安装cudnn】
Eternal-Student
linuxlinux
官网下载并安装如果打算使用深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch,并且需要GPU加速,可能还需要安装NVIDIA的cuDNN库,它是一个GPU加速的深度神经网络库。officialweb:https://developer.nvidia.com/cudnn下载具体:cuDNN9.5.0Downloads历史版本下载:https://developer.nvidia.com/rdp/c
- Pytorch深度学习指南 卷I --编程基础(A Beginner‘s Guide) 第1章 一个简单的回归
liuhui244
深度强化学习深度学习pytorch回归
本章正式开始使用pytorch的接口来实现对应的numpy的学习的过程,来学习模型的实现,我们会介绍numpy是如何学习的,以及我们如何一步步的通过torch的接口来实现简单化的过程,优雅的展示我们的代码,已经我们的代码完成的事情numpy的线性回归在此之前,先看看现在的numpy实现的学习的过程是什么样的#引入计算模块importnumpyasnpfromsklearn.linear_model
- 如何在 Ubuntu 18.04 上升级 gcc 到 9.4:一步步详细指南
草莓奶忻
#Linuxubuntulinux运维c++
文章目录问题描述问题解决1.添加Toolchain测试PPA2.安装GCC和G++3.更新替代版本4.验证安装5.出现报错在执行sudoaptinstallgcc-9g++-9时,出现以下报错。解决方案更换默认的Ubuntu软件源问题描述在尝试编译PyTorch时遇到的报错提示需要GCC版本9.3或更高,但系统中安装的是版本7.5.0。因此,需要升级GCC到至少9.3版本。damon@damon-
- PyTorch中,view, reshape, 或者 permute 的区别和联系
不是吧这都有重名
pytorchpytorch人工智能python
在PyTorch中,view、reshape和permute都是用于改变张量形状的方法,但它们的工作方式和使用场景略有不同。以下是它们的区别和联系:1.view功能:view函数用于改变张量的形状,返回的是一个新张量,它与原始张量共享数据内存(相当于浅拷贝)。要求:view只能在张量是连续的(contiguous)的情况下使用。如果张量在内存中不是连续存储的(例如经过transpose或permu
- PyTorch transpose、permute、view和einops.rearrange
qq_27390023
pytorch人工智能python深度学习
einops.rearrange和PyTorch中的transpose、permute以及view都用于张量的操作,但它们的功能侧重和用法各有不同。以下是它们的详细比较和区别:1.功能和用途对比功能/操作einops.rearrangetorch.transposetorch.permutetorch.view维度交换支持直接通过模式字符串交换维度,同时支持插入、移除维度交换两个特定维度以任意顺序
- pytorch torch.vmap函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.vmap是PyTorch提供的一个高效矢量化映射函数,用于对批量数据上的操作进行自动矢量化。它可以显著提高代码的性能和可读性,避免显式使用循环来操作批量数据。torch.vmap的核心功能对函数进行批量化操作。自动扩展函数,使其可以作用于批量输入(即N个样本)。提供对批量维度的灵活控制,包括指定输入输出的批量维度。函数签名torch.vmap(func,in_dims=0,out_di
- 基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnntransformerpytorch卷积神经网络深度学习
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速,交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
- pytorch中tensor的底层存储方式,维度变换permute/view/reshape,维度大小和数目
lppfwl
pytorchpytorch
记录一下pytorch中tensor的底层存储方式,维度变换permute/view/reshape,维度大小和数目。tensor的底层存储方式tensor的底层存储是按照行优先的原则存储的,比如:>>importtorch>>a=tensor.rand((2,2,3))>>atensor([[[0.1345,0.4907,0.8740],[0.4888,0.5481,0.8513]],[[0.1
- 深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器
倪澄莹George
深度ResUnet与ResUnet++:新一代的语义分割神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数据驱动的时代,深度学习模型在图像处理领域展现出了强大的潜力,尤其是在语义分割任务中。今天,我们向您推荐一个基于PyTorch实现的开源项目——DeepResUnet和ResUnet++。这两个模型源自于学术界的最新研究,旨在提高图像分割的准确性和效率。项目介绍这个开源
- Jupyter Notebook 与 PyTorch 配置教程
如若123
jupyterpytorchide
JupyterNotebook与PyTorch配置教程安装build-essential:sudoaptinstallbuild-essential安装编译软件所需的基本工具。安装Python3.8:sudoaptinstallpython3.8如果未安装Python3.8,执行此命令进行安装。下载Miniconda:wgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/
- 【深度学习】搭建PyTorch神经网络进行气温预测
睡不着还睡不醒
深度学习深度学习pytorch神经网络
第一步数据加载与观察①导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.optimasoptimimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")%matplotlibinline②加载数据features=pd.read_csv("te
- PyTorch 实战教程:从模型搭建到训练的每一步
AI_小站
pytorch人工智能pythontransformer深度学习大模型LLM
用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
- Jetson Orin Nano Super之pytorch + torchvision安装
lida2003
Linux人工智能jetsonorin
JetsonOrinNanoSuper之pytorch+torchvision安装1源由2.安装pytorch2.1NVIDIA手动版本下载2.2开源自己编译版本3.安装torchvision4.参考资料1源由YoloincompatiblewithJetpack6.2(JetsonOrinNanoSuper)YoloincompatiblewithJetpack6.2(JetsonOrinNan
- Pytorch实现论文:对GAN的交替优化
LJ1147517021
GAN系列生成对抗网络计算机视觉人工智能pytorch机器学习深度学习
简介这次带来的是ClosingtheGapBetweenTheoryandPracticeDuringAlternatingOptimizationforGANs,Gans交替优化中缩小理论与实践的差距这篇论文的一个核心代码在ACGAN模型上的效果测试,核心是修改了损失函数部分的计算。作者的实验是在StyleGAN上进行的。论文简介论文题目:ClosingtheGapBetweenTheoryan
- pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建
呆呆珝
基础pytorch分类人工智能
1.前言在PyTorch中,Dataset和DataLoader是两个重要的工具,用于构建输入数据的管道。(1)Dataset是一个抽象类,表示数据集,需要实现__len__和__getitem__方法。(2)DataLoader是一个可迭代的数据加载器,它封装了数据集的加载、批处理、打乱和并行加载等功能。2.分类任务创建Dataset和DataLoader(1)对于分类任务,Dataset需要返
- 目标检测实践过程中,遇到“No module named ‘torch._six’”报错的一个快速解决方案(无需重装PyTorch)
Cold_Rain02
深度学习Python目标检测人工智能计算机视觉
很多人在按照网络、书籍教程中的流程尝试自己实现一个基于Faster-RCNN的目标检测模型时,如果调用了PyTorch官方github上的文件时,coco_eval.py文件中会触发报错。1.报错原因PyTorch在2.0之后的版本中移除了_six,导致在coco_eval.py中调用torch._six失败2.解决方案(1)直接根据代码内容修改代码我们仔细观察coco_eval.py的代码,发现
- Swin-Unet:图像分割领域的强大工具
陈凯韵
Swin-Unet:图像分割领域的强大工具【下载地址】Swin-UnetPyTorch代码仓库本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Swin-Unet模型的代码资源。Swin-Unet是一种结合了SwinTransformer和U-Net结构的深度学习模型,适用于图像分割任务。该代码可以帮助研究人员和开发者快速上手并应用Swin-Unet模型进行图像分割实验项目地址:https://gitcod
- 使用 Spring AI 调用本地 模型实现
drebander
AI编程springjavaspringAI
在本篇博客中,我们将学习如何使用SpringAI框架调用本地的PyTorch模型,并通过SpringBoot提供一个预测接口。SpringAI是一个用于将人工智能应用集成到Spring生态系统中的框架,它支持多种AI模型和数据源的集成,帮助开发者将AI模型无缝地集成到Java应用中。1.准备PyTorch模型首先,我们需要训练并保存一个PyTorch模型。这里我们使用一个简单的神经网络模型作为示例
- P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别
今天补充能量了吗
pytorch人工智能python深度学习机器学习
本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者:K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所,是著名的公开数据集之一。数据集中的数字图片是由250个不同职业的人纯手写绘制包含了70000张图片,其中60000张为训练数据,10000为测试数据,70000张图片均是28*28。如果我们把每一张图片中的像素转换为向量,则得到长度
- PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别
盼小辉丶
深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习实战(43)——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别,也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR),是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同,手
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开