- 别只会用别人的模型了,自学Ai大模型,顺序千万不要搞反了!刚入门的小白必备!
ai大模型应用开发
人工智能pdf机器学习面试AI
在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进行学习。一、前置阶段数学:线性代数、高等数学自然语言处理:Word2Vec、Seq2SeqPython:Pyotch、Tensorflow二、基
- tensorflow Serving架构详解和代码示例
lloyd_chou
算法ml机器翻译智慧城市边缘计算人工智能
本文介绍tensorflowServing的原理和代码实现,并提供简要的代码阅读指导.如何serve一个模型具体的步骤可以参考官方文档.主要包括两个部分:1.导出模型1.启动服务需要说明的是导出模型部分.如果要把我们训练的模型拿来提供服务,除了模型本身外,还需要一些额外的信息,比如模型的名称,输入、输出对应的tensor信息,方法名,这些东西可以让TFS进行请求数据的格式检查以及目标模型查找.这就
- TensorFlow框架介绍
Leo_WHU
tensorflow人工智能python
一、TF数据流图1.TensorFlow结构分析一个构件图阶段流程图:定义数据(张量tensor)和操作(operation)一个执行图阶段调用各方资源,讲讲定义好的数据和操作运行起来2.数据流图TensorFlowTesnsor-张量-数据Flow-流动3.图与tensorboard3.1什么是图结构图结构:数据+操作3.2图相关操作3.2.1默认图查看默认图的方法1)调用方法用tf.get_d
- 基于tensorflow使用VGG16实现猫狗识别
Jakari
tensorflowpython
importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.kerasimportlayers,models,optimizersfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#定义VGG16模型classVGG16(tf.keras.Model):def__init__(se
- llama-factory ||启智平台
失眠的树亚
服务器llama
1.在启智平台上找到没有安装tensorflow的镜像作为基础镜像把llama-factory的github仓库进行下载,得到zip压缩包,上传到启智平台中,如下:2.执行命令如下进入文件夹cdLLaMA-Factory-main更新pippython-mpipinstall--upgradepip安装依赖:pipinstall-e'.[torch,metrics]'-ihttps://pypi.
- 聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦(聚类篇)
道酝欣赏
继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法,类似的,这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法,最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。1.机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律
- 2024 最新计算机视觉学习路线(入门篇)_计算机视觉课程主线
m0_60721823
计算机视觉学习人工智能
Python是机器学习项目中最流行的编程语言之一,因为与Java和C++等其他编程语言相比,它简单易读。Python附带了许多可以加快开发速度的库,其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、PyTorch等,它们专门用于图像处理相关任务。本文旨在向初学者介绍这一领域,为他们提供有关涉及图像的机器学习应用程序背后概念的基本知识,并从高层次的角度深入了解这些库如何在底层协同工作,以便他们在
- ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
赛博曹操
BUG题解pippycharm数据分析数据挖掘python
ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow‘欢迎联系博主——这里是赛博曹操https://bbs.csdn.net/topics/619568415Anaconda安装TensorFlow之后,通过Jupyter运行,出现错误ImportError:Nomodulenamed‘tensorflow’.解决办法就一句:pipinstalltensorfl
- 深度学习框架之主流学习框架
uu1224
深度学习学习人工智能机器学习神经网络
深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点:TensorFlow:由Google开发,是一个广泛使用的开源深度学习框架。它以强大的图计算模型和分布式计算能力著称,并且通过高级API如Keras,为用户提供了易于上手的开发体验。PyTorch:由Facebook开发,以其动态计算图
- ValueError: Tensor conversion requested dtype int64 for Tensor with dtype float64: ‘Tensor(“loss/a
初识-CV
机器学习kerasKL散度相对熵intTensorFlowkeras
用keras以TensorFlow作为后端重写相对熵函数,报错。。。defKL(y_true,y_pred):weights=K.sum(K.cast(K.argmax(y_true,axis=1)*K.log(K.argmax(y_true,axis=1)/K.argmax(y_pred,axis=1)),dtype='float32'))returnweights*losses.categor
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- 程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
guzhoumingyue
AIpython
随着技术的发展和行业需求的变化,程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议:一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势:AI技术在各行业的应用日益广泛,从自动驾驶到智能客服,需求持续增长。技能要求:Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径:从机器学习工程师做起,积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
- pip安装非标准版本号库报错 pip 24.1 will enforce this behaviour change.
m0_74397054
pippython机器学习神经网络
在做神经网络作业安装tensorflow报错pyodbc4.0.0-unsupportedhasanon-standardversionnumber.pip24.1willenforcethisbehaviourchange.Apossiblereplacementistoupgradetoanewerversionofpyodbcorcontacttheauthortosuggestthatth
- Anaconda配置tensorflow-gpu教程
rubisco214
tensorflow人工智能python
最近在入门tensorflow深度学习,配置环境吃了不少苦头,写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda(我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了,结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU)打开Nvidia控制面板,左上角帮助-系统信息-组件NVCUDA64.DLL后面的NVIDIACUDA12.1就是你的显卡支持的CUDA版本,去CUDA官网CUDAToolkitArchive|N
- 解决tensorflow-addons下载问题Could not find a version that satisfies the requirement
猪猪家的小可爱
AIpython机器学习机器学习人工智能算法
由于要用到tensorflow-addons,所以需要安装对应的库。遇到的问题是:ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtensorflow-addons(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundfortensorflow-addons网上有很多说是pip源的原因,所以
- Python深度学习实践:使用TensorFlow构建图像分类器
Evaporator Core
Python开发经验python深度学习tensorflow
摘要随着深度学习技术的飞速发展,图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架,从零开始构建一个简单的图像分类器。我们将深入探讨卷积神经网络(CNN)的基本原理,实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型,并通过实战代码演示整个过程,最终展示模型的训练与评估。一、环境配置与库导入确保已安装Python3.7+版本,以及Tenso
- 通过TensorFlow实现简单深度学习模型(2)
yyc_audio
人工智能深度学习python机器学习
前文我们已经实现了对每批数据的训练,下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤,而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- TensorFlow 架构
weixin_zdpau
AItensorflow人工智能神经网络
https://www.tensorflow.org/guide/extend/architecture一WedesignedTensorFlowforlarge-scaledistributedtrainingandinference,butitisalsoflexibleenoughtosupportexperimentationwithnewmachinelearningmodelsands
- TensorFlow基础架构
humbinal
tensorflow
处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图(dataflowgraphs)来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数
- 用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络
gs80140
AIpytorchtensorflow神经网络
目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中,我们将介绍如何使用两大深度学习框架——PyTorch和TensorFlow,构建一个简单的全连接神经网络。该网络包含输入层、一个隐藏层和输出层,适合初学者理解神经网络的基本构建模块
- 扣子和DIfy调用deepseek对比分析
ISDF-CodeInkVotex
人工智能+科技前沿杂谈人工智能
近日,与网络高人学习,用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型,可以构建自己的业务级智能体,觉得还挺好玩的。又闻言,Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析,供个人认知扫盲。1.调用方
- serverless framework 模块化部署
ice breaker
Serverlessnodejsserverlessframeworkserverless
serverlessframework模块化部署文章仅代表作者本人的认知,如有谬误,欢迎指正。文章建议配合@serverless/components源码食用本文使用的示例代码Forkedfromsecond-state/tencent-tensorflow-scf这个仓库可以直接部署成一个Serverless的AI推理函数,很有意思书接上回@serverless/components代码简析默认
- 下载cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow-gpu2.5
听微雨
深度学习tensorflow人工智能
下载前请先安装显卡驱动,去显卡官网找对应的驱动,英伟达4060就去英伟达官网找4060的驱动。安装cuda11.2和cudnn8.1要注意自己的版本,目前tensorflow-gpu2.5或最高版本tensorflow-gpu2.6只支持cuda11.2和cudnn8.1。同时cuda版本要低于显卡最高支持版本,使用命令行语句查看:nvidia-smi具体安装过程看cuda11.2+cudnn8.
- DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)
一个处女座的程序猿
精选(人工智能)-中级深度学习人工智能tensorflow
DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow,安装之前各种谷歌,各种百度,各种国内外资料,做了充分准备。目录安装思路1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐2、先解释一下cuda与cudannDL之IDE:深度学
- ai大模型自动化测试-TensorFlow Testing 测试模型实例
小赖同学啊
人工智能自动化测试(apppcAPI)python人工智能tensorflowpython
AI大模型自动化测试是确保模型质量、可靠性和性能的关键环节,以下将从测试流程、测试内容、测试工具及测试挑战与应对几个方面进行详细介绍:测试流程测试计划制定确定测试目标:明确要测试的AI大模型的具体功能、性能、安全性等方面的目标,例如评估模型在特定任务上的准确率、召回率等。定义测试范围:界定测试所涵盖的模型功能模块、数据类型、应用场景等,比如是否包括图像识别、自然语言处理等不同功能。规划测试资源:确
- 【数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取】
调皮的芋头
数据挖掘人工智能神经网络
好的,我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客,重点阐述特征发现和特征提取,特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤,并结合Python和TensorFlow进行代码示例。完成后,我会通知您进行查看。数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取1.概述在金融领域的量化交易中,数据挖掘扮演着极其重要的角色。量化交易依赖于对海量金融数据的分析,从中寻找规律和模式,以支撑交易决策。数据挖掘技
- 详细介绍人工智能学习框架
日记成书
反正看不懂系列人工智能
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解:一、主流人工智能框架全景图(一)基础框架层TensorFlow(Google)核心优势:工业级部署能力,支持移动端(TFLite)、浏览器(TF.js)、服务器(TFServing)特色功能:SavedModel格式跨平台兼容,XLA编译器优化计算图适用场景:生产环境部署、大
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 4
山海青风
机器学习tensorflow人工智能
探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的机器学习方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了,但小明发现一个问题:当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时,模型的准确率提升得很慢。有一天,小明在学校图书馆翻看杂志时,看到这样一句话:“就像人的大脑有上百亿神经元,神经网络能够学习复杂的信息映射,从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感:“或许我
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出