- OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll
努力的小柚
python运行问题pythonpytorch
代码复现记录:问题:OSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies.在搜索很多关于无法查找到caffe2_detectron_ops_gpu
- MMsegmentation-随机初始化
SatVision炼金士
mmalb-炼金术python
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、初始化单个模块二、初始化多个模块总结前言mmlab下游分支调用权重随机初始化使用参考mmengine的说明文档mmengine支持模型初始化方法包括:BaseInit,Caffe2XavierInit,ConstantInit,KaimingInit,NormalInit,PretrainedInit,TruncNormalInit,UniformInit,
- 解决:源码安装caffe时遇到libcudnn.so: file not recognized问题
Gracie丹妮
参考教程(19条消息)ubuntu16.04下Detectron+caffe2(Pytorch)安装配置过程_张家坎的博客-CSDN博客_caffe2_detectron_ops_gpu.dllhttps://blog.csdn.net/u014236392/article/details/81117287安装caffe2执行sudomakeinstall之后遇到如下问题:/home/Xdn/cu
- error: argument of type "const void *" is incompatible with parameter of type "const int *"错误解决
nowherespyfly
今天在编译caffe2时,遇到了以下问题:"/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/avx512vlintrin.h(10907):error:argumentoftype"constvoid*"isincompatiblewithparameteroftype"constint*"输入gcc-v查看gcc版本,发现是gcc5.5.0.网上有人说是gcc版本
- Ubuntu 16.04 Server 安装深度学习环境(二)(Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2)
YeahHighly
环境搭建深度学习人工智能环境搭建PythonCaffe2
Ubuntu16.04Server部署深度学习环境(二)(Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2)前言深度学习框架介绍Anaconda(Python环境安装)TensorFlow安装Pytorch安装Caffe2安装前言前言:上一篇博客中我们安装了Linux16.04Server并配置了相关的深度学习环境(CUDA+CUDNN+MKL),本篇博客笔者将带大家安装目前笔
- 2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow?
NCHU-Net
人工智能人工智能深度学习pytorchtensorflow
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力,解决各种复杂的问题,如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。深度学习框架是一种软件工具,它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利,使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。目前,市场上有许多不同的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe2
- Pytorch C++ 工程化
潘旭
PythonServer的问题多进程消耗内存。如果一个模型500M,那么,开10个进程,就是5G内存。而如果使用C++支持多线程的语言,不论开多少个worker,内存依然是500M。另外,C++的模型服务,在性能上也有一点提升。PytorchC++工程化在最初的Pytorch给出的方案是将模型转化成Onnx,使用Caffe2来运行。Onnxdata[index]=new_data不支持.使用dat
- Paddle模型转ONNX
牧羊女说
Python深度学习paddle
深度学习模型在硬件加速器上的部署常常要用到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange,开放神经网络交换)格式,也可以通过ONNX实现不同AI框架(如Pytorch、TensorFlow、Caffe2、PaddlePaddle等)之间的模型转换。最近临时使用PaddlePaddle开发模型,需要将准备好的模型转换成ONNX格式,在此记录一下。Paddle转ONNX库需要用到padd
- 安装Caffe报错: Cannot load caffe2.python. Error... not
ZeroZone零域
警告WARNING:root:Thiscaffe2pythonrundoesnothaveGPUsupport.WillruninCPUonlymode.出现上面的问题的话,首先看看是不是没有安装NCCL,如果没有安装的话,安装以后应该就能好使报错使用下面的指令测试caffe安装是否成功python-c'fromcaffe2.pythonimportcore'2>/dev/null&&echo"S
- libtorch/share/cmake/Caffe2/public/cuda.cmake:151
dxz_tust
linuxc++ubuntu
使用libtorchcmake出现该错误filefailedtoopenforreading(Nosuchfileordirectory):/usr/lib/cuda/include/cudnn.h出现这个错误的前提是你已经安装了cudnn原因:cuda一般是安装在/usr/local/cuda但是caffe2中的cmake默认路径是/usr/lib/cuda所以自然会出现这个错误解决办法(修改c
- 【机器学习】卷积神经网络(四)-实现细节(Caffe框架为例)
十年一梦实验室
机器学习cnncaffe深度学习神经网络
六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层(卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等)Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和python版本,分别适用于哪些场景6.1卷积层在进行预测时,训练时正向传播区别采用矩阵乘法的优势6.2激活函数在神经网络中,激活函数通常是将向量中的每个元素独立地映射到一个新的值。这种映射是逐元
- 视觉学习笔记13——既是模型,又是模型中转站的onnx
RanceGru
深度学习学习笔记深度学习人工智能边缘计算
系列文章目录入门级深度学习环境搭建文章目录系列文章目录前言一、ONNX是什么?二、环境安装1、在Anaconda环境中安装onnx2、在Anaconda环境中卸载onnx3、anaconda安装onnxruntime未完待续。。。前言假设一个场景:现在某组织因为主要开发用TensorFlow为基础的框架,现在有一个深度算法,需要将其部署在移动设备上,以观测变现。传统地我们需要用caffe2重新将模
- windows端调用libTorch
侠之大者_7d3f
libTorch下载pytroch为windows端提供了2个版本的预编译好的libTorch动态链接库DebugReleaseimage.png测试环境win1064bitvs2017libTorch配置过程以Debug版本的libTorch为例添加include路径添加链接库lib路径添加lib名称添加环境变量image.pngimage.pngimage.pngc10.libcaffe2.l
- Caffe2核心代码解析系列之四:TypeMeta
manofmountain
介绍TypeMeta是描述Tensor或Blob等所抽象的数据类型的一种抽象。简言之,它主要用来表示某种类型如T的一些特征像这种类型在整个类型系统里面的Id,它的单个元素的大小ItemSize(类似于sizeof(T),其实正是它的一种wrapper),还有就是此类型T的构造、拷贝及析构函数等。下面我们先去直接宏观上看TypeMeta的类表示,然后再分别去看它的某些细节实现像Id的实现等。Type
- PyTorch2ONNX2Tensorflow
药柴
为了将使用PyTorch训练的深度学习模型,集成进C++桌面端应用中,选择采用ONNX将模型转化为其他有C++接口的框架中。此前试验了Caffe2和CNTK:Caffe2在Python内实现了模型的完美迁移,但是在调用Caffe2的C++接口时出现无法解决的错误;CNTK则在Python内就无法完成模型的对接。因此,今天试试采用Tensorflow完成这一过程。Python下Tensorflow调
- ubuntu18.04+python3.6配置caffe全记录
20b1f662b8eb
Ubuntu18自带python版本为3.6.8,本文流程为系统环境配置caffe(python3.6)miniconda3的3.6虚拟环境下运行caffe不报错1.cuda+miniconda+cudnn+nvidiadriver首先,安装cuda等(之前写过,点这里)2.系统环境配置caffe2.1安装caffe根据caffe官网,版本高于17.04的ubuntu可以直接安装预编译的caffe
- build文件 beta版本
北岛寒沫
计算机科研笔记
今天在安装Caffe2的过程中,遇到了下面的一句话:Windowsbuildisintestingandbetamode.Fortheeasiestroute,usethedockerimagesfornowinCPU-onlymode.看到这句话时,其实并不太理解其中的Windowsbuild和betamode的概念,因此特意查了一下:这句话中的“Windowsbuild”指的是Caffe2针对
- 解决:python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure" 中Fa...
Gracie丹妮
为运行Densepose安装Caffe2时遇到了两个问题:1.python-c'fromcaffe2.pythonimportcore'2>/dev/null&&echo"Success"||echo"Failure"Failure2.python-c'fromcaffe2.pythonimportworkspace;print(workspace.NumCudaDevices())'TypeEr
- 深度学习可视化工具:Netron
泠山
深度学习深度学习人工智能
Netron是一个用于神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具。Netron支持ONNX、TensorFlowLite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、CoreML、RKNN、MXNet、MindSporeLite、TNN、Barracuda、Tengine、CNTK、TensorFlow.js、Caffe2和UFF。它还实验性支持PyTor
- 【用Python学习Caffe】0. 前言及介绍
tostq
深度学习机器学习用Python学习Caffepythoncaffe深度学习
0.前言及介绍老实说现在的Caffe已经不够流行了(说到这里,我有点无力了,近年来深度学习发展实在是太快了,完全跟不上学习脚步了,刚刚Caffe有点了解后,马上就要跟不上时代了=_=||)。如果对于现在的我来说,我更愿意推荐去学习Tensorflow或者是Pytorch,甚至是Caffe2。因为这些框架都有大公司参与开发,相关的学习资料更全,前段时间刚上手Tensorflow,个人感觉开发起来要比
- 解决“Error loading D:\python\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_nvrtc.dll“ or one of its dependencies”
weixin_46268849
pythonconda
当我在anaconda的base环境下安装好pytorch,并且通过anacondapowershellprompt(也就是命令提示符)输入python回车,importtorch回车,torch.cuda.is_available(),以测试pytorch是否安装好,得到true后。我在pycharm2022.1社区版创建项目,并选择base环境下的python编译器后,再在项目里新建一个py文
- python 深度学习 解决遇到的报错问题8
水w
#深度学习深度学习人工智能python开发语言vscode
本篇继python深度学习解决遇到的报错问题7-CSDN博客目录一、OSError:[WinError127]找不到指定的程序。Errorloading"D:\my_ruanjian\conda-myenvs\deeplearning\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops.dll"oroneofitsdependencies.二、proj
- detectron2部署
pl9632008
pytorch计算机视觉pythonpytorch
转成caffe2需要安装以下依赖pipinstallgraphvizsudoapt-getinstallgraphvizpipinstallpydot较新的onnx.optimizer删除了,改为了onnxoptimizer。export_model.py修改如下#!/usr/bin/envpython#Copyright(c)Facebook,Inc.anditsaffiliates.impor
- 深度学习模型移植的移动端框架
It-is-me!
DeepLearning
下面列出各大公司使用的CNN库:各主流移动端深度学习框架诞生时间如下:2017年3月,XMARTLABS在GitHub上开源Bender2017年4月19日,Facebook在F8开发者大会上推出Caffe2(已并入PyTorch)2017年5月17日,在GoogleI/O2017大会上,移动端深度学习框架TensorFlowLite诞生2017年6月6日,苹果在WWDC大会上推出CoreML20
- 深度学习AI编译器-TVM简介
WRichards
人工智能深度学习人工智能
1.为什么需要深度学习编译器深度学习编译器主要为解决不同框架下训练的模型部署到指定的某些设备上时所遇到的一系列复杂的问题,即将各种深度学习训练框架的模型部署到各种硬件所面临的问题;首先深度学习领域,从训练框架看,当前可选的框架有pytorch、TensorFlow、Mxnet、paddle,oneflow、caffe/caffe2、mindspore等,具体选择哪个,不尽相同,但如果项目要部署落地
- tvm源码笔记 inception v1/v2/v3/v4
peteyuan
本文的目的是熟悉inceptionv1网络结构,以便对tvm前端有更深入的了解。网络结构可以参考TensorFlow实现Inception系列结构这篇文章中的图。论文在此:GoingDeeperwithConvolutionshttp://arxiv.org/abs/1409.4842查看caffe2的inceptionv1模型文件,只考虑推理softmax2,其中包含的op有:countoper
- OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error loading “D:\DevelopmentTools\anaconda\envs\yolov5\lib\
初学者5213
YOLO人工智能机器学习
在使用yolov5训练的时候报错OSError:[WinError1455]页面文件太小,无法完成操作。Errorloading“D:\DevelopmentTools\anaconda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll”oroneofitsdependencies.由于worker设置过大,得
- Caffe2移动端GPU支持列表
图波列夫
Caffe2GPUarmCaffe2GPUMobile
移动端是Caffe2是发力的方向之一。Caffe2支持通过OpenGL调用移动GPU。然而移动端GPU却无法保持桌面上对CPU的优势,多CPU核心配弱GPU更是安卓界的一大特色。即使强大如iPhone,对于iPhone6s以下的设备,NNPACK加速的CPU实现也比Apple的MPSCNNConvolution性能好。AndroidAndroid支持设备列表:#ifCAFFE2_ANDROID//
- Docker向:caffe2镜像制作的Dockerfile
神经病研究神经网络
NNNNdocker
FROMnvidia/cuda:8.0-cudnn6-devel-ubuntu16.04LABELmaintainer="
[email protected]"#caffe2installwithgpusupportRUNapt-getupdate&&apt-getinstall-y--no-install-recommends\build-essential\cmake\git\libgfla
- caffe2--ubuntu16.04--14.04--install
weixin_34161083
开发工具git运维
InstallWelcometoCaffe2!GetstartedwithdeeplearningtodaybyfollowingthestepbystepguideonhowtodownloadandinstallCaffe2.Selectyourpreferredplatformandinstalltype.Platform:MacOSXUbuntuCentOSWindowsiOSAndroi
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
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
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f