- 用PyTorch实现MNIST手写数字识别
MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训,10,000张用于测试。图像是灰度的,28x28像素的,并且居中的,以减少预处理和加快运行。1、导入相关库importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimpo
- 一文详解显卡(GPU)驱动(Driver)CUDA、PyTorch 四者之间的关系、依赖性、版本兼容性,以及如何通过命令查询各自版本等方面进行系统性总结
番知了
pytorch人工智能python
目录一、四者的依赖关系概览简单理解:二、依赖链详细解释1.显卡(GPU)2.NVIDIA显卡驱动3.CUDAToolkit4.PyTorch三、版本兼容查询PyTorch与CUDA的兼容表四、版本查询命令(Linux/Windows)五、安装建议(实用路线)一、四者的依赖关系概览组件作用与其它组件的关系GPU(显卡)提供物理硬件(如NVIDIARTX4060)驱动必须支持你的显卡型号驱动Drive
- PyTorch torchtune.modules.peft.lora
Yongqiang Cheng
PyTorchPyTorchtorchtunepeft.lora
PyTorchtorchtune.modules.peft.lora1.Sourcecodefor`torchtune.modules.peft.lora`2.`LoRALinear`2.1.`defadapter_params(self)->list[str]`2.2.`defforward(self,x:torch.Tensor)->torch.Tensor`2.3.`defto_empty(
- VScode 里面使用 python 去直接调用 CUDA
NeRF_er
pythonvscodepytorch
上一个帖子主要分享了如何去将C++程序打包成一个package。我们最后的目的实际上是想把CUDA的程序打包成一个Package,C++程序只是起到了桥梁的作用:首先:CUDA程序和C++的程序一样,都有一个.cu的源文件和一个.h的头文件。我们的文件包含Cpp文件组成,负责当作CUDA和Python的桥梁。还有对应的CUDA的源代码文件和头文件。将这个cpp文件命名成ext.cpp.#inclu
- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- 【Torch】nn.Embedding算法详解
油泼辣子多加
深度学习embedding算法
1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层(lookup‐table),用于将离散的整数索引(如词ID、实体ID、离散特征类别等)映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为(num_embeddings,embedding_dim)的权重矩阵,实现高效的“索引→向量”转换。2.输入与输出输入类型:整型张量(torch.long或torch.int64),必须
- 【pytorch】——Could not export Python function call ‘Scatter‘
pytorch用pytorch的trace导出模型的时候,报错errorRuntimeError:CouldnotexportPythonfunctioncall'Scatter'.RemovecallstoPythonfunctionsbeforeexport.Didyouforgettoadd@scriptor@script_methodannotation?Ifthisisann.Modul
- Pytorch实现DenseNet,腾讯T3大牛手把手教你
print("TorchvisionVersion:",torchvision.version)all=[‘DenseNet121’,‘DenseNet169’,‘DenseNet201’,‘DenseNet264’]defConv1(in_planes,places,stride=2):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_planes,out
- Pytorch实现DenseNet,先收藏了
classDenseNet(nn.Module):definit(self,init_channels=64,growth_rate=32,blocks=[6,12,24,16],num_classes=1000):super(DenseNet,self).init()bn_size=4drop_rate=0self.conv1=Conv1(in_planes=3,places=init_chan
- Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers
十有久诚
人工智能机器学习pytorch
初探torch.nn.Module神经网络可以使用torch.nn包构建。它提供了几乎所有与神经网络相关的功能,例如:线性图层nn.Linear,nn.Bilinear卷积层nn.Conv1d,nn.Conv2d,nn.Conv3d,nn.ConvTranspose2d非线性nn.Sigmoid,nn.Tanh,nn.ReLU,nn.LeakyReLU池化层nn.MaxPool1d,nn.Aver
- 深入解析VAE:从理论到PyTorch实战,一步步构建你的AI“艺术家”
电脑能手
人工智能深度学习python
摘要:你是否好奇AI如何“凭空”创造出从未见过的人脸或画作?变分自编码器(VAE)就是解开这一谜题的关键钥匙之一。本文将带你从零开始,深入浅出地剖析VAE的迷人世界。我们将用生动的比喻解释其核心思想,拆解其背后的数学原理(KL散度与重参数技巧),并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都能让你对生成模型有一个全新的
- PyTorch实战:从零构建CNN模型,轻松搞定MNIST手写数字识别
PyTorch实战:从零构建CNN模型,轻松搞定MNIST手写数字识别大家好!欢迎来到我的深度学习博客!对于每个踏入计算机视觉领域的人来说,MNIST手写数字识别就像是编程世界的“Hello,World!”。它足够简单,能够让我们快速上手;也足够完整,可以帮我们走通一个深度学习项目的全流程。之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐,今天,我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch,
- Pytorch:nn.Linear中是否自动应用softmax函数
浩瀚之水_csdn
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在本文中,我们将介绍Pytorch中的nn.Linear模块以及它是否自动应用softmax函数。nn.Linear是Pytorch中用于定义线性转换的模块,常用于神经网络的全连接层。一、什么是nn.Linearnn.Linear是PyTorch中的一个类,它是实现线性变换的模块。nn.Linear的主要作用是将输入张量和权重矩阵相乘,再添加偏置,生成输出张量。我们来看一个简单的示例,展示如何使用
- 【Pytorch学习笔记(三)】张量的运算(2)
一、引言在《张量的运算(1)》中我们已经学习了几种张量中常用的非算数运算如张量的索引与切片,张量的拼接等。本节我们继续学习张量的算术运算。二、张量的算术运算(一)对应元素的加减乘除在PyTorch中,张量的对应元素的算术运算包括加法、减法、乘法、除法等常见的数学运算。这些运算可以对张量进行逐元素操作(element-wise),也可以进行张量之间的广播运算(broadcasting)。1.逐元素操
- 【零基础学AI】第22讲:PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战
1989
0基础学AI人工智能pytorchpython机器学习sklearn深度学习
本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用GPU(可选,CPU也能运行)内存:至少4GB需要安装的包#CPU版本(推荐新手)pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibpillow#GPU版本(如果有NVIDIA
- 查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit
发光的小豆芽
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被串行计算逼到要吐时,决定重拾CUDa了,想想那光速般的处理感觉(夸张了)不要太爽,记下我的闯关记录。正好我的电脑配了NVIDIA独显,GTX1650,有菜可以炒呀,没有英伟达的要绕道了。回到正题,查看自己的显卡应该装什么版本的Cuda驱动,具体如下:(1)在桌面空白处右键选中NVIDIA控制面(2)查看系统信息适配的CUDA版本说明显卡支持的cuda版本不能超过12.2.79。或者cmd进入窗口
- YOLO 推理部署全方案」:一文掌握部署方式与性能对比!
要努力啊啊啊
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YOLO的推理部署方法全景指南YOLO系列模型经过训练后,通常需要部署到线上环境中进行推理(inference)。下面是常见的YOLO推理部署方式:1️⃣PyTorch原生部署使用原始PyTorch模型.pt文件直接调用model(input)进行推理✅优点:简单、灵活、易于调试❌缺点:推理速度较慢,不适合生产环境2️⃣ONNX导出+推理将YOLO模型导出为.onnx格式使用ONNXRuntime
- 疏锦行Python打卡 DAY 33 MLP神经网络的训练
importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用!")#获取可用的CUDA设备数量device_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用的CUDA设备数量:{device_count}")#获取当前使用的CUDA设备索引current_d
- python打卡day52@浙大疏锦行
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知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置(修改src/models/train.py)defset_seed(seed=42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)
- 【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行
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DAY33简单的神经网络知识点回顾:1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理(归一化、转换成张量)b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器d.定义训练流程e.可视化loss过程预处理补充:注意事项:1.分类任务中,若标签是整数(如0/1/2
- Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究
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Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究摘要本文主要介绍了心跳信号的基础知识,包括心跳信号的产生机制、特点分析以及采集与处理方法。文章详细阐述了PyTorch框架在心跳信号分类识别中的应用,包括LSTM、GRU和TCN等模型的原理及实现。通过设计合理的实验方案,对不同模型在心跳信号分类识别任务中的性能进行了对比分析,发现GRU模型在计算效率和性能之间取得了较好平衡,而
- PyTorch实战(13)——WGAN详解与实现
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PyTorch实战(13)——WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1数据加载与处理3.2模型构建3.3模型训练小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)模型训练过程通常会面临一些问题,如模式崩溃(生
- 深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
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【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫:“之前她只能在你身边叠叠张量,偷偷找梯度……现在,她要试试,能不能用这些线,把你的样子画出来喵~”狐狐:“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线,用最简单的线性回归,试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路:生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据?在PyTorch里跑线性回归,最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”,加上一点
- 【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件
第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分:神经网络算法理论详解与实践第四节:神经网络中的重要组件内容:激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用。理解这些组件有助于构建更加稳健且高效的模型。一、激活函数(ActivationFunction)【深度学习】关键技术-激活函数(ActivationFunctions
- 《深度学习》—— PyTorch的介绍及PyTorch的CPU版本安装
张小生180
人工智能深度学习pytorch
文章目录一、PyTorch的简单介绍二、pytorch的CPU版本安装三、torch、torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI实验室开发的深度学习框架,它基于Python,并提供了高效的GPU加速和灵活的模型定义能力。1.PyTorch的基本特点动态计算图:PyTorch采用动态计算图的方式,这意味着计算图是在运
- OpenCV CUDA模块设备层-----在GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较函数vmax2()
村北头的码农
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备端内联函数,用于在GPU上高效地执行两个uint类型值的最大值比较。该函数返回两个无符号整数a和b中的较大值:return(a>b)?a:b;函数原型__device____forceinline__uintcv
- PyTorch实战:从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)
电脑能手
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PyTorch实战:从零开始构建CIFAR-10图像分类模型(附详细代码与图解)大家好!今天,我们将一起踏上一段激动人心的深度学习之旅:使用强大的PyTorch框架,从零开始构建一个卷积神经网络(CNN),来解决经典的CIFAR-10图像分类问题。无论你是深度学习的新手,还是希望巩固PyTorch基础知识的开发者,本文都将为你提供一个清晰、详尽的实战指南。本文目标读完本文,你将学会:加载和预处理C
- 如何使用 PyTorch Lightning 保存和加载检查点
喝过期的拉菲
PyTorchLightningpytorch人工智能Lighting
【PL基础】如何保存和加载检查点1.什么是检查点(checkpoint)?2.检查点有哪些内容3.如何保存检查点4.如何加载检查点5.保存超参数6.nn.Module的检查点7.禁用checkpointing8.恢复训练状态1.什么是检查点(checkpoint)? 当模型进行训练时,性能会随着它继续看到更多数据而发生变化。最佳实践是在整个训练过程中保存模型的状态。这将在模型开发过程中的每个关键
- Pytorch Lightning使用:【LightningModule、LightningDataModule、Trainer、ModelCheckpoint】
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pytorchlightning官方手册pytorchlightning官方手册Welcometo⚡PyTorchLightning—PyTorchLightning2.1.0devdocumentationhttps://lightning.ai/docs/pytorch/latest/PytorchLightning简介PyTorchLightning是面向专业AI研究人员和机器学习工程师的深
- 使用Ray实现的分布式PyTorch Lightning训练
刘瑛蓉
使用Ray实现的分布式PyTorchLightning训练ray_lightningPytorchLightningDistributedAcceleratorsusingRay项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ray_lightning项目简介ray_lightning是一个不再维护的项目,现在已被【RayTrain】取代,它提供了将PyTorchLi
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><