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等风来不如迎风去
AI入门与实战人工智能ubuntuconda
MotionCapubuntu18.04不知道为啥会依赖于ffmpeg、xorg渲染?安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx:安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的,还涉及到rapidjson所以python的环境隔离很重要。核心库-cudatoolkit=11.3-pytor
- 查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本
FergusJ
备份python开发语言
查看显卡型号:lspci|grepVGA(lspci是linux查看硬件信息的命令),屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
- 查看 Linux 系统中安装的 CUDA 版本
烟锁池塘柳0
LinuxCUDAlinuxubuntu
查看Linux系统中安装的CUDA版本的常见方法:文章目录1查看/usr/local/cuda目录2使用nvcc命令3检查libcublas版本注意:nvidia-smi1查看/usr/local/cuda目录通常,CUDA被安装在/usr/local/cuda目录下,所以可以使用ls命令来查看这个目录是否存在,以及查看其中的内容。ls/usr/local/cuda如果这个目录存在,通常它会是一个
- 已解决:python多线程使用TensorRT输出为零?附tensorrt推理代码
李卓璐
算法实战python开发语言
我是多个不同类型的模型多线程调用报错。设备:cuda12.1,cudnn8.9.2,tensorrt8.6.11.问题tensorrt的推理没输出???有输入:想要的输出:原因:多进程时,每进程应单独调用importpycuda.driverascuda和cuda.init(),完成初始化CUDA驱动,并需要使用self.cfx.push()和self.cfx.pop()管理CUDA上下文,以保证
- CUDA编程基础
清 澜
算法面试人工智能c++算法nvidiacuda编程
一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务,而不仅仅是图形渲染。通过CUDA,开发者可以编写C、C++或Fortran代码,并将其扩展以在GPU上运行,从而显著提高性能,特别是在处理大规模数据集和复杂算法
- 2025年开发者工具全景图:IDE与AI协同的效能革命
He.Tech
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2025年开发者工具全景图:IDE与AI协同的效能革命(基于CSDN、腾讯云等平台技术文档与行业趋势分析)一、核心工具链的务实演进与配置指南主流开发工具的升级聚焦于工程化适配与智能化增强,以下是2025年开发者必须掌握的配置技巧:1.VSCode:性能优化与远程协作标杆核心特性:CUDA核心利用率分析:通过NVIDIANsight插件优化GPU计算任务,需在settings.json中添加:"ns
- bitsandbytes 报错
HuggingMe
pytorch
把bitsandbytes更新到最新版本。用nvidia-smi查看CUDA版本,我的是12.2。在~/.bashrc中添加了以下几行:exportPATH="/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH"exportBNB_CUDA_VERSION=122exportLD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_P
- centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo
小太阳,乐向上
python开发语言
在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda,跑大模型会报错,提示让输入python-mbitsandbytes依然报错:CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/bitsandbytes/libbitsandbytes_cuda117.so.../lib64/libstdc++.so.6:ve
- 关于bitsandbytes安装报错
跃跃欲试88
语言模型人工智能transformer
RunTimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.InspecttheCUDASETUPoutputsabovetofixyourenvironment!ubuntu@VM-0-8-ubuntu:~$python-mbitsandbytesFalse===================================BUGREPORT===
- python -m bitsandbytes 报错解释与解决
MityKif
python开发语言
RuntimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation:python-mbitsandbytesInspecttheoutputofthecommandandseeifyoucanlocateCUDAlibraries.Youmightneedtoad
- c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作
FakeOccupational
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目录cub::BlockReduce自定义归约操作(`cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库(CUDAUnBound)提供的一种用于GPU线程块内数据归约(一般完成所有数据规约需要两次规约)的高效工具。它允许线程块内的多个线程并行地对数据执行归约操作,cub::BlockRe
- 使用LoRA微调LLaMA3
想胖的壮壮
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使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中,我们将使用LoRA微调LLaMA3模型,进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一:环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证GPU是否可用。importtor
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
- NVIDIA-B200 OFED安装失败解决步骤,实际生产环境故障一例
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- Ubuntu20.04 RTX4060 AI环境搭建
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下面记录在Ubuntu20.04环境下,使用ASUSATS-RTX4060-O8G-V2显卡,搭建NvidiaTensorRT开发环境。1.安装步骤0)准备工作使用如下命令创建我们的工作目录:mkdir~/nvidia再使用如下命令进入到上面的目录(接下来的步骤,如无特殊说明,均在该目录下进行):cd~/nvidia1)安装CUDA下载并安装NVIDIACUDAToolkit:wgethttps:
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- 【保姆级视频教程(一)】YOLOv12环境配置:从零到一,手把手保姆级教程!| 小白也能轻松玩转目标检测!
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YOLOv12保姆级通关教程YOLOYOLOv12flashattentionGPU计算能力算力
【2025全站首发】YOLOv12环境配置:从零到一,手把手保姆级教程!|小白也能轻松玩转目标检测!文章目录1.FlashAttentionWindows端WHL包下载1.1简介1.2下载链接1.3国内镜像站1.4安装方法2.NVIDIAGPU计算能力概述2.1简介2.2计算能力版本与GPU型号对照表2.2.1CUDA-EnabledDatacenterProducts2.2.2CUDA-Enab
- LLaMA-Factory 微调训练
zsh_abc
llamadocker深度学习人工智能pythonlinux
LLaMA-Factory微调训练该框架功能,标注-微调-导出-合并-部署,一整条流程都有,而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一,安装(推荐在linux中训练,win可以用wsl+docker)gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcdLLaMA-Factory#根据cuda版本选择安装pytoch版本pip3installtor
- llama-factory微调
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深度学习人工智能机器学习deepseek
大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch下载安装地址PreviousPyTorchVersions|PyTorchllama-factory项目和文档地址https://githu
- PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀,通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的GPU加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例(PyTorch)impo
- unitree
Matrixart
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Unitreeubuntu18.04首先要安装好ubuntu18.04系统,然后开始安装显卡驱动和cuda以及cudnn,这里要注意版本对应,我是3090的显卡,安装的显卡版本是520,然后cuda的版本是11.7,cudnn的版本是8.5.0(要对应cuda版本)。具体流程可以按照1里面的走,最后记得在环境中写一下#写入环境sudogedit~/.bashrcexportPATH=/usr/lo
- LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现(留作学习使用)
再坚持一下!!!
学习
ROS一键安装参考:ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考:https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1:Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
- 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练?
百态老人
matlab深度学习开发语言
要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练,可以遵循以下步骤和策略:选择合适的GPU硬件:首先,确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU,并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱:确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox,这些工具箱提供
- Matlab GPU加速技术
算法工程师y
matlab开发语言
1.GPU加速简介(1)为什么使用GPU加速?CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务,而GPU拥有数千个流处理器,专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务,GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。(2)Matlab的GPU支持功能依赖:需安装ParallelComputingToolbox(并行计算工具箱)。硬件要求:支持CUDA的NVIDIAGPU(如Tesla、GeForc
- pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道
小赖同学啊
人工智能pytorch人工智能python
PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容,适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。以下是PyTorch的高级知识点,详细且全面:1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义:使用半精度(FP16)和单精度(FP32)混合训练,减少内存占用并加速计算。实现:使用torch.cuda.amp模块。示例:fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc
- vllm部署说明和注意事项
ai一小生
python人工智能持续部署
1、vllm所在docker镜像可去vllm官网提供的镜像地址拉取地址:UsingDocker—vLLMVllm镜像运行需要不同的cuda版本依赖,如上vllm/vllm-openai:v0.7.2需要cuda12.1方可运行。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B可去modelscope下载:整体大小约为60GB部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型,
- CUDA内核调优工具ncu的详细使用教程
东北豆子哥
CUDA数值计算/数值优化linux高性能计算
NVIDIANsightCompute(ncu)是一款用于CUDA内核性能分析的工具,帮助开发者优化CUDA程序。以下是详细的使用教程和示例说明。1.安装NVIDIANsightCompute确保已安装CUDAToolkit和NVIDIA驱动,然后从NVIDIA官网下载并安装NsightCompute。2.基本使用2.1启动ncu通过命令行启动ncu,基本语法如下:ncu[options][app
- 麒麟银河桌面版,成功安装cuda12.6,mysql
hitsz_syl
mysql银河麒麟cuda
一、要卸载并禁用nouveau驱动程序,可以按照以下步骤进行:1.确认nouveau驱动的当前状态:首先,你可以使用以下命令查看nouveau驱动是否正在运行:lsmod|grepnouveau如果有输出,说明nouveau驱动正在加载。2.临时禁用nouveau驱动:可以使用modprobe命令来临时禁用nouveau驱动(重启后会恢复加载):sudomodprobe-rnouveau3.永久禁
- mysql创建新表,同步数据
hitsz_syl
mysql数据库
importosimportargparseimportglobimportcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttqdmimportpymysqlimporttimeimportjsonfromdatetimeimportdatetimeos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”#使用GPU0defget_connec
- 如何测试模型的推理速度
想要躺平的一枚
AI图像算法计算机视觉
前言模型的推理速度测试有两种方式:一种是使用python的时间戳time函数来记录,另一种是使用Pytorch里的Event。同时,在进行GPU测试时,为减少冷启动的状态影响,可以先进行预热。代码如下(示例):if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
- 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