night李
night李

nvidia-smi指令解析

对于一些游戏玩家来说买到好配置的主机，首先一件事就是拿一些跑分软件来跑个分，如3DMark，国际象棋等。
像我们搞CUDA的喜欢用NVIDIA自带可视化工具Visual Profiler 来看程序对GPU的应用效率，对于一些已经搭好的框架如tensorflow和caffe等，想到监控的方法就是在训练或者测试时直接用命令：

nvidia-smi

在终端中打印出GPU的各种属性。
如下图是打印的结果：
nvidia-smi指令解析_第1张图片
第一行Driver Version：384.90表示我用的驱动是384.90
第二行中：
第一行表示GPU序号，名字，Persisitence-M(持续模式状态)，如我中有一个GPU序号为0;名字为GeForce系列的GTX1060;持续模式的状态，持续模式虽然耗能大，但是在新的GPU应用启动时，花费的时间更少，这里显示的是off的状态。
第一栏Fan：N/A是风扇的转速，从0到100%之间变动。有的nvidia设备如笔记本，tesla系列不是主动散热的可能显示不了转速
第二栏Temp：温度，35摄氏度
第三栏Perf：是性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示最小性能地
第四栏中Pwr表示能耗，22瓦
第五栏中Bus-Id是表示GPU总线的东西
第六栏中Disp.A是DisPlay Active ，表示GPU是否有初始化
下方的Memory-Usage表示显存的使用率：共6GB 我已经使用了220MB(当初买电脑时电脑城的人一直把我往3GB显存的阉割版的1060上拉，说显存是浮动的，可能显存浮动只有像英伟达jetson系列的移动嵌入式平台上显存与内存共享的形式才能做到吧)
第七栏Volatile GPU-Util表示GPU的利用率
第八栏Uncorr.ECC是表示ECC的相关东西，ECC即 Error Correcting Code 错误检查和纠正，在服务器和工作站上的内存中才有的技术
再下面是关于进程的相关GPU使用率，如这边有三个进程对GPU进行了利用，Xorg，compiz和FireFox和各自调用时显存的使用量

你可能感兴趣的:(CUDA)

  • 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
  • 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
  • 查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit 发光的小豆芽 CUDA电脑
    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
  • 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 风逸hhh python打卡60天行动python深度学习机器学习
    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 2301_77865880 MyPython训练营打卡python
    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
  • 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 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    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
  • Linux|ubuntu22.04安装CUDA最新完整教程
    文章目录一、安装前准备工作查看GPU和型号查看GCC版本*下载gcc12*检查驱动二、安装CUDAToolkit*安装驱动三、安装后的工作必要操作推荐的操作开启守护进程模式删除本地下载安装包四、验证删除CUDA常见问题及解决方案还需要安装cuDNN吗？nvcc:Nosuchfileordirectory“errorwhileloadingsharedlibraries::cannotopensha
  • Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2 快乐的笨笨 linux
    当前安装的电脑配置:电脑名称：暗影精灵5系统名称：Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型：64位内存：8.0Gib处理器：Intel®Core™[email protected]显卡：NVIDIACorporationTU117M[GeForceGTX1650Mobile/Max-Q]MesaI...安装前准备：需要安装对应的NVIDIA驱动程序、配置CUDA依赖环境g++gccm
  • Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1) JPy646 pytorch深度学习神经网络
    前言踩过的坑：因为rtx3090最低算力是8.6，似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0，但会报错，由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。对于没有这个烦恼的还是推荐安装python3.6+cuda10.2+pytorch1.6+MinkowskiEngine0.4.3,这个配置无需改动代
  • RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系
    前言本人的显卡是RTX5070，使用时发现它对CUDA、torch和python版本有要求，试图按照老项目的依赖文件进行安装发现安不了，因此记录一下（截至2025年6月）。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、RTX50系显卡只能使用CUDA12.8二、目前只支持torch2.7.0和2.7.11.去pytorch官网的https://download.pytorch.org/whl/
  • ReBEL模型的本地部署与运行，用于三元组抽取任务（事件抽取、知识抽取）
    1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch（建议与CUDA11.7配合）pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu117#安装Transformers和
  • 【模型部署】如何在Linux中通过脚本文件部署模型 满怀1015 人工智能linux网络人工只能模型部署
    在Linux中，你可以将部署命令保存为可执行脚本文件，并通过终端直接调用。以下是几种常见且实用的方法：方法1：Shell脚本（推荐）步骤创建一个.sh文件（例如start_vllm.sh）：#!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=7\python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--served-model-nameQwen2-7B-
  • 使用GPU进行机器学习训练时，如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少，应该如何优化？ 十子木 机器学习深度学习人工智能
    是否需要优化？如果任务运行正常：无需干预（GPU设计本就是优先榨干计算性能）。如果出现卡顿或效率低下：增大batch_size：提升显存占用，减少数据搬运次数（但需避免OOM）。启用混合精度：torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流：避免频繁的小数据拷贝（如DataLoader的num_workers设置）。
  • pytorch底层原理学习--PyTorch 架构梳理 xinxiangwangzhi_ 深度学习pytorch架构人工智能
    文章目录PyTorch完整架构流程图关键组件详解完整执行流程示例PyTorch架构梳理PyTorch完整架构流程图硬件层后端层C++部署层核心引擎(libtorchC++)绑定层Python层加载调用训练模式编译模式推理模式生成CPUGPUCPUKernelsCUDAKernelsC++代码torch::jit::load('model.pt')module.forward(inputs)libt
  • OpenCV CUDA模块设备层-----双曲正切函数tanh() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    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）中的一个设备函数，用于在GPU上对uchar4类型的向量（如RGBA像素）进行双曲正切（hyperbolictangent）运算，并返回一个float4类型的结果。函数原型__device____forceinline__f
  • OpenCV CUDA模块设备层-----二值化阈值操作函数thresh_binary_func()
    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）中的一个设备和主机通用函数（host/devicefunction），用于创建一个二值化阈值操作函数对象（functor）。这个函数返回一个仿函数（functor），用于在GPU上执行二值化阈值处理（ThresholdBin
  • 从源码编译 ONNX Runtime GPU 1.18.2 并验证 CUDA 推理成功 草莓奶忻 SLAM基础Deep+SLAMubuntu
    文章目录从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测环境+完整步骤】✅环境信息（实测成功）第一步：获取源码️第二步：编译命令参数说明（重点）第三步：安装构建好的`.whl`✅第四步：验证是否成功启用GPU方法1：命令行快速验证方法2：加载模型并查看执行设备⚠️常见警告说明（可忽略）✅总结从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测
  • Ubuntu 22.04 庙算平台训练环境搭建指南 笑衬人心。 ubuntulinux深度学习
    本文记录了基于Ubuntu22.04.3LTS的训练环境搭建过程，适用于需要部署庙算推演离线平台的用户，支持GPU（可选）。一、训练环境搭建●硬件要求操作系统：Linux（推荐Ubuntu22.04.3LTS）可选配置：NVIDIAGPU（CUDA支持）1.Linux环境搭建建议双系统安装Ubuntu，具体参考如下教程：参考教程：Windows和Ubuntu双系统的安装和卸载（哔哩哔哩）2.GPU
  • YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    torch_utils.pyultralytics\utils\torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.defsmart_inference_mode():3.defautocast(enabled:bool,device:str="cuda"):4.deftime_sync():5.deffuse_conv_and_bn(conv,bn):6.deffu
  • YOLOV10的tensorrt C++部署 dddccc1234 YOLO
    根据博客进行python版本安装YOLOv10最全使用教程（含ONNX和TensorRT推理）-CSDN博客并将pt转为onnx：yoloexportmodel=yolov10s.ptformat=onnxopset=13simplify然后采用：https://github.com/hamdiboukamcha/yolov10-tensorrt.git进行c++编译配置好cuda11.7tens
  • CARLsim开源程序 是一个高效、易用、GPU 加速的软件框架，用于模拟具有高度生物细节的大规模脉冲神经网络 （SNN） 模型。 struggle2025 神经网络人工智能深度学习
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CARLsim是一个高效、易用的GPU加速库，用于模拟具有高度生物学细节的大规模脉冲神经网络（SNN）模型。CARLsim允许在通用x86CPU和标准现成GPU上以逼真的突触动力学执行Izhikevich脉冲神经元网络。该模拟器在C/C++中提供了一个类似PyNN的编程接口，允许在突触、神经元和网络级别指定详细信息和参数。二、CARLsim6的新功能包括：CUDA
  • Deepfacelive安装报错解决记录 matouxiao conda
    去c盘：windows/system32目录下面找不能load的文件比如kernel132.dll，然后copy到.\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行
  • tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比 joker-G 计算机视觉pytorchpython
    实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
  • 141G显存H20单机DeepSeek-R1满血FP8版性能测试
    #环境参数#H20141G单机8卡，CUDA12.4，vLLMv0.8.3，flashinferv0.2.2#服务化命令#基于知乎大神的推荐出装与前期H800双机生产环境测试，在H20上开启EP、MLA等核心优化参数，实现推理吞吐性能最优吞吐量破10000tokens/s，VLLM0.8.1版本驱动下的Deepseek-r1671Bhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/1887
  • AI算力综述和资料整理 木鱼时刻 人工智能
    目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施，涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%，FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16（半精度浮点数），但并不是只使用FP16，而是采用**混合精度
  • Day33打卡 @浙大疏锦行 ayuan0119 python打卡shupython
    知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
  • CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络 struggle2025 神经网络
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
  • 使用vllm部署 Nanonets-OCR-s 没刮胡子 软件开发技术实战专栏Linux服务器技术人工智能AIocrpython深度学习
    使用vLLM部署Nanonets-OCR-s模型的完整指南Nanonets-OCR-s作为基于Qwen2.5-VL-3B的多模态OCR模型，结合vLLM的高效推理引擎可显著提升部署性能。一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM（含CUDA加速）pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35
  • OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器，支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz，可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
  • 多线程编程之理财 周凡杨 java多线程生产者消费者理财
          现实生活中，我们一边工作，一边消费，正常情况下会把多余的钱存起来，比如存到余额宝，还可以多挣点钱，现在就有这个情况：我每月可以发工资20000万元 （暂定每月的1号），每月消费5000（租房+生活费）元（暂定每月的1号），其中租金是大头占90%，交房租的方式可以选择（一月一交，两月一交、三月一交），理财：1万元存余额宝一天可以赚1元钱，
  • [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制 bit1129 zookeeper
    首先，会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时，客户端不能自行决定会话已经超时，不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求，如下的代码输出内容 Created /zoo-739160015 CONNECTEDCONNECTED .............CONNECTEDCONNECTED CONNECTEDCLOSEDCLOSED
  • SecureCRT快捷键 daizj secureCRT快捷键
    ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e ：移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d ：删除光标之后的一个字符crtl + k ：删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w:  删除光标至行首
  • Java 子类与父类这间的转换 周凡杨 java 父类与子类的转换
        最近同事调的一个服务报错，查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。       代码：            
  • 可视化swing界面编辑 朱辉辉33 eclipseswing
          今天发现了一个WindowBuilder插件，功能好强大，啊哈哈，从此告别手动编辑swing界面代码，直接像VB那样编辑界面，代码会自动生成。       首先在Eclipse中点击help，选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（文本函数） 老A不折腾 finereportweb报表工具报表软件java报表
    文本函数 CHAR CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。 Number:用于指定字符的数字，介于1Number:用于指定字符的数字，介于165535之间（包括1和65535）。 示例: CHAR(88)等于“X”。 CHAR(45)等于“-”。   CODE CODE(text):计算文本串中第一个字
  • mysql安装出错 林鹤霄 mysql安装
    [root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing...                #####################
  • linux下编译libuv aigo libuv
    下载最新版本的libuv源码，解压后执行： ./autogen.sh   这时会提醒找不到automake命令，通过一下命令执行安装（redhat系用yum，Debian系用apt-get）： # yum -y install automake # yum -y install libtool     如果提示错误：make: *** No targe
  • 中国行政区数据及三级联动菜单 alxw4616
    近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的! 呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上. 哎,自己没办法动手写吧. 现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用   文件说明 lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码（截止2013年8月31日)来源：国家统计局 发布时间：2014-01-17 15:0
  • 哈夫曼加密文件 百合不是茶 哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
     在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;   加密步骤:  1,统计文件中字节出现的次数,作为权值   2,创建节点和哈夫曼树   3,得到每个子节点01串   4,使用哈夫曼编码表示每个字节  
  • JDK1.5 Cyclicbarrier实例 bijian1013 javathreadjava多线程Cyclicbarrier
    CyclicBarrier类 一个同步辅助类，它允许一组线程互相等待，直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中，这些线程必须不时地互相等待，此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用，所以称它为循环的 barrier。 CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令，
  • 九项重要的职业规划 bijian1013 工作学习
    一. 学习的步伐不停止        古人说，活到老，学到老。终身学习应该是您的座右铭。        世界在不断变化，每个人都在寻找各自的事业途径。        您只有保证了足够的技能储
  • 【Java范型四】范型方法 bit1129 java
    范型参数不仅仅可以用于类型的声明上，例如   package com.tom.lang.generics; import java.util.List; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value =
  • 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作 bit1129 hadoop
      package com.examples.hadoop; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; import org.apache.hadoo
  • ua实现split字符串分隔 ronin47 lua split
    LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样，包括很多功能，比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展：由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能，LUA可以使用它们，就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快，从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
  • java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树 bylijinnan java
    public class BuildTreePreOrderInOrder { /** * Build Binary Tree from PreOrder and InOrder * _______7______ / \ __10__ ___2 / \ / 4
  • openfire开发指南《连接和登陆》 开窍的石头 openfire开发指南smack
    第一步     官网下载smack.jar包     下载地址：http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack 第二步     把smack里边的jar导入你新建的java项目中 开始编写smack连接openfire代码 p
  • [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启 comsci 移动
        看到新的手机，很多由金属材质做的外壳，内存和闪存容量越来越大，CPU速度越来越快，对于这些改进，我们非常高兴，也非常欢迎      但是，对于手机的新设计，有几点我们也要注意      第一：手机的后盖应该能够被用户自行取下来，手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
  • 20款国外知名的php开源cms系统 cuiyadll cms
    内容管理系统，简称CMS，是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布，编辑和删除文章，即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言，这就是CMS的优点。 在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统，以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。 1. Wordpress WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
  • Java生成全局唯一标识符 darrenzhu javauuiduniqueidentifierid
    How to generate a globally unique identifier in Java http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log http://stackoverflow
  • php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句 dcj3sjt126com sql
    SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern'] SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。 本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符，这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表，第二列的值为BASE T
  • 5天学会一种 web 开发框架 dcj3sjt126com Web框架framework
    web framework层出不穷，特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单，一条一条的学习，事半功倍，很快就能掌握 一共25条，即便很磨蹭，2小时也能搞定一条，25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架 各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素，把握主线，就不会迷路 建议把本文
  • Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理) eksliang jsongsonGson mapGson 集合处理
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述        Map保存的是键值对的形式，Json的格式也是键值对的，所以正常情况下，map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例 package com.ickes.json; import java.lang.refl
  • cordova实现“再点击一次退出”效果 gundumw100 android
    基本的写法如下： document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false); function onDeviceReady() { //navigator.splashscreen.hide(); document.addEventListener("b
  • openldap configuration leaning note iwindyforest configuration
    hostname // to display the computer name hostname <changed name> // to change go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately dont forget to change /etc/hosts
  • Nullability and Objective-C 啸笑天 Objective-C
    https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25   http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html   http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913   http://blog.sunnyxx
  • jsp中实现参数隐藏的两种方法 macroli JavaScriptjsp
    在一个JSP页面有一个链接，//确定是一个链接?点击弹出一个页面，需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数，可能会不安全。要求实现src="***.do"，参数通过其他方法传！//////
  • Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
    Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便，关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。 可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal，有要打开新的链接，尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。   <a href="#/group-buy" class="btn bt
  • 二维数组在Java和C中的区别 流淚的芥末 javac二维数组数组
    Java代码：   public class test03 { public static void main(String[] args) { int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}}; System.out.println(a[0][1]); } }  运行结果： Exception in thread "mai
  • systemctl命令用法 wmlJava linuxsystemctl
    对比表，以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他