zengquan_li
zengquan_li

【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装

目录

    • 1. 先安装win10系统（见附录）
    • 2.安装 linux
      • 2.1 UltraISO制作u盘启动项^[1为方便读者转录自学校网站]
      • 2.2 win10 磁盘分区
      • 2.3 进入bios设置u盘启动
      • 2.4 安装ubuntu18.04 LTS
          • 2.4.1 语言，建议选英文
          • 2.4.2 正常安装，下载更新
          • 2.4.3 安装类型
          • 2.4.4 分区——最关键的一部分
          • 2.4.5 设置引导参数
  • 附录
    • 2.1 UltraISO制作u盘启动
    • 安装win10

1. 先安装win10系统（见附录）

2.安装 linux

我的硬盘为512G的SSD, 因此可以为linux分约200G空间。

Created with Raphaël 2.2.0 前期工作：UltraISO制作启动u盘 win10 系统下磁盘分区 重启设置u盘启动 正式安装

2.1 UltraISO制作u盘启动项1

教程参见 http://software.hust.edu.cn/download/UltraISO.htm
为了保持前面陈述：linux安装时分区的问题，这里对这些内容不做详谈。
详情请看本文最后的附录部分。

2.2 win10 磁盘分区

2.2.1 快捷键 “Win + X” ，选择“磁盘分区”
2.2.2 选择空间较大的磁盘，右键，在弹出的窗口选择“压缩卷”，我选择了约200G
2.2.3 点击“压缩”后，会出现200G左右的“未分配空间”，完成。

2.3 进入bios设置u盘启动

华硕主板是在启动时按“Del”或者F2.进入之后，将启动项设置为u盘最优，保存即可。
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第1张图片

2.4 安装ubuntu18.04 LTS

2.4.1 语言，建议选英文

【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第2张图片
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第3张图片

2.4.2 正常安装，下载更新

【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第4张图片

2.4.3 安装类型

【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第5张图片

2.4.4 分区——最关键的一部分

主分区：40G
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第6张图片
交换分区 8G
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第7张图片
/boot 分区 3.5G
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第8张图片
/tmp 分区 5G
刚开始我是使用的默认值，但是后来在安装英伟达的显卡时，提示 /tmp 空间不足，因此特此把此分区调大。默认值好像时1G.
此文件夹是临时文件，开关机会自动清理。
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第9张图片
其余空间分成“/home”

2.4.5 设置引导参数

将下面引导其设置为 /boot 的磁盘编号
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第10张图片

之后就无坑了，不再赘述。

附录

2.1 UltraISO制作u盘启动

  1. 双击启动安装
    在这里插入图片描述

  2. 点击确定
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第11张图片

  3. 点击下一步
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第12张图片

  4. 点击下一步
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第13张图片

  5. 保持默认点击下一步
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第14张图片

  6. 保持默认点击下一步
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第15张图片

  7. 保持默认点击下一步
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第16张图片

  8. 保持默认点击下一步
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第17张图片

  9. 安装中

  10. 点击确定,如果是勾选了“运行 UltraISO”，则可以跳过12步骤
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第18张图片

  11. 右键点击软碟通（UltraISO）快捷方式，选择“以管理员身份运行”
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第19张图片

  12. 点击“继续试用”
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第20张图片

  13. 打开UltraISO的窗口后依次点击左上角的“文件”-“打开”
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第21张图片

  14. 浏览到存放镜像文件的目录，选中该目标文件，点击“打开”按钮
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第22张图片

  15. 然后再次回到UltraISO窗口，点击菜单栏中的“启动”选“写入硬盘镜像”
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第23张图片

  16. 接下来在弹出的窗口直接点击“写入”按钮（注：将写入方式选择为“USB-HDD+”，如果不是这个模式，可能导致电脑无法通过U盘正常启动。）
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第24张图片

  17. 请等待片刻，正在将安装系统的镜像文件数据写入到U盘里
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第25张图片

  18. 写入完成后，会在计算机窗口创建一个可移动存储设备
    【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第26张图片

安装win10

1 制作 u 盘启动，见上面
2 进入bois 设置u盘启动
3 安装，过程如下
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第27张图片
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第28张图片
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第29张图片
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第30张图片
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第31张图片
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第32张图片
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第33张图片
【深度学习002】环境搭建—win10 + ubuntu18.04 LTS双系统安装_第34张图片

  1. 1为方便读者转录自学校网站 ↩︎

你可能感兴趣的:(Maching,Learning)

  • 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
    文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
  • 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例 数字扫地僧 计算机视觉cnn人工智能神经网络
    I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
  • 【深度学习】 PyTorch一文详解 Nerous_ 深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
    “PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
  • CVPR 2024 | 低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力 小白学视觉 计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
    论文信息题目：Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者：HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
  • ACI EP Learning Whitepaper 1. ACI EP组件 m0_54931486 思科ACI网络思科ACIEndpointACIfabricNexusEP学习
    1.ACIEndpointACI网络架构的Endpoint表整合了传统MAC地址表和ARP表的功能。其核心机制是通过硬件层直接学习数据包的源MAC地址与IP地址映射关系，摒弃了传统ARP协议依赖广播请求获取下一跳MAC地址的模式。这种设计优化体现在两方面：1）减少控制面ARP流量处理带来的资源消耗；2）基于终端实际流量即可实时感知主机IP/MAC地址的拓扑迁移，无需依赖GARP通告即可实现终端移动
  • 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放 木尘152132 机器学习线性回归python
    一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
  • 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法 阳光明媚大男孩 机器学习人工智能
    完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数，主要分为以下几部分：数据预处理与加载：使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集，并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模
  • 推测未来Agentic形态：Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL) weixin_40941102 语言模型
    在AIAgent设计模式领域，我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进，这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作，极大地提升了AI的自主性和智能性。然而，随着任务复杂度和动态性需求的增加，现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。为此，我们基于对现有模式的全面分析，提出了一个更先进的单Agent框架：DynamicCognitiveCo
  • PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验
  • 一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用
  • Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习 开源软件
    Moodle+Websoft9：构建未来课堂的技术基石一、Moodle：开源生态的深度解析•模块化设计：支持超800个官方插件，如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂，满足个性化教学需求。•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A
  • 书籍-《动手学深度学习（英文版）》
    书籍：DiveintoDeepLearning作者：AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
  • 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧 Ai玩家hly 从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
    复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤：理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例，假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型，例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例，例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》（Heetal.,2015）。2.
  • 集成学习（Ensemble Learning）基础知识1 代码骑士 #机器学习集成学习机器学习人工智能
    文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效？4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？（2）如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果？二、自助法（Bagging）1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题（1）如何训练
  • Chainlink 预言机的原理解析 Chainlink资讯 预言机Chainlink智能合约
    本文来自于8月19日Chainlink开发者社区中国负责人Frank，在DAppLearning分享会上对于Chainlink预言机的原理的讲解，以下是这节分享会的总结内容。有兴趣的小伙伴可以结合视频一起学习：为什么区块链无法主动获取外界数据区块链的特点区块链是一个封闭的确定性系统，每一笔交易都需要不同节点共识，只有超过一定数量的节点共识成功，交易才会被真正认可，并写入区块链。因为对于外部API的
  • 论文笔记-Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation kingsleyluoxin 计算机视觉论文笔记深度学习python计算机视觉机器学习人工智能深度学习
    论文信息标题：ContrastiveLearningforUnpairedImage-to-ImageTranslation作者：TaesungPark,AlexeiA.Efros,RichardZhang,Jun-YanZhu机构：UniversityofCalifornia,Berkeley;AdobeResearch代码链接https://github.com/taesungp/contra
  • 【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？ 985小水博一枚呀 深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习域适应
    【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？文章目录【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？1.背景介绍2.理论基础2.1分布差异（DomainShift）2.2迁移学习理论（TransferLearningTheory）2.3领域不变特征（Domain-invariantFeatures）
  • 宝石组合 第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组 Geometry Fu 蓝桥杯蓝桥杯c语言c++
    宝石组合题目来源第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学B组原题链接蓝桥杯宝石组合https://www.lanqiao.cn/problems/19711/learning/问题描述P10426[蓝桥杯2024省B]宝石组合题目描述在一个神秘的森林里，住着一个小精灵名叫小蓝。有一天，他偶然发现了一个隐藏在树洞里的宝藏，里面装满了闪烁着美丽光芒的宝石。这些宝石都有着不同的颜色和形状，但最引人注目
  • 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
  • AI学习第二天--监督学习 半监督学习 无监督学习 iisugar 机器学习支持向量机人工智能
    目录1.监督学习（SupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：2.无监督学习（UnsupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：3.半监督学习（Semi-SupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：4.三者的对比与选择表格总结：5.实际案例对比案例：电商平台用户分群6.关键逻辑总结1.监督学习（SupervisedLearning）比喻：老
  • 数字接龙 第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组 Geometry Fu 蓝桥杯蓝桥杯c语言c++
    数字接龙题目来源第十五届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++大学B组原题链接蓝桥杯数字接龙https://www.lanqiao.cn/problems/19712/learning/问题描述题目描述小蓝最近迷上了一款名为《数字接龙》的迷宫游戏，游戏在一个大小为n×nn\timesnn×n的格子棋盘上展开，其中每一个格子处都有着一个0⋯k−10\cdotsk-10⋯k−1之间的整数。游戏规则如下：从左上
  • 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
  • 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn学习人工智能
    监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
  • Python第二十三课：自监督学习 | 无标注数据的觉醒 程之编 Python全栈通关秘籍python开发语言人工智能机器学习
    本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习（ContrastiveLearning）框架实现图像掩码自编码器（MaskedAutoencoder）开发实战项目：亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础（AI的拼图游戏）1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏（根据碎片
  • vscode--工作区和相对路径 一头大学牲 程序--编程记录vscodeide编辑器
    vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现，它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的，也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找，而非是从当前执行文件开始查找。例子：根目录：F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径：F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
  • DDA3020 Machine Learning 后端
    DDA3020Homework1Duedate:March09,2025Instructions•Thedeadlineis23:59,March09,2025.•Theweightofthisassignmentinthefinalgradeis20%.•Electronicsubmission:TurninsolutionselectronicallyviaBlackboard.Besuret
  • 新手村：混淆矩阵 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》Python基础熟悉变量、循环、函数、列表、字典等基本语法。《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
  • 【Linux】learning notes（4）cat、more、less、head、tail、vi、vim bryant_meng ServerConfig/Toolslinuxlessvimtailmore
    文章目录catmore查看整个文件less查看整个文件head查看部分文件tail查看部分文件vim/vicatcat命令在Linux和Unix系统中非常常用，它用于连接文件并打印到标准输出设备（通常是屏幕）。虽然cat的基本用法很简单，但它也支持一些参数来提供额外的功能。-n或--number：对所有输出的行进行编号。示例：cat-nfile.txt这会显示file.txt的内容，并在每行的开头
  • 强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六) wxchyy 强化学习算法
    目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法，还有蒙特卡洛算法，不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性，像动态规划，需要从最下面向上进行递推，而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值，有没有更直接的方法，智能体能边做动作，边估值一次，不断学习策略？答案是有的。这就是本期需要介绍的算法，时间差分法（TimeDi
  • 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数 odoo中国 AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
    深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量：单个数字，用斜体表示，通常赋予小写字母变量名。向量：数字数组，按顺序排列，用粗体小写字母表示，元素通过下标访问。矩阵：二维数字数组，用粗体大
  • 矩阵求逆（JAVA）利用伴随矩阵 qiuwanchi 利用伴随矩阵求逆矩阵
    package gaodai.matrix; import gaodai.determinant.DeterminantCalculation; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; /** * 矩阵求逆(利用伴随矩阵) * @author 邱万迟
  • 单例（Singleton）模式 aoyouzi 单例模式Singleton
    3.1           概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时，我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到，例如缓存池，数据库连接池，线程池，一些应用服务实例等。在多线程环境中，为了保证实例的唯一性其实并不简单，这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
  • [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发 comsci 开源
          现在国内有大量的信息技术产品，都是通过盗版，免费下载，开源，附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。        虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣，也促进了电子商务和互联网产业的快速发展，但是实际上，我们应该清醒的看到，这些产业的核心力量是被国外的
  • 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容 Array_06 UIXHTML
    <a src="地址"  targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索 然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里 targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置 ===================== 例如： <frame src=&
  • Struts2实现单个/多个文件上传和下载 oloz 文件上传struts
    struts2单文件上传：     步骤01:jsp页面 <!--在进行文件上传时，表单提交方式一定要是post的方式，因为文件上传时二进制文件可能会很大，还有就是enctype属性，这个属性一定要写成multipart/form-data，不然就会以二进制文本上传到服务器端--> 　　<form action="fileUplo
  • 推荐10个在线logo设计网站 362217990 logo
    在线设计Logo网站。 1、http://flickr.nosv.org（这个太简单） 2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1 3、http://www.simwebsol.com/ImageTool 4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2 5、ht
  • jsp上传文件 香水浓 jspfileupload
    1. jsp上传 Notice： 1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ，不能使用 GET 方法 2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data 3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
  • 我的架构经验系列文章 - 前端架构 agevs JavaScriptWeb框架UIjQuer
    框架层面：近几年前端发展很快，前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了，js也不再是十年前的玩具了，以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight，现在可以使用js来完成大部分的功能，因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码，越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源，而前端做所有UI的事情。MVCMV
  • android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递 aijuans android
    我的android app中需要发送webservice ，于是我使用了 ksop2 进行发送，在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下     [html]  view plain copy   <Envelope xmlns="http://schemas.
  • 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理 baalwolf spring
    统一日志和异常管理配置好后，SSH项目中，代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影！ 统一日志异常实现类： [java]  view plain copy   package com.pilelot.web.util;      impor
  • Android SDK 国内镜像 BigBird2012 android sdk
    一、镜像地址： 1、东软信息学院的 Android SDK 镜像，比配置代理下载快多了。 配置地址， http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android 2、北京化工大学的： IPV4:ubuntu.buct.edu.cn  IPV4:ubuntu.buct.cn IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
  • HTML无害化和Sanitize模块 bijian1013 JavaScriptAngularJSLinkySanitize
    一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe         AngularJS非常注重安全方面的问题，它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML，然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。         考虑这样一个例子，假设我们有一个变量存
  • [Maven学习笔记二]Maven命令 bit1129 maven
    mvn compile compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中，不会对src/test/java中的测试类进行编译 MVN编译使用 maven-resources-plugin:2.6:resources maven-compiler-plugin:2.5.1:compile &nbs
  • 【Java命令二】jhat bit1129 Java命令
    jhat用于分析使用jmap dump的文件，，可以将堆中的对象以html的形式显示出来，包括对象的数量，大小等等，并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务，jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写 1. 用法： [hadoop@hadoop bin]$ jhat -help Usage: jhat [-stack <bool&g
  • JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc ronin47
    进到类似目录 server/default/conf/bootstrap，打开文件 profile.xml找到： Xml代码<bean    name="AttachmentStore"  class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
  • 写给初学者的6条网页设计安全配色指南 brotherlamp UIui自学ui视频ui教程ui资料
    网页设计中最基本的原则之一是，不管你花多长时间创造一个华丽的设计，其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托     我仍然清楚地记得我最早的一次美术课，那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子，我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋，并且我想，既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩，那所有颜色
  • 有一个数组，每次从中间随机取一个，然后放回去，当所有的元素都被取过，返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。 bylijinnan java算法面试
    import java.util.Random; import java.util.Set; import java.util.TreeSet; /** * http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx * #面试题#有一个数组，每次从中间随机取一个，然后放回去，当所有的元素都被取过，返回总共的取的次数。 * 写一个函数实现。复杂度是什么
  • struts2获得request、session、application方式 chiangfai application
    1、与Servlet API解耦的访问方式。 a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装，构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象，使用ActionContext类。 ----->   package pro.action; import java.util.Map; imp
  • 改变python的默认语言设置 chenchao051 python
    import sys sys.getdefaultencoding()  可以测试出默认语言，要改变的话，需要在python lib的site-packages文件夹下新建： sitecustomize.py， 这个文件比较特殊，会在python启动时来加载，所以就可以在里面写上： import sys sys.setdefaultencoding('utf-8') &n
  • mysql导入数据load data infile用法 daizj mysql导入数据
    我们常常导入数据！mysql有一个高效导入方法，那就是load data infile 下面来看案例说明 基本语法： load data  [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore] into table tbl_name [fields [terminated by't'] [OPTI
  • phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcel
    跟导出相对应的，同一个数据表，也是将phpexcel类放在class目录下，将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中 <?php error_reporting(E_ALL); set_time_limit(0); ?> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type"
  • 22岁到72岁的男人对女人的要求 dcj3sjt126com
    22岁男人对女人的要求是：一，美丽，二，性感，三，有份具品味的职业，四，极有耐性，善解人意，五，该聪明的时候聪明，六，作小鸟依人状时尽量自然，七，怎样穿都好看，八，懂得适当地撒娇，九，虽作惊喜反应，但看起来自然，十，上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求，略作修定，是：一，入得厨房，进得睡房，二，不必服侍皇太后，三，不介意浪漫蜡烛配盒饭，四，听多过说，五，不再傻笑，六，懂得独
  • Spring和HIbernate对DDM设计的支持 e200702084 DAO设计模式springHibernate领域模型
    A：数据访问对象     DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面，资源库是一个独立的抽象，它与DAO进行交互，并提供到领域模型的“业务接口”。    资源库使用领域的通用语言，处理所有必要的DAO，并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
  • NoSql 数据库的特性比较 geeksun NoSQL
    Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。   1. 数据模型 作为Key-value型数据库，Redis也提供了键（Key）和值（Value）的映射关系。除了常规的数值或字符串，Redis的键值还可以是以下形式之一： Lists （列表） Sets
  • 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能 hongtoushizi nginx
    转载自： http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm   普通网站在实现文件上传功能的时候，一般是使用Python，Java等后端程序实现，比较麻烦。Nginx有一个Upload模块，可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件，然后在交由后台页面处理，并且把文件的原名，上传后的名称，文件类型，文件大小set到页面。下
  • spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用 jishiweili springthymeleaf
    视图控制层代码demo如下：   @Controller @RequestMapping("/") public class MessageController { private final MessageRepository messageRepository; @Autowired public MessageController(Mes
  • 数据源架构模式之活动记录 home198979 PHP架构活动记录数据映射
    hello!架构 一、概念 活动记录（Active Record）：一个对象，它包装数据库表或视图中某一行，封装数据库访问，并在这些数据上增加了领域逻辑。 对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法，把数据访问逻辑置于领域对象中。   二、实现简单活动记录 活动记录在php许多框架中都有应用，如cakephp。 <?php /** * 行数据入口类 *
  • Linux Shell脚本之自动修改IP pda158 linuxcentosDebian脚本
    作为一名 Linux SA，日常运维中很多地方都会用到脚本，而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定，当然后者比较操作起来相对繁琐，而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为：修改ip和主机名等相关信息，可以根据实际需求修改，举一反三！ #!/bin/sh #auto Change ip netmask ga
  • 开发环境搭建 独浮云 eclipsejdktomcat
           最近在开发过程中，经常出现MyEclipse内存溢出等错误，需要重启的情况，好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发，其实没有必要使用重量级的MyEclipse，使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。         &n
  • 操作日期和时间的工具类 vipbooks 工具类
       大家好啊，好久没有来这里发文章了，今天来逛逛，分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类，希望对大家有所帮助。 /* * @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10 * * Copyright 2010 BianJing,All rights reserved. */ package test; impor
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他