- 【安装环境】配置MMTracking环境
xuanyu22
安装环境机器学习神经网络深度学习python
版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高,否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy,因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限,需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
- 安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions
待磨的钝刨
pippytorch人工智能
文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间:2.尝试使用镜像源:3.检查网络连接:4.分次安装:5.重试安装:6.手动下载.whl文件安装1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio==2.0.2--index-urlhttps:
- SAM2跑通(Ubuntu20.04)内含安装多个cuda
好好607
pytorchlinux
参考链接:github链接安装cuda,之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装:Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation?选择no,否则会创建一个软连接覆盖之前那个/usr/local/cudasudogedit~/.bashrc如果按第二个链接安装的cuda,手动改一下版本即可SAM环境安装步骤除了本地
- 使用vllIm部署大语言模型
添砖JAVA的小墨
机器学习
使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤:一、准备工作1.系统要求-操作系统:常见的Linux发行版(如Ubuntu、CentOS)或Windows(通过WSL)。-GPU支持:NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包(根据GPU型号选择合适的版本)。二、安装vllm1.创建虚拟环境(推荐)-使用Conda:c
- vllm在线推理踩坑记
懂点投资的码农
大语言模型ai语言模型python
最近在《AI大模型全栈工程师》课程里看老师推荐使用vllm部署大模型,优点就不详细介绍了,这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍:它易于使用,且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理(通过PagedAttention实现)、连续批处理输入请求、优化的CUDA内核等功能。至于原理就先不看了,直接上手部署,以后再来补理论知识。一、vLLM在线推理在Qwen2的上市指南里介绍了v
- 多版本cuda安装及灵活切换详细教程
Fzc_PCL
CUDALinux记录cudalinux
一、首先介绍下我所使用的环境ubuntu18.04+1080ti二、下载安装包1.cudatoolkit下载①环境选择,想要多版本共存的,尽量选择runfile文件进行安装②有些cudatoolkit下载页面,和我上边的一样,没有对应的安装包下载按钮,BaseInstaller中只给了两行命令,如果运行第一行命令的话,下载会比较慢,我是直接复制wget后边的链接在新网页窗口中打开,会自动弹出下载窗
- Cuda 程序编译报错: fatal error: cusparse.h: No such file or directory
原野寻踪
实践经验cuda
编译cuda程序时发现下列报错:/mnt/xxx/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.8/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:6:10:fatalerror:cusparse.h:Nosuchfileordirectory#include^~~~~~~~~~~~检查发现是选择了错误的Cuda版本。ls/
- 天下苦英伟达久矣!PyTorch官方免CUDA加速推理,Triton时代要来?
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖CUDA,使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战,比如OpenAI推出的Triton,它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
- GPU版pytorch安装
普通攻击往后拉
pythontips神经网络基础模型关键点
由于经常重装系统,导致电脑的环境需要经常重新配置,其中尤其是cudatorch比较难以安装,因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1)安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础,一般都会随驱动的更新自动安装,但是不全,仍然需要安装toolkit,并不需要先看已有版本是哪个,反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个:国内网站:只能下载最新的toolkit,但是
- 人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装
bw876720687
人工智能机器学习深度学习
背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算,但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同,如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性,如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整?解决方案问题一:安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版,需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
- CUDA 编程入门(2):CUDA 调度模型
知识搬运工人
CUDAGPUCUDA
参考:CUDA编程入门(2):CUDA编程模型-知乎(zhihu.com)CUDA调度模型Block调度Block对应的物理硬件概念是SM,也就是说SM负责block中线程的执行,SM会为每个block分配需求的资源,比如寄存器,共享内存等,由于SM自身资源有限,因此它被分配到的block数量也是有限的,这取决于block中线程的资源需求。当所有的SM都饱和之后,剩下的blocks将会被暂时挂起,
- Ubuntu 开机出现 recovering journal 无法进入图形界面解决流程(不通用,自用)
Artintel
学习ubuntu
远程连接进入命令行:rm-rf/etc/X11/xorg.confcp/etc/X11/xorg.conf.failsafe/etc/X11/xorg.confsudoservicelightdmstopsudoapt-getremovenvidia*cdjohn/qudong+cuda9.0\+\cudnn/sudochmoda+xnv.runsudo./nv.run-no-x-check-no
- Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误:/usr/bin/ld: cannot find -lcuda
徐小妞66666
一.利用GPU训练Yolov3时,首先要修改MakeFile文件,修改格式如下:GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码:LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- pytorch计算网络参数量和Flops
Mr_Lowbee
PyTorchpytorch深度学习人工智能
fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万(/1000000)M,fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna
- 使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理
fengbingchun
DeepLearningCUDA/TensorRTYOLOv8TensorRT
这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理,操作过程如下所示:1.配置环境,依赖项,包括:(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码:https://github.com/shouxieai/infer3.使用
- ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应
可keke
ML&DLpytorchdeeplearning
文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意,到目前为止,onnxruntime-gpu在CUDA12.x和CUDA11.x下的安装命令是不同的,仔细阅读官方文档。验证安装python>>>importonnxru
- ONNXRuntime与CUDA版本对应
zy_destiny
部署YOLOonnxruntimeonnX部署cudapython
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时,需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应,其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
- 【已解决】onnx无法找到CUDA的路径
烟花节
已解决人工智能深度学习pythonpip
报错RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHissetbutCUDAwasntabletobeloaded.Pleaseinstallthecorrectvers
- Window 下 Vim 环境安装踩坑问题汇总及解决方法
yyywxk
#Python模块有关问题vimpythonmambawindows
导航Linux下Mamba及Vim安装问题参看本人之前博客:Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法Linux下Vmamba安装教程参看本人之前博客:Vmamba安装教程(无需更改base环境中的cuda版本)Windows下VMamba的安装参看本人之前博客:Windows下VMamba安装教程(无需更改base环境中的cuda版本且可加速)Window下Mamba环境教程参看本人之前博客:Wi
- windows11 wsl2 ubuntu20.04安装vision mamba并进行测试
一剑斩蛟龙
人工智能深度学习图像处理计算机视觉python机器学习pytorch
windows11wsl2ubuntu20.04安装visionmamba安装流程使用cifar-100测试安装成功安装流程visionmamba安装了半天才跑通,记录一下流程在wsl上安装cudawgethttps://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_l
- [Lora][微调] Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题
翔迅AI
python
@[Lora][微调]Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题关于Qwen-VL在lora过程中出现的问题总结。模型预训练错误一“erfinv_cuda”notimplementedfor‘BFloat16’RuntimeError:"erfinv_cuda"notimplementedfor'BFloat16'参考github中issue253给出的意见,修改Qwen-VL-Chat/v
- 【Pytorch】cumsum的实现逻辑
栏杆拍遍看吴钩
pytorchpytorch人工智能python
本文只记录cumsum的实现逻辑的CUDA部分,也即底层调用了CUDA的什么实现算子。voidlaunch_cumsum_cuda_kernel(constTensorBase&result,constTensorBase&self,int64_tdim){AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND_COMPLEX_AND2(ScalarType::Half,ScalarType::BFl
- 百度飞桨paddle安装 包括CUDA,cuDNN,opencv的安装
小甲学长
opencv百度paddlepaddle
conda创建新环境这部分代码均在AnacondaPrompt中写,要求已有Anaconda第一步:创建condacreate--nameyourEnvpython=3.6–name:也可以缩写为【-n】,【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字,创建完,可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv目录python=2.7:是python的版本号。也可以指定为【python=3.6
- 深度学习回归任务训练代码模版
槐月初叁
深度学习深度学习回归人工智能
深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择(可选)数据读取定义模型训练模型训练迭代+验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化(可选)结果预测参考参数设置超参设置:config包含所有训练需要的超参数(便于后续的调参),以及模型需要存储的位置device='cuda'iftorch.cuda.is_av
- cpu运行gpu上的pytorch 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled——已解决
霍格沃茨电气魔法师
pythonjavapython数据库js深度学习
感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题事件发生:报错:AssertionError:torchnotcompiledwithcudaenabled解决方法:后来看到这个代码parser.add_argument('--test_device',default="cuda:0",type=str,
- Transiting from CUDA to HIP(三)
青禾子的夏
HIP异构计算Rocm开发语言
一、Workarounds1.memcpyToSymbol在HIP(Heterogeneous-computeInterfaceforPortability)中,hipMemcpyToSymbol函数用于将数据从主机内存复制到设备上的全局内存或常量内存中,这样可以在设备端的内核中访问这些数据。这个功能特别有用,因为它允许在主机端定义数据符号,并在设备端的内核中使用这些符号。#include#inc
- HALCON 错误代码 #7709
聪明不喝牛奶
Halcon+CSharp深度学习halcon深度学习
前言最近在研究halcon的深度学习,在环境配置上花了不少的功夫搞定,结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误,报7709,折腾了三天才解决。原因报7709主要的原因有如下几个原因:1、就是你选的cuda版本和cudnn的不匹配,这个原因应该大家在选择的时候注意一下版本对比的话可以避免,基本上不是这个原因造成的。2、显卡的驱动版本的过低,需要下载一个驱动精灵升级一下显卡的驱动,但
- ERROR: No matching distribution found for torch-geometri satisfies the requirement torch-geometric
zzzzz忠杰
笔记pytorchpython深度学习
试了网上的whl下载确保虚拟环境下nvcc和cuda版本一致,还不行遂找淘宝大佬,大佬换了pytorch版本python版本都不行最后根据报错出现的setup安装了pytest-runner,然后pipsearch。再pipinstalltorch-geometric的时候就成功了pipinstallpytest-runnerpipsearchtorch-geometricpipinstallto
- 解决安装依赖项时的ERROR: No matching distribution found for torch==1.10.0+cu111问题
CAI2256
python深度学习神经网络pytorch
这个错误通常是由于没有找到与你尝试安装的torch==1.10.0+cu111版本相匹配的Python包分发版本所致。在这种情况下,+cu111表示你正在安装针对CUDA11.1的Torch版本。因此,你需要确保你的环境中已经安装了CUDA11.1,并且你正在使用与之兼容的Torch版本。如果你使用的是Anaconda或Miniconda等Python环境管理工具,你可以尝试使用以下命令来安装CU
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s