YUYUYUR
YUYUYUR

Pytorch解决 RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS

当我在Pytorch中使用RNN，并把其送到GPU上进行运算时，出现了：
RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS

在错误出现前，我的环境是：
OS：Ubuntu 16.0.4
GPU: NVIDIA GForce RTX 2080（查看GPU及驱动信息可使用命令：nvidia-smi）
CUDA：cuda9.0
cudnn：7.X for cuda9.0

在网上查了一下解决方法，其实遇到这种问题很简单，就是

1.更新cuda和cudnn
把你的cuda和cudnn换为9.2或者10.0或者你的GPU支持的cuda最低版本以上的版本；

2. 更新pytorch和torchvision版本
记住，在更新cuda和cudnn后，一定要把pytorch更新到适合你cuda的版本，比如 torch0.4.1 for cuda9.2。

以上2步做完后，基本就能解决这个问题了。参考的方法为：

https://discuss.pytorch.org/t/runtimeerror-cudnn-error-cudnn-status-success/28045）

你可能感兴趣的:(程序猿,Pytorch)

  • 使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇 DASA13 pytorchtransformer神经网络
    1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P
  • PyTorch数据归一化处理：transforms 2401_87555420 pytorch人工智能python
    ##1.数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法，提升泛化能力，包括：
  • Pytorch中的torch.utils.data.Dataset 类 小白的高手之路 深度学习（DL）Pytorch实战深度学习pythonpytorch
    1、使用方法fromtorch.utils.dataimportDataset2、torch.utils.data.Dataset类的定义classDataset(Generic[_T_co]):r"""Anabstractclassrepresentinga:class:`Dataset`.Alldatasetsthatrepresentamapfromkeystodatasamplesshou
  • 使用Spring Boot实现分布式任务调度 weixin_836869520 springboot分布式后端
    使用SpringBoot实现分布式任务调度大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！一、SpringBoot与分布式任务调度概述在分布式系统中，任务调度是一项关键的技术，它能够有效地管理和调度系统中的各种任务，确保任务能够按时执行并具有高可用性和可靠性。SpringBoot作为Java领域流行的开发框架，提供了多种实现分布式任务调度的解决方案。二、SpringB
  • 在Spring Boot中实现分布式任务调度 微赚淘客系统开发者 springboot分布式后端
    在SpringBoot中实现分布式任务调度大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！使用SpringBoot与Quartz实现分布式任务调度1.引入依赖在SpringBoot项目中，首先需要引入Quartz和相关依赖：org.springframework.bootspring-boot-starter-quartz2.配置Quartz在SpringBoot的配
  • 在Spring Boot中集成分布式任务调度 微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技 springboot分布式后端
    在SpringBoot中集成分布式任务调度大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！1.引言分布式任务调度是现代企业应用中常见的需求，特别是在微服务架构中，不同服务可能需要定时执行任务、定时触发某些业务逻辑或者周期性地处理数据。SpringBoot提供了多种方式来实现分布式任务调度，包括使用Quartz、Spring自带的任务调度以及集成第三方调度中心等。2.使
  • 从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练 AI大模型探索者 pytorch人工智能pythontransformer深度学习ai机器学习
    前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
  • PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例 苏雨流丰 机器学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
    文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
  • 用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总 墨绿色的摆渡人 用pytorch从零开始创建大语言模型pytorch语言模型人工智能
    用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)本系列文章：用pytorch从零开始创建大语言模型（一）：理解大型语言模型用pytorch从零开始创建大语言模型（二）：待更新用pytorch从
  • TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势 Honeysea_70 #算法tensorflowpytorch人工智能
    功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
  • 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？ 努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能算法计算机视觉深度学习神经网络
    【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？前言数据级别的多尺度模型架构上的多尺度表示FPN代码示例（PyTorch）说明其他多尺度处理方法总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校
  • 【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf 喝不喝奶茶丫 pytorch人工智能语言模型大模型转行大模型AI大模型微调
    今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。（书籍分享）
  • 树莓派4B arm平台aarch64 pip安装pytorch 纬领网络 pytorcharm深度学习
    比如你要安装torch1.7.1的版本，你执行下面这行命令pip3installtorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2-fhttps://torch.kmtea.eu/whl/stable-cn.html
  • 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
  • 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
    文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
  • python arm64_PyTorch-aarch64 人类0663号 pythonarm64
    PyTorch源码编译步骤：1、源码编译环境：操作系统：debian9.12交换空间：1GPython版本：3.5硬件：CPU：RK3399(aarch64)内存：4G2、下载依赖包：下载pytorch及其依赖包时，默认从github上下载，如果网络不好、容易断开时，可在gitee上找到对应包克隆链接，然后修改对应配置文件，进行下载。需要细致耐心。3、编译主要参数：设置最大作业数：exportMA
  • Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四） AI专题精讲 Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
    1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
  • 一个后端工程师对前端云 Vercel 的体验和探索 程序员
    今天小猿姐特邀咱们资深的程序猿为大家带来产品的体验报告。Vercel概述Vercel是一个为前端开发者设计的一体化平台（前端云），可以帮助开发者快速地将网站和应用程序部署到各种环境中，并且提供了一个灵活、可扩展和安全的平台，非常适合开发者在不同平台和环境中进行开发和部署。Vercel的主要特点包括：通过自动配置构建设置和提供详细的构建日志，简化了部署管理过程。借助集成的CI/CD功能，开发者可以预
  • 【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类1-数据清洗+制作标签文件 努力的小巴掌 pytorch分类项目pytorch分类人工智能
    Pytorch猫狗分类用Pytorch框架，实现分类问题，好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段，通过这个分类问题，可以知道整个pytorch的工作流程是什么，会了一个分类，那就可以解决其他的分类问题，当然了，其实最重要的还是，了解她的核心是怎么工作的。那首先，我们的第一个项目，就做猫狗的分类。声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣，提供更相关的内容推荐教育技术多模态教学资源检索教师和学生可以更
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。想象一下，如果你的模型既能"看"又能"读"，并且能够理解图像与文字之间的联系，这将为我们打开怎样的可能性？今天我们将专注于构建图文匹配系统，学习如何使用CLIP（ContrastiveLanguage
  • 【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
  • Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化 小众AI AI开源音视频人工智能AI编程
    GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型。它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
  • 【ai】mocap：conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision 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
  • Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三） AI专题精讲 Pytorch入门到精通pytorchc++人工智能
    提示本教程自PyTorch2.4起已弃用。有关PyTorch自定义操作符的最新指南，请参阅PyTorch自定义操作符。PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集，可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。此外，编译后的TorchScript模型可以选择序列化为磁盘文件格式，随后你可以从纯C++（以及Py
  • 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
  • 模型部署实战：PyTorch生产化指南 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    ‌一、为什么要做模型部署？‌模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程。‌二、模型转换：TorchScript与ONNX‌‌1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
  • 下一代模型技术演进与场景应用突破 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
  • PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧 lmtealily pytorch人工智能python
    前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程，而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
  • 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
  • java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO) Cb123456 VOTOBOPOJODAO
    转: http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html   -------------------------------------------------------------------  O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映
  • spring ioc原理（看完后大家可以自己写一个spring） aijuans spring
             最近，买了本Spring入门书：spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的，我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
  • MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法 Kai_Ge MyEclipse2014
    高高兴兴下载个MyEclipse2014，发现工具条上多了个手机开发的按钮，心生不爽就想弄掉他！ 结果发现Customize Persperctive失效！！ 有说更新下就好了，可是国内Myeclipse访问不了，何谈更新... so~这里提供了更新后的一下jar包，给大家使用！ 1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中 2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
  • SpringMvc上传 120153216 springMVC
      @RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE) @ResponseBody public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) { try { //
  • Javascript----HTML DOM 事件 何必如此 JavaScripthtmlWeb
    HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。 事件通常与函数结合使用，函数不会在事件发生前被执行！ 注：DOM： 指明使用的 DOM 属性级别。 1.鼠标事件 属性               
  • 动态绑定和删除onclick事件 357029540 JavaScriptjquery
    因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉，今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。      在我的查询页面，我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数，这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox，但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的，当
  • HttpClient|HttpClient请求详解 7454103 apache应用服务器网络协议网络应用Security
    HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目，可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包，并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient，然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了，越来越多的 Java 应用程序需
  • 递归 逐层统计树形结构数据 darkranger 数据结构
    将集合递归获取树形结构: /** * * 递归获取数据 * @param alist:所有分类 * @param subjname:对应统计的项目名称 * @param pk:对应项目主键 * @param reportList: 最后统计的结果集 * @param count:项目级别 */ public void getReportVO(Arr
  • 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因 aijuans struts2
    <frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">        
  • MAVEN常用命令 avords
    Maven库： http://repo2.maven.org/maven2/ Maven依赖查询： http://mvnrepository.com/ Maven常用命令： 1. 创建Maven的普通java项目：    mvn archetype:create    -DgroupId=packageName 
  • PHP如果自带一个小型的web服务器就好了 houxinyou apache应用服务器WebPHP脚本
    最近单位用PHP做网站，感觉PHP挺好的，不过有一些地方不太习惯，比如，环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本，但用PHP做程序时还要下载apache，配置起来也不太很方便，虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境，但用起来总是心里不太舒服，因为我要的只是一个开发环境，如果是真实的运行环境，下个apahe也无所谓，但只是一个开发环境，总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    3.list类型及操作         List是一个链表结构，主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等，操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素，这样list既可以作为栈，又可以作为队列。   &nbs
  • 谁在用Hadoop？ bingyingao hadoop数据挖掘公司应用场景
    Hadoop技术的应用已经十分广泛了，而我是最近才开始对它有所了解，它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网，其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop，这些公司涵盖各行各业，不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等，主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
  • 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL bit1129 mysql
    package spark.examples.db import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager} import com.mysql.jdbc.Driver import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} object SparkMySQLInteg
  • Scala: JVM上的函数编程 bookjovi scalaerlanghaskell
        说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过，Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来，对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想，scala主要的有点在于Java庞大的package优势，这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失，MS家.net上已经有了F#，JVM怎么能不跟上呢？     对本人而言
  • jar打成exe bro_feng java jar exe
    今天要把jar包打成exe，jsmooth和exe4j都用了。 遇见几个问题。记录一下。 两个软件都很好使，网上都有图片教程，都挺不错。 首先肯定是要用自己的jre的，不然不能通用，其次别忘了把需要的lib放到classPath中。 困扰我很久的一个问题是，我自己打包成功后，在一个同事的没有装jdk的电脑上运行，就是不行，报错jvm.dll为无效的windows映像，如截图 最后发现
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* 策略模式定义了一系列的算法，并将每一个算法封装起来，而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化 简单理解： 1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的，因为不同的策略，只是算法不同，需要传递的参数
  • cmd命令值cvfM命令 chenyu19891124 cmd
         cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件   例如：      在d：\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件，现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d：\wor
  • OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台 comsci java框架Web项目管理企业应用
        OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员，他最近推出了新版本的快速应用开发平台  OpenJWeb(1.8)，我帮他做做宣传   OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心，整合先进的java 开源框架，本着自主开发+应用集成相结合的原则，旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
  • Python 报错：IndentationError: unexpected indent daizj pythontab空格缩进
        IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题，也有可能是tab和空格混用啦     Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译，以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里，缩进而非花括号或者某种关键字，被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
  • HttpClient 超时设置 dongwei_6688 httpclient
    HttpClient中的超时设置包含两个部分： 1. 建立连接超时，是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间 2. 读取数据超时，是指在建立连接后，等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间   在HttpClient 4.x中如下设置：   HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
  • 小鱼与波浪 dcj3sjt126com
    一条小鱼游出水面看蓝天，偶然间遇到了波浪。　　小鱼便与波浪在海面上游戏，随着波浪上下起伏、汹涌前进。　　小鱼在波浪里兴奋得大叫：“你每天都过着这么刺激的生活吗？简直太棒了。”　　波浪说：“岂只每天过这样的生活，几乎每一刻都这么刺激！还有更刺激的，要有潮汐变化，或者狂风暴雨，那才是兴奋得心脏都会跳出来。”　　小鱼说：“真希望我也能变成一个波浪，每天随着风雨、潮汐流动，不知道有多么好！”　　很快，小鱼
  • Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table dcj3sjt126com mysql
    快速高效用：SET SQL_SAFE_UPDATES = 0；下面的就不要看了！ 今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时，执行一个更新的语句碰到以下错误提示： Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
  • 枚举类型详细介绍及方法定义 gaomysion enumjavaee
    转发 http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm 枚举其实就是一种类型，跟int, char 这种差不多，就是定义变量时限制输入的，你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看，这两篇文章，《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》，供大家参考。 枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
  • Merge Sorted Array hcx2013 array
    Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array. Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
  • Expression Language 3.0新特性 jinnianshilongnian el 3.0
    Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了；目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括：如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好，对大多数新特性
  • 超越算法来看待个性化推荐 liyonghui160com 超越算法来看待个性化推荐
             一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。       就像任何
  • 写给Javascript初学者的小小建议 pda158 JavaScript
    　　一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了，又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 　　如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你：初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性，将更多的时间花在 了解语言本身（ECMAScript）。只在特定浏览器编写代码（Chrome/Fi
  • Java 枚举 ShihLei javaenum枚举
    注：文章内容大量借鉴使用网上的资料，可惜没有记录参考地址，只能再传对作者说声抱歉并表示感谢！   一 基础 1）语法      枚举类型只能有私有构造器（这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例）      枚举实例必须最先定义 2）特性     &nb
  • Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制 uuhorse javaHotSpotGC垃圾回收VM
    官方资料，关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection，非常全，英文。 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html   Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning &
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他