- Docker安装分布式vLLM
MasonYyp
docker分布式容器
Docker安装分布式vLLM1介绍vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库,适合用于生产环境。单主机部署会遇到显存不足的问题,因此需要分布式部署。分布式安装方法https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html2安装方法⚠️注意:前期一定要把docker环境、运行时和GPU安装好。CUDAVersion:12.4
- 判断是否安装了cuda和cuDNN
幽殇默
pytorch深度学习人工智能
#判断是否安装了cudaimporttorchprint(torch.cuda.is_available())#返回True则说明已经安装了cuda#判断是否安装了cuDNNfromtorch.backendsimportcudnnprint(cudnn.is_available())#返回True则说明已经安装了cuDNN
- [C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪
FL1623863129
深度学习c#YOLO目标检测
【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll,TensorRtExtern源码地址:TensorRT-CSharp-API/src/T
- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
星星点点洲
stablediffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- 【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库,包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统:LinuxPython:3.8-3.12GPU:计算能力7.0或更高(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
- ubuntu完全卸载cuda(备忘)
fengsongdehappy
ubuntulinux运维
cuda的卸载方法网上都有很多,这些方法大同小异,几乎都是错的,我在卸载cuda时基本试了个遍,各种踩坑。能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的,然而这种使用apt-get--purgeremove命令的方法并不能将cuda完全卸掉。这里把官方文档的方法贴出来:sudoapt-get--purgeremove"*cublas*""*cufft*""*curand*"\"*cusolver*""*c
- DeepSeek 大模型离线 Docker 部署技术指南
容器的搬运工
dockereureka容器
一、部署架构概述DeepSeek离线部署采用容器化微服务架构,核心组件包括:模型服务层:基于TritonInferenceServer的模型推理容器API网关层:FastAPI实现的REST/gRPC接口服务资源管理层:CUDA-awareDocker运行时+NVIDIAGPU资源调度持久化存储:模型参数与配置文件的Volume挂载方案二、系统环境要求2.1硬件规格组件最低要求推荐配置CPUX86
- 【服务器】ubuntu20.04安装cuda12.01(使用runfile安装)
弹伦琴的雷登
服务器相关知识linux相关知识服务器运维linux
【服务器】ubuntu20.04安装cuda12.01(使用runfile安装)包教包会【创作不易,求关注收藏点赞】商业合作请私聊,有问题可以评论或者私聊!1、进入cuda官网先登录,登录好之后选择对应的版本按下面选项进行选择2、终端运行安装在终端进入管理员模式,这里我是通过SSH远程连接,先进入管理员模式su</
- 深度学习基础知识
namelijink
深度学习人工智能
cuda简介:CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU(图形处理器)来加速各种计算任务,包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司,专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU,NVIDIA还提供与其GPU
- 如何在我的电脑上查看是否安装cuda12?我现在在我的VS中新建项目时,里面多出来一个CUDA12.4 runtime,这是什么?是不是使用CUDA cpp进行编程?
吃榴莲的小鳄鱼
电脑
在你的电脑上检查是否安装了CUDA12,可以通过以下几种方法:1.检查CUDAToolkit安装目录查看CUDA安装目录:-默认情况下,CUDAToolkit安装在C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\目录下。打开这个目录,你应该能看到类似v12.0或v12.4的子目录,这表示已安装的CUDA版本。查看CUDA版本:-打开命令提示符(cmd)
- windows 安装nvidaia驱动和cuda
njl_0114
配置环境windows
安装nvidaia驱动和cuda官网搜索下载驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/这里查出来的都是最高支持什么版本的cuda安装时候都默认精简就行官网下载所需版本的cuda包https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive安装成功但是nvcc-V失败,除了安装时候默认的加入的环境变量外。添加环境变量C:\Pr
- tensorrt推理 onxx转engine代码(python),cyclegan网络推理(python、C++)
maobin_1
pythonc++
将onnx文件导出为engine,FP16格式importtensorrtastrtimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinit#加载ONNX文件onnx_file_path='model.onnx'engine_file_path='model_tesfp16.trt'TRT_LOGGER=trt.Logger(trt.Logger.WARNI
- 模型实战(19)之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -> 实现目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程目标检测人工智能计算机视觉图像处理YOLO
从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理,CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下:output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下:
- GPU(Graphics Processing Unit)详解
美好的事情总会发生
AI人工智能嵌入式硬件硬件工程ai
GPU(GraphicsProcessingUnit)详解1.GPU的定义与核心特性GPU(图形处理器)是一种专为并行计算和图形渲染优化的处理器。与CPU(中央处理器)不同,GPU通过大规模并行架构实现高效处理海量数据,尤其在处理规则化、高并发任务时性能显著优于CPU。关键特性:高并行度:现代GPU包含数千个计算核心(如NVIDIAH100拥有18,432个CUDA核心)。专用内存系统:配备高带宽
- 用Llama Factory单机多卡微调Qwen2.5时报torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory的解决办法
蛐蛐蛐
大模型科研工具Python技巧llama人工智能大模型
接着上一篇博客:在Ubuntu上用LlamaFactory命令行微调Qwen2.5的简单过程_llamafactory微调qwen2.5-CSDN博客如果需要微调比较大的模型,例如Qwen2.5-32B,那么在两个3090上可能不够用,这里我用A6000×4的服务器。但如果仿照上篇博客,直接运行:llamafactory-clitrainexamples/train_qlora/qwen_lora
- CUDA与CUDPP源码解析及实战应用
昊叔Crescdim
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台,CUDPP是一个提供GPU优化算法的开源库。本课程将深入解析CUDPP的核心组件,包括基数排序、扫描操作、动态并行性、随机数生成、缓存机制、矩阵乘法和基准测试等。通过学习CUDPP源码,开发者可以掌握GPU并行计算的优化技巧,提升应用程序性能。同时,本课程也会介绍如何在具备CUDASDK和NVIDIA驱动的系统上安装和
- 【ai】李沐 动手深度学学v2 环境安装:anaconda3、pycharm、d2
等风来不如迎风去
AI入门与实战人工智能
cuda-toolkitcuda_12.5.0_windows_network.exe官方课程网站第二版资源下载release版本pycharm版本李沐【动手学深度学习v2PyTorch版】课程笔记CUDA选择11,实际下载12.5.0
- llama-cpp-python CUDA error问题
0语1言
python人工智能llamalinux
安装完cuBLAS(CUDA)版本的llama-cpp-pythonCMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"pipinstallllama-cpp-python跑模型,指定n_gpu_layers=-1出现CUDAerrorCUDAerror:theprovidedPTXwascompiledwithanunsupportedtoolchain.一个解决办法拉取llama.cp
- 报错:检测不到cuda解决方案
H_Shelly
pytorch
1.nvidia-smi查看:NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.2.nvcc-V看了一下驱动是否还在?存在nvcc:NVIDIA®CudacompilerdriverCopyright©20
- CUDA检测失败的解决方案
HackDashX
Python
CUDA检测失败的解决方案在使用Python进行CUDA编程时,有时候会遇到"CUDAdetectionfailed"的错误信息。这个错误通常表示CUDA驱动程序无法正确地检测到CUDA设备。在本文中,我将为您提供一些解决这个问题的方法。以下是一些可能的原因和相应的解决方案:CUDA驱动程序未正确安装:首先,请确保您已正确安装了与您的CUDA版本相匹配的CUDA驱动程序。您可以从NVIDIA官方网
- Transformer 的辉煌与大模型方向确立,点燃AGI之火把
dingcb168
搜索引擎自然语言处理
GPT3,指明大模型发展方向,点燃大模型软件行业繁荣之火,目前大模型有100万个。DeepSeek-V3,指明下一个阶段大模型发张方向,破壁:资金壁垒:训练成本降低,适配丰富硬件,总过进一步降低资金需求。技术壁垒:模型,技术,开源CUDA壁垒:PTX编程更加底层,大量中国硬件公司,可以适配Transformer架构的奠基2017年,Vaswani等人发表了开创性论文《AttentionisAllY
- 【ubuntu24.04】GTX4700 配置安装cuda
等风来不如迎风去
AI入门与实战cudaubuntu24.04显卡深度学习
筛选显卡驱动显卡驱动NVIDIA-Linux-x86_64-550.135.run而后重启:最新的是12.6用于ubuntu24.04,但是我的4700的显卡驱动要求12.4cuda
- DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b
MonkeyKing.sun
deepspeed模型
如果你只需要使用DeepSpeed在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b模型进行推理,而不进行训练,可以按照以下步骤进行部署。推理部署的重点是利用多台机器和多块GPU来加速模型的推理过程。1.环境准备首先,确保每台机器上都安装了正确的依赖项。步骤:安装CUDA和cuDNN:确保你在每台机器上安装了与T4GPU兼容的CUDA和cuDNN版本,通常CUDA11.0或更高版本。安装CUDA:N
- 【深度学习】无Linux管理员权限,照样可以安装CUDA
土豆炒马铃薯。
LinuxCUDA深度学习linux服务器深度学习pytorch
以下演示内容使用CUDA版本为CUDA11.71、官网官网:CUDA官网下载地址这里会列出所有的CUDA版本,选择需要的版本即可。2、查看系统信息这里分享三个命令,可以查看Linux系统的配置信息,方便下一步下载合适的CUDA版本。可以根据这些命令输出的系统配置信息选择相应的CUDA版本。uname-alsb_release-acat/etc/*release我觉得第三个最好用,输出的信息比较全面
- 解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
Jurio.21
Python科研经验Pytorchpytorch人工智能pythonGPUCUDAcuDNN
目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误:RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED这个错误通常表示cuDNN库未能正确初始化。2.可能原因2.
- CUDA环境配置
波小澜
CUDAcudaubuntu环境配置
本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算(HPC)并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网,上面许多文档写的都相当不错,比如CUDA编程指南、如何使用cuRand生成随机数等。环境配置博主主要在Linux下进行CUDA程序的开发,包括Ubuntu14.04、CentOS6等以在Ubuntu下安装CUDA为例:首先,在命令行中执行nvidia-smi指令,查看
- 【PyTorch 】【CUDA】深入了解 PyTorch 中的 CUDA 和 cuDNN 版本及 GPU 信息
丶2136
#cudaAI#pytorchpytorch人工智能gpu算力
目录引言一、环境准备1.1重要的环境依赖1.2安装CUDA和cuDNN1.3示例安装步骤1.4PyTorch、CUDA和cuDNN版本兼容性表二、检查CUDA和cuDNN版本三、检查GPU可用性四、测试PyTorch是否正常工作五、PyTorch中的GPU工作流程五、常见问题解答5.1如何更新CUDA和cuDNN?5.2如何在PyTorch中选择特定的GPU?5.3如何解决CUDA内存不足的问题?
- CUDA 学习笔记之程序栈
cs199503
pythonruntime
程序栈驱动是直接操纵设备的,而运行时是立足于驱动之上的,库是建立在驱动和运行时上的。驱动api和运行api是互斥的,不能够同时使用,一般优先使用运行时api,并且runtimeapi无需手工初始化。而driver要求手工初始化。但是driverapi是独立于语言的。runtimeapi使用cudart动态库,以cuda为前缀。而driverapi使用cuda动态库,在使用前要包含相应的库文件,以c
- 【CUDA】 GPU与CPU体系结构对比
WHAT816
CUDA学习分享c语言
1.GPU与CPU运算性能对比在面对并行任务处理时,CPU与GPU的体系结构在设计理念上有着根本的区别。CPU注重通用性来处理各种不同的数据类型,同时支持复杂的控制指令,比如条件转移、分支、循环、逻辑判断及子程序调用等,因此CPU微架构的复杂性高,是面向指令执行的高效率而设计的。GPU最初是针对图形处理领域而设计的。图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算,因此GPU微架构是面向这种特点的计算而设
- ext的cuda
rdman84
EXT
EXT做为与用户交互的前端,其功能可以概括为:生成用户界面,与用户实现交互,并与程序(PHP,.NET等)后台通信来完成与用户的交互。生成用户界面:EXT被广泛接受认可的原因之一便是他拥有良好的用户外观。一个系统中最主要的功能便是实现CRUD(新增,读取,更新,删除),同时还有查询。为了将这些功能集中在一起,特意封装了一个EXT的CRUD面板,将这些常用的功能封装成一个类,以便创建易用性良好的界面
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。