coding思想
coding思想

//TODO 华硕笔记本ubuntu14.04安装caffe环境

一、自己笔记本的安装的nvidia的显卡驱动版本

nvidia@asus:~/Desktop$ nvidia-smi

Wed Apr 25 09:21:17 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.26                 Driver Version: 375.26                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GT 745M     Off  | 0000:01:00.0     N/A |                  N/A |
| N/A   51C    P0    N/A /  N/A |      0MiB /  2000MiB |     N/A      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|    0                  Not Supported                                         |
+-----------------------------------------------------------------------------+

nvidia@asus:~/Desktop$


二、基本环境准备

你可能感兴趣的:(caffe)

  • 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架 EwenWanW 深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
    深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
  • Caffeine 与 Guava Cache 雨季里的向日葵 java
    一、概要1.1背景在项目开发中，为提升系统性能，减少IO开销，本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是Guava和Caffeine，Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果，相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。1.2应用场景愿意消耗一些内存空间来提升速度预料到某些键会被多次查询缓存中存放的数据总量不会超出内存容量二、GuavaCache2.1GuavaCac
  • OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll 努力的小柚 python运行问题pythonpytorch
    代码复现记录：问题：OSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies.在搜索很多关于无法查找到caffe2_detectron_ops_gpu
  • caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用 俊俏的萌妹纸 caffe人工智能深度学习
    在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深
  • Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7) SnailTyan
    文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成，环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
  • JVM级缓存本地缓存Caffeine 旺仔爱Java JVM专题jvmJVM缓存本地缓存CaffeineGuavaCache
    JVM级缓存本地缓存Caffeine和GuavaCache前言一、创建缓存的代码逻辑二、Caffeine的优化方面淘汰算法W-TinyLFU三、Caffeine的业务使用总结前言最新的Java面试题，技术栈涉及Java基础、集合、多线程、Mysql、分布式、Spring全家桶、MyBatis、Dubbo、缓存、消息队列、Linux…等等，会持续更新。一、创建缓存的代码逻辑Caffeine：publ
  • 面试redis篇-04缓存雪崩 卡搜偶 缓存面试redis
    原理缓存雪崩：是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机，导致大量请求到达数据库，带来巨大压力。解决方案：给不同的Key的TTL添加随机值利用Redis集群提高服务的可用性（哨兵模式、集群模式）给缓存业务添加降级限流策略（ngxin或springcloudgateway）给业务添加多级缓存（Guava或Caffeine）问答面试官：什么是缓存雪崩?怎么解决?回答：缓存雪崩意思是设
  • 深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer seasonsyy 深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
    2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位：快速实验研究”，“简单”，“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”，“不支持移动设备”，“不能应用于工业环境”，“编译复杂模型时
  • MMsegmentation-随机初始化 SatVision炼金士 mmalb-炼金术python
    系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、初始化单个模块二、初始化多个模块总结前言mmlab下游分支调用权重随机初始化使用参考mmengine的说明文档mmengine支持模型初始化方法包括：BaseInit,Caffe2XavierInit,ConstantInit,KaimingInit,NormalInit,PretrainedInit,TruncNormalInit,UniformInit,
  • 解决：源码安装caffe时遇到libcudnn.so: file not recognized问题 Gracie丹妮
    参考教程(19条消息)ubuntu16.04下Detectron+caffe2(Pytorch)安装配置过程_张家坎的博客-CSDN博客_caffe2_detectron_ops_gpu.dllhttps://blog.csdn.net/u014236392/article/details/81117287安装caffe2执行sudomakeinstall之后遇到如下问题:/home/Xdn/cu
  • 进场 行礼 问候 退场 东方芭蕾Lily
    1.当听到响铃声，按编号排队依次进入考场。tips：面带微笑，优雅自信且有礼貌的边看着考试官边跑到准备问好的位置。步伐轻盈像一阵风样，到位置站好一位脚，保持挺拔向上体态。小仙女就是你们。2.行礼问候Examier:(考试官)GillianMccafferyGoodmorning/afternoongirlsGoodmorning/afrernoonmadamorMs.MccafferyQuesti
  • YOLOv5独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测 AI小怪兽 YOLOv5原创自研YOLOcaffe目标检测深度学习人工智能
    本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。收录YOLOv5原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html全网独家首发创新（原创），适合paper！！！2024年计算
  • caffez转ncnn，及环境配置 宁静深远 软件安装
    一、安装ncnn1、安装protobuf(a)、gitclonehttps://github.com/google/protobuf(b)、自动生成configure配置文件，运行：./autogen.sh(c)、配置环境：./configure(d)、编译源代码:make(e)、安装：sudomakeinstall(f)、刷新动态库:sudoldconfig2、安装ncnn(a)、mkdirco
  • 最新姿态估计研究进展 a微风掠过
    最新姿态估计研究进展自上而下：就是先检测包含人的框，即humanproposal，然后对框子中的人进行姿态估计。一般RCNN（区域CNN就是这个思路）自下而上：先检测keypoint，然后根据热力图、点与点之间连接的概率，根据图论知识，基于PAF（部分亲和字段）将关键点连接起来，将关键点分组到人。1、CMU：openpose研究多人的姿态估计运行环境：caffe自下而上，关键点被分组到人的实例时间
  • 智慧云智能教育考试平台展示 barry200890 springbootvue考试javavue.js小程序
    智慧云智能教育平台项目简介技术架构1.1后端技术栈:*基于SpringBoot+MybatisPlus+Shiro+mysql5.7+redis+websocket构建.*使用jdk1.8的新特性如:caffeine缓存,lambda表达式.1.2前端技术:*Vue*Vuex*Vxe-Table(文档地址：https://gitee.com/xuliangzhan_admin/vxe-table)
  • what is SSD|Single Shot MultiBox Detector Woooooooooooooo
    文章摘选自多篇文章，仅用于学习，在此表示感谢，若有侵权请联系，感谢论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd省去了区域建议网络，直接使用不同尺度featuremap中的cell得到priodbox（和anchor类似），利用卷积可以直接得到box的回归和score而不需
  • caffe中的参考模型 雨住多一横
    RCNNmode_reference_rcnn_ilsvrc13l.pngcaffenet用于Flickrstyle数据集model_finetune_flickr_style.pngAlexNetmodel_alexnet.pnggooglenetmodel_googlenet.pngcaffenetmodel_reference_caffenet.png
  • RT-DETR算法优化改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测 AI小怪兽 RT-DETR魔术师算法caffe目标检测YOLO深度学习人工智能
    本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著。RT-DETR魔术师专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新（CVPR
  • 「性能提升」扩展 Spring Cache 支持多级缓存 冷冷zz
    为什么多级缓存缓存的引入是现在大部分系统所必须考虑的redis作为常用中间件，虽然我们一般业务系统（毕竟业务量有限）不会遇到如下图在随着data-size的增大和数据结构的复杂的造成性能下降，但网络IO消耗会成为整个调用链路中不可忽视的部分。尤其在微服务架构中，一次调用往往会涉及多次调用例如pigoauth2.0的client认证Caffeine来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性
  • Spring Cache duration～ spring-bootspringjava后端
    目录标题SpringCache1介绍2常用注解3入门SpringCache1介绍SpringCache是一个框架，实现了基于注解的缓存功能，只需要简单地加一个注解，就能实现缓存功能。SpringCache提供了一层抽象，底层可以切换不同的缓存实现，例如：EHCacheCaffeineRedis(常用)起步依赖：org.springframework.bootspring-boot-starter-
  • Caffeine与Spring cache的各种注解操作 500了 springjava后端
    前言Caffeine是一个基于Java8的进程内缓存框架，它使用乐观锁技术来提高并发吞吐量，并被誉为最快的缓存之一。Caffeine是内存型缓存，即缓存与调用者属于同一个应用，具体地说是属于同一个JVM。它的设计目标是提供高性能、高命中率以及低内存占用的本地缓存解决方案，被描述为GuavaCache的加强版和“新一代缓存”。关于Caffeine的使用，其提供了多种灵活的配置选项：自动加载数据：可以
  • 缓存组件Caffeine的使用 月月大王 Java#工具类缓存
    caffeine是一个高性能的缓存组件，在需要缓存数据，但数据量不算太大，不想引入redis的时候，caffeine就是一个不错的选择。可以把caffeine理解为一个简单的redis。1、导入依赖com.github.ben-manes.caffeinecaffeine2.9.3导入是要注意版本，最开始我用的版本是3.1.1，不过启动是的时候会报错，这是因为我用的是jdk1.8，需要降低一下版本
  • Makefile.config walkMAN_aholic
    ##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome!#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).USE_CUDNN:=1#CPU-onlyswitch(
  • 缓存Caffeine之W-TinyLFU淘汰策略 georgesnoopy guava缓存java淘汰策略Caffeine
    我们常见的缓存是基于内存的缓存，但是单机的内存是有限的，不能让缓存数据撑爆内存，所有需要缓存淘汰机制。https://mp.csdn.net/editor/html/115872837中大概说明了LRU的缓存淘汰机制，以及基于LRU的著名实现guavacache。除了LRU淘汰策略外，其是常见的还有FIFO以及LFU，只是说目前用的最多的是LRU。LRULRU记录了缓存中数据项的访问时间，在缓存数
  • Caffeine史上最快的内存缓存 奇遇少年 缓存java
    引言在现代的Web应用程序中，缓存是提升性能，减少数据库负载，加快响应速度的关键技术之一。SpringBoot作为一个简化Spring应用开发的框架，提供了与多种缓存技术集成的支持。Caffeine是一个高性能，灵活的缓存库，它可以作为本地缓存在Java应用中广泛使用。本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中集成Caffeine缓存，并通过一个实例来展示它的使用。什么是Caffeine缓存？
  • 如何解决caffe和video-caffe不能使用cudnn8编译的问题 Arnold-FY-Chen video-caffe深度学习Caffevideo-caffecaffe深度学习cudnn8cudnn
    因为caffe之类的代码很久不更新了，只支持到了使用cudnn7.x，在使用了cudnn8的环境下编译caffe或video-caffe时，会在src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp等文件里出错：error:identifier"CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT"isundefinederror:iden
  • Redis 6.0 客户端缓存 极简博客 javaredis
    不难发现，我们经常将Redis作为系统的缓存服务，但你有没有发现。在我们每次操作Redis时，都需要发送网络请求。这样就避免不了网络的开销。但如何解决这个问题呢？我们引入了本地缓存来解决此问题。查询逻辑从先前的直接查询转变为：先通过查询本地缓存，不存在再去远程查找然后设置到本地缓存-适用于分布式客户端缓存。有没有感觉像我们使用过的本地缓存Guava、Caffeine等一样？有啥特别的？这里Redi
  • [图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算 蒸饺与白茶
    GPU架构中的半精度与单精度计算  由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用cublas库函数和cudnn里tiling过的矩阵乘。  CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度
  • caffe搭建深度神经网络 A异乡人_7a44
    利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件：solver.prototxttrain_val.prototxttrain.shsolver.prototxtsolver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数：net:=指定待训练模型结构文件，即train_val.prototxttest_interval:=测试间隔，即每隔多少次迭代进行一次测试test_initializa
  • deep-visualization-toolbox可视化安装 2014wzy caffe框架
    运行环境：Linux+caffe步骤：Step0:Compilemasterbranchofcaffe本代码运行的前提是，配置过caffe。因为配置caffe的过程中会出现一些依赖库，正是本代码所需要的。http://blog.csdn.NET/u011204487/article/details/51596471是配置caffe的过程。注意Makefile.config中的CPU_ONLY:=1
  • tomcat基础与部署发布 暗黑小菠萝 Tomcat java web
    从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。 做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。 一、Tomcat安装     安装方式：①运行.exe安装包      &n
  • 网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
    1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
  • [信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
          如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题   如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?    是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?  &n
  • 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码 商人shang mavendebug查看源码tomcat-plugin
    *首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
  • 大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
    大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简 要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
  • cache 服务器 小猪猪08 cache
    Cache   即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。 　　1.Cache   是怎么样工作的? 　　Cache   是分配在服务器上
  • mysql存储过程 香水浓 mysql
    Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
  • CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScriptUI框架Ajaxcss
      CSS的class、id、css文件名的常用命名规则     (一)常用的CSS命名规则 　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
  • 全局数据源 AILIKES javatomcatmysqljdbcJNDI
    实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
  • MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
    MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
  • JAVA的getBytes()方法 bijian1013 javaeclipseunixOS
        在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！      String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
  • AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScriptAngularJSCookies
            如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。         幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
  • [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
    Maven聚合   在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
  • 【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
      1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
  • linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
    在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
  • unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频unity资料unity自学unityunity教程
    问：unity中运用Resources.Load的方法？ 答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
  • 线段树-入门 bylijinnan java算法线段树
    /** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
  • 全选与反选 chicony 全选
      <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
  • vim一些简单记录 chenchao051 vim
    mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc   1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？       答：在vimrc中加入set backspace=2   2、问：如何控制tab键的缩进？       答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
  • Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键sublime
    [size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
  • php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
    在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容  复制代码代码如下: <?  $a="ABC";  $b =&$a;  echo
  • SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
    Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
  • 对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法ssh活动
    软件设计的宏观与微观    软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
  • 同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
    同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。   同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。 场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。   异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。 实现：
  • Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
    實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
  • Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
    Hibernate中的缓存   一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
  • 对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP架构延迟加载
    形象化设计模式实战     HELLO!架构   一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。 延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。     二、实现延迟加载 实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
  • xml 验证 pengfeicao521 xmlxml解析
    有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • div设置半透明效果 spjich css半透明
    为div设置如下样式：   div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}        说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
  • 你真的了解单例模式么？ w574240966 java单例设计模式jvm
        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他