- 免费GPU平台教程,助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda
zhangfeng1133
人工智能pytorchtensorflow
Colab:https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室:https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具,享受免费计算资源-阿里云天池移动九天:https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl
- LLM基础|模型后量化原理、量化类型及方式、量化实现效果
Sunny_AI_addict
人工智能语言模型神经网络
一、引言:为什么要对模型进行量化?xdm在尝试运行Llama-Chat-7B推理时的时候,是不是也容易遇到OOM的问题?(笔者最近在使用丐版colab运行Llama-Chat-7B,这个模型模型大小为13G,要求的显存也在13G左右,丐版无法承受)为了解决这个应用LLM的实际问题(即LLM对显存的占用大,在高并发的环境下/资源并不丰富的情况下,可能会导致服务崩溃),最常用的手段就是对LLM进行低精
- 英文TTS的实现
hehui0921
huggingfacepython深度学习开发语言
以下代码成功运行在colab中,需要修改运行时类型为T4GPU。!pipinstall-UqqWhisperSpeechdefis_colab():try:importgoogle.colab;returnTrueexcept:returnFalseimporttorch#ifnottorch.cuda.is_available():#ifis_colab():raiseBaseException
- 全世界 LoRA 训练脚本,联合起来!
人工智能
来自社区的SD-XLDreamboothLoRA微调最佳实践指南太长不看版我们把Replicate在SDXLCog训练器中使用的枢轴微调(PivotalTuning)技术与Kohya训练器中使用的Prodigy优化器相结合,再加上一堆其他优化,一起对SDXL进行DreamboothLoRA微调,取得了非常好的效果。你可以在diffusers上找到我们使用的训练脚本,或是直接在Colab上试着运行一
- 政安晨:演绎在KerasCV中使用Stable Diffusion进行高性能图像生成
政安晨
政安晨的机器学习笔记政安晨的人工智能笔记stablediffusionKerasCVtensorflowkeras图像生成机器学习深度学习
小伙伴们好,咱们今天演绎一个使用KerasCV的StableDiffusion模型生成新的图像的示例。考虑计算机性能的因素,这次咱们在Colab上进行,Colab您可以理解为在线版的JupyterNotebook,还不熟悉Jupyter的的小伙伴可以去看一下我以前的文章:政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具JupyterNotebook入门(超级详细)https://blog.csdn.n
- GEE Colab——如何利用Matplotlib在colab中进行图形制作
此星光明
geecolabmatplotlib柱状图线型图散点图pythongeecolab
在colab中绘制图表笔记本的一个常见用途是使用图表进行数据可视化。Colaboratory提供多种图表工具作为Python导入,让这一工作变得简单。MatplotlibMatplotlib是最常用的图表工具包,详情请查看其文档,并通过示例获得灵感。线性图线性图是一种常见的图表类型,用于显示数据随着时间、顺序或其他连续变量的变化趋势。线性图通常由一组数据点和连线组成,每个数据点表示一个观测值,连线
- 全世界 LoRA 训练脚本,联合起来!
工业甲酰苯胺
人工智能开发语言javapython
我们把Replicate在SDXLCog训练器中使用的枢轴微调(PivotalTuning)技术与Kohya训练器中使用的Prodigy优化器相结合,再加上一堆其他优化,一起对SDXL进行DreamboothLoRA微调,取得了非常好的效果。你可以在diffusers上找到我们使用的训练脚本,或是直接在Colab上试着运行一下。如果你想跳过技术讲解直接上手,可以使用这个HuggingFaceSpa
- PyTorch 2.2 中文官方教程(十五)
绝不原创的飞龙
人工智能pytorch人工智能python
(beta)计算机视觉的量化迁移学习教程原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0提示为了充分利用本教程,我们建议使用这个Colab版本。这将允许您尝试下面提供的信息。作者:ZafarTakhirov审阅者:RaghuramanKrishna
- GEE Colab——如何从本地/Google云盘/Google Cloud Storage (GCS)上传和下载
此星光明
geecolablinux数据库运维gee云计算colab读写
本地文件系统从本地文件系统上传文件files.upload会返回已上传文件的字典。此字典的键为文件名,值为已上传的数据。fromgoogle.colabimportfilesuploaded=files.upload()forfninuploaded.keys():print('Useruploadedfile"{name}"withlength{length}bytes'.format(name
- Colab平台使用(GPU、挂载、tf版本、运行py脚本、设置点击脚本)
土Bo鼠
机器学习深度学习tensorflow机器学习
重点:选择GPU、挂载谷歌云端、选择tf版本、运行py脚本、设置点击不断连脚本针对yolo模型的训练谷歌云端上传项目打开谷歌云端,类似百度网盘上传本地的项目到云端创建colab笔记本进入想保存Notebook的文件夹中,左上角新建-更多-GoogleColaboratory,如果没有该选项,可点击关联更多应用,找到GoogleColaboratory即可接下来进入colab笔记本,点击修改-笔记本
- 政安晨的机器学习笔记——示例演绎在TensorFlow中使用 CSV数据(基于Colab的Jupyter笔记)(1.5万字长文超详细)
政安晨
政安晨的机器学习笔记机器学习tensorflowCSV数据处理NumpyPandas深度学习Colab
本笔记提供了如何在TensorFlow中使用CSV数据的示例:用tf.data加载CSV数据。其中包括两个主要部分:从磁盘加载数据将数据预处理为适合训练的形式。本笔记侧重于加载,并提供了一些关于预处理的快速示例。设置importpandasaspdimportnumpyasnp#Makenumpyvalueseasiertoread.np.set_printoptions(precision=3,
- colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题
小稻壳
神经网络深度学习tensorflow
colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题可行的环境版本匹配:Ubuntu18.04cuda11.1cudnn8python3.7tensorflow-gpu2.7.0TensorRT7.2.2pycuda2021.1查看版本命令:!lsb_release-a"NoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription
- 使用colab、featurize进行深度学习
TowerCrane2C
深度学习人工智能
神经网络学习小记录69——Pytorch使用GoogleColab进行深度学习_googlecolabpytorch_Bubbliiiing的博客-CSDN博客PyTorch快速查看pth文件保存的参数_pytorch怎么看pth参数类型_Kkkkaii的博客-CSDN博客(新手向)从零开始使用Colab进行机器/深度学习详细教程_liyihao76的博客-CSDN博客zz使用colab的一个步骤
- 在google.colab中配置mujoco和gym环境
tj_lzy
python深度学习
在学习CS285时找了很多方法在google.colab中配置mujoco和gym环境,但由于本身mujoco版本很多,且在被OpenAI收购之前需要申请许可证所以经常环境配置失败,以下为找到的可用解决方案的代码:importosfromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/gdrive')DRIVE_PATH='/content/gdrive/
- 深度学习-搭建Colab环境
Damon小智
Python图像识别深度学习人工智能Colabgpu算力ai
GoogleColab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。一、Colab网站介绍GoogleColab
- colab使用自己数据集进行模型训练的方法汇总
筱筱西雨
tool人工智能python深度学习
在GoogleColab上使用自己的数据集进行模型训练。Colab允许通过多种方式上传数据,包括直接从本地计算机上传、从GoogleDrive加载或通过网络链接下载,从github导入等。GitHub导入使用以下的代码将github上的文件克隆到colab的当前目录下!gitclonehttps://github.com/myDataSet.git!ls-R查看当前目录下的文件及所有的子目录文件。
- mmdetection使用projects/gradio_demo
盛世芳华
目标检测
我用google的colab搭建。#Checknvccversion!nvcc-V#CheckGCCversion!gcc--version#installdependencies:(usecu111becausecolabhasCUDA11.1)%pipinstall-Uopenmim!miminstall"mmengine>=0.7.0"!miminstall"mmcv>=2.0.0rc4"#
- 拷贝 hugging face 仓库到 colab
小何才露尖尖角
Python环境相关LLMpythoncolabhuggingfaceclone拷贝
#挂在谷歌云硬盘fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')#转到文件夹importosos.chdir('/content/drive/MyDrive/')!pwd#安装并引入包!pipinstallgradiobypyhuggingface_hubimportosimportshutilfromhuggingface_hubi
- FinGPT_Training_LoRA_with_ChatGLM2_6B_for_Beginners
小田_
LLMFinGPTLoRAChatGLM2
FinGPTColab:https://colab.research.google.com/github/AI4Finance-Foundation/FinGPT/blob/master/FinGPT_Training_LoRA_with_ChatGLM2_6B_for_Beginners.ipynbGettingStartedwithFinGPTWelcometothiscomprehensiv
- CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之DINO attention map
微凉的衣柜
深度学习人工智能python计算机视觉
AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出DINOattentionmap可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io/atv/代码:https://colab.research.google.com/github/all-things-vits/code-samples/blob/main/probin
- CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之CLIP注意力机制可视化
微凉的衣柜
深度学习深度学习语言模型pythonpytorch
1.总述AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,阐述了注意力机制在多模态模型如CLIP,及diffusion模型中的应用.本文给出CLIP注意力机制可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io/atv/代码:https://colab.research.google.com/github/all-things-
- CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)
微凉的衣柜
深度学习深度学习pytorch人工智能语言模型python
AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出meanattentiondistance可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io/atv/代码:https://colab.research.google.com/github/all-things-vits/code-samples/blob/main/p
- 基于DQN和TensorFlow的LunarLander实现(全代码)
全栈O-Jay
人工智能tensorflow人工智能python深度强化学习强化学习深度学习
使用深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)来训练一个在openai-gym的LunarLander-v2环境中的强化学习agent,让小火箭成功着陆。下面代码直接扔到jupyternotebook或CoLab上就能跑起来。目录安装和导入所需的库和环境Q网络搭建经验回放实现DQNAgent实现训练安装和导入所需的库和环境安装和设置所需的库和环境,使其能够在JupyterNotebook中运
- Codalab平台学习笔记
Q同学的nlp笔记
笔记人工智能自然语言处理深度学习nlp语言模型python
简介Codalab是一个用于复现深度学习研究的协作平台,由斯坦福大学和微软合作开发。其核心理念是在云端运行机器学习实验,像jupyternotebook一样在数字实验室中管理实验,同时可以发布实验的worksheet以便其他人可以复现实验结果。Colab官网展示的三个步骤为:上传文件:首先将代码和数据集文件上传至平台。进行实验:运行代码,进行训练或者测试。发布结果:将实验结果进行发布,以供他人复现
- 如何在免费云Colab上使用扩散模型生成图片?
LF-DevJourney
AIGC扩散模型工具AIGC扩散模型ColabHuggingFacepython
前言在人工智能技术的迅猛发展下,内容生成领域也迎来了一系列创新的突破。其中,使用扩散模型(如StableDiffusion)从文字生成图片的AI技术备受瞩目。这一技术的出现,为我们创造栩栩如生的图像提供了全新的可能性。本文将带领读者使用免费云Colabt体验如何使用扩散模型生成图片。前提本文使用免费云,只要求读者拥有浏览器即可。步骤使用浏览器打开Colab的网页:https://colab.goo
- 调用openai实现聊天功能
听风与他
python大模型openai
前言本文主要是【聊天机器人】——调用openai实现聊天功能的文章,如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介:大家好,我是听风与他☁️博客首页:CSDN主页听风与他每日一句:狠狠沉淀,顶峰相见目录前言1.推荐使用google云实验室2.下载依赖3.调用openai的key实现机器人功能文章末尾1.推荐使用google云实验室网址:https://colab.research.google.
- 论文阅读:Feature Refinement to Improve High Resolution Image Inpainting
万里鹏程转瞬至
#GAN论文阅读
项目地址:https://github.com/geomagical/lama-with-refiner论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.07161发表时间:2022年6月29日项目体验地址:https://colab.research.google.com/github/advimman/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.
- Colab 谷歌免费的云端Python编程环境初体验
LF-DevJourney
AIGC工具Pythonpython开发语言AIGCColab在线开发环境免费开发环境
最新在学习AIGC的过程中,发现很多教程,demo使用到了Colab这个谷歌工具。Colab是什么?GoogleColab是一个强大且免费的云端Python编程环境,为学生、研究人员和开发者提供了一个便捷的平台来开展数据科学、机器学习和深度学习项目。Colab有哪些功能?云端环境:GoogleColab完全基于云端,无需在本地安装任何软件。你只需使用浏览器登录到Google账号,即可立即开始编写和
- Colab打开GitHub公开&私人文件库
Avasla
其他工具pythonColabgithub
Colab(GoogleColaboratory)Colab是由谷歌提供的一种免费的云端Jupyter笔记本服务。它允许用户在云端运行代码,特别是针对机器学习和数据分析任务。优点:免费!可以直接在线运行JupyterNotebook,无需额外安装配置。可同步运行和修改Github上的笔记本。提供免费的GPU和TPU(TensorProcessingUnit)加速,有助于加速深度学习任务。(比如Py
- 谷歌colab测试diffusers
pyc_666666
AIGC
pipinstall--upgradediffusersfromdiffusersimportDiffusionPipelineimporttorchpipeline=DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float32)pipeline("Animageofasqu
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
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jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
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englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
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public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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- CentOS安装Mysql5.5
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centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
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rpm -qa|grep mysql
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要