rootgy
rootgy

cuda 和 pytorch 安装

文章目录

  • 确定独立显卡
  • cuda安装
  • 安装pytorch

确定独立显卡

首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。
cuda 和 pytorch 安装_第1张图片
可以看到本机有一个集成显卡和独立显卡NVIDIA GeForce 920M。
接下来，测试本机独立显卡是否支持CUDA的安装，点击gpu和cuda查询查询显卡是否在列表中。
cuda 和 pytorch 安装_第2张图片
cuda 和 pytorch 安装_第3张图片
从上图中，可以看到我本机的独立显卡是支持CUDA安装的，计算力是3.5。

cuda安装

cuda 是运用gpu进行机器学习必备的条件
安装cuda 我们首先要知道自己的电脑适合安装哪个版本的cuda
那么如何确定自己电脑版本应该安装什么版本的cuda 呢
CUDA版本对显卡驱动的版本有要求：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.htmlcuda 和 pytorch 安装_第4张图片
转：Win10如何查看Nvidia支持的CUDA版本
根据以上步骤查看了我的Nvidia的版本是369.30，，所以支持CUDA8.0（8.0.44）
cuda 和 pytorch 安装_第5张图片
CUDA toolkit Archive:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuda 和 pytorch 安装_第6张图片
我们应该选择cuda 8.0 GA1
随后在浏览器中直接搜索cuda 8.0 GA1
cuda 和 pytorch 安装_第7张图片
下载到E盘
cuda 和 pytorch 安装_第8张图片
点击运行
下载完成后，打开安装程序：
安装路径可以默认也可以自定义。之后点击ok就行。（选择空间较多的盘）
cuda 和 pytorch 安装_第9张图片
然后一直等
等到
cuda 和 pytorch 安装_第10张图片
选用自定义点击下一步

记住安装位置。等待完成关闭即可。
验证是否成功
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin
这个路径下是否出现了nvcc.exe
cuda 和 pytorch 安装_第11张图片
打开cmd 输入nvcc -V 出现cuda详细信息
cuda 和 pytorch 安装_第12张图片

安装pytorch

进入prtorch官网 pytorch
cuda 和 pytorch 安装_第13张图片
选择对应的型号，生成最后一行中对应的安装指令，conda install pytorch torchvsion cudatoolkit=10.2（将-c ptyhon去掉）
需要说明的是pytorch首页是比较新版本的cuda对应的pytrorch ,我的电脑是cuda 8.0比较老的版本，需要在以前的pytorch版本中找，pytorch也附上了链接：cuda pytorch 老版本对应表
cuda 和 pytorch 安装_第14张图片
找到cuda 8.0 对应的pytorch版本 指令 conda install pytorch1.0.0 torchvision0.2.1 cuda80
打开cmd
cuda 和 pytorch 安装_第15张图片
依次输入上行指令
随后输入：conda install pytorch1.0.0 torchvision0.2.1 cuda80
验证pytorch是否安装成功
cuda 和 pytorch 安装_第16张图片
验证是否能够使用gpu
cuda 和 pytorch 安装_第17张图片
整体安装完成

你可能感兴趣的:(pytorch,深度学习,pytorch,深度学习,神经网络,机器学习)

  • 计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？ 美狐美颜sdk 美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
    时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？本文将深入解析AI在美颜技术中的应用，并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK？1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学
  • PHP 爬虫实战：爬取淘宝商品详情数据 EcomDataMiner php爬虫开发语言
    随着互联网技术的发展，数据爬取越来越成为了数据分析、机器学习等领域的重要前置技能。而在这其中，爬虫技术更是不可或缺。php作为一门广泛使用的后端编程语言，其在爬虫领域同样也有着广泛应用和优势。本文将以爬取斗鱼直播数据为例，介绍php爬虫的实战应用。准备工作在开始爬虫之前，我们需要做一些准备工作。首先，需要搭建一个本地服务器环境，推荐使用WAMP、XAMPP等集成化工具，方便部署PHP环境。其次，我
  • 深度学习模型性能全景评估与优化指南 niuTaylor 深度学习人工智能
    深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
  • 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析 快撑死的鱼 Python算法精解python深度学习开发语言
    利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言，结合深度学习的核心技术，详细解析手写数字识别的实现过程，并探讨如何进一步优化模型以提高
  • 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例 数字扫地僧 计算机视觉cnn人工智能神经网络
    I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
  • 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
    摘要：随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁，一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性，旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
  • 模拟退火算法：原理、应用与优化策略 尹清雅 算法
    摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法，在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理，深入分析其核心要素，通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用，并探讨算法的优化策略与拓展方向，为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导，助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域，复杂优化问题无处不在，如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
  • 【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
  • 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？ 墨染辉 大语言模型pdf
    10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题？解决方案：嵌入式表格检索解释：嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解，使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤：表格检测和识别：目标：在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面
  • TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通 点我头像干啥 Ai深度学习tensorflow人工智能
    引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目，深入理解TensorFlow的使用方法，并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么？TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go
  • 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐 幂简集成 API新理念语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
  • 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署 Nerous_ 深度学习深度学习人工智能
    原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
  • 【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
  • 【DNN量化工具】QKeras 工具简介 kanhao100 笔记dnn人工智能神经网络
    QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度，特别适用于需要在资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持：QKeras提供了对不同类型量化的支持，包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
  • Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术 Mark White dnn人工智能神经网络
    Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数：概率分布的催化剂在深入讨论之前，
  • QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比 kanhao100 笔记深度学习边缘计算
    QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
  • Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代 水熠芝Dark-Haired
    Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda项目介绍在数字化浪潮席卷全球的今天，文字识别技术已成为提升工作效率和生活质量的关键工具。Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无
  • Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具 裘心国Trent
    Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，特别适合日常办公、学术研究及数据分析等场景。它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求，极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机
  • 自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来 ajie1117 语音识别人工智能
    自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
  • 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？ yuanpan 机器学习神经网络transformer
    机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
  • 关于误差平面小记 文弱_书生 乱七八糟平面算法神经网络机器学习
    四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失
  • 关于神经网络中的激活函数 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能深度学习
    激活函数（ActivationFunction）详解理解首先煮波解释一下这四个字，“函数”相信大家都不陌生，能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残，关于这个概念煮波就不巴巴了，煮波主要说一下“激活”，大家可能或多或少的看过类似于古装，玄幻，修仙等类型的小说或者电视剧。剧中的主角往往是天赋异禀或则什么神啊仙啊的转世，但是这一世他却被当成了普通人，指导某一时刻才会迸发出全部的能量（主
  • 奇异值分解（SVD） 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能
    奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论，通过手动计算示例进行分析，并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时，您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
  • 常见经典目标检测算法 109702008 人工智能#深度学习目标检测人工智能
    ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征，
  • 关于神经网络中的正则化 文弱_书生 乱七八糟神经网络人工智能深度学习
    神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？在神经网络训练过程中，模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数，同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂（如参数过多、层数过深），它可能会记住训练数据中的噪声，而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合（ov
  • yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案 爱编程的喵喵 Linux解决方案linuxlocateyum解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了yuminstalllocate出现
  • GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节 weixin_30777913 开发语言大数据深度学习人工智能spark
    在快消品（FMCG）行业，需求计划（DemandPlanning）、库存管理（InventoryManagement）和需求供应管理（DemandSupplyManagement）是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
  • 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理 猿享天开 人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
    深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
  • HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较 spjich javahttpclient
    网上利用java发送http请求的代码很多，一搜一大把，有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection，有的用httpclient，而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。 httpclient又可分为 httpclient3.x httpclient4.x到httpclient4.3以下 httpclient4.3
  • Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验 Axiba .net
    概述：Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了！新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件，还有其他一些控件功能升级，精彩不容错过，让我们一起来看看吧！ syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商，该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
  • [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度 comsci 背景
            宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?      如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?   &nbs
  • lvs-server 男人50 server
    #!/bin/bash # # LVS script for VS/DR # #./etc/rc.d/init.d/functions # VIP=10.10.6.252 RIP1=10.10.6.101 RIP2=10.10.6.13 PORT=80 case $1 in start)   /sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
  • java的WebCollector爬虫框架 oloz 爬虫
    WebCollector主页： https://github.com/CrawlScript/WebCollector 下载：webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。 接下来看demo package org.spider.myspider; import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
  • jQuery append 与 after 的区别 小猪猪08
    1、after函数 定义和用法： after() 方法在被选元素后插入指定的内容。 语法： $(selector).after(content) 实例： <html> <head> <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
  • mysql知识充电 香水浓 mysql
    索引 索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。 根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。 大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎
  • 我的架构经验系列文章索引 agevs 架构
    下面是一些个人架构上的总结，本来想只在公司内部进行共享的，因此内容写的口语化一点，也没什么图示，所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全，希望抛砖引玉，大家互相讨论。 要注意，我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台，因此也不一定是适用所有的语言和平台的。 （内容是前几天写的，现附上索引）   前端架构 http://www.
  • Android so lib库远程http下载和动态注册 aijuans andorid
    一、背景      在开发Android应用程序的实现，有时候需要引入第三方so lib库，但第三方so库比较大，例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验，发现通过远程下载so文件，然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。   二、主要
  • linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法 baalwolf option
    在客户端访问subversion版本库时出现这个错误： svnserve.conf:12: Option expected 为什么会出现这个错误呢，就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时，无法识别有前置空格的配置文件，如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
  • MongoDB的连接池和连接管理 BigCat2013 mongodb
    在关系型数据库中，我们总是需要关闭使用的数据库连接，不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制，如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。 通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧，mongoDB中当我们new一个Mongo的时候，会发现它也
  • AngularJS使用Socket.IO bijian1013 JavaScriptAngularJSSocket.IO
            目前，web应用普遍被要求是实时web应用，即服务端的数据更新之后，应用能立即更新。以前使用的技术（例如polling）存在一些局限性，而且有时我们需要在客户端打开一个socket，然后进行通信。         Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库，它可以帮你实
  • [Maven学习笔记四]Maven依赖特性 bit1129 maven
    三个模块 为了说明问题，以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块，模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和user-service   依赖作用范围  Maven的dependency定义
  • 【Akka一】Akka入门 bit1129 akka
    什么是Akka Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
  • zabbix_api之perl语言写法 ronin47 zabbix_api之perl
    zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java－－http://bossr.iteye.com/blog/2195679，这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl use 5.010 ; use strict ; use warnings ; use JSON :: RPC :: Client ; use
  • 比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ brotherlamp linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
    比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！   ----------------------------------------------------- 兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1 链接：http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码：bl65   兄弟连Lin
  • bitmap求哈密顿距离-给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y( bylijinnan java
    import java.util.Random; /** * 题目： * 给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5)， * 使得他们的哈密顿距离（d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|）最大
  • map的三种遍历方法 chicony map
    package com.test; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class TestMap { public static v
  • Linux安装mysql的一些坑 chenchao051 linux
    1、mysql不建议在root用户下运行   2、出现服务启动不了，111错误，注意要用chown来赋予权限， 我在root用户下装的mysql，我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)  chown -R cc /etc/init.d/mysql
  • Sublime Text 3 配置 daizj 配置Sublime Text
    Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项：no_bold不显示粗体字，no_italic不显示斜体字，no_antialias和
  • MySQL server has gone away 问题的解决方法 dcj3sjt126com SQL Server
    MySQL server has gone away 问题解决方法，需要的朋友可以参考下。 应用程序（比如PHP）长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL，但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如，图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景，MySQL只是冷冷的说：MySQL server h
  • javascript/dom:固定居中效果 dcj3sjt126com JavaScript
    <!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/1999/xhtml&
  • 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 e200702084 springbean配置管理IOCOffice
    使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 developerWorks 文档选项 将打印机的版面设置成横向打印模式 打印本页 将此页作为电子邮件发送 将此页作为电子邮件发送 级别： 初级 陈 雄华 ([email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司 2008 年 2 月 28 日  &nb
  • MongoDB常用操作命令 geeksun mongodb
    1.   基本操作 db.AddUser(username,password)               添加用户 db.auth(usrename,password)      设置数据库连接验证 db.cloneDataBase(fromhost)    
  • php写守护进程（Daemon） hongtoushizi PHP
    转载自： http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655   守护进程（Daemon）是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。   1、基本概念   &nbs
  • spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题 jonsvien DAOspringbeanmybatisprototype
    今天在公司测试功能时发现一问题： 先进行代码说明： 1，controller配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型）    @resource/@autowired service对象都可以（两种注解都可以）。 2，service 配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型）
  • 对象关系行为模式之标识映射 home198979 PHP架构企业应用对象关系标识映射
    HELLO!架构   一、概念 identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象，确保每个对象只加载一次，当要访问对象的时候，通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射，Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。     二、为什么要使用标识映射？ 在数据源架构模式之数据映射器中 //c
  • Linux下hosts文件详解 pda158 linux
    　1、主机名： 　　无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。 　　公网：IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。 　　局域网：每台机器都有一个主机名，用于主机与主机之间的便于区分，就可以为每台机器设置主机
  • nginx配置文件粗解 spjich javanginx
    #运行用户#user  nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes  2;#全局错误日志及PID文件#error_log  logs/error.log;#error_log  logs/error.log  notice;#error_log  logs/error.log  inf
  • 数学函数 w54653520 java
    public  class  S {        // 传入两个整数，进行比较，返回两个数中的最大值的方法。      public  int  get( int  num1, int  nu
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他