- pytroch2.4 提示到不到fbgemm.dll
bziyue
pythonpytorch
#python/pytorch/问题记录```>>>importtorchTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Users\95416\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\__init__.py",line148,inraiseerrOSE
- Pytroch 自写训练模板适合入门版 包含十五种经典的自己复现的一维模型 1D CNN
浩浩的科研笔记
Pytorch深度学习一维网络cnn人工智能神经网络
训练模板在毕业之前,决定整理一下手头的代码,自己做1D-CNN这吗久,打算开源一下自己使用的1D-CNN的代码,包括用随机数生成一个模拟的数据集,到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板,以及自己复现的所有1D-CNN经典模型进行开源,代码已经上传到了GitHub上,接下来我逐个文件进行讲解。由于写的过于详细导致,写完了之后发现最后写了1万9000多字,都超过我本科论文字数了。如果有问题或者有
- 【环境配置】安装了pytorch但是报错torch.cuda.is_availabel()=Flase
坠金
深度学习报错环境配置pytorch深度学习人工智能环境配置
解决思路:importtorch正常,说明torch包安装正常,但是不能和gpu正常互动,猜测还是pytroch和cuda的配合问题1.查看torch包所需的cuda版本我的torch是2.0.1,在现在是比较新的包,需要12以上的cuda支持,我用nvcc-V或者setcuda查看当前环境路径下的cuda版本,显示为11.1,这显然无法匹配2.匹配cuda版本那就需要更新了,首先检查我的硬件是否
- 2020-07-17 暑期学习日更计划 (李宏毅2020-hw2 pytorch实现)
Reza_
ML2020spring-hw2该作业kaggle地址:ML2020spring-hw2Classification-BinaryIncomePrediction一个关于数据的二项分类问题,由一系列给出的特征数据,判断此人的收入是否大于5000元。数据处理部分沿用了numpy的数据处理方式,神经网络的实现部分用了pytroch数据预处理部分:importosimportcsvimporttorch
- 基于pytorch的支持向量机
大雾的小屋
python学习笔记pytorch支持向量机人工智能机器学习
本文主要实现了一个以pytorch编写的支持向量机。任务目标针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(二分类),得到分类结果及其准确率。先导入查看基本数据模型构建与训练可以将支持向量机看成一个简单的,只有输入输出层的神经网络。所以直接使用pytroch
- Dora-rs 机器人框架学习教程(3)——利用yolo实现目标检测
熊猫飞天
doradoradora-rsYOLO机器人框架目标检测
文章目录1安装pytroch环境1.1nvidia驱动1.2安装cuda1.3在conda中安装pytorchGPU版本1.4检验pytroch是否安装正确2编写程序代码2.1object_detection.py文件内容如下:2.2dataflow.yml文件内容如下:3运行参考资料目标:在dora框架下编写一个Python节点读取USB摄像头数据,并调用yolo目标检测API接口函数实现目标检
- nsight system 使用时需要注意的问题
zhaoyqcsdn
cuda笔记自动驾驶深度学习经验分享
使用时报错:Status:TargetProfilingFailed问题1:LinuxKernelParanoidLevel太高参考:https://forums.developer.nvidia.com/t/error-in-sampling-pytroch-profile-with-nsys-and-dlprof/202577/3https://docs.nvidia.com/nsight-s
- windows端调用libTorch
侠之大者_7d3f
libTorch下载pytroch为windows端提供了2个版本的预编译好的libTorch动态链接库DebugReleaseimage.png测试环境win1064bitvs2017libTorch配置过程以Debug版本的libTorch为例添加include路径添加链接库lib路径添加lib名称添加环境变量image.pngimage.pngimage.pngc10.libcaffe2.l
- 【Pytorch】学习记录分享1——Tensor张量初始化与基本操作
大江东去浪淘尽千古风流人物
DeepLearningpytorch学习人工智能
【Pytorch】学习记录分享1——Tensor张量初始化与基本操作1.基础资料汇总2.Tensor张量初始化与基本操作(numpy对比)2.1tensor创建的集中基本方式2.2修改tensor/numpy长度与维度2.3取tensor/numpy元素2.4numpy对象的基本运算2.5tensor对象的基本运算1.基础资料汇总资料汇总pytroch中文版本教程PyTorch入门教程B站强推!2
- 12-07 周四 Pytorch 使用Visdom 进行可视化
思影影思
pytorch人工智能python
简介 在完成了龙良曲的Pytroch视频课程之后,楼主对于pytroch有了进一步的理解,比如,比之前更加深刻的了解了BP神经网络的反向传播算法,梯度、损失、优化器这些名词更加熟悉。这个博客简要介绍一下在使用Pytorch进行数据可视化的一些内容。安装pipinstallvisdom启动服务python-mvisdom.server使用 基本上是按照先生成对象,然后追加内容的方式。importvi
- cpu版本的torch可以用清华镜像源安装
炼丹师小米
pytorch人工智能python
一、来到pytroch官网找到如下代码官方提供的默认的安装cpu版本的torch的命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio二、使用清华镜像安装pip3installtorchtorchvisiontorchaudio-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- Pytorch实现RNN, GRU, LSTM模型
FrenchOldDriver
自然语言处理深度学习神经网络pytorch自然语言处理机器学习
文章目录RNN参数代码GRU公式代码LSTM公式代码如题,几个经典的NLP模型,Pytorch实现也比较简单,复杂的模型可以通过他们堆叠而成,比如encoderdecoder这些。RNN首先是最简单的RNN,他的模型最简单,就是当前时刻的input,和上一时刻的hiddenstate,分别和一个W参数相乘,然后经过一个tanh门即可。还可以加上偏置项bhb_hbh,在pytroch官方文档中,偏置
- 深入浅出深度学习Pytroch
Yuezero_
深度学习Pytorch学习笔记深度学习人工智能计算机视觉
本文将以通俗易懂的方式,深入浅出地为您揭开深度学习模型构建与训练的面纱:深度学习=数据data+模型model+损失函数loss+优化optimizer+可视化visualizer深度学习=数据data+模型model+损失函数loss+优化optimizer+可视化visualizer深度学习=数据data+模型model+损失函数loss+优化optimizer+可视化visualizer深入
- Win10+CUDA10.2+cuDNN+Anaconda的Tensorflow(GPU) & PyTroch安装
Circle-C
TensorFlowPythonPytorch
一.电脑配置如下:写在前面,本机的电脑配置如下:操作系统:windows10专业版(64位)CPU:i5RAM:16G显卡:GEFORCEGTX960M首先,在安装之前需要查看显卡所能支持的最高CUDA版本,打开【NVIDIA控制面板】,选择左下角的【系统信息】选项,并点击【组件】按钮进入到如下界面:从图中我们可看出,GTX960M的显卡支持CUDA10.2版本的。因此,我们基于10.2版本进行安
- 四、C++调用slomo模型
佳昌
人工智能(pythonc++)深度学习
上一章《训练模型调用及转换》把训练好的模型转换为c++可以通过libTorch调用的模型。想了解windowsC++调用libTorch可以看《C++(libTorch)调用pytroch预训练模型》,本章不在介绍。首先调用torch::jit::load()把训练模型加载进来。预测图像是使用opencv的cv::imread()进行读取。然后通过torch::from_blob转化为torch张
- pytroch、tensorflow对比学习—搭建模型范式(构建模型方法、训练模型范式)
卖香油的少掌柜
pytrochtensorflow对比学习tensorflow学习深度学习人工智能pytorch
搭建模型范式(构建模型方法、训练模型范式)前言本文是《pytorch-tensorflow-Comparativestudy》,pytorch和tensorflow对比学习专栏,第四章——搭建模型范式(构建模型方法、训练模型范式)。虽然说这两个框架在语法和接口的命名上有很多地方是不同的,但是深度学习的建模过程确实基本上都是一个套路的。所以该笔记的笔记方式是:在使用相同的处理功能模块上,对比记录py
- Pytorch基础代码实战系列之定义一个简单的卷积神经网络
陈万君Allen
Python和人工智能pytorchcnn人工智能
深度学习框架Pytroch系列注:大家觉得博客好的话,别忘了点赞收藏呀,本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容,内容多为原创,PythonJavaScalaSQL代码,CVNLP推荐系统等,SparkFlinkKafkaHbaseHiveFlume等等~写的都是纯干货,各种顶会的论文解读,一起进步。这个系列主要和大家分享深度学习框架Pytorch的各种api,从基础开始。#博学谷IT学习技
- Pytorch安装教程(Python)
Zephyr H
Pythonpythonpytorch人工智能conda
本教程首先要安装并配置anaconda,如果不具备此条件,请先安装anaconda。参考链接:Anaconda安装配置教程(Python)1、查看本机的CUDA版本cmd命令行输入nvidia-smi,在第一行最右边可以看到CUDA的版本号。2、安装Pytroch1、点击进入Pytorch官网2、下拉至下图位置,只需保证系统和电脑匹配,CUDA版本小于本机CUDA版本,调整结束后,复制红框中的指令
- 关于python pytorch 与CUDA版本相关问题
玖玖玖 柒染
环境配置pythonpytorch开发语言
首先在终端中输入python进入python交互式环境importtorchprint(torch.__version__)#注意是双下划线官网:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/CUDAToolkit版本及可用PyTorch对应关系总结(参考官网)cuda版本确定后,pytorch要依赖此cuda版本,因为pytroch安装跟cu
- LSTM模型的讲解与运用
请让我按时毕业
lstm人工智能rnn
实验目的:循环神经网络(RNN)是一类以序列数据为输入,在序列的演进方向进行循环且所有循环单元按链式连接的神经网络。目前RNN已经广泛应用于语音识别、文本分类等自然语言处理任务中。本实验通过采用循环神经网络的变体长短期记忆网络(LSTM),合理设计网络结构和算法来实现自动写诗和藏头诗的功能。环境配置:利用pytcharm配置pytroch和opencv;参数:epoches=8Lr=0.001Ba
- 解决CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
图灵机学长
深度学习开源包安装cuda深度学习pytorch
1.电脑配置GPU3080算力8.6CUDA11.1CUDNN8.2.0conda4.9.2python3.8.52.问题描述首先在pytroch官网根据电脑相应配置使用pip命令pip3installtorch==1.8.1+cu111torchvision==0.9.1+cu111torchaudio==0.8.1-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch
- 安装torchtext
微凉的衣柜
python深度学习linuxpytorch机器学习
在阅读pytroch版本的《动手学深度学习》第七章时,源码需要安装torchtext。直接使用pip安装pipinstalltorchtext会更新pytorch,这时会卸载旧的pytorch,安装的新版本pytorch可能会不兼容。最后我在https://github.com/pytorch/text/找到pytorch与torchtext版本对应关系:我的pytorch是1.7版本,因此安装0
- yolov7报错 indices should be either on cpu or on the same device as the indexed tensor (cpu)解决
祺稷
AIYOLO人工智能
问题报错信息Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/local/code/yolov7_pytroch/yolov7/train.py",line616,intrain(hyp,opt,device,tb_writer)File"/usr/local/code/yolov7_pytroch/yolov7/train.py",line363,intrainlo
- [PyTroch系列-13]:PyTorch基础 - 张量的操作 - 筛选、过滤
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人工智能-深度学习人工智能-PyTorch深度学习Pytorch张量帅选过滤
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- [PyTroch系列-16]:PyTorch基础 - 张量的操作 - 变形
文火冰糖的硅基工坊
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊):https://blog.csdn.net/HiWangWenBing本文网址:https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119490985目录第1章Tensor运算与操作概述1.1概述1.3张量的操作与变换1.4环境准备1.5张量的操作-变形(reshape)第2章基本变形:reshape1.原理2.函
- [PyTroch系列-6]:PyTorch基础 - 张量的三角函数运算
文火冰糖的硅基工坊
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- [人工智能-深度学习-41]:开发环境 - GPU进行训练安装与搭建(Pytroch、TensorFlow、Nvidia CUDA)详细过程
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- Pytroch使用amp进行混合精度训练
Daisy丶
简介AMP:Automaticmixedprecision,自动混合精度,可以在神经网络推理过程中,针对不同的层,采用不同的数据精度进行计算,从而实现节省显存和加快速度的目的。在Pytorch1.5版本及以前,通过NVIDIA提供的apex库可以实现amp功能。但是在使用过程中会伴随着一些版本兼容和奇怪的报错问题。从1.6版本开始,Pytorch原生支持自动混合精度训练,并已进入稳定阶段,AMP训
- pytroch 颜色增强ColorJitter,墙裂推荐
AI视觉网奇
python基础计算机视觉图像处理python
目录函数参数解释:随机亮度测试,非常方便,墙裂推荐:单项测试:举例:yolov5颜色增强示例,效果差不多,opencv的:函数参数解释:函数名:torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0,contrast=0,saturation=0,hue=0)函数解析:随机改变一个图像的亮度、对比度、饱和度和色调。如果图像是tensor,那么它的shape为
- Ubuntu18中NVIDIA,cuda,cudnn,pytorch安装
math_learning
数据库postgresql
注意:nvidia驱动和cuda,cudnn,pytroch,python的对应关系linux安装pytorch(包括cuda与cudnn)_linux清华园按照pytorch1.12_BryceRui的博客-CSDN博客安装流程:安装cuda(包括nvidia驱动)+cudnn+python安装注意:nvidia驱动可以在安装cuda时一起安装1、安装NVIDIA驱动(该驱动也可以在cuda安装
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST