- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应
可keke
ML&DLpytorchdeeplearning
文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意,到目前为止,onnxruntime-gpu在CUDA12.x和CUDA11.x下的安装命令是不同的,仔细阅读官方文档。验证安装python>>>importonnxru
- ONNXRuntime与CUDA版本对应
zy_destiny
部署YOLOonnxruntimeonnX部署cudapython
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时,需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应,其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
- Deepspeed 结合huggingface Trainer实现多机分布式训练
ningzhao
分布式
目前工作中只使用了单机多卡做微调训练,为了提升训练效率,特实验多机多卡分布式训练。一、环境准备本试验使用两台机器(manager,worker),操作系统ubuntu22.4,每台机器有4个GPU为了使安装配置统一,使用docker容器,docker的安装这里不做介绍。1.网络配置-创建overlay共享网络初始化集群,在manager机器上运行:dockerswarminit#输出结果:Swar
- 大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同
AI生成曾小健
大模型/增量预训练CPT深度学习python机器学习
第一步,同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步,同步环境:./scp_batch.sh"/data/xxx/miniconda3/envs/etuning4/""/data/vayu/miniconda3/envs/etuning4/"gpu0
- ray.tune文档总结
AI大司马
python人工智能深度学习
ray.tune文档总结tune.runconfig指定超参数的搜索方法ConcurrencyLimiter搜索算法scheduler试验调度程序分析资源(并行、GPU、分布式)原文档请看这里https://docs.ray.io/en/latest/tune/key-concepts.htmltune.run执行超参数调整、用于管理实验,例如日志检查、提前停止tune.run(trainable
- 从零开始设计一款全新GPU
jack_201316888
GPUAI大模型渲染GPUGPGPU
(提纲::)设计一款全新的GPU(图形处理单元)是一项复杂且多方面的工程工作,涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。1.定义需求和目标1.1应用场景首先,需要明确GPU的应用场景。这可以是图形渲染(如游戏、电影制作)、通用计算(如科学计算、人工智能训练)、嵌入式系统(如移动设备、汽车电子)等。1.2性能目标根据应用场景
- AMD GCN GPU微架构简介
jack_201316888
硬件架构微架构
AMDGCN(GraphicsCoreNext)微架构介绍AMDGCN(GraphicsCoreNext)是AMD公司推出的一种用于图形处理单元(GPU)的微架构。自2012年首次推出以来,GCN架构已成为AMD图形处理器的核心技术之一,广泛应用于桌面显卡、笔记本电脑以及游戏主机(如PlayStation和Xbox)等设备中。本文将详细介绍GCN微架构的设计理念、主要特性及其演变历程。设计理念GC
- AI 证件照制作工具:HivisionIDPhotos,CPU可运行!
学术Fun
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AI证件照制作工具:HivisionIDPhotos,CPU可运行!大家好,今天要给大家介绍一款超级实用的AI证件照制作工具:HivisionIDPhotos。无论你是要制作护照照片、签证照片,还是其他各种标准尺寸的证件照,这款工具都能轻松搞定。而且最棒的是,它在普通的CPU上也能运行,完全不需要高性能的GPU支持!HivisionIDPhotosHivisionIDPhotos是什么?Hivis
- OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
王小葱鸭
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linux安装完torch或者tensorflow的gpu版本,安装没问题,但是import就有问题,报错OSError:libnccl.so.2:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory,是缺少nvidia的ncll,下面介绍解决方法:1安装ncll下载链接https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-dow
- cpu运行gpu上的pytorch 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled——已解决
霍格沃茨电气魔法师
pythonjavapython数据库js深度学习
感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题事件发生:报错:AssertionError:torchnotcompiledwithcudaenabled解决方法:后来看到这个代码parser.add_argument('--test_device',default="cuda:0",type=str,
- Infiniband网络架构的技术与性能分析
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Infiniband格局寡头,性能占优 这篇文章探讨了网络交换机的性能优势,以及如何通过扩大模型参数量来提高语言模型的生成和预测能力。然而,计算约束对这种正向关系产生了重要影响,导致在相同的计算约束下,总存在最佳的模型参数量和最大的模型有效程度。因此,如何最大限度地提高集群的计算资源成为了当前的核心问题。集群算力优化的关键在于GPU利用率和线性加速比。其中,GPU利用率受限于
- 【车载智能座舱域控制器】-【测试】
@逝水流年轻染尘@
测试工具
目录一、座舱SOC芯片历程介绍1、注解:1.CPU(中央处理器)2.GPU(图形处理器)3.NPU(神经处理单元)2、具体应用示例3、性能指标的重要性二、智能座舱包含哪些功能三、智能座舱测试包括:四、智能座舱HIL测试系统1、智能数字座舱HIL自动化测试系统框图如下:编辑2、智能座舱HIL测试系统架构2.1测试范围:2.2系统亮点:一、座舱SOC芯片历程介绍座舱域控制器用的主控SoC芯片,大家第一
- 【已解决】Halcon错误代码4104
聪明不喝牛奶
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问题描述在运行的时候发现报错4104,如下图所示解决从字面上理解就是超出了计算机的内存空间了,那么着手解决的话就需要把没次训练的张数减少一些即可。去相对应的修改batch_size即可。结果如下图所示,正常在使用GPU训练。搞定,手工~
- 10 自研rgbd相机基于rk3566之OPENCL加速库测试与开发
三十度角阳光的问候
openclgpu加速rk3566/rk3588核函数异构加速
OPENCL加速库测试与开发opencl加速库介绍1OpenCL概念2OpenCL程序通常包含以下几个主要组件:3opencl移植与调用:opencl加速库核函数编写1开发流程:2核函数编写接口函数定义如下:示例代码如下:opencl加速库示例代码opencl加速库介绍1OpenCL概念opencl是可以直接调用gpu资源进行加速的库,除英伟达外的gpu调用方法。例如maligpu,适用于多种ar
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文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.FlopsProfiler总览Flops测量多GPU,多节点,数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-LM中使用在DeepSpeed运行环境之外的使用方法在模型推
- Vortex GPGPU的硬件代码分析(Cache篇3)
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VortexGPGPU硬件代码分析架构开发缓存
文章目录前言一、VX_cache.sv代码部分解读3——bank1.1bankrequestdispatch1.1.1解释VX_stream_xbar模块1.1.2解释VX_stream_arb模块1.1.3解释VX_generic_arbiter模块1.1.4解释VX_priority_arbiter模块1.1.5解释VX_rr_arbiter模块1.1.6解释VX_fair_arbiter模块
- 关于隐语架构概览的知识
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架构
学习笔记:一、隐语架构的层次结构隐语架构自底向上包括以下几个层次:硬件层(或称TEE层/TCS层):主要涉及到硬件层面的安全保障,尤其是对于可信执行环境(TEE)的支持。示例包括IntelSGX2、国产海光CSV以及蚂蚁集团推出的HyperEnclave等,它们提供了硬件级别的数据安全和隐私保护。资源层(或称资源管理层):位于硬件层之上,负责计算资源的分配与调度。包括但不限于CPU、GPU、内存以
- 第十四节:学习Springboot 的restful接口风格(自学Spring boot 3.x的第三天)
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从零开始学习SpringBoot3.x学习springbootrestful
这节记录下自己学习restful的记录。增(PostMapping)/***保存学生*@return*/@PostMappingpublicStudentsave(@RequestBodyStudentstudent){studentService.save(student);returnstudent;}注意:传参使用RequestBody删(DeleteMapping)/***删除学生信息*@
- 微软开源 Phi-3.5 视觉模型
三花AI
三花AImicrosoft人工智能深度学习
微软刚刚发布了Phi3.5系列模型,一个小型模型("Mini")、一个混合模型("MoE")和一个视觉模型。下面是关键总结:Phi3.5Mini:3.8B参数,性能超过Llama3.1(8B)和Mistral7B,接近MistralNeMo12B。支持多种语言,使用了包含32,000个词汇的分词器。512个H100GPU,3.4万亿个tokens训练了10天。Phi3.5MoE:16x3.8B参数
- 元学习(meta learning)(一)
前行居士
学习人工智能神经网络深度学习机器学习元学习
元学习从字面的意思就是“学习”的“学习”,也就是学习如何学习。大部分的深度学习就是在不断的调整超参数,或者在决定网络架构,改变学习率等等。实际上没有什么好方法来调这些超参,今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU,然后一次训练多个模型,有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉,最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能。所以在业界做实验的时候往往就是一次开几张GPU,这些
- 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
- 深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch
sccum
Python常用库的介绍和使用深度学习python人工智能
文章摘要:'''1.torch模块,是一个开源的深度学习框架,主要用于构建和训练神经网络。PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集,用于深度学习和科学计算;2.下面主要介绍torch模块的五个功能:数据加载和处理,GPU加速,建立网络模型,模型的保存和加载,梯度更新和参数优化;上面功能主要用到的子模块如下:torch.utils.data、torch.cuda、torch.nn、torch
- [GPU与CPU100倍性能之谜,论文个人阅读分享]Debunking the 100X GPU vs. CPU myth: an evaluation of throughput computing
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杂项学习性能优化gpu算力
Debunkingthe100XGPUvs.CPUmyth:anevaluationofthroughputcomputingonCPUandGPU*Authors:VictorW.Lee,ChangkyuKim,JatinChhugani,MichaelDeisher,DaehyunKim,AnthonyD.Nguyen,NadathurSatish,MikhailSmelyanskiy,Sri
- 在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南,查看CUDA版本,安装对应版本pytorch_pytorch cuda
2401_84009626
程序员pytorch人工智能python
在PyTorch中使用CUDA,根据你的具体环境和需求调整版本号,确保安装的PyTorch版本与你的CUDA版本兼容。在PyTorch中使用CUDA,你需要确保正确安装了匹配你的GPU的CUDAToolkit。以下是在PyTorch中使用CUDA的一般步骤:检查CUDA支持:首先,确保你的GPU支持CUDA。你可以在官方CUDA支持列表上查找你的GPU型号。或者直接命令行安装CUDAToolkit
- 环境安装-1:Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1
w坐看云起时
环境安装tensorflowpython人工智能
环境配置建议多看几个别人的安装过程的图文,不要着急,慢慢来,我们肯定行,加油!一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。(来自百度词条)2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程(如前向和反
- arm a7 支持虚拟化吗_Arm增加CPU、GPU和ISP,实现自主和视觉安全_Mali
weixin_39569112
arma7支持虚拟化吗GPU编程CPU异同点nas918+支持的cpu用ARM编写显示当前系统时间
原标题:Arm增加CPU、GPU和ISP,实现自主和视觉安全Arm引入了一套新的知识产权(IP),包括新的CPU、GPU和ISP(图像信号处理器),以实现可扩展、高效的计算能力,以实现跨汽车和工业应用的安全、自主决策。新的IP套件包括ArmCortex-A78AECPU、ArmMali-G78AEGPU和ArmMali-C71AEISP,所有这些都是为了使硅供应商和OEM能够设计为自主工作负载。这
- ISP(图像信号处理器)是什么?
FoGoiN
嵌入式硬件单片机物联网
由于刚接触到开发版,认识到了图像处理器(imageprocessor),又名imageprocessingengine,imageprocessingunit(IPU),imagesignalprocessor(ISP)。和电脑的GPU类似,通常采并行计算。功能:Bayertransformation图像传感器(就是光电转换器)中的光电二极管(吸收光子产生电流)其实是无法识别颜色的,为了能够识别颜
- NPU技术总结
技术学习分享
webglprocesson
NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展,NPUs应运而生,以满足对高效率和高能效的计算需求。NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构,优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集,用于加速神经网络中的常见操作,如卷积和激活函数。NPUs的核心技术并行性:NPUs利用数据并行性和任务并
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
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const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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