- Deepfacelive安装报错解决记录
matouxiao
conda
去c盘:windows/system32目录下面找不能load的文件比如kernel132.dll,然后copy到.\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行
- linux下用ffmpeg测试nvidia 显示驱动是否安装成功的脚本
谢平康
linuxffmpeg运维
#!/bin/bash#生成一个10秒用户来测试的文件ffmpeg-y-flavfi-itestsrc=duration=10:size=1280x720:rate=30\-flavfi-isine=frequency=1000:duration=10\-c:vlibx264-presetfast-crf23\-c:aaac-b:a192k\input.mp4#测试输入文件(可替换为你自己的视频文
- YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南:.pt到.bin转换与优化实践
pk_xz123456
python算法仿真模型YOLO人工智能rnn深度学习开发语言lstm
以下是针对在RDK5开发板(基于NVIDIAJetsonOrin平台)部署YOLOv8模型的详细技术指南,涵盖从模型转换、优化到部署的全流程:YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南:.pt到.bin转换与优化实践——基于TensorRT的高性能嵌入式部署方案第一章:技术背景与核心概念1.1RDK5开发板硬件架构NVIDIAJetsonOrinNX核心参数:1024-coreAmpereGPU
- 分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域,模型与数据规模呈指数级增长趋势,传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求,分布式训练技术应运而生,其核心驱动力源于以下三大关键困境:1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例,其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS,面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型,若采用单机单卡训练,仅完成一
- 恐怖黎明 决定版 中文 免安 离线运行版
与凌风000
恐怖黎明决定版
最低配置:操作系统*:WindowsXP/WindowsVista/Windows7/Windows8/Windows10处理器:x86兼容2.3GHz或更快的处理器(英特尔第2代酷睿i系列或同等产品)内存:2GB内存显卡:512MBNVIDIAGeForce6800系列或ATIRadeonX800系列或更高DirectX版本:9.0摄氏度存储空间:需要5GB可用空间声卡:兼容DirectX9.0
- 最后的生还者2:重制版 免安 中文离线运行版+整合包
与凌风000
最后的生还者2
最后的生还者2:重制版1.4.10515.0636免安中文离线运行版+整合包最低配置:需要64位处理器和操作系统操作系统:Windows10/1164-bit(version1909orhigher)处理器:IntelCorei3-8100,AMDRyzen31300X内存:16GBRAM显卡:NVIDIAGeForceGTX1650,AMDRadeonRX5500XT存储空间:需要150GB可用
- linux nvidia-smi失败(已测有效)
Summer_Anny
linux运维服务器
ref:https://worktile.com/kb/ask/345201.html当在Linux终端中无法找到nvidia命令时,可能有以下几种原因:Nvidia驱动未安装:首先,要使用nvidia命令,需要在系统上安装Nvidia驱动程序。您可以通过以下步骤来安装驱动:a.检查系统上是否已经安装了Nvidia显卡。可以运行以下命令来检查:“lspci|grep-invidia“b.如果未安装
- nvidia-container-runtime离线包安装说明:快速部署NVIDIA容器环境
盛罡城Rachel
nvidia-container-runtime离线包安装说明:快速部署NVIDIA容器环境【下载地址】nvidia-container-runtime离线包安装说明此项目为无网络环境下的用户提供了nvidia-container-runtime的离线安装包,极大简化了安装流程。通过简单的解压缩和rpm包安装,用户可以快速完成环境配置。安装完成后,仅需重启Docker容器即可生效。项目特别适合网络
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation
justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- 【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】
岁月玲珑
AIstablediffusionAI编程AI作画
在本地安装部署StableDiffusion,需要准备好硬件环境,安装相关依赖,然后配置模型。下面为你详细介绍安装部署的步骤:一、硬件要求显卡:需要NVIDIAGPU,显存至少6GB,推荐8GB及以上。系统:Windows10/11、Linux(Ubuntu等)或macOS(需要Rosetta2)。内存:至少16GBRAM。存储空间:准备10GB以上的可用空间。二、软件准备首先要安装Python和
- ROS:录制相机、IMU、GNSS等设备数据
吃水果不削皮
视觉组合导航ROSVIO
文章目录简介录制数据️准备工作录制相机录制串口设备录制数据项目地址简介在ROS中,录制传感器数据(如相机、IMU等)常使用rosbag工具,它可以将ROS话题消息保存为.bag文件,供后续回放或分析。本文使用jetson-tx2核心板作为录制平台,录制微光相机数据和六轴IMU数据,用于相机标定、IMU标定、相机-IMU联合标定与VIO轨迹分析。相机标定详见:相机-IMU联合标定:相机标定IMU标定
- 昇腾AI生态组件全解析:与英伟达生态的深度对比
随着人工智能技术的快速发展,国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾(Ascend)系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构,构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度,深入剖析昇腾与英伟达(NVIDIA)生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎:MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
- docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].
这个错误表明Docker无法识别或加载支持GPU所需的设备驱动程序。以下是完整的解决方案和根本原因分析,结合最新技术和实践整理:根本原因分析缺少NVIDIAContainerToolkit现代Docker依赖NVIDIAContainerToolkit(前身为nvidia-docker2)实现GPU透传,未安装时无法调用GPU驱动。Docker配置未启用NVIDIA运行时需在daemon.json
- centos 7 安装NVIDIA Container Toolkit
几道之旅
centoslinux运维
要在CentOS7上离线安装NVIDIAContainerToolkit,需确保已安装NVIDIA驱动和Docker环境。以下是完整步骤及注意事项:⚙️一、环境准备验证NVIDIA驱动运行nvidia-smi确认驱动已正确安装,若未安装需先离线安装驱动:下载对应GPU型号的驱动包(如NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run)。禁用系统自带nouveau驱动(修改/etc/modpro
- 编译OpenCV支持CUDA视频解码
AI标书
pythonopenvccudanvidiadockerbuild
如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持(cudacodec)在深度学习、视频处理等高性能计算领域,OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块,能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码,极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境,详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV,并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
- CUDA与venv的配置
老兵发新帖
经验分享
根据技术原理和实际配置经验,CUDA工具包本身无法完全安装在Python的venv虚拟环境目录中,但可通过环境变量和依赖管理实现虚拟环境对特定CUDA版本的调用。以下是关键分析及配置方案:⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包(含nvcc编译器、CUDA运行时库等)必须安装在系统全局路径(如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo
- CUDA编程:优化GPU并行处理与内存管理
Omoo
CUDAGPU并行处理线程协作内存管理硬件限制
背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构,它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。在本书的第12章中,我们深入探讨了CUDA编程的关键概念,包括线程间的协作、内存分配与管理以及如何应对硬件限制。CUDA中的线程协作与内存管理在GPU上进行编程时,我们需要处理内存分配、数据传输以及内核(kernel)的调用等任务。CUDA提供了一系列的API来帮助开发者管理这些资源。在提供的
- 2021-02-03
thalch
深度学习
服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动如果之前装过驱动,此时卡在登陆界面或黑屏可以尝试卸载之前装的驱动进入、usr/src版本430.40sudoapt-getremovenvidia-*sudonvidia-uninstallsudoapt-getautoremove//谨慎使用,可能误删别的文件最好不用禁掉nouveausudogedit/etc/mod
- Python学习Day33
m0_64472246
python打卡学习python
学习来源:浙大疏锦行一、PyTorch和CUDA的安装:给电脑装“超级计算器”通俗解释PyTorch:是一个专门用于深度学习的“工具箱”,类似程序员的“智能积木”,能快速搭建神经网络。CUDA:是NVIDIA显卡的“加速引擎”,相当于给电脑的显卡装了一个“超级计算器”,让它能快速计算复杂的数学问题(如图像识别、数据训练)。安装逻辑:先装CUDA(显卡的“计算器驱动”),再装PyTorch(用这个计
- torch-gpu版本 anaconda配置教程
GXYGGYXG
python
教程Pytorch的GPU版本安装,在安装anaconda的前提下安装pytorch_pytorch-gpu-CSDN博客版本对应PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客cuda下载地址CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercudacudnn
- F5 携手NVIDIA BlueField-3 DPU加速服务提供商边缘AI发展
资讯分享周
人工智能
F5BIG-IPNext云原生网络功能部署于NVIDIABlueField-3DPU,可提升数据管理与安全性,加速边缘AI创新,引领AI-RAN未来发展世界移动通信大会,巴塞罗那,2025年3月6日-F5(NASDAQ:FFIV)日前宣布将BIG-IPNext云原生网络功能(BIG-IPNextCloud-NativeNetworkFunctions,CNF)部署于NVIDIABlueField-
- CentOS7安装显卡驱动
贲_WM
CentOScentos显卡
服务器安装了CentOS7.6操作系统(带GUI的服务器),安装了RTX6000显卡,以下开始安装显卡驱动,并测试UE4。1、下载驱动从官方驱动|NVIDIA下载驱动程序,此处下载了NVIDIA-Linux-x86_64-515.57.run。2、禁用nouveau检查系统是否存在nouveau驱动:lsmod|grepnouveau如果没有输出则表示禁用成功,进入下一步。如果有输出则表示存在no
- centos8安装显卡驱动
1、查看显卡型号```powershell命令:lspci|grep-ivga输出:01:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationGP102[GeForceGTX1080Ti](reva1)2、查看系统内核命令:uname-r输出:3.10.0-862.el7.x86_644、官网下载对应的显卡版本https://www.nvidia.cn/dri
- 本地部署大语言模型
小俊学长
语言模型人工智能自然语言处理
本地部署大语言模型(LLMs)是一个涉及多个步骤和技术细节的过程,包括硬件准备、软件安装、模型下载与配置等。以下是一个详细且全面的指南,旨在帮助读者在本地环境中成功部署大语言模型。一、硬件准备本地部署大语言模型对硬件有一定的要求,主要集中在显卡(GPU)和内存(RAM)上。由于大语言模型通常具有庞大的参数量和计算量,因此需要强大的硬件支持。显卡(GPU):入门级配置:推荐至少使用NVIDIAGeF
- TensorFlow 安装与 GPU 驱动兼容(h800)
weixin_44719529
tensorflowneo4j人工智能
环境说明TensorFlow安装与GPU驱动兼容CUDA/H800特殊注意事项PyCharm和终端环境变量设置方法测试GPU是否可用的Python脚本#使用TensorFlow2.13在NVIDIAH800上启用GPU加速完整指南在使用TensorFlow进行深度学习训练时,充分利用GPU能力至关重要。本文记录了在Linux环境下使用TensorFlow2.13搭配NVIDIAH800GPU的完整
- 非root用户在服务器(linux-Ubuntu16.04)上安装cuda和cudnn,tensorflow-gpu1.13.1
码小花
模型测试环境搭建
1.准备工作(下载CUDA10.0和cudnn安装包)查看tensorflow和CUDA,cudnn的版本的对应关系,从而选择合适的版本进行下载下载CUDA10.0安装包,点击官网进行下载,根据服务器的具体情况选择对应的版本,如下图所示下载完毕后得到安装包cuda_10.0.130_410.48_linux.run下载cudnn,选择CUDA10.0对应的版本(需要注册登录nvidia账号),点击
- 如何安装Tensorflow和GPU配置
神隐灬
tensorflow学习tensorflow人工智能python
课题组某一台服务器升级后,很多环境丢失了,4块3090的GPU的驱动已安装好,但没有公用的Tensorflow可使用。于是自己鼓捣了一番Tensorflow的安装,等管理员安装公用的环境不知道要到猴年马月……服务器是Linux系统(CentOS),GPU是英伟达公司的3090,已经安装好驱动,可以通过命令看到相关信息:$nvidia-smiTueMay2820:54:092024+--------
- BEV-Fusion环境配置(RTX4090)
BEV-Fusion环境配置(RTX4090)SystemVersionSystemVer.Ubuntu22.04.5LTSKernelVer.6.8.0-57-genericGPU:RTX4090CudaVersionin/usr/local/cudanvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2022NVIDIACorporationBui
- DirectX function “GetDeviceRemovedReason“ failed with DXGI_ERROR_DEVICE_HUNG (“The GPU will not resp
Roc-xb
Windows相关问题解决显卡驱动Windows
玩游戏的时候,报错:DirectXfunction“GetDeviceRemovedReason”failedwithDXGI_ERROR_DEVICE_HUNG(“TheGPUwillnotrespondtomorecommands”).GPU:“NVIDIAGeForceRTX4060”,Driver:57652.Thiserrorisusuallycausedbythegraphicsdri
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!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/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
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。 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,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!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&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul