攻城狮要飞翔
攻城狮要飞翔

Ubuntu16.04用命令释放内存

深度学习需要耗费大量的内存，所以需要及时清理。

使用free -m 命令查看内存使用情况，具体如下：

使用下面3条命令清理内存：

随后再使用free -m 命令查看内存使用情况，具体如下：

会发现能存的到了清理，ok，继续炼丹啦

你可能感兴趣的:(深度学习_图像处理_语义分割)

  • Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型） Harry技术 AIprompt人工智能
    文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程：大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁，让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通，Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界，探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
  • 大模型生成人物关系思维导图的实战教程 herosunly 大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮
  • pytorch实现cifar10多分类总结 L_pyu 人工智能pytorch分类
    cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积
  • 数据挖掘技术介绍 柒柒钏 数据挖掘数据挖掘人工智能
    数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
  • 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
    引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
  • 图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲 图神经网络入门到精通人工智能
    小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类 每天五分钟玩转人工智能 深度学习框架pytorch深度学习pytorch分类GoogLeNet人工智能CAFIR10
    本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了，其它的地方都是一样的，就是网络模型不一样。代码
  • Deepseek:物理神经网络PINN入门教程 天一生水water 神经网络人工智能深度学习
    一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
  • python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程 快撑死的鱼 Python算法精解算法
    随着人工智能和机器学习的快速发展，图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一，已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言，结合KNN（K-最近邻）算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理，还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文，可以全面掌握手写数字
  • 深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现 羊小猪~~ 深度学习网络pytorch人工智能python机器学习分类
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121模型，做一个乳腺癌图像识别，效果还行，准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介，源码研究与复现(pytorch)：
  • 谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、 *Major* 机器视觉
    谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、这么里面的AI原理没什么，还是这些公司把AI技术层面用出花了，一是他们有公司可能比较成立时间长，数据丰富。二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
  • AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理 Robin_Pi 机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
    目录1.写在前面1.1AI之路：1.2工具/技能：2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能：Python、NumPy、Pandas、Matplotl
  • PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
  • 人工智能概念 zhangpeng455547940 计算机人工智能
    机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
  • 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 | 小酒馆燃着灯 机器学习算法k近邻算法
    文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
  • 再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖 移远通信 算力人工智能工业智能
    12月24日，2024中国物联网产业大会暨第21届慧聪品牌盛会在深圳圆满落幕。会上，移远通信凭借其工业智能品牌宝维塔™在推动AI技术落地与应用创新方面的卓越贡献，获颁“AI创新应用奖”。作为科技发展的前沿力量，AI技术正深刻改变着各行各业的生产模式和效率，尤其在工业领域，展现出了巨大潜力。宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技
  • 4款老照片AI自动修复工具分享，让老照片重焕光彩 Ai工具分享 人工智能
    老照片承载着我们的成长历程、家庭的变迁以及社会的发展印记。然而，岁月无情，它们逐渐失去了原本的光彩，让我们在回忆时总觉得少了些什么。但随着自动修复软件的出现，让老照片的修复变得不再遥不可及。这些软件利用先进的图像处理技术，能够自动识别并修复照片上的瑕疵，让老照片重焕光彩。下面小编就来给大家分享几款AI自动修复工具，帮助你找回那些遗失的美好时光。一、牛学长图片修复工具牛学长图片修复工具是一款功能强大
  • 图像工具插件：Editor.js 的图像处理解决方案 贡沫苏Truman
    图像工具插件：Editor.js的图像处理解决方案imageImageBlockforEditor.js项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/image8/imageEditor.js的图像工具插件是一个强大的开源项目，致力于为Editor.js富文本编辑器提供图像处理功能。该项目主要使用JavaScript编程语言，并且是基于Editor.js的插件架构进行开发
  • 验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解 数据知道 2025年爬虫和逆向教程ocrpython爬虫OCR识别验证码识别图片验证码
    文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型4.3数据增强4.4集成多个OCR引擎五、实际应用中的注意事项六、总结验证码（CAPTCHA）是一种用于区分人类用户和自动化程序的安
  • 从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。 KangkangLoveNLP qwen2.5深度学习人工智能transformerpytorch自然语言处理python神经网络
    RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。它通过计算输入数据的均方根（RootMeanSquare,RMS）来进行归一化，避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm（层归一化）LayerNorm（层归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，主要用于稳定训练过程、加
  • 【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search） IT古董 漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
    随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。随机搜索（RandomizedSearch）是一种高效的超参数优化方法，它通过在候选超参数的数值分布（如正态分布、均匀分布等）中随机选择超参数组合，从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数，例如
  • 医学人工智能影像诊断数据收集与整理 V搜xhliang0246 人工智能健康医疗算法
    在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程，介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集，并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先，你需要收集包含医学影像的数据集。这些数据通常来自医院或研究机构，并且需要经过伦理审查和患者同意。示例数据集假设我们有一个包含肺部X光片的数据集，
  • 深度学习模块缝合教程：从理论到实践 RockLiu@805 深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
    深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块，以实现更高效的计算和更强大的功能，是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中，我们将从基础概念出发，详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者，都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
  • ComfyUI 中存在类似于 “蒙版” 的方法 AI-AIGC-7744423 图像处理人工智能
    在ComfyUI中存在类似于“蒙版”的方法，它在图像生成和编辑过程中发挥着重要作用，以下为你详细介绍：什么是蒙版及其作用在图像处理领域，蒙版是一种用于控制图像特定区域处理效果的工具。通过蒙版，可以指定哪些区域需要应用某种效果（如滤镜、色彩调整等），哪些区域保持不变。在ComfyUI里，蒙版主要用于控制图像生成或修改的范围。ComfyUI中实现类似蒙版功能的方法1.使用ControlNet的蒙版功能
  • 大模型开发教程：从零开始的入门指南！ 程序员二飞 人工智能java数据库职场和发展深度学习
    概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
  • GAN生成对抗网络小记 文弱_书生 乱七八糟生成对抗网络人工智能神经网络
    生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练，生成高度逼真的数据。其核心思想是让GGG生成伪造数据以欺骗DDD，而DDD则努力分辨真实数据与伪造数据。GAN在理论上可以看作一个极小极大（Minimax）优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
  • 深度学习之优化器Optimizer介绍 yueguang8 人工智能深度学习人工智能
    优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方
  • 深度学习 常见优化器 Humingway 深度学习人工智能
    一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
  • 深度学习中常用的优化器 无能者狂怒 深度学习计算机视觉人工智能深度学习算法
    梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视
  • 常见的深度学习优化器 青灯剑客 算法python人工智能机器学习自然语言处理深度学习
    一直用优化器解决问题，但是没有对它进行一个系统的总结。。不对，系统的总结进行过，只是时过境迁，早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD，只是学着学着就忘记了。后来呢，接触到网上介绍的几种常用的优化器，看着原理挺给力，可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》，它从最基本的原理出发，给了我一点灵感。（1）几种常用的优化器，详情见这里链接34（2）二、以为自己遇见了大海老师说，
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他