不要熬夜多喝热水
不要熬夜多喝热水

Ubuntu + pytorch1.7 + rtx3090/3080 安装DCNv2 踩坑记录

由于RTX3090/3080只能安装cuda11，cuda11适配的pytorch只有1.7。所以DCNv2的安装包目前还没有适配的，由于刚出较新，网上的资料相对缺乏，经过一系列踩坑，终于找到一个解决方案。

我的配置：
RTX3090
Ubuntu 18.04
cuda11.1
pytorch1.7

往上的解决方案有：
日常填坑-DCNv2+pytorch1.7+vs2017编译
我试了试该方案，报错，帖子下面有我的评论，总之尝试未果。

在原版的DCNv2的讨论区有人给出了解决方案：
Pytorch 1.6-1.8 compatability - CUDA11/3090 ready #92

该作者的新工程地址：DCNv2 pytorch1.7
下载下来，直接编译可以通过，我的运行良好。

需要注意的是，作者把dcn-v2.py的文件放到了DCN文件夹下，需要拷贝到上一层目录，要不然和安装目录对不上。

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • AI深度噪音抑制技术
    这两年人工智能快速发展，AI已经渗透到了各行各业。在噪音抑制技术领域，AI也同样发挥了巨大的作用。AI深度噪音抑制技术是一种利用人工智能和深度学习算法来动态处理和减少音频信号中的噪声，从而提升音频的清晰度和质量。与传统的噪音抑制技术相比，AI深度噪音抑制能够更智能、更精准地分辨出背景噪音与有用的语音或音乐信号，尤其在复杂、多样的环境下表现尤为出色。1.工作原理AI深度噪音抑制技术基于深度神经网络（
  • 【深度学习】softmax 回归的从零开始实现与简洁实现 Douglassssssss 深度学习深度学习回归人工智能softmax回归交叉熵损失函数
    前言小时候听过一个小孩练琴的故事，老师让他先弹最简单的第一小节，小孩练了两天后弹不出。接着，老师让他直接去练更难的第二小节，小孩练习了几天后还是弹不出，开始感觉到挫败和烦躁了。小孩以为老师之后会让他从简单的开始练，谁知老师直接让他开始练最难的一小节。小孩不干了，问老师是不是故意刁难他。老师笑笑，让他现在弹弹第一小节试试。神奇的是，小孩竟然发现自己已经能完整弹出来了。这有点像我现在的学习状况，前些天
  • 李开复：AI 2.0 时代的意义 AI大模型应用之禅 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，伦理问题，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从最初的局限于特定领域的应用，逐渐发展到能够处理更复杂的任务，甚至展现出一些类似人类智能的能力。2010年以来，深度学习技术的兴起，特别是Transformer模型的出现，为AI发展带来了新的突破。这些模型能够处理海量数据，学习复杂的模式，并在自然语言处理
  • Python 现代时间序列预测第二版（五） 绝不原创的飞龙 默认分类默认分类
    原文：annas-archive.org/md5/22eab741fce9c15dfad894ecf37bdd51译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十七章：概率预测及更多在整本书中，我们学习了生成预测的不同技术，包括一些经典方法，使用机器学习以及一些深度学习架构。但我们一直在关注一种典型的预测问题——为连续时间序列生成点预测，并且没有层级关系且历史数据足够丰富。我们之所以这样做，是因为这
  • 人的价值就是能让别人生活得更有价值——读荆志强老师的书有感 花婆婆
    最近读了荆志强老师的专著《快乐地做教育》，前言就提到：教育的本真，就是通过激励为学生赋能，帮助学生产生足够的“自我效能感”，让学生主动获取知识技能、培育情感态度；帮助学生建立自主深度学习的能力。荆志强老师倡导的“赋能教育”主要从两个方面建构：激励型课堂、自主化管理。其中，他还谈到生本教育的学习观：学习是生命成长的过程，它是人自身的一种需要，而不是外在压力的结果。教育的一切行为都应该是为了满足儿童的
  • AI 驱动自动化运维平台架构与实现 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算法机器学习人工智能决策树大数据
    摘要：随着云计算、容器化和大规模分布式系统的普及，传统人工运维方法已难以满足现代IT环境中海量指标、日志和拓扑关系的实时分析与故障响应需求。AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。本文深入探讨AI驱动自动化运维平台的整体架构设计与核心技术实现，涵盖数据采集与预处理、AI引擎设计、自动化执
  • YOLOv13_SSOD：基于超图关联增强的半监督目标检测框架（原创创新算法）
    YOLOv13_SSOD：基于超图关联增强的半监督目标检测框架项目背景随着深度学习技术的快速发展，目标检测在各个领域都取得了显著的进展。然而，现有的监督学习方法在实际应用中面临着标注数据稀缺、泛化能力不足等挑战。特别是在火灾烟雾检测、工业质检等特定场景中，获取大量高质量标注数据的成本极高。为了解决这一问题，本项目基于最新发布的YOLOv13架构，结合EfficientTeacher半监督学习框架，
  • USB串口通信、握手协议、深度学习等技术要点 深度学习教程, 深度学习人工智能网络协议
    基于OpenMV的智能车牌识别系统：从硬件到算法的完整实现前言本文将详细介绍一个基于OpenMV微控制器的智能车牌识别系统的设计与实现。该系统集成了嵌入式视觉处理、串口通信协议、深度学习OCR识别等多种技术，实现了从图像采集到车牌识别的完整流程。系统架构概述整体设计思路该车牌识别系统采用分布式架构设计，将计算密集型任务与嵌入式控制分离：┌─────────────┐USB串口通信┌────────
  • 语音识别开源项目推荐：GitHub热门仓库盘点 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战语音识别开源githubai
    2024年必看！GitHub热门语音识别开源项目全解析：从入门到实战关键词语音识别(ASR)、开源项目、GitHub、Whisper、FunASR、PaddleSpeech、深度学习摘要想象一下：开车时只需说一句话就能自动发消息，听英文演讲时实时获得中文翻译，给视障人士读文本时精准转换——这些场景的背后，语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）技术正在改变我们与机器
  • Python训练 + Go优化 + C#部署：端到端AI模型的跨语言实践 威哥说编程 人工智能学习资料库pythongolangc#
    在现代AI应用中，如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中，选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言，具有丰富的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），在模型训练方面处于领先地位。然而，针对计算密集型任务（如数据预处理、加密等），Go语言因其高效的并发处理和出色的性能，成为优化计算的理想选择。
  • DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右
    涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右涡轮叶片缺陷检测数据集YOLO格式解析：提升研究与论文写作的关键要点在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中，数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行缺陷检测时，数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨涡轮叶片缺陷检测数据集的YOLO格式，并分析如何利用这一格式为研究
  • Epoch 老兵发新帖 人工智能
    在深度学习和机器学习中，Epoch（轮次或周期）是一个核心训练概念，指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析：一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如：若训练集有10,000个样本，则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch（批次）：数据集被分割成的小组（如每批32个样本）。Iterat
  • 深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类 AI街潜水的八角 深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
    该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：百种病虫害识别分类，训练集45095张，验证集7508张，测试集22619张具体类别为以下：insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
  • 车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径 百态老人 大数据人工智能
    第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含：数据采集层：车辆端持续收集异常行为日志数据，包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层：通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层：安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
  • 基于深度学习的语音识别：从音频信号到文本转录 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习语音识别音视频人工智能机器学习线性代数计算机视觉
    前言语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本，为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来，深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展，极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统，从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
  • 数字人系统：AI界的超级巨星，你准备好了吗？ 优秘智能UMI 数字人人工智能深度学习计算机视觉机器学习自然语言处理语言模型图像处理
    在这个日新月异的科技时代，每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天，我们要聊的，正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃，更是对未来生活方式的深刻重塑，一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理：深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习：智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过构建多层
  • 聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML CSDN资讯 人工智能安全数据要素大数据
    近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具，相关论文已被国际机器学习大会（ICML2025）收录。ICML由国际机器学习学会（IMLS）主办，聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向，是机器学习与人工智
  • 商汤科技视觉算法面试30问全景精解
    商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新：商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技（SenseTime）作为全球领先的人工智能平台公司，专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
  • 旷视科技视觉算法面试30问全景精解 机 ＿ 长 科技算法面试深度学习YOLO
    旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新：旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技（Megvii）作为全球领先的人工智能公司，专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
  • GPT-3 面试题
    简介1、GPT-3是什么？它是基于什么模型的？GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的，可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入，就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的，使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型，参数从1.25亿到1750
  • 精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节：triton 的应用简介
    项目使用到MLIR，通过了解triton对MLIR的使用，体会到MLIR在较大项目中的使用方式，汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器，旨在简化GPU高性能计算（HPC）的开发，特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码，又不必过度关注底层硬件细节。这样，通过简化高性能计算，可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
  • ai绘画生成软件哪个好？几款好用的AI绘画软件分享! 呼酱小宝箱
    随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术，可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么，ai绘画生成软件哪个好？首先，让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件，它们分别是：1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理，从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
  • DeepSeek部署指南：从入门到精通 wujj_whut 热门应用c++DeepSeek嵌入式实时数据库
    DeepSeek部署指南：从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域，模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架，其部署过程不仅关系到模型的性能表现，还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程，涵盖从环境配置到实际应用的各个方面，旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架，
  • 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石：神经元模型与感知机的数学本质（附代码实现与收敛性证明） AI_DL_CODE 人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
    摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：详解赫布法则的权重更新原理（Δwi=η·xi·y），推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达（y=Θ(∑wixi−b)），重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界，揭示间隔γ对收敛速度的影
  • 深度学习在环境感知中的应用：案例与代码实现
    让机器学会“看”世界：深度学习如何赋能环境感知？关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人，到智能机器人避开障碍物，再到城市监控系统检测异常，所有智能系统都需要先“理解”环境，才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取，难以应对复杂场景；而深度学习通过数据驱动的方式，让机器从大量数据中自动
  • 自编码器表征学习：重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析 码字的字节 机器学习自编码器重构误差隐空间
    自编码器基础与工作原理自编码器（Autoencoder）作为深度学习领域的重要无监督学习模型，其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构，本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统，却在实现这一看似简单目标的过程中，意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
  • 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现 YOLO实战营 YOLO前端目标检测人工智能ui目标跟踪计算机视觉
    1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的快速发展，YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统，包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能：基于YOLOv8的高效目标检测
  • 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现 神经网络15044 python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
    基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息，帮助医生做出更准确的诊断。近年来，深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
  • 深度学习系列-----＞环境搭建（Ubuntu） 二师兄用飘柔 深度学习历程深度学习ubuntu人工智能pytorchpython
    1、前言电脑基础系统硬件情况：系统：ubuntu18.04、显卡：GTX1050Ti；后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架，选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎，较多的论文框架也是基于其开发。2、anaconda+python3安装测试在学习深度学习的过程中会涉及到使用不同版本python包的问题，而anaconda可以便捷获取包且对包能够进
  • 深度学习-常用环境配置 瑶山 AIlinux人工智能windowsCUDAPyTorch
    目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda创建python虚拟环境-CSDN博客安装NVIDIA显卡驱动直接进NVIDIA官网：NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA在这里有GeForce驱动程序，立即下载，这是下
  • 二分查找排序算法 周凡杨 java二分查找排序算法折半
    一：概念 二分查找又称 折半查找（ 折半搜索/ 二分搜索），优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步
  • java中的BigDecimal bijian1013 javaBigDecimal
            在项目开发过程中出现精度丢失问题，查资料用BigDecimal解决，并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习，特转载。         原文地址：http://blog.csdn.net/ugg/article/de
  • Shell echo命令详解 daizj echoshell
    Shell echo命令 Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似，都是用于字符串的输出。命令格式： echo string 您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串: echo "It is a test" 这里的双引号完全可以省略，以下命令与上面实例效果一致： echo Itis a test 2.显示转义
  • Oracle DBA 简单操作 周凡杨 oracle dba sql
    --执行次数多的SQL select sql_text,executions from (      select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc      ) where rownum<81;  &nb
  • 画图重绘 朱辉辉33 游戏
      我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候，因为游戏里的棋盘是用线绘制的，而这些东西并不在系统自带的重绘里，所以在移动窗体时，棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。   在重写系统重绘方法时，我们要注意一定要调用父类的重绘方法，即加上super.paint(g)，因为如果不调用父类的重绘方式，重写后会把父类的重绘覆盖掉，而父类的重绘方法是绘制画布，这样就导致我们
  • 线程之初体验 西蜀石兰 线程
    一直觉得多线程是学Java的一个分水岭，懂多线程才算入门。 之前看《编程思想》的多线程章节，看的云里雾里，知道线程类有哪几个方法，却依旧不知道线程到底是什么？书上都写线程是进程的模块，共享线程的资源，可是这跟多线程编程有毛线的关系，呜呜。。。 线程其实也是用户自定义的任务，不要过多的强调线程的属性，而忽略了线程最基本的属性。 你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务，就跟正常的Ja
  • linux集群互相免登陆配置 林鹤霄 linux
    配置ssh免登陆 1、生成秘钥和公钥    ssh-keygen -t rsa 2、提示让你输入，什么都不输，三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub    其中id_rsa为秘钥，id_rsa.pub为公钥，使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密    c
  • mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction aigo mysql
    原文：http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html   原因是你使用的InnoDB   表类型的时候, 默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s, 因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.   你可以把这个时间加长,或者优化存储
  • Socket编程 基本的聊天实现。 alleni123 socket
    public class Server { //用来存储所有连接上来的客户 private List<ServerThread> clients; public static void main(String[] args) { Server s = new Server(); s.startServer(9988); } publi
  • 多线程监听器事件模式(一个简单的例子) 百合不是茶 线程监听模式
        多线程的事件监听器模式   监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到        创建多线程的事件监听器模式 思路:    1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记     2,创建队
  • spring InitializingBean接口 bijian1013 javaspring
    spring的事务的TransactionTemplate，其源码如下： public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{ ... } TransactionTemplate继承了DefaultT
  • Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户 bijian1013 oracle数据库权限
            Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL，以备查用。 select t.table_name as "表名", t.grantee as "被授权的属组", t.owner as "对象所在的属组"
  • 【Struts2五】Struts2 参数传值 bit1129 struts2
    Struts2中参数传值的3种情况 1.请求参数绑定到Action的实例字段上 2.Action将值传递到转发的视图上 3.Action将值传递到重定向的视图上   一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上 Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上，绑定的规则使用ognl表达式语言
  • 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A] bit1129 kafka
    I got serveral questions about  auto.offset.reset. This configuration parameter governs how  consumer read the message from  Kafka when  there is no initial offset in ZooKeeper or
  • nginx gzip压缩配置 ronin47 nginx gzip 压缩范例
    nginx gzip压缩配置 更多 0 nginx gzip 配置   随着nginx的发展，越来越多的网站使用nginx，因此nginx的优化变得越来越重要，今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢？ gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小，这样，用
  • java-13.输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 bylijinnan java
    two cursors. Make the first cursor go K steps first. /* * 第 13 题：题目：输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 */ public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){ ListNode p1=head,p2=head;
  • Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject bylijinnan javaspring
    JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法： 1. Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType) 2. Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper) 第1个方法是只查
  • [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术? comsci 技术
         看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?      那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...   &nb
  • js 获取浏览器型号 cuityang js浏览器
    根据浏览器获取iphone和apk的下载地址 <!DOCTYPE html> <html> <head>     <meta charset="utf-8" content="text/html"/>     <meta name=
  • C# socks5详解 转 dalan_123 socketC#
    http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html  这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯，Socket4的实现是类似的，注意的事，这里不是讲用C#实现一个代理服务器，因为实现一个代理服务器需要实现很多协议，头大，而且现在市面上有很多现成的代理服务器用，性能又好，
  • 运维 Centos问题汇总 dcj3sjt126com 云主机
    一、sh 脚本不执行的原因 sh脚本不执行的原因 只有2个 1.权限不够 2.sh脚本里路径没写完整。   二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root 修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件 MailTo = MailFrom   三、查询连接数
  • Yii防注入攻击笔记 dcj3sjt126com sqlWEB安全yii
    网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查，可以使用正则表达式或者直接输入字符判断，大部分是只允许输入字母和数字的，其它字符度不允许；对于内容复杂表单的内容，应该对html和script的符号进行转义替换：尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表： http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
  • MongoDB简介[一] eksliang mongodbMongoDB简介
    MongoDB简介 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用        MongoDB是一个面向文档的数据库，而不是关系型数据库。与关系型数据库相比，面向文档的数据库不再有行的概念，取而代之的是更为灵活的“文档”模型。        另外，不
  • zookeeper windows 入门安装和测试 greemranqq zookeeper安装分布式
    一、序言       以下是我对zookeeper 的一些理解：      zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具，好吧，这样说得很抽象，我们举个“栗子”。       栗子1号：       假设我是一家KTV的老板，我同时拥有5家KTV，我肯定得时刻监视
  • Spring之使用事务缘由(2-注解实现) ihuning spring
      Spring事务注解实现   1. 依赖包：     1.1 spring包：           spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar           spring-context-4.0.0.
  • iOS App Launch Option 啸笑天 option
    iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:，其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象，里面存储有此程序启动的原因。   launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。 1、若用户直接
  • jdk与jre的区别（_） macroli javajvmjdk
    简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。  JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。 如果安装了JDK，会发同你
  • Updates were rejected because the tip of your current branch is behind qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点众观千象git
    $ git push joe prod-2295-1 To [email protected]:joe.le/dr-frontend.git ! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward) error: failed to push some refs to '[email protected]
  • [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解 superlxw1234 hivehive元数据结构
    关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构   之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。 本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。   文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
  • Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布 wiselyman Spring 3
      Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。   其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。   其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他