- Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录
寸先生的牛马庄园
扩散模型stablediffusion
1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio==2.2.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidiaJupyter能使用Anaconda虚环境condainstallipykernelpython-mi
- 最新版Jupyter Notebook的汉化
jay丿
jupyterpythonide
最新版JupyterNotebook的汉化,要在Anacondaprompt里面输入pipinstalljupyterlab-language-pack-zh-CN,然后在setting里面设置为中文,其他地方不行
- Pycharm远程连接服务器和配置远程python环境
hlee-top
技巧pycharm服务器
首先在setting中添加PythonInterpreter,点击右边齿轮图标添加输入连接和用户名然后选择python环境的路径,一般是/home/username/anaconda3/envs/envsname/bin/python。下面为服务器到本地文件的映像。然后在顶部工具栏中的Tools中Deployment里选择Configuration进行配置,Localpath为本地项目的位置,De
- 在Anaconda的虚拟环境中安装R,并在vscode中使用
smx6666668
r语言vscode开发语言
在Anaconda的虚拟环境中使用R,并且希望在VSCode中同时使用Python和R,确实需要同时安装Python和R。这是因为VSCode的Jupyter插件和内核管理依赖于Python,而R则作为Jupyter的另一个内核运行。以下是具体的操作步骤和逻辑:1.为什么需要同时安装Python和RVSCode的Jupyter插件:VSCode的Jupyter扩展是基于Python的,安装后需要P
- conda创建环境/安装包报错网络问题
胖胖大王叫我来巡山
condapython
1.报错(base)xx@xxxdeMacBook-Proanaconda3%condacreate-nworkpython=3.7.11Collectingpackagemetadata(current_repodata.json):failedCondaHTTPError:HTTP000CONNECTIONFAILEDforurlElapsed:-AnHTTPerroroccurredwhen
- 解读CUDA Compiler Driver NVCC - Ch.3
AliceWanderAI
NVCCNVCC
前言上一篇文章简单了介绍了nvcc预定义的宏,以及支持的编译阶段,对应的输入文件后缀和输出文件的默认名。本篇文章了解CUDA源文件编译的整个workflow。OverviewCUDA编译的工作原理如下:输入程序经过设备编译编译预处理,编译为CUDA二进制(cubin)和/或PTX中间代码,被放置在一个fatbinary。输入程序再次预处理以供主机编译,嵌入到fatbinary,并将CUDA特定C+
- NVIDIA CUDA Compiler Driver NVCC
Yongqiang Cheng
NVIDIAGPU-CUDA-cuDNNNVIDIACUDACompilerNVCC
NVIDIACUDACompilerDriverNVCC4.2.8.23.`--list-gpu-code`(`-code-ls`)4.2.8.24.`--list-gpu-arch`(`-arch-ls`)Referenceshttps://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/Thedocumentationfornvcc,theCUDA
- 安装CUDA以及GPU版本的pytorch
lskkkkkkkkkkkk
Pythonpytorch人工智能python
使用pytorch进行深度学习的时候,往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议:检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板,点击左下角“系统信息”,然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息,其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda,但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
- 下载cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow-gpu2.5
听微雨
深度学习tensorflow人工智能
下载前请先安装显卡驱动,去显卡官网找对应的驱动,英伟达4060就去英伟达官网找4060的驱动。安装cuda11.2和cudnn8.1要注意自己的版本,目前tensorflow-gpu2.5或最高版本tensorflow-gpu2.6只支持cuda11.2和cudnn8.1。同时cuda版本要低于显卡最高支持版本,使用命令行语句查看:nvidia-smi具体安装过程看cuda11.2+cudnn8.
- python包安装相关-conda,pip-虚拟环境
hn_lgc
python深度学习anaconda
运行python的时候一定要注意当前运行所在环境位置,环境位置不同,包含的依赖包是不同的,然后不注意的话就是出很多莫名其妙的问题,比如一个pycharm里面不能运行的东西,命令行又能运行啥的PIP使用的一些点:pip安装包的时候加上后缀--prefer-binary不用最新的包,这样能避免很多包冲突安装不上的问题。为什么anaconda环境中,还需要用pip安装包,anaconda本身只提供部分包
- DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)
一个处女座的程序猿
精选(人工智能)-中级深度学习人工智能tensorflow
DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow,安装之前各种谷歌,各种百度,各种国内外资料,做了充分准备。目录安装思路1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐2、先解释一下cuda与cudannDL之IDE:深度学
- YOLOv8实例分割训练自己的数据集
NoContours
YOLOpython开发语言
转载https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/1299752571.利用labelme进行数据标注1.1Labelme安装方法首先安装Anaconda,然后运行下列命令:####################forPython2####################condacreate--name=labelmepython=2.7s
- flash_attn安装
壶小旭
PythonLinuxpython
flash_attn安装1.cuda-nvcc安装https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc2.torch安装#https://pytorch.org/#找到对应cuda版本的torch进行安装pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1213
- 【python】flash-attn安装
x66ccff
python开发语言
这个命令:确保使用正确的CUDA12.6工具链设置必要的CUDA环境变量包含了常见的GPU架构支持利用你的128核心进行并行编译#清理之前的安装proxychains4pipuninstall-yflash-attn#获取CUDA路径CUDA_PATH=$(dirname$(dirname$(whichnvcc)))#使用proxychains4安装CUDA_HOME=$CUDA_PATH\TOR
- llama-cpp-python本地部署并使用gpu版本
i__chen
llamapython开发语言
使用带编译的命令安装llama库#首选GGML_CUDA后续LLAMA_CUBLAS将删除CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on"FORCE_CMAKE=1pipinstallllama-cpp-python--no-cache-dirCMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"FORCE_CMAKE=1pipinstallllama-cpp-python--no-c
- Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南(附官方下载链接)
waicsdn_haha
程序员教程pythonlinuxjupyterfpga开发javawindows
一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台,预装1500+科学计算库,新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。相较于传统Python安装,其优势包括:环境隔离:通过conda工具实现多版本Python环境共存包管理:一键安装NumPy/Pandas/Scikit-learn等工具链跨平台支持:Windows/macOS/Linux统一操作逻辑二、安
- PyNvVideoCodec解码使用
huomama
pythonPyNvVideoCodec视频编解码
解码视频生成器例子,支持解码视频和视频流try:importtimefromfunctoolsimportwrapsimportcv2importnumpyasnpimportpycuda.driverascudaimportPyNvVideoCodecasnvcimportctypesasCimportosexceptImportErrorase:passdefcast_address_to_1
- PaddleOCR环境搭建(记录)
江木27
PaddleOCRpaddle
安装环境(Linux)如果是win系统有一些小的不同安装wget,解压后将wget.exe复制到C:\Windows\System32下如遇到错误Couldnotlocatezlibwapi.dll.Pleasemakesureitisinyourlibrarypath!需nvidia下载zlib包即C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v1
- yolov5转onnx模型,onnx转rknn模型部署在rk3588平台上
wtqpshhh
YOLOpython
安装python等环境,以及相关依赖库,然后克隆YOLOv5仓库的源码。#安装anaconda参考前面环境搭建教程,然后使用conda命令创建环境condacreate-nyolov5python=3.9condaactivateyolov5#拉取最新的yolov5(教程测试时是v7.0),可以指定下版本分支#gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov
- Miniconda配置——conda虚拟环境的日常使用
guikunchen
Ubuntu环境配置软件配置
安装wget-chttps://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shchmod+xMiniconda3-latest-Linux-x86_64.shbashMiniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#记住更新PATH到~/.bashrc时选noConda、CUDA等软件一般装在home//
- RTX 3090图形处理巅峰性能解析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIA面向专业创作者与发烧级玩家的旗舰产品,RTX3090重新定义了图形处理的性能边界。本文将以Ampere架构的技术演进为切入点,系统性解构该显卡在显存配置、运算单元协作及图像处理技术方面的创新设计。通过对比测试数据与工程原理分析,重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率,以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样(DLSS)任务中的动态负载分
- pytorch3d安装记录
leo0308
3D目标检测Pythonpytorch人工智能pytorch3d3D视觉CV
官方安装教程:https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md通过pip或conda可以很容易安装上预编译好的包,安装过程不会报错,但是使用的时候就会报各种错误,原因是预编译好的包跟自己的环境不一定匹配,比如CUDA版本,torch版本等。推荐从源码安装。我是直接下载的源码安装,但是执行pythonsetup.py
- jupyter notebook在Linux系统中导入虚拟环境
tiantian11253
linuxjupyterpython
一、创建虚拟环境:1、Anaconda自带的工具创建虚拟环境:1.1离线创建:condacreate-nenv_name--offlinepython=3.6.31.2在线创建:condacreate-nenv_namepython=3.6.3注:env_name表示你要创建的虚拟环境的名称python=3.6.3表示新建的环境指定的python解释器版本,不指定代表默认环境的python版本1.
- cap4:YoloV5的TensorRT部署指南(python版)
我是一个对称矩阵
TensorRT全流程部署指南YOLOpython人工智能TensorRT模型部署
《TensorRT全流程部署指南》专栏文章目录:《TensorRT全流程部署指南》专栏主页cap1:TensorRT介绍及CUDA环境安装cap2:1000分类的ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap3:自定义数据集训练ResNet的TensorRT部署指南(python版)cap4:YoloV5目标检测任务的TensorRT部署指南(python版)cap5:YoloV5
- [15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序
明月醉窗台
CUDA-Opencv计算机视觉opencv人工智能图像处理CUDA
使用Opencv_CUDA模块实现基本计算机视觉程序CUDA提供了出色的接口,发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用1.对图像的算术和逻辑运算两个图像相加#include#include"opencv2/opencv.hpp"#include
- ubuntu多版本cuda如何指定cuda版本
slience_me
服务器linuxubuntulinux运维
本文作者:slience_meubuntu多版本cuda如何指定cuda版本文章目录ubuntu多版本cuda如何指定cuda版本1.关于cuda设置1.1查看当前安装的CUDA版本1.2下载并安装所需的CUDA版本1.3设置环境变量1.4验证切换1.5安装对应的NVIDIA驱动程序2.设置环境变量2.1打开终端2.2编辑`~/.bashrc`或`~/.zshrc`2.3添加环境变量2.4保存并退
- 显卡3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle
社会闲散人员中的代码爱好者
python环境搭建python人工智能深度学习
3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle官网原话如果您使用的是安培架构的GPU,推荐使用CUDA11.2如果您使用的是非安培架构的GPU,推荐使用CUDA10.2,性能更优其他配套确定软件版本后,到官网下载对应版本的软件CUDA:CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN:cuDNNArchive|NVIDIADeveloper这里需要下载CU
- yolov8:pt 转 onnx
DI_f
yoloYOLO
yolov8官方教程1.安装包我使用的是虚拟环境,yolov8包已经下载到本地了,因此直接在anacondaprompt命令行继续安装首先激活自己的虚拟环境,然后执行安装命令pipinstallultralyticsyolov8中没有requirement.txt文件,直接安装ultralytics即可2.进行模型转换将转换好的pt文件放在weight文件夹下,然后在这个文件夹创建一个py文件,里
- YoloV10环境配置教程
大气层煮月亮
YOLOpython深度学习
1.Anaconda创建虚拟环境condacreate-nYolov10python=3.8-y2.安装ultralyticspipinstallultralytics-ihttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple3.安装Yolov10.gitpipinstall-qgit+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git4.安装py
- OceanBase 初探学习历程之二——操作系统参数最佳实践
羽书飞影
oceanbase学习
本文章分享OB操作系统参数最佳实践值,相关参数部分来自PK项目得知,仅供参考,实际参数设置仍需结合现有设备条件及业务系统特点是否有必要如此设置,但我任务大部分场景均可用(仅本人个人观点)。1、磁盘配置[root@ob2~]#cat/etc/fstab##/etc/fstab#CreatedbyanacondaonThuAug1809:03:092022##Accessiblefilesystems
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不