- AI秒出图!StableDiffusion Automatic1111正式支持Tensorrt
germandai
人工智能stablediffusion
秒级出图的AI绘画终于支持Automatic1111。今天在AI绘画的开源平台Automatic1111上发布了Tensorrt项目,项目地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-tensorrt该项目是基于automatic1111的stable-diffusion-webui项目的子项目。基本原理:我们知道,autom
- PyTorch训练,TensorRT部署的简要步骤(采用ONNX中转的方式)
赛先生.AI
TensorRTpytorch人工智能TensorRTONNX
1.简述使用PyTorch执行训练,使用TensorRT进行部署有很多种方法,比较常用的是基于INetworkDefinition进行每一层的自定义,这样一来,会反向促使研究者能够对真个网络的细节有更深的理解。另一种相对简便的方式就是通过ONNX中间转换的形式。本文主要针对该途径进行简单的脉络阐述。2.导出ONNX如果使用的是PyTorch训练框架,可采用其自带的ONNX导出API。torch.o
- ChatGPT引领的AI面试攻略系列:cuda和tensorRT
梦想的理由
深度学习c++chatgpt人工智能面试
系列文章目录cuda和tensorRT(本文)AI全栈工程师文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.CUDA编程基础2.CUDA编程进阶3.性能优化4.TensorRT基础5.TensorRT进阶6.实际应用与案例分析7.编程与代码实践8.高级话题与趋势一、前言随着人工智能技术的飞速发展,该领域的就业机会也随之增多。无论是刚刚踏入这一领域的新手,还是经验丰富的专业人士,都可能面临着各种面试挑战。
- 使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理
从零开始学习人工智能
深度学习pytorch人工智能
在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤:模型训练:首先,在PyTorch中训练你的深度学习模型。模型导出:训练完成后,将模型从PyTorch导出为ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)格式。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式,它使得模型可以在不同的深度学习框架之间互操作。模型优化:使用TensorRT优化ONNX模型。Tenso
- [C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测
FL1623863129
C/C++目标检测人工智能计算机视觉
部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程,主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先,确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK,它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化,从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。接下来,你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT
- [技术杂谈]Chat With RTX 介绍
FL1623863129
技术杂谈人工智能
英伟达(Nvidia)已于近日发布了名为“ChatwithRTX”的Demo版个性化AI聊天机器人,并在其海外官网渠道中提供了下载链接。据了解,这是一款适用于Windows平台的聊天机器人,由TensorRT-LLM提供支持,完全在本地运行。据官网信息显示,想要安装该聊天机器人应用,用户的系统配置需使用Nvidia的30系/40系显卡(或Ampere/Ada架构的其他显卡),且显存至少为8GB。此
- WhisperFusion:具有超低延迟无缝对话功能的AI系统
语音之家
智能语音人工智能语音识别语言模型
WhisperFusion基于WhisperLive和WhisperSpeech的功能而构建,在实时语音到文本管道之上集成了大型语言模型Mistral(LLM)。LLM和Whisper都经过优化,可作为TensorRT引擎高效运行,从而最大限度地提高性能和实时处理能力。WhiperSpeech是通过torch.compile进行优化的。特征实时语音转文本:利用OpenAIWhisperLive将口
- 心法利器[107] onnx和tensorRT的bert加速方案记录
机智的叉烧
bert人工智能深度学习自然语言处理
心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会,与大家一起成长。具体介绍:仓颉专项:飞机大炮我都会,利器心法我还有。2023年新一版的文章合集已经发布,获取方式看这里:又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭,更有历史文章合集,欢迎下载。往期回顾心法利器[102]|大模型落地应用架构的一种模式心法利器[103]|大模型badcase修复方案思考心法利器[104]|基础RAG-向量检索
- jetson orin nano 使用yolov8导出engine
coder攻城狮
YOLO
1.导出onnx经过前面训练,得到了best.pt模型,现在想要使用tensorrt进行推理,需要先导出为onnx格式,再转化为engine格式。yoloexportmodel=best.ptformat=onnxopset=12simplify=True2.解决错误在导出过程中,可能会出现错误,cmake版本问题安装好后,默认cmake版本为3.16,需要对cmake进行升级sudopipins
- TensorRT下载安装
Jumy_S
python
TensorRT下载安装一下载地址https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download版本8.2.3GA(成熟稳定版)和8.4.0EA(新功能测试版)以后,有C++和python的API,完全等价可以混用二安装tensorrt的python版本pipinstalltensorrt-8.5.1.7-cp38-none-win_amd64.w
- 安装使用MMDeploy(Python版)
*Major*
人工智能python
安装使用MMDeploy(Python版)一安装MMDeploypythonmmdeploy-main/tools/deploy.pymmdeploy-main/configs/mmdet/detection/detection_tensorrt_dynamic-320x320-1344x1344.pymmdetection/configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r50_
- Stable Diffusion教程——使用TensorRT GPU加速提升Stable Diffusion出图速度
知来者逆
StableDiffusionstablediffusionTensorRT人工智能AIGC
概述Diffusion模型在生成图像时最大的瓶颈是速度过慢的问题。为了解决这个问题,StableDiffusion采用了多种方式来加速图像生成,使得实时图像生成成为可能。最核心的加速是StableDiffusion使用了编码器将图像从原始的3512512大小转换为更小的46464大小,从而极大地降低了计算量。它还利用了潜在表示空间(latentspace)上的Diffusion过程,进一步降低了计
- yolov5 torch转tensorrt详解【推荐】
Teng-Sun
YOLO
转化函数#可以在https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/export.py里面找到defexport_engine(model,im,file,half,dynamic,simplify,workspace=4,verbose=False,prefix=colorstr('TensorRT:')):#YOLOv5TensorRTexpor
- mmdetection模型转onnx和tensorrt实战
dream_home8407
python深度学习人工智能
一,说明1.本次实战使用的是mmdetection算法框架中的Cascase-Rcnn训练的模型;2.模型转换时,运行环境中各种工具的版本要保持一致;3.TensorRT我一直装不上,我用的是镜像环境.参考链接:link二,使用Docker镜像1.0,镜像基础环境构建exportTAG=openmmlab/mmdeploy:ubuntu20.04-cuda11.8-mmdeploydockerpu
- Jetson AGX Orin安装Anaconda,Cuda,Cudnn,pytorch,Tensorrt,ROS
枭玉龙
#ubuntu系统下安装pytorch人工智能python
Anaconda:https://repo.anaconda.com/archive/Cuda:https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson/720481:安装Anaconda3下载:Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.shchmod+xAnaconda3-2021.11-Linux-aarch64.s
- Jetson nano配置jtop和nvidia-smi高级使用教程
YSUSE15w
linux运维服务器
目录1.更新源2.安装JTOP查看CPU等的占用情况3.关于nvidia-smi持续模式nvidia-smi支持的GPU查询GPU状态监控和管理GPUBoostreference:1.更新源sudoapt-getupdatesudoapt-getfull-upgrade在过程中输入Y确认更新。第二个过程时间根据网络情况可能会花2个小时左右,请耐心等待。如果安装不上,尝试源码安装https://gi
- Jetson Xavier NX CUDA、cuDNN、TensorRT与Pytorch环境配置
想努力的人
pytorch人工智能python
橘子大虾关注IP属地:江苏0.1312022.05.1911:31:43字数331阅读3,854torch与vision源码安装包下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mrIgGoMo0bq6otGhlh-E3A提取码:6sb31.Cuda、CuDNN和TensorRT在JetsonXavierNx控制台中执行指令#更新软件源sudoaptupdate#安装JetPack组件
- orin nx 安装paddlespeech记录
想努力的人
算法语音合成人工智能
nx配置:模块版本说明CPU8核内存16GCuda版本11.4Opencv版本4.5.4Tensorrt版本5.1Cudnn版本8.6.0.166Deepstream版本6.2Python版本3.8算力100T安装paddlepaddle:去飞桨官网下载jetpack版本的:下载安装Linux推理库-PaddlePaddle深度学习平台当需要调用语速的接口时:需要安装soxbindings包,这个
- 从零开始 TensorRT(3)Python 篇:解析 ONNX、PyTorch TensorRT 接口
秋山丶雪绪
TensorRTpythonpytorchTensorRT
前言学习资料:TensorRT源码示例官方文档:WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档:TensorRTPython官方文档:CUDAPythonB站视频教程视频配套代码cookbook示例:解析ONNX模型参考源码:cookbook→04-BuildEngineByONNXParser→pyTorch-ONNX-TensorRT源码 cookbook中
- 从零开始 TensorRT(2)Python 篇:原生 API 构建网络
秋山丶雪绪
TensorRTpythonTensorRTpycharm
前言学习资料:TensorRT源码示例官方文档:WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档:TensorRTPythonAPI官方文档:CUDAPythonB站视频:TensorRT教程|基于8.6.1版本B站视频配套代码cookbook 在Python篇中会仿照视频教程中的内容,按以下顺序介绍:(1)TensorRT原生API构建网络:示例中使用Tenso
- 从零开始 TensorRT(4)命令行工具篇:trtexec 基本功能
秋山丶雪绪
TensorRTTensorRTtrtexec
前言学习资料:TensorRT源码示例B站视频:TensorRT教程|基于8.6.1版本视频配套代码cookbook参考源码:cookbook→07-Tool→trtexec官方文档:trtexec在TensorRT的安装目录xxx/TensorRT-8.6.1.6/bin下有命令行工具trtexec,主要功能:(1)由ONNX文件生成TensorRT引擎并序列化为plan文件(2)查看ONNX或
- CUDA/TensorRT部署知识点
qq_41920323
CUDATensorRT
CUDA相关:1、CUDA核函数嵌套核函数的用法多吗?答:这种用法非常少,主要是因为启动一个kernel本身就有一定延迟,会造成执行的不连续性。2、如下代码里的grid/block对应硬件上的SM的关系是什么?答:首先需要理解grid/block是软件层的概念,而SM是硬件层的概念。所以我们在GPU中是找不到grid/block的,所以只能抽象去理解这个关系。一般来讲一个kernel对应一个gri
- 周同学文章汇总
爱听歌的周童鞋
CSDN文章课程笔记
目录前言1.C++2.Linux3.环境配置4.AlgoC++5.Makefile6.模型部署7.tensorRT从零起步高性能部署8.保姆级从零手写自动驾驶CV9.剪枝与重参10.量化11.国内首个BVE感知全栈系列学习教程12.CUDA与TensorRT部署实战课程前言随着博主记录的笔记越来越多,查找也越来越困难,有时自己都要找半天,所以这边记录下博主发布的所有文章,方便管理,以专栏为划分,后
- 八. 实战:CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Implicit GEMM conv)
爱听歌的周童鞋
spconvim2colImplicitGEMMConv
目录前言0.简述1.什么是ImplicitGEMMConv2.ExplicitGEMMConv3.ImplicitGEMMConv4.ImplicitGEMMConv优化5.spconv和ImplicitGEMMConv总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA与TensorRT部署实战课程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课程我们来学习下课程第八章——实战:CUDA-BEVFu
- 工程经验分享 Incremental FastPitch
语音之家
智能语音人工智能语音识别语言模型
分享NVIDIA基于GPU的TTS解决方案介绍。1.基于FastPitch+Hifi-GAN的StreamingTTS效果优化NVIDIA在TTS领域也做了一些供大家参考的工作,例如提供了高效的流式TTS部署方案,利用TensorRT加速模型推理速度,并通过TritonInferenceServer实现了高效的流水线。今年,我们对流式TTS的效果进行了提升,主要集中在两个方面。首先我们发现许多TT
- tensorRt加速tensorflow模型推理(inception V3为例)
鱼香土豆丝
摘要在一个人工智能大爆发的时代,一个企业不来点人工智能都不好意思说自己是科技企业。随着各公司在各自领域数据量的积累,以及深度学习的强拟合特点,各个公司都会训练出属于自己的模型,那么问题就来了,你有模型,我也有模型,那还比什么?对,就是速度,谁的速度快,谁就厉害。引言tensorflow作为谷歌开源的深度学习神器,被学界以及业界广泛的推广,本文就不做过多的介绍,如有需要可以参考如下链接link1li
- pytorch gpu推理、onnxruntime gpu推理、tensorrt gpu推理比较,及安装教程,有详细代码解释
idealmu
pytorch人工智能python
需要下载的测试用的文件测试图片:https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/26/YellowLabradorLooking_new.jpg-Odog.jpg类别文件:https://raw.githubusercontent.com/Lasagne/Recipes/master/examples/resnet50/imagenet_class
- 深度学习模型试跑(十七):Depth-Anything
(~o▔▽▔)~o o~(▔▽▔o~)
深度学习人工智能
和别人一起合作写的tensorrt版本,已发布在github上,欢迎点⭐https://github.com/spacewalk01/depth-anything-tensorrt根据项目的星标⭐数量,决定是否写这个模型的讲解。Depth-Anything的精华部分基本是在代码里面,论文只是做了相对简要的介绍,看了几篇公众号上的讲解,绝大部分就是照着论文里的内容翻译了一遍,很多比较牛的地方都没发掘
- YOLOv8-Segment C++
笨小古
计算机视觉SLAM学习YOLOubuntu计算机视觉
YOLOv8-SegmentC++https://github.com/triple-Mu/YOLOv8-TensorRT这张图像是运行yolov8-seg程序得到的结果图,首先是检测到了person、bus及skateboard(这个是检测错误,将鞋及其影子检测成了滑板,偶尔存在错误也属正常),然后用方框将他们标出,之后由分割将其轮廓标出。接下来看看具体怎么实现的,这个程序主要由YOLOv8_s
- colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题
小稻壳
神经网络深度学习tensorflow
colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题可行的环境版本匹配:Ubuntu18.04cuda11.1cudnn8python3.7tensorflow-gpu2.7.0TensorRT7.2.2pycuda2021.1查看版本命令:!lsb_release-a"NoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
index.html
<!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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开