pytorch中IndexError: too many indices for tensor of dimension 0问题解释

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估 pytorch python 机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
[实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用 pytorch 深度学习人工智能机器学习 python 优化器
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
神经网络-损失函数红米煮粥神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
损失函数与反向传播 Star_. PyTorch pytorch 深度学习 python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
BP神经网络的传递函数大胜归来19 MATLAB
BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用快乐的小荣荣神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习 python
版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型亚图跨际 Python 交叉知识 R 回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图亚图跨际 Python 交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别迪三 #NN_Layer 神经网络
即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式，适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接，捕捉全局关系，适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d（一
图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion) 迪三 #图像处理_PyTorch 计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
云服务业界动态简报-20180128 Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏租房推荐系统 58同城租房爬虫房源推荐系统房价预测系统计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能 2401_84572577 程序员大数据 hadoop 人工智能
做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用皮皮冰燃深度学习深度学习
文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】一蓑烟雨紫洛 nlp rnn lstm gru nlp
RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
JAVA中的Enum 周凡杨 java enum 枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。在实际问题中，有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。例如，一个星期内只有七天我们通常这样实现上面的定义： public String monday; public String tuesday; public String wensday; public String thursday
赶集网mysql开发36条军规 Bill_chen mysql 业务架构设计 mysql调优 mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层； (2)控制单表数据量 int型不超过1000w，含char则不超过500w；合理分表；限制单库表数量在300以内； (3)控制列数量字段少而精，字段数建议在20以内
Shell test命令 daizj shell 字符串 test 数字文件比较
Shell test命令 Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。数值测试参数说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真实例演示： num1=100 num2=100if test $[num1]
XFire框架实现WebService(二) 周凡杨 java webservice
有了XFire框架实现WebService(一)，就可以继续开发WebService的简单应用。 Webservice的服务端(WEB工程)：两个java bean类： Course.java package cn.com.bean; public class Course { private
重绘之画图板朱辉辉33 画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
Java的IO流西蜀石兰 java
刚学Java的IO流时，被各种inputStream流弄的很迷糊，看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道，当初听时觉得自己很明白，可到自己用时，有不知道怎么代码了。。。每当遇到这种问题时，我习惯性的从头开始理逻辑，会问自己一些很简单的问题，把这些简单的问题想明白了，再看代码时才不会迷糊。 IO流作用是什么？答：实现对文件的读写，这里的文件是广义的； Java如何实现程序到文件
No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither 林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match! 网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB aigo column
原文：http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large 异常信息： Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
JS 格式化时间 alxw4616 JavaScript
/** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
队列中数据的移除问题百合不是茶队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下; // package com.Thread0715.com; import java.util.ArrayList; public class Threa
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Runnable接口 a. 该接口只有一个方法：public void run(); b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法 c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
oracle里的extend详解 bijian1013 oracle 数据库 extend
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浏览器Form Post请求浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求，这种形式的POST请求不同于一般的POST请求 1. 一般的POST请求，将请求数据放置于请求体中，服务器端以二进制流的方式读取数据，HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求，比如请求数据是字符串或者是二进制数据 2. Form
【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据 bit1129 hive
1. 原始数据 hive> select * from word; OK 1 MSN 10 QQ 100 Gtalk 1000 Skype 2. 创建avro格式的数据表 hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征，造成站点访问慢，nginx不断返回502等错误时，可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段内，若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁，nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在指定的封禁时间后实行自动解封的目的。一、安装环境： CentOS x64 release 6.4(Fin
java-二叉树的遍历-先序、中序、后序（递归和非递归）、层次遍历 bylijinnan java
import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class BinTreeTraverse { //private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; private int[] array={ 10,6,
Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析 bylijinnan java spring IOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例，把Spring IoC容器的初始化流程走一遍： ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext ("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
[科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程 comsci 企业
军事科研工程和项目并非要用最先进，最时髦的技术，而是要做到“万无一失” 而民营科技企业在搞科技创新工程的时候，往往考虑的是技术的先进性，而对先进技术带来的风险考虑得不够，在今天提倡军民融合发展的大环境下，这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前，对
spring 定时器-两种方式 cuityang spring quartz 定时器
方式一：间隔一定时间运行 <bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" /> <bean id="updateSessionIdSchedule
简述一下关于BroadView站点的相关设计 damoqiongqiu view
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1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页解决方法：后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换（是/否），这里选择“是”。后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字，这里选择“是”。 2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足网站是用PHP168做的，反映使用管理员在后台无法
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MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库，它包括有22种算法，phpMyAdmin依赖这个PHP扩展，具体如下：下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。在终端执行如下命令： tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
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Linux下的解压，移除，复制，查看tomcat命令 y806839048 tomcat
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Spring之使用事务缘由(3-XML实现) ihuning spring
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前言 GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”，本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。 dispatch_once_t必须是全局或static变量这一条算是“老生常谈”了，但我认为还是有必要强调一次，毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug，正确的如下： 1
linux（Ubuntu）下常用命令备忘录1 macroli linux 工作 ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表：ls ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容，但这样直接运行所得到的信息也是比较少的，通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息： ls / 显示/.下的所有文件和目录 ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息 ls -a 显示所有文件，包括隐藏文
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