monk1992
monk1992

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

链接http://main.net.cn/faq/big-data-ai/ai/pytorch/pytorch-dataloader-indexerror-too-many-indices-for-tensor-of-dimension-0/

你可能感兴趣的:(pytorch,深度学习,神经网络)

  • Python 学习 第五册 深度学习 第1章 什么是深度学习 weixin_38135241 python学习深度学习人工智能
    ----用教授的方式学习。目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林与梯度提升机1.2.4深度学习有何不同什么是深度学习？1.1人工智能、机器学习与深度学习三者关系：1.1.1人工智
  • 深度学习：让机器学会“思考”的魔法 AI极客Jayden　 AI深度学习
    文章目录引言：从“鹦鹉学舌”到“举一反三”一、深度学习是什么？1.定义：机器的“大脑”2.核心思想：从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构：神经网络1.神经元：深度学习的基本单元2.神经网络：多层“神经元”的组合3.深度：为什么需要多层？三、深度学习如何“学习”？1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
  • 群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码） HR Zhou 算法模拟退火算法机器学习matlab群体智能优化优化人工智能
    摘要模拟退火（SA）算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法，其核心思想来源于热力学中的退火过程：将材料加热到高温后再缓慢冷却，使其分子结构趋于最低能量状态，从而获得稳定结构。SA算法利用Metropolis准则来决定接受新的解，以一定概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中） 林聪木 目标检测YOLO深度学习
    目录基于改进YOLOv5的无人机图像实时目标检测4.1引言4.2基于改进YOLOv5的目标检测模型结构4.3消融实验及结果分析4.4算法迁移验证实验基于Jetson-Xavier的模型优化部署5.1引言5.2基于人在回路的目标检测模型裁剪5.3嵌入式实时目标检测交互软件基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究知识拓展基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的无人机目标检测1.数
  • 2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025) 分享学术科研与论文的禁小默 机器学习神经网络人工智能
    重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域，通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式，展示相关领域的最新研究成果和技术创新。征稿主题神经网络机器学习深度学习算法及应用
  • 深度学习--概率 fantasy_arch 深度学习人工智能
    1基本概率论1.1假设我们掷骰子，想知道1而不是看到另一个数字的概率，如果骰子是公司，那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生，因此，我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中，对于我们从工厂收到的真实骰子，我们需要检查它是否有瑕疵，唯一的办法就是多投掷骰子，对于每个骰子观察到的[1.2...6]的概率随着投掷次数的增加，越来越接近1/6.导入必要的包%matplotlibinline
  • Open3D 点云DBSCAN聚类算法 MelaCandy 算法聚类numpy计算机视觉图像处理3d
    目录一、DBSCAN基本原理二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2聚类后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，
  • 目标检测领域总结：从传统方法到 Transformer 时代的革新 DoYangTan 目标检测系列目标检测transformer人工智能
    目标检测领域总结：从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
  • 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享 美赛数学建模 数学建模
    一、经验分享1.工具选择：顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择，二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显，而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展，其功能也愈发全面与强大，因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
  • 万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？ 羊不白丶 大模型算法
    引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。这背后是十余项革命性技术的叠加创新，本文将为您揭开这艘"AI超跑"的性能密码。DeepSeek-V3的技术路径证明：计算效率的本质是知识组织的效率。其MoE架构中2048个专家的动态协作，恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工"，而是具
  • AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙 广州硅基技术官方 人工智能
    一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制 Fansv587 深度学习pytorch人工智能经验分享python机器学习
    本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
  • 神经网络中层与层之间的关联 iisugar 神经网络深度学习计算机视觉
    目录1.层与层之间的核心关联：数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络（CNN，如图像分类）2.3循环神经网络（RNN/LSTM，如文本生成）2.4Transformer（如机器翻译）3.层间关联的核心原则3.1数据传递的“管道
  • Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络 tRNA做科研 深度学习保姆教程深度学习pytorch神经网络
    欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
  • 图神经网络实战——分层自注意力网络 盼小辉丶 图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
    图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为78.39%，比之同构版本有了较大提高，但我们还能进一步提高准确率。在本节中，我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构，分层自注意力网络(hierarchicalself-att
  • Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
    VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
  • 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型 欣然～ pytorch分类人工智能
    一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
  • 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话 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经验分享
    科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
  • 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用） 代码的建筑师 模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
    纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
  • 《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战 骆驼_代码狂魔 程序员的法宝人工智能djangopythonneo4j知识图谱
    关注我，后期文章全部免费开放，一起推进AI医疗的发展核心主题：如何构建95%准确率的智能导诊系统？技术突破：结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型（PyTorch）fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
  • Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
    博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
  • 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
    一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
  • 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set 开心星人 论文阅读论文阅读
    将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
  • 震惊！ “深度学习”都在学习什么 扉间798 深度学习学习人工智能
    常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
  • 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习pythonpytorch
    目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
  • 卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin 谦亨有终 AI学习笔记cnn人工智能神经网络深度学习机器学习
    卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。以下是详细解释：1.输入数据的结构输入形状：假设输入数据为三维张量，形状为H×W×Cin，其中：H：高度（Height）W：宽度（Width）Cin：通道数（Channelsin）多通道的物理意义：对于RGB图像，Cin=3（红、绿、蓝三通道）。对于中间层的特征图，Cin可能为64、
  • PyTorch核心基础知识点 niuTaylor 编程区pytorch人工智能python
    PyTorch核心基础知识点，结合最新特性与工业级实践，按优先级和逻辑关系分层解析：▍核心基石：张量编程（TensorProgramming）1.张量创建（8种生产级初始化）#设备自动选择（2024最佳实践）device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"mps"iftorch.backends.mps.is_available()else"cpu"#关键
  • 一文讲清楚深度学习和机器学习 平凡而伟大. 机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
    目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
  • DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元 XRC2231 学习
    在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍，带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
  • Linux部署模型报错OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_mod dkgee linuxpytorch运维
    报错内容：OSError:Errornofilenamedpytorch_model.bin,tf_model.h5,model.ckpt.indexorflax_model.msgpackfoundindirectory主要原因是transformer版本不对，需要升级pipinstall--upgradehuggingface_hubpipinstalltransformers[torch]其
  • JAVA中的Enum 周凡杨 javaenum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 javawebservice
       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
  • Runnable接口使用实例 bijian1013 javathreadRunnablejava多线程
    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
    扩展已知的数组空间，例： DECLARE TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10); courses CourseList; BEGIN -- 初始化数组元素，大小为3 courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 '); --
  • 【httpclient】httpclient发送表单POST请求 bit1129 httpclient
    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 javaspringIOC
    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 springquartz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
    终于弄上线了，累趴，戳这里http://www.broadview.com.cn   简述一下相关的技术点   前端：jQuery+BootStrap3.2+HandleBars，全站Ajax（貌似对SEO的影响很大啊！怎么破？），用Grunt对全部JS做了压缩处理，对部分JS和CSS做了合并（模块间存在很多依赖，全部合并比较繁琐，待完善）。   后端：U
  • 运维 PHP问题汇总 dcj3sjt126com windows2003
    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
  • mac 下 安装php扩展 - mcrypt dcj3sjt126com PHP
    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 --
  • MongoDB更新文档 [四] eksliang mongodbMongodb更新文档
    MongoDB更新文档 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174104 MongoDB对文档的CURD，前面的博客简单介绍了，但是对文档更新篇幅比较大，所以这里单独拿出来。 语法结构如下： db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi) 参数含义 参数   
  • Linux下的解压，移除，复制，查看tomcat命令 y806839048 tomcat
    重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的，干净 1、先切换到：cd usr/local/tomcat5/logs 2、tail -f catalina.out 3、这样运行时就可以实时查看运行日志了 Ctrl+c 是退出tail命令。 有问题不明的先注掉   cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
  • Spring之使用事务缘由(3-XML实现) ihuning spring
      用事务通知声明式地管理事务   事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理，可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知，为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后，就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
  • GCD使用经验与技巧浅谈 啸笑天 GC
    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
  • nodejs同步操作mysql qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
    // db-util.js var mysql = require('mysql'); var pool = mysql.createPool({ connectionLimit : 10, host: 'localhost', user: 'root', password: '', database: 'test', port: 3306 });
  • 一起学Hive系列文章 superlxw1234 hiveHive入门
      [一起学Hive]系列文章 目录贴，入门Hive，持续更新中。   [一起学Hive]之一—Hive概述，Hive是什么 [一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版 [一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table) [一起学Hive]之四-Hive的安装配置 [一起学Hive]之五-Hive的视图和分区 [一起学Hive
  • Spring开发利器：Spring Tool Suite 3.7.0 发布 wiselyman spring
    Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse，专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。   在3.7.0版本主要做了如下的更新：   将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者，推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他