Xixi_陈小曦
Xixi_陈小曦

win10 pytorch安装过程

win10 pytorch安装过程

  • 查看一些重要参数
  • 坎坷经历
  • 安装NVIDIA驱动
    • 卸载NVIDIA
    • 安装NVIDIA驱动
  • 安装CUDA
  • 安装cuDNN
  • 安装pytorch
  • 检查是否成功安装

查看一些重要参数

参数名称 查看方法
CUDA版本查看 如果已经安装过CUDA可以通过命令nvcc -V 可以查看当前CUDA的版本
cuDNN版本查看 已经安装过cuDNN可以在默认安装位置C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\inculde\bin\cudnn.h 用记事本打开，可以看到cuDNN的版本(好像旧版本的可以，新版本的看不到了)
显卡型号查看 我的电脑->属性->设备管理器->显示适配器查看win10 pytorch安装过程_第1张图片
查看NVIDIA驱动对应的CUDA版本 右击鼠标NVIDIA控制面板->左下角系统信息->组件->可以查看对应CUDA版本win10 pytorch安装过程_第2张图片

坎坷经历

曾经安装过NVIDIA驱动，可能因为windows自动更新导致不可用，一开始以为NVIDIA、CUDA、cuDNN这些都有，就直接去安装pytorch了……结果我的NVIDIA控制面板都打不开
所以先检查一下自己的NVIDIA可不可用！！

安装NVIDIA驱动

可以卸载掉所有的NVIDIA驱动重新安装

卸载NVIDIA

  1. 控制面板->卸载程序->所有带NVIDIA的全部卸载(有些可能会要求卸载完立即重启，就多重启几次，不要怕耽误时间)
  2. 卸载完后在C:\Program Files和C:\Program Files(x86)中所有带NVIDIA的文件夹全部删掉

安装NVIDIA驱动

先查看自己的显卡型号，然后到NVIDIA官网输入自己的显卡型号，搜索对应的NVIDIA驱动下载(我就直接下载了第一个)，下载完傻瓜式安装就可以，建议不要更改默认路径
win10 pytorch安装过程_第3张图片
win10 pytorch安装过程_第4张图片

安装CUDA

查找NVIDIA对应的CUDA版本，CUDA官网下载,这里是11.1版本的，之前的版本可能要自己找一下,下载完后同样傻瓜式安装

安装cuDNN

同样官网下载CUDA版本对应的cuDNN
注意看清对应的CUDA版本再下载
下载完后是一个压缩包，解压之后，分别将压缩包内的bin、include、lib\x64中的文件，复制粘贴到CUDA路径(C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1)下对应的同样名称的文件夹里即可

安装pytorch

首先使用anaconda建一个python36的虚拟环境 conda create -n pytorch python=3.6
然后 activate pytorch
去pytorch官网中选择你操作系统、CUDA版本等、最下方会出来安装命令
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
win10 pytorch安装过程_第5张图片

复制然后切换回cmd粘贴命令安装即可

检查是否成功安装

import torch不报错说明可以在cpu下使用pytorch
torch.cuda.is_availabel()返回True说明可以在GPU下使用pytorch

win10 pytorch安装过程_第6张图片

至此安装就结束了~~

你可能感兴趣的:(pytorch)

  • 从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练 AI大模型探索者 pytorch人工智能pythontransformer深度学习ai机器学习
    前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
  • PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例 苏雨流丰 机器学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
    文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
  • 用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总 墨绿色的摆渡人 用pytorch从零开始创建大语言模型pytorch语言模型人工智能
    用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)本系列文章：用pytorch从零开始创建大语言模型（一）：理解大型语言模型用pytorch从零开始创建大语言模型（二）：待更新用pytorch从
  • TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势 Honeysea_70 #算法tensorflowpytorch人工智能
    功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
  • 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？ 努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能算法计算机视觉深度学习神经网络
    【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？前言数据级别的多尺度模型架构上的多尺度表示FPN代码示例（PyTorch）说明其他多尺度处理方法总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校
  • 【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf 喝不喝奶茶丫 pytorch人工智能语言模型大模型转行大模型AI大模型微调
    今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。（书籍分享）
  • 树莓派4B arm平台aarch64 pip安装pytorch 纬领网络 pytorcharm深度学习
    比如你要安装torch1.7.1的版本，你执行下面这行命令pip3installtorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2-fhttps://torch.kmtea.eu/whl/stable-cn.html
  • 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
    文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
  • 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
    文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
  • python arm64_PyTorch-aarch64 人类0663号 pythonarm64
    PyTorch源码编译步骤：1、源码编译环境：操作系统：debian9.12交换空间：1GPython版本：3.5硬件：CPU：RK3399(aarch64)内存：4G2、下载依赖包：下载pytorch及其依赖包时，默认从github上下载，如果网络不好、容易断开时，可在gitee上找到对应包克隆链接，然后修改对应配置文件，进行下载。需要细致耐心。3、编译主要参数：设置最大作业数：exportMA
  • Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四） AI专题精讲 Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
    1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
  • 【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类1-数据清洗+制作标签文件 努力的小巴掌 pytorch分类项目pytorch分类人工智能
    Pytorch猫狗分类用Pytorch框架，实现分类问题，好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段，通过这个分类问题，可以知道整个pytorch的工作流程是什么，会了一个分类，那就可以解决其他的分类问题，当然了，其实最重要的还是，了解她的核心是怎么工作的。那首先，我们的第一个项目，就做猫狗的分类。声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣，提供更相关的内容推荐教育技术多模态教学资源检索教师和学生可以更
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。想象一下，如果你的模型既能"看"又能"读"，并且能够理解图像与文字之间的联系，这将为我们打开怎样的可能性？今天我们将专注于构建图文匹配系统，学习如何使用CLIP（ContrastiveLanguage
  • 【深度学习】 PyTorch一文详解 Nerous_ 深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
    “PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
  • Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化 小众AI AI开源音视频人工智能AI编程
    GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型。它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
  • 【ai】mocap：conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision 等风来不如迎风去 AI入门与实战人工智能ubuntuconda
    MotionCapubuntu18.04不知道为啥会依赖于ffmpeg、xorg渲染？安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx：安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的，还涉及到rapidjson所以python的环境隔离很重要。核心库-cudatoolkit=11.3-pytor
  • Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三） AI专题精讲 Pytorch入门到精通pytorchc++人工智能
    提示本教程自PyTorch2.4起已弃用。有关PyTorch自定义操作符的最新指南，请参阅PyTorch自定义操作符。PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集，可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。此外，编译后的TorchScript模型可以选择序列化为磁盘文件格式，随后你可以从纯C++（以及Py
  • 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法 阳光明媚大男孩 机器学习人工智能
    完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数，主要分为以下几部分：数据预处理与加载：使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集，并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模
  • 模型部署实战：PyTorch生产化指南 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    ‌一、为什么要做模型部署？‌模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程。‌二、模型转换：TorchScript与ONNX‌‌1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
  • 下一代模型技术演进与场景应用突破 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
  • PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧 lmtealily pytorch人工智能python
    前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程，而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
  • PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验
  • Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF mingo_敏 DeepLearningpytorch人工智能python
    HuggingFace模型格式全解析：从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络：1.PyTorch原生格式（.pt/.pth）特性：直接保存PyTorch的state_dict（模型参数）或完整模型（含结构）。兼容性强，与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大，加载速度较慢，存在安全
  • LeetCode98-验证二叉搜索树 学习的学习者 LeetCodePython二叉搜索树
    上个星期和导师去了华农一趟名义上是和导师去参加一个国家级的项目其实没我啥事都是我导师在那口若悬河当时和那边的本科生去了另一间会议室交流了关于GAN的知识偶然听说大家都在用pytorch好像最新版的也挺好用的反正就是学术界目前主要用这个框架工业界主要用Tensorflow(没办法，Google出品)这两天也拿来瞧了瞧好像也确实可以的！！！98-验证二叉搜索树给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉
  • 人工智能（AI）系统化学习路线 xiaoyu❅ python人工智能学习
    一、为什么需要系统化学习AI？人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵：只看理论不写代码，无法解决实际问题。❌方向模糊：对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知，难以针对性提升。正确的学习姿势：“金字塔式”分层学习（理论→算法→框架→应用→工程化），逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
  • 基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码） 意.远 pytorch人工智能python深度学习
    一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
  • PyTorch 深度学习博客 Zoro｜ PyTorchDeepLearning人工智能
    PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。本博客适用于初学者和有一定基础的开发者，旨在帮助大家快速搭建环境、掌握核心概念，并通过实例了解实际应用。环境配置为了确保项目的稳定性和兼容性，我选择了Python3.9环境，并在conda创建的虚拟环境中运行最新且稳定的PyTorch版本2.6.0。1.创建Pyth
  • 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用 Zoro｜ PyTorchDeepLearning机器学习pytorch语音识别人工智能
    深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义：音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
  • AI模型技术前沿与跨场景应用实践 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看，可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制，而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与
  • java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决 zwllxs javajdk
    好久不来iteye,今天又来看看，哈哈,今天碰到在编码时，反射中会抛出 Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东，从字面意思看，是反射在获取getter时迷惑了，然后回想起java在boolean值在生成getter时，分别有is和getter，也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk，
  • IT人应当知道的10个行业小内幕 beijingjava 工作互联网
    10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好，但有公司因此视你为其“佣人”。 　　尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好，但和其他行业人士比较，IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中，科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加，所以我们完全有理由相信，IT专业人才的需求量也不会减少。 　　然而，正因为IT人士的薪水普遍较高，所以有些公司认为给了你这么多钱，就把你看成是公司的“佣人”，拥有你的支配
  • java 实现自定义链表 CrazyMizzz java数据结构
    1.链表结构   链表是链式的结构 2.链表的组成    链表是由头节点，中间节点和尾节点组成    节点是由两个部分组成：       1.数据域       2.引用域 3.链表的实现 &nbs
  • web项目发布到服务器后图片过一会儿消失 麦田的设计者 struts2上传图片永久保存
      作为一名学习了android和j2ee的程序员，我们必须要意识到，客服端和服务器端的交互是很有必要的，比如你用eclipse写了一个web工程，并且发布到了服务器（tomcat）上，这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程，你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是，有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
  • CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法 IT独行者 CodeIgniterCart框架　
    今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题，发现当name的值为中文时，就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明，如下： $data = array( 'id' => 'sku_123ABC', 'qty' => 1, '
  • linux回收站 _wy_ linux回收站
    今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站，我并不想删，手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它，但是里面居然什么都没有。     后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区，而是在另一个独立的Linux分区下，这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下，相关的删除信息（删除时间和文件所在
  • jquery回到页面顶端 知了ing htmljquerycss
    html代码： <h1 id="anchor">页面标题</h1> <div id="container">页面内容</div> <p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
  • B树、B-树、B+树、B*树 矮蛋蛋 B树
    原文地址： http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html B树        即二叉搜索树：        1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； &nb
  • 数据库连接池 alafqq 数据库连接池
    http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html @Anthor:孤傲苍狼 数据库连接池 用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题，使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误： java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
  • java泛型 百合不是茶 java泛型
    泛型 在Java SE 1.5之前，没有泛型的情况的下，通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”，任意化的缺点就是要实行强制转换，这种强制转换可能会带来不安全的隐患   泛型的特点：消除强制转换 确保类型安全 向后兼容   简单泛型的定义：      泛型：就是在类中将其模糊化，在创建对象的时候再具体定义 class fan
  • javascript闭包[两个小测试例子] bijian1013 JavaScriptJavaScript
    一.程序一 <script> var name = "The Window"; var Object_a = { 　　name : "My Object", 　　getNameFunc : function(){ var that = this; 　　　　return function(){ 　　　　
  • 探索JUnit4扩展：假设机制（Assumption） bijian1013 javaAssumptionJUnit单元测试
    一.假设机制（Assumption）概述        理想情况下，写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方，但是有的时候，这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现，可能隐藏得很深，从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素，而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的，
  • 【Gson四】范型POJO的反序列化 bit1129 POJO
    在下面这个例子中，POJO(Data类)是一个范型类，在Tests中，指定范型类为PieceData，POJO初始化完成后，通过 String str = new Gson().toJson(data); 得到范型化的POJO序列化得到的JSON串，然后将这个JSON串反序列化为POJO   import com.google.gson.Gson; import java.
  • 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL bit1129 Stream
    几点总结： 1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation，类似于RDD的action，会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法 2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数（是一个RDD[T]=>Unit的函数类型)，这样，当foreachRDD方法在每个Worker上执行时，
  • NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 nginx lua
    安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。 这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
  • java-递归判断数组是否升序 bylijinnan java
    public class IsAccendListRecursive { /*递归判断数组是否升序 * if a Integer array is ascending,return true * use recursion */ public static void main(String[] args){ IsAccendListRecursiv
  • Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2 bylijinnan javanetty
    Netty3的API http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html 里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”： 如果ChannelPipeline只有一个handler（假设为handlerA）且希望用另一handler（假设为handlerB） 来
  • Java工具之JPS chinrui java
    JPS使用     熟悉Linux的朋友们都知道，Linux下有一个常用的命令叫做ps（Process Status)，是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的，在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用，它就是jps（Java Process Status)，它可以用来
  • window.print分页打印 ctrain window
    function init() { var tt = document.getElementById("tt"); var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes; var level = 0; for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
  • 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM daizj jdkhadoopjps
    在安装hadoop时，执行JPS出现下面错误   [slave16][email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps Error occurred during initialization of VM java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
  • PHP开发大型项目的一点经验 dcj3sjt126com PHP重构
    一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中，这样在程序的开发中可以带来很多的方便，特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯，不管是用拼音还是英语，至少应当有一定的意义，以便适合记忆。变量的命名尽量规范化，不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数，这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然，在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数，几十
  • android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数 dcj3sjt126com android
    使用GET方法发送请求 private static boolean sendGETRequest (String path, Map<String, String> params) throws Exception{ //发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
  • linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符 eksliang linux 通配符linux通配符
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2104387 在bash的操作环境中有一个非常有用的功能，那就是通配符。 下面列出一些常用的通配符，如下表所示 符号 意义 * 万用字符，代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符，代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如：[abcd]代表一定有一个字符，可能是a、b、c
  • Android关于短信加密 gqdy365 android
    关于Android短信加密功能，我初步了解的如下（只在Android应用层试验）：     1、因为Android有短信收发接口，可以调用接口完成短信收发；         发送过程：APP（基于短信应用修改）接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
  • asp.net在网站根目录下创建文件夹 hvt .netC#hovertreeasp.netWeb Forms
    假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下： string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree"); if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName)) { //文件夹已经存在 return; } else { try { D
  • 一个合格的程序员应该读过哪些书 justjavac 程序员书籍
    编者按：2008年8月4日，StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问：哪本最具影响力的书，是每个程序员都应该读的？ “如果能时光倒流，回到过去，作为一个开发人员，你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本， 你会选择哪本书呢？我希望这个书单列表内容丰富，可以涵盖很多东西。” 很多程序员响应，他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单，不过都是推荐数
  • 单实例实践 跑龙套_az 单例
       1、内部类 public class Singleton { private static class SingletonHolder { public static Singleton singleton = new Singleton(); } public Singleton getRes
  • PO VO BEAN 理解 q137681467 VODTOpo
    PO：      全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。     BO：     全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
  • 战胜惰性，暗自努力 金笛子 努力
    偶然看到一句很贴近生活的话：“别人都在你看不到的地方暗自努力，在你看得到的地方，他们也和你一样显得吊儿郎当，和你一样会抱怨，而只有你自己相信这些都是真的，最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋，我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在，是否你就真的相信他们如此不思进取，而开始放松了对自己的要求随波逐流呢？ 我有个朋友是搞技术的，平时嘻嘻哈哈，以
  • NDK/JNI二维数组多维数组传递 wenzongliang 二维数组jniNDK
    多维数组和对象数组一样处理，例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示，直到数组变为一维的，且里面元素为基本类型，去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。 Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata) { jint i,j; int s
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他