几度热忱
几度热忱

配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版

安装需知：Nvidia GPU Driver（与硬件交互的低层软件）决定CUDA版本，CUDA版本决定cuDNN版本

①查看适配Driver的Cuda版本

在这里默认已安装Nvidia GPU Driver，一般电脑中只要有GPU就已安装了Driver
桌面 --》 鼠标右键 --》NVIDIA控制面板
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第1张图片
NVIDIA控制面板–》系统信息
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第2张图片
组件 --》NVCUDA64.DLL 在产品名称栏可以看到CUDA 11.5.76 driver
则我的电脑适配的是Cuda 11.5及以下的版本
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第3张图片

②卸载已安装的Cuda

设置 --》应用 --》应用和功能
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第4张图片
在搜素中查找 NVIDIA,注意在显示列表中仅卸载含CUDA的软件即可，仅卸载含CUDA的软件即可，仅卸载含CUDA的软件即可，请慎重卸载
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第5张图片

③下载对应Cuda

进入Cuda工具包下载页面，选择适合自己版本的Cuda,我在这里选择11.5.0的版本
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第6张图片
选择系统类型
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第7张图片
选择软件包类别，点击download
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第8张图片

④安装Cuda

Cuda默认会安装到C盘/Program Files/NVIDIA Corporation中
因C盘容量不足，我准备将Cuda安装在D盘 新建了以下目录文件
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第9张图片
目录结构如下图所示，四个文件夹均为手动新建，此后安装时将路径选在这边
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第10张图片
双击打开我们之前下载的Cuda 11.5.0的安装包
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第11张图片
弹出如下界面，表示将生成一个临时文件，路径可以修改在其他位置，点击OK
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第12张图片
等待进度达到100%
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第13张图片
之后将弹出如下界面
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第14张图片
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第15张图片
点击同意并继续
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第16张图片
由于有些东西是不需要的，因此选择自定义安装
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第17张图片
勾选如下文两张图所示的内容
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第18张图片
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第19张图片
点击下一步，选择安装位置，下面是默认的安装位置，我要安装在D盘因此点击浏览，选择到我们之前新建的文件位置，注意文件名称与官方中的保持一致·
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第20张图片
为保持一致，在CUDA的目录中新建一个v11.5的文件夹
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第21张图片
其他两个路径同理，修改后如下图所示
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第22张图片
打钩，点击Next
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第23张图片
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第24张图片
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第25张图片
完成后如下图所示，点击关闭即可
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第26张图片
还记得之前生成的临时文件吗，这个时候就已经自动删除了

⑤下载Cudnn

Nvidia Cudnn下载网址（需登录nvidia账号才能下载）
由于我的Cuda版本为11.5 因此下载 根据自身需要下载xxxx for CUDA 11.5的Cudnn
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第27张图片
选择zip版进行下载
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第28张图片
下载完成后进行解压
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第29张图片

⑥安装Cudnn

下图中内容为Cudnn压缩包解压出的内容，全选复制
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第30张图片
粘贴在Cuda安装时的目录 NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5中
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第31张图片

⑦验证Cuda是否安装成功

使用如下命令，出现版本信息即代表安装成功

nvcc -V

配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第32张图片

⑧安装Pytorch GPU版

在安装之前建议将源换为清华源或其他源，加快下载过程

进入Pytorch官网 下载Pytorch
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第33张图片
带有CUDA字样的就是GPU版，由于我们已安装CUDA的版本是11.5，因此我们可以下载小于等于11.5的版本
在anaconda中先激活需要安装pytorch的环境，我这里是之前创建过的名为d2l的环境
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第34张图片
在这里可以查看Pytorch的历史版本
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第35张图片
在这里我要安装1.11.0的Pytorch，选择CUDA11.3的版本
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第36张图片
复制该条指令 到anaconda中，回车执行
在这里插入图片描述
确认安装 输入y
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第37张图片
等待下载完成
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第38张图片
出现以下界面代表安装成功
在这里插入图片描述
使用conda list 查看已安装的包
配置深度学习环境：在Windows（Win10）中安装CUDA，CUDNN，Pytorch GPU版_第39张图片
发现pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit均在其中，至此，安装成功，完结撒花喽~~~

你可能感兴趣的:(深度学习,深度学习,pytorch,windows)

  • 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
  • linux sdl windows.h,Windows下的SDL安装 奔跑吧linux内核 linuxsdlwindows.h
    首先你要下载并安装SDL开发包。如果装在C盘下，路径为C:\SDL1.2.5如果在WINDOWS下。你可以按以下步骤：1.打开VC++，点击"Tools",Options2,点击directories选项3.选择"Includefiles"增加一个新的路径。"C:\SDL1.2.5\include"4，现在选择"Libaryfiles“增加"C:\SDL1.2.5\lib"现在你可以开始编写你的第
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    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
  • PHP环境搭建详细教程 好看资源平台 前端php
    PHP是一个流行的服务器端脚本语言，广泛用于Web开发。为了使PHP能够在本地或服务器上运行，我们需要搭建一个合适的PHP环境。本教程将结合最新资料，介绍在不同操作系统上搭建PHP开发环境的多种方法，包括Windows、macOS和Linux系统的安装步骤，以及本地和Docker环境的配置。1.PHP环境搭建概述PHP环境的搭建主要分为以下几类：集成开发环境：例如XAMPP、WAMP、MAMP，这
  • Python 实现图片裁剪（附代码） | Python工具 剑客阿良_ALiang
    前言本文提供将图片按照自定义尺寸进行裁剪的工具方法，一如既往的实用主义。环境依赖ffmpeg环境安装，可以参考我的另一篇文章：windowsffmpeg安装部署_阿良的博客-CSDN博客本文主要使用到的不是ffmpeg，而是ffprobe也在上面这篇文章中的zip包中。ffmpy安装：pipinstallffmpy-ihttps://pypi.douban.com/simple代码不废话了，上代码
  • 2023最详细的Python安装教程（Windows版本） 程序员林哥 Pythonpythonwindows开发语言
    python安装是学习pyhon第一步，很多刚入门小白不清楚如何安装python，今天我来带大家完成python安装与配置，跟着我一步步来，很简单，你肯定能完成。第一部分：python安装（一）准备工作1、下载和安装python(认准官方网站)当然你不想去下载的话也可以分享给你，还有入门学习教程，点击下方卡片跳转进群领取（二）开始安装对于Windows操作系统，可以下载“executableins
  • windows下python opencv ffmpeg读取摄像头实现rtsp推流 拉流 图像处理大大大大大牛啊 opencv实战代码讲解视觉图像项目windowspythonopencv
    windows下pythonopencvffmpeg读取摄像头实现rtsp推流拉流整体流程1.下载所需文件1.1下载rtsp推流服务器1.2下载ffmpeg2.开启RTSP服务器3.opencv读取摄像头并调用ffmpeg进行推流4.opencv进行拉流5.opencv异步拉流整体流程1.下载所需文件1.1下载rtsp推流服务器下载RTSP服务器下载页面https://github.com/blu
  • 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
  • [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pytorchpython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
  • 编译Windows平台的Nginx+ngx_http_proxy_connect_module Grovvy_Deng windowsnginxhttp
    编译Windows平台的Nginx+ngx_http_proxy_connect_module背景：由于公司的正向出局代理是windows机器。机器上的Squid不稳定，打算替换成nginx+ngx_http_proxy_connect_module实现。通过几天痛苦的尝试，最后参考了github大神项目通过在线CICD工具编译window平台可用的ng。步骤：获取git可识别的patch由于CI
  • 关闭Windows自动更新的6种方法 Gemini1995 windows
    在Windows操作系统中，可以使用多种方法来关闭自动更新。以下是其中一些常用的方法：使用设置应用：打开“设置”应用（Win+I），选择“更新和安全”。在左侧菜单中选择“Windows更新”。点击“更改活动时间”或“高级选项”。在“更新选项”下拉菜单中选择“通知我但不自动下载或安装”或“从不检查更新”。通过服务管理器：打开“服务”管理器，可以通过在运行对话框中输入services.msc来打开。找
  • 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
  • 【nginx】ngx_http_proxy_connect_module 正向代理 等风来不如迎风去 网络服务入门与实战nginxhttp运维
    50.65无法访问服务器，(403错误)50.196可以访问服务器。那么，配置65通过196访问。需要一个nginx作为代理【nginx】搭配okhttp配置反向代理发送原生的nginx是不支持okhttp的CONNECT请求的。大神竟然给出了一个java工程GINX编译ngx_http_proxy_connect_module及做正向代理是linux构建的。是windows构建的：编译Windo
  • Windows安装ciphey编码工具，附一道ciscn编码题例 im-Miclelson CTF工具网络安全
    TA是什么一款智能化的编码分析解码工具，对于CTF中复杂性编码类题目可以快速攻破。编码自动分析解码的神器。如何安装Windows环境Python3.864位（最新的版本不兼容，32位的也不行）PIP直接安装pipinstallciphey-ihttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/安装后若是出现报错请根据错误代码行数找到对应文件，r修改成rb即可。使用标准语
  • 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
  • Python程序打包指南：手把手教你一步步完成 Python_P叔 python数据库开发语言
    最近感兴趣想将开发的项目转成Package，研究了一下相关文章，并且自己跑通了，走了一下弯路，这里记录一下如何打包一个简单的Python项目，展示如何添加必要的文件和结构来创建包，如何构建包，以及如何将其上传到Python包索引（PyPI）。首先要确保安装最新版本：#Unix/macOSpython3-mpipinstall--upgradepip#windowspy-mpipinstall--u
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch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
  • 管理员权限的软件不能开机自启动的解决方法 ss_ctrl
    这是几种解决方法：1.将启动参数写入到32位注册表里面去在64位系统下我们64位的程序访问此HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run注册表路径，是可以正确访问的，32位程序访问此注册表路径时，默认会被系统自动映射到HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\WOW6432Node\Microsoft
  • matlab游标标注移动,matlab实现图形窗口的数据游标 莫白想 matlab游标标注移动
    DatacursorsforfigurewindowSeveralrelatedfunctions:CreateCursorsetsupaverticalcursoronallaxesinafigure.Thecursorscanbemovedaroundusingthemouse.MultiplecursorsaresupportedineachfigureGetCursorLocationre
  • TA-Lib Python 库 Windows 64位安装包 黄桥壮Quinn
    TA-LibPython库Windows64位安装包TA.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/3ff39简介本仓库提供了一个适用于Windows64位系统的TA-LibPython库安装包。TA-Lib是一个广泛用于金融技术分析的库，支持多种技术指标的计算。资源文件文件名TA-Lib-0.4.29-cp312-win-amd64.whl描
  • 【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(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
  • 【Python爬虫】百度百科词条内容 PokiFighting 数据处理python爬虫开发语言
    词条内容我这里随便选取了一个链接，用的是FBI的词条importurllib.requestimporturllib.parsefromlxmlimportetreedefquery(url):headers={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/80.
  • 如何避免学习linux必然会遇到的几个问题 twintwin
    相信在看这篇文章的都是对linux系统所迷的志同道合的人，不管你是刚开始学，还是已经接触过一些linux的知识，下面的问题是你在学习linux所必须遇到的，若是没有的话那我只能说大神我服你了。下面我就作为一个过来人分享下我学习后的经验。一、无法摆脱Windows的思维方式相信大家接触电脑的时候都是从windows开始，windows的思维方式已经根深蒂固。不过现在你已经打算开始学习linux了，就
  • 【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
  • 两种方法判断Python的位数是32位还是64位 sanqima Python编程电脑python开发语言
      Python从1991年发布以来，凭借其简洁、清晰、易读的语法、丰富的标准库和第三方工具，在Web开发、自动化测试、人工智能、图形识别、机器学习等领域发展迅猛。  Python是一种胶水语言，通过Cython库与C/C++语言进行链接，通过Jython库与Java语言进行链接。  Python是跨平台的，可运行在多种操作系统上，包括但不限于Windows、Linux和macOS。这意味着用Py
  • Spring中@Value注解，需要注意的地方 无量 springbean@Valuexml
    Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
  • mongoDB 分片 开窍的石头 mongodb
        mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。     第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
  • OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
    这篇写得很好，引自 http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html OVER(PARTITION BY)函数用法 2010年10月26日 OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数        &nb
  • Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法 一炮送你回车库 Android开发
    首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。   一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。 参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题 简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
  • canvas中的像素绘制问题 换个号韩国红果果 JavaScriptcanvas
    pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
  • 编码乱码问题 灵静志远 javajvmjsp编码
    1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关，而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式；2、对于单个字符：ISO-8859-1单字节编码，GBK双字节编码，UTF-8三字节编码；因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节，而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。 3、getBytes()、getByte
  • java 求几个月后的日期 darkranger calendargetinstance
    Date plandate = planDate.toDate(); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(plandate); // 取得三个月后时间 cal.add(Calendar.M
  • 数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式，才能设计出高效率、优雅的数据库，否则可能会设计出错误的数据库. 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。
  • 想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
    工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。 系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。 本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1  首先要
  • Context和SQLiteOpenHelper创建数据库 百合不是茶 androidContext创建数据库
           一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper     一:SQLiteOpenHelper创建数据库:   1,SQLi
  • 浅谈group by和distinct bijian1013 oracle数据库group bydistinct
            group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。         譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
  • vi opertion 征客丶 macoprationvi
    进入 command mode （命令行模式） 按 esc 键 再按 shift + 冒号 注：以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】，不带 $ 【在非命令行模式下进行】 一、文件操作 1.1、强制退出不保存 $ q! 1.2、保存 $ w 1.3、保存并退出 $ wq 1.4、刷新或重新加载已打开的文件 $ e 二、光标移动 2.1、跳到指定行 数字
  • 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
      对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？   val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect  reduceByKey在这里的操作，是把
  • java类加载机制 BlueSkator java虚拟机
    java类加载机制 1.java类加载器的树状结构 引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。 虚拟机区分一个Cla
  • 动态添加文本框 BreakingBad 文本框
      <script>     var num=1; function AddInput() {      var str="";     str+="<input 
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 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/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
  • iOS应用打包发布常见问题 chenhbc iosiOS发布iOS上传iOS打包
    这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。   1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
  • 工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用OO
    我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？  国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
  • oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
    1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
  • 多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
        平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:     1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)     2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
  • C语言学习七动态分配 malloc的使用 dcj3sjt126com clanguagemalloc
    /* 2013年3月15日15:16:24 malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写 本程序没有实际含义，只是理解使用 */ # include <stdio.h> # include <malloc.h> int main(void) { int i = 5; //分配了4个字节 静态分配 int * p
  • Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
      原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide 原文作者 : raywenderlich.com Team 译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范 译者 : Sam Lau
  • 0.性能优化-目录 frank1234 性能优化
    从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章，主要是对自己前段时间学习的总结，由于水平有限，性能测试领域很深，本人理解的也比较浅，欢迎各位大咖批评指正。 主要内容包括： 一、性能测试指标 吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间 http://frank1234.iteye.com/blog/2180305 二、性能测试策略 生产环境相同 基准测试 预热等 htt
  • Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型 happyqing java泛型父类子类Class
      import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz =
  • 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载 jinnianshilongnian springMVC
      ----广告-------------------------------------------------------------- 网站核心商详页开发 掌握Java技术，掌握并发/异步工具使用，熟悉spring、ibatis框架； 掌握数据库技术，表设计和索引优化，分库分表/读写分离； 了解缓存技术，熟练使用如Redis/Memcached等主流技术； 了解Ngin
  • the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
    ./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library. 模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包 1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ ) 2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ ) 3. s
  • 第12章 Ajax（中） onestopweb Ajax
    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/
  • Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence and a very straightfoward video http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
  • Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle javasql
    1、不用PreparedStatements 　　有意思的是，在JDBC出现了许多年后的今天，这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中，即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个： 　　他们对PreparedStatements不了解 　　他们认为使用PreparedStatements太慢了 　　他们认为写Prepar
  • 世纪互联与结盟有感 阿尔萨斯
    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他