Bupt_Luke
Bupt_Luke

Torch not compiled with CUDA enabled

R7000p

AMD 4800H RTX2060

错误描述

输入命令print(torch.cuda.is_available())结果为false。
Torch和CUDA不兼容
处理办法如下：

conda uninstall cpuonly

conda list

在这里我看到有pytorch，但后面对应version显示是cpu的

同样卸载之

conda uninstall pytorch

nvcc -V显示是10.2的cuda

在pytorch官网找到 v1.10.1 （关于这里，我之前用的清华源，怎么下都是默认cpu版本，选1.10.1的初衷是为了能之后去清华站里替换gpu版本https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/）

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

但这次直接装上了

关于为什么不用其他version

因为清华站里其他version的gpu版本只有11.3和11.6的替换，没有10.2

你可能感兴趣的:(torch,cuda)

  • COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版） 山颠海涯 深度学习pytorch人工智能
    Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
  • Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学) 亚图跨际 交叉知识Python生物医学脑肿瘤图像皮肤病变多模态医学图像多尺度特征生物医学腹部胰腺图像病灶边界气胸图像
    要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成，收缩路径是一种典型的卷积网络，由重复应用卷积组成，每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作。在收缩过程中，空间信息减少，而特征信
  • python 安装 win32com 郎君啊 python开发语言
    扩展,Python,安装相关视频讲解：StableDiffusion提升出图速度,TensorRT扩展,SDXL-SSD-1B-A1111,速度提升60%,PyTorch更新python的or运算赋值用法用python编程Excel有没有用处？如何在Windows系统上安装win32com一、整体流程步骤操作1下载并安装Python2安装pywin32扩展包3验证安装是否成功二、具体操作步骤及代码
  • [Lora][微调] Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题 翔迅AI python
    @[Lora][微调]Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题关于Qwen-VL在lora过程中出现的问题总结。模型预训练错误一“erfinv_cuda”notimplementedfor‘BFloat16’RuntimeError:"erfinv_cuda"notimplementedfor'BFloat16'参考github中issue253给出的意见，修改Qwen-VL-Chat/v
  • 【Pytorch】cumsum的实现逻辑 栏杆拍遍看吴钩 pytorchpytorch人工智能python
    本文只记录cumsum的实现逻辑的CUDA部分，也即底层调用了CUDA的什么实现算子。voidlaunch_cumsum_cuda_kernel(constTensorBase&result,constTensorBase&self,int64_tdim){AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND_COMPLEX_AND2(ScalarType::Half,ScalarType::BFl
  • OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory 王小葱鸭 python
    linux安装完torch或者tensorflow的gpu版本，安装没问题，但是import就有问题，报错OSError:libnccl.so.2:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory，是缺少nvidia的ncll，下面介绍解决方法：1安装ncll下载链接https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-dow
  • 百度飞桨paddle安装 包括CUDA,cuDNN,opencv的安装 小甲学长 opencv百度paddlepaddle
    conda创建新环境这部分代码均在AnacondaPrompt中写，要求已有Anaconda第一步：创建condacreate--nameyourEnvpython=3.6–name：也可以缩写为【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv目录python=2.7：是python的版本号。也可以指定为【python=3.6
  • pytorch NLP自然语言处理入门一：文本表示 whyte王 pytorchNLP基础pytorch自然语言处理人工智能
    开始编辑：2024/2/16；最后编辑2024/2/16教程出自：https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/第二部分：https://blog.csdn.net/qq_33345365/article/details/136142152本博客旨在探讨处理自
  • conda进行transformers安装 大多_C conda
    首先建立新环境condacreate-nmyenvpython=3.8安装numpy和pytorchcondainstallnumpycondainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocpuonly-cpytorch-cconda-forge其余的一些环境配置huggingface_hub0.16.4py_0huggingfaceimportlib-metadata6
  • torch.nn中的22种loss函数简述 01_6 人工智能机器学习
    loss.py中能看到所有的loss函数，本文会简单对它们进行介绍1.L1Loss计算输入和目标之间的L1（即绝对值）损失。这种损失函数会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。即loss(x,class)=−x[class]3.NLLLoss2d(二维输
  • 两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss 大多_C 人工智能算法python机器学习
    两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数，通常用于多分类任务中。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失（NegativeLo
  • 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架 EwenWanW 深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
    深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
  • 深度学习回归任务训练代码模版 槐月初叁 深度学习深度学习回归人工智能
    深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化(可选)结果预测参考参数设置超参设置：config包含所有训练需要的超参数（便于后续的调参），以及模型需要存储的位置device='cuda'iftorch.cuda.is_av
  • Python实用技巧: 获取 后缀名(扩展名) 或 文件名 高斯小哥 Python基础【高质量合集】python开发语言str扩展名后缀名
    Python实用技巧:获取后缀名(扩展名)或文件名个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录一、引言二、获取文件名三、获取文件扩展名四、实战案例五、总结六、最后一、引言
  • cpu运行gpu上的pytorch 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled——已解决 霍格沃茨电气魔法师 pythonjavapython数据库js深度学习
    感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题事件发生：报错：AssertionError:torchnotcompiledwithcudaenabled解决方法：后来看到这个代码parser.add_argument('--test_device',default="cuda:0",type=str,
  • 安装diffvg aiotud python人工智能python人工智能
    https://github.com/BachiLi/diffvghttps://github.com/BachiLi/diffvg使用环境：python:3.7出现的错误：torch出现undefinedsymbol:iJIT_NotifyEvent解决办法：condainstallmkl=2024.0
  • Transiting from CUDA to HIP（三） 青禾子的夏 HIP异构计算Rocm开发语言
    一、Workarounds1.memcpyToSymbol在HIP(Heterogeneous-computeInterfaceforPortability)中，hipMemcpyToSymbol函数用于将数据从主机内存复制到设备上的全局内存或常量内存中，这样可以在设备端的内核中访问这些数据。这个功能特别有用，因为它允许在主机端定义数据符号，并在设备端的内核中使用这些符号。#include#inc
  • pytorch实现单机多卡训练 *Major* pytorch人工智能python
    pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练（数据并行）模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model(CFG.backbone,CFG.num_classes,CFG.device)model.load_state_dict(torch.load("best_epoch.bin"))mod
  • HALCON 错误代码 #7709 聪明不喝牛奶 Halcon+CSharp深度学习halcon深度学习
    前言最近在研究halcon的深度学习，在环境配置上花了不少的功夫搞定，结果正要开始训练分类的第二个train文件就出现了一个错误，报7709，折腾了三天才解决。原因报7709主要的原因有如下几个原因：1、就是你选的cuda版本和cudnn的不匹配，这个原因应该大家在选择的时候注意一下版本对比的话可以避免，基本上不是这个原因造成的。2、显卡的驱动版本的过低，需要下载一个驱动精灵升级一下显卡的驱动，但
  • pytorch torch.matmul函数介绍 qq_27390023 pytorch人工智能python
    torch.matmul是PyTorch中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算，支持的运算取决于输入张量的维度。1.函数签名torch.matmul(input,other,out=None)input:左乘的张量。other:右乘的张量。out:可选，用于存储输出结果的张量。2.不同维度的乘法规则torch.matmul根据输入张量的维度执行不同类型的乘法：
  • 机器学习框架巅峰对决：TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析 @sinner 技术选型机器学习tensorflowpytorchscikit-learn
    1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。因此，了解和选择最合适的机器学习框架对于研究人员和工程师来说是一个关键的步骤。1.2三大框架概览：TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn目前，最流行的机器学习框架主要有TensorFlow、
  • 【DeepSpeed 教程翻译】三，在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译 just_sort pytorch深度学习人工智能
    文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.FlopsProfiler总览Flops测量多GPU，多节点，数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-LM中使用在DeepSpeed运行环境之外的使用方法在模型推
  • PyTorch学习（13）：PyTorch的张量相乘（torch.matmul） 赛先生.AI PyTorchpytorch
    PyTorch学习（1）：torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习（2）：torch.device-CSDN博客PyTorch学习（9）：torch.topk-CSDN博客PyTorch学习（10）：torch.where-CSDN博客PyTorch学习（11）：PyTorch的形状变换(view,reshape)与维度变换(transpose,permute)-CSDN
  • pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan 加速却甩不掉伤悲 pytorch神经网络人工智能
    记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数，使用relu激活函数，梯度裁剪，降低优化器的学习率等等都没解决，个人认为这些应该影响不大，一般不会出问题；3.最后是使用如下异常检测：检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
  • PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块) Midsummer-逐梦 #torchpytorch学习人工智能
    PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。二、语法和参数语法torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_c
  • Pytorch常用乘法函数总结：torch.mul()、*、torch.mm()、torch.bmm()、torch.mv()、torch.dot()、@、torch.matmul() Cheer-ego Coding随手记pytorch
    上一篇博客总结了numpy中常用的乘法函数：numpy常用乘法函数总结：np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()-CSDN博客主要是np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@五种，其中np.matmul()和@完全等价，np.multiply()和*在输入数据类型为np.array时也完
  • 向量的叉积、点积、外积 qq_27390023 pytorchpython深度学习
    向量的叉积、点积和外积是向量代数中非常重要的操作，用于描述向量间的关系。它们广泛应用于物理、计算机图形学、几何以及蛋白质结构分析等领域。下面对每个运算进行详细介绍，并通过PyTorch示例代码展示其实现。1.点积(DotProduct)点积是两个向量之间的数量积，结果是一个标量。点积用于测量两个向量的平行性或相对角度。如果两个向量的点积为零，则它们互相垂直。其中，θ是两个向量之间的夹角。PyTor
  • pytorch torch.norm函数介绍 qq_27390023 pytorch人工智能python
    torch.norm函数用于计算张量的范数（norm），可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型，它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数，如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数
  • 计算氨基酸残基之间的键角和二面角 qq_27390023 pytorch深度学习python
    在蛋白质结构中，不同的角度由特定的原子位置决定。常见的原子类型包括氨基酸主链中的Cα（α碳）、C（羰基碳）、N（氮原子）和O（氧原子）。为了更加清晰，下面给出几种常见角度的定义及其对应的原子类型：使用具体原子的坐标计算键角和二面角1.计算N−Cα−C的键角importtorchdefcompute_bond_angle(N,C_alpha,C):#向量N到C_alpha和C_alpha到CN_to
  • Pytorch中乘法函数torch.matmul() 的一种用法 Coder_Jh pytorch人工智能python
    主要记录下torch.matmul(A,B)的用法中的一种情况：当A，B有一个是3维以上，另一个是3维或3维以上时，如果想要使用torch.matmul(A,B)，必须同时满足：1.A和B的最后两个维度满足矩阵乘法的要求。例如A的维度是(3,1,3,3)，B是(3,3,2)，此时A的最后2维是(3,3),B是(3,2)，符合条件2.除去最后两个维度，A和B的其他维度要满足可以广播的条件。例如A的维
  • SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
    一、内连接   概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。                 内连接（join 或者inner join ）       SQL语法：       select * fron
  • java编程思想--复用类 百合不是茶 java继承代理组合final类
          复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书   一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可     代码:     package com.wj.reuse; /** * * @author Administrator 组
  • [开源与生态系统]国产CPU的生态系统 comsci cpu
          计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....       要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....       投入一些资金和资源,人力和政策,让游
  • JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释 商人shang jvm内存
    jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。 非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。 HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
  • 页面上调用 QQ oloz qq
    <A href="tencent://message/?uin=707321921&amp;Site=有事Q我&amp;Menu=yes">   <img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
  • 一些问题 文强chu 问题
    1.eclipse 导出 doc  出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 ..... SQL:3.mysql  * 必须得放前面 否则  select&nbs
  • 生活没有安全感 小桔子 生活孤独安全感
           圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
  • php 基础语法 aichenglong php 基本语法
    1 .1 php变量必须以$开头 <?php $a=” b”; echo ?> 1 .2 php基本数据库类型 Integer  float/double Boolean string 1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object 1 .4 特殊数据类型  null 资源类型(resource)    $co
  • mybatis tools 配置详解 AILIKES mybatis
    MyBatis Generator中文文档 MyBatis Generator中文文档地址： http://generator.sturgeon.mopaas.com/ 该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。 本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
  • 继承与多态的探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 继承 对象
    继承 extends   多态 继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：     在A类中定义属性和方法； class A{ //定义属性 int age； //定义方法 public void go
  • JS的undefined与null的实例 bijian1013 JavaScriptJavaScript
    <form name="theform" id="theform"> </form> <script language="javascript"> var a alert(typeof(b)); //这里提示undefined if(theform.datas
  • TDD实践（一） bijian1013 java敏捷TDD
    一.TDD概述         TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。     
  • [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器 bit1129 maven
    什么是Maven Profile Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息   Profile的激活机制 1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
  • 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF) bit1129 hive
    1. 什么是UDTF   UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table， 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集   2. 如何实现UDTF 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
  • tfs restful api 加auth 2.0认计 ronin47
    　　目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点： 　　一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。 　　二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。 　　现在重点介绍第二种方法实现思路。 　　 前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
  • jdk环境变量配置 byalias javajdk
    进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置： 1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe 2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe 3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2 bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.uti
  • SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位 chicony 四舍五入
    1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。 2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。 例如： 　　select   cast(round(12.5,2)   as   numeric(5,2))  
  • c++运算符重载 CrazyMizzz C++
    一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载 Rational operator*(const Rational &x) const{ return Rational(x.a * this->a); } 在这里只写乘法的，加减除的写法类似 二、<<输出,>>输入的运算符重载      &nb
  • hive DDL语法汇总 daizj hive修改列DDL修改表
    hive DDL语法汇总 １、对表重命名 hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;   2、修改表备注 hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
  • jbox使用说明 dcj3sjt126com Web
    参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [ 点击下载]  技术交流QQGroup：172543951 100521167 [2011-11-11] jBox v2.3 正式版 - [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
  • UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
      //    typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {     //        UISegmentedControlStylePlain,     // large plain   &
  • Slick生成表映射文件 ekian scala
    Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
  • ES-TEST gengzg test
    package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
  • 为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysqlDB
    表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。 在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
  • 领域驱动设计 julyflame VODAO设计模式DTOpo
    概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
  • 单例设计模式 hm4123660 javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
           单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。      &nb
  • logback zhb8015 loglogback
    一、logback的介绍      Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他