- 【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
- 安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions
待磨的钝刨
pippytorch人工智能
文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间:2.尝试使用镜像源:3.检查网络连接:4.分次安装:5.重试安装:6.手动下载.whl文件安装1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio==2.0.2--index-urlhttps:
- SAM2跑通(Ubuntu20.04)内含安装多个cuda
好好607
pytorchlinux
参考链接:github链接安装cuda,之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装:Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation?选择no,否则会创建一个软连接覆盖之前那个/usr/local/cudasudogedit~/.bashrc如果按第二个链接安装的cuda,手动改一下版本即可SAM环境安装步骤除了本地
- 使用vllIm部署大语言模型
添砖JAVA的小墨
机器学习
使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤:一、准备工作1.系统要求-操作系统:常见的Linux发行版(如Ubuntu、CentOS)或Windows(通过WSL)。-GPU支持:NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包(根据GPU型号选择合适的版本)。二、安装vllm1.创建虚拟环境(推荐)-使用Conda:c
- vllm在线推理踩坑记
懂点投资的码农
大语言模型ai语言模型python
最近在《AI大模型全栈工程师》课程里看老师推荐使用vllm部署大模型,优点就不详细介绍了,这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍:它易于使用,且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理(通过PagedAttention实现)、连续批处理输入请求、优化的CUDA内核等功能。至于原理就先不看了,直接上手部署,以后再来补理论知识。一、vLLM在线推理在Qwen2的上市指南里介绍了v
- 多版本cuda安装及灵活切换详细教程
Fzc_PCL
CUDALinux记录cudalinux
一、首先介绍下我所使用的环境ubuntu18.04+1080ti二、下载安装包1.cudatoolkit下载①环境选择,想要多版本共存的,尽量选择runfile文件进行安装②有些cudatoolkit下载页面,和我上边的一样,没有对应的安装包下载按钮,BaseInstaller中只给了两行命令,如果运行第一行命令的话,下载会比较慢,我是直接复制wget后边的链接在新网页窗口中打开,会自动弹出下载窗
- Cuda 程序编译报错: fatal error: cusparse.h: No such file or directory
原野寻踪
实践经验cuda
编译cuda程序时发现下列报错:/mnt/xxx/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.8/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:6:10:fatalerror:cusparse.h:Nosuchfileordirectory#include^~~~~~~~~~~~检查发现是选择了错误的Cuda版本。ls/
- 天下苦英伟达久矣!PyTorch官方免CUDA加速推理,Triton时代要来?
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖CUDA,使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战,比如OpenAI推出的Triton,它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
- GPU版pytorch安装
普通攻击往后拉
pythontips神经网络基础模型关键点
由于经常重装系统,导致电脑的环境需要经常重新配置,其中尤其是cudatorch比较难以安装,因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1)安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础,一般都会随驱动的更新自动安装,但是不全,仍然需要安装toolkit,并不需要先看已有版本是哪个,反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个:国内网站:只能下载最新的toolkit,但是
- 人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装
bw876720687
人工智能机器学习深度学习
背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算,但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同,如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性,如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整?解决方案问题一:安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版,需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
- CUDA 编程入门(2):CUDA 调度模型
知识搬运工人
CUDAGPUCUDA
参考:CUDA编程入门(2):CUDA编程模型-知乎(zhihu.com)CUDA调度模型Block调度Block对应的物理硬件概念是SM,也就是说SM负责block中线程的执行,SM会为每个block分配需求的资源,比如寄存器,共享内存等,由于SM自身资源有限,因此它被分配到的block数量也是有限的,这取决于block中线程的资源需求。当所有的SM都饱和之后,剩下的blocks将会被暂时挂起,
- Ubuntu 开机出现 recovering journal 无法进入图形界面解决流程(不通用,自用)
Artintel
学习ubuntu
远程连接进入命令行:rm-rf/etc/X11/xorg.confcp/etc/X11/xorg.conf.failsafe/etc/X11/xorg.confsudoservicelightdmstopsudoapt-getremovenvidia*cdjohn/qudong+cuda9.0\+\cudnn/sudochmoda+xnv.runsudo./nv.run-no-x-check-no
- Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误:/usr/bin/ld: cannot find -lcuda
徐小妞66666
一.利用GPU训练Yolov3时,首先要修改MakeFile文件,修改格式如下:GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码:LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- pytorch计算网络参数量和Flops
Mr_Lowbee
PyTorchpytorch深度学习人工智能
fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万(/1000000)M,fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna
- 使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理
fengbingchun
DeepLearningCUDA/TensorRTYOLOv8TensorRT
这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理,操作过程如下所示:1.配置环境,依赖项,包括:(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码:https://github.com/shouxieai/infer3.使用
- ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应
可keke
ML&DLpytorchdeeplearning
文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意,到目前为止,onnxruntime-gpu在CUDA12.x和CUDA11.x下的安装命令是不同的,仔细阅读官方文档。验证安装python>>>importonnxru
- ONNXRuntime与CUDA版本对应
zy_destiny
部署YOLOonnxruntimeonnX部署cudapython
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时,需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应,其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
- 【已解决】onnx无法找到CUDA的路径
烟花节
已解决人工智能深度学习pythonpip
报错RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHissetbutCUDAwasntabletobeloaded.Pleaseinstallthecorrectvers
- Window 下 Vim 环境安装踩坑问题汇总及解决方法
yyywxk
#Python模块有关问题vimpythonmambawindows
导航Linux下Mamba及Vim安装问题参看本人之前博客:Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法Linux下Vmamba安装教程参看本人之前博客:Vmamba安装教程(无需更改base环境中的cuda版本)Windows下VMamba的安装参看本人之前博客:Windows下VMamba安装教程(无需更改base环境中的cuda版本且可加速)Window下Mamba环境教程参看本人之前博客:Wi
- windows11 wsl2 ubuntu20.04安装vision mamba并进行测试
一剑斩蛟龙
人工智能深度学习图像处理计算机视觉python机器学习pytorch
windows11wsl2ubuntu20.04安装visionmamba安装流程使用cifar-100测试安装成功安装流程visionmamba安装了半天才跑通,记录一下流程在wsl上安装cudawgethttps://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_l
- [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
- 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
- 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
- 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,
- 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
- 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
- ERROR: No matching distribution found for torch-geometri satisfies the requirement torch-geometric
zzzzz忠杰
笔记pytorchpython深度学习
试了网上的whl下载确保虚拟环境下nvcc和cuda版本一致,还不行遂找淘宝大佬,大佬换了pytorch版本python版本都不行最后根据报错出现的setup安装了pytest-runner,然后pipsearch。再pipinstalltorch-geometric的时候就成功了pipinstallpytest-runnerpipsearchtorch-geometricpipinstallto
- 解决安装依赖项时的ERROR: No matching distribution found for torch==1.10.0+cu111问题
CAI2256
python深度学习神经网络pytorch
这个错误通常是由于没有找到与你尝试安装的torch==1.10.0+cu111版本相匹配的Python包分发版本所致。在这种情况下,+cu111表示你正在安装针对CUDA11.1的Torch版本。因此,你需要确保你的环境中已经安装了CUDA11.1,并且你正在使用与之兼容的Torch版本。如果你使用的是Anaconda或Miniconda等Python环境管理工具,你可以尝试使用以下命令来安装CU
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
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。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc