anglegou
anglegou

win10安装pytorch-gpu

步骤总结：

1. 下载cuda toolkit11.3, 完成环境配置path,安装后cmd窗口输入nvcc -V查看安装信息

2. 下载cudaa 11.x, 解压缩到cuda11.3覆盖三个文件夹

3. conda create -n mytorch python=3.7 创建新环境，装过cpu版的一定要在新环境中重装.

4. 按照其他教程安装验证为True的就结束。这里写False的解决方法，针对conda list查看pytorch是cpu版本的情况（可能和源有关）——

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html手工下载电脑对应版本的三个whl包，pytorch官网自动显示的命令也是这三个包：

使用pip install 路径\文件名  分别进行安装

5. pip install jupyter ,下载jupyter notebook到新环境，命令窗口输入jupyter notebook启动

 win10安装pytorch-gpu_第1张图片

你可能感兴趣的:(pytorch,人工智能,python)

  • 深度解析：venv和conda如何解决依赖冲突难题 咕咕日志 condapython
    文章目录前言一、虚拟环境的核心价值1.1依赖冲突的典型场景1.2隔离机制实现原理二、venv与conda的架构对比2.1工具定位差异2.2性能基准测试（以创建环境+安装numpy为例）三、venv的配置与最佳实践3.1基础工作流3.2多版本Python管理四、conda的进阶应用4.1环境创建与通道配置4.2混合使用conda与pip的风险控制4.3跨平台环境导出五、工具选型决策树5.1场景化推荐
  • 冒泡排序算法详解（含Python代码实现） 算法_小学生 算法
    冒泡排序（BubbleSort）是最基础的排序算法之一，通常用于学习排序算法的入门理解。本文将通过Python代码实现冒泡排序，并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是：相邻两个元素比较，将较大的元素不断“冒泡”至右侧，最终实现排序。其基本过程是重复比较相邻的元素，如果顺序错误就交换，重复这一过程，直到没有任何需要交换的为止。二、Python代码实现下面
  • PyTorch中 item()、tolist()使用详解和实战示例 点云SLAM PyTorch深度学习pytorch人工智能python深度学习张量的操作itemtolist
    在PyTorch中，.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法，尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。1..item()方法用途：将仅包含一个元素的张量（即标量张量）转换为对应的Python原生数据类型（float,int,等）。限制：只能用于只包含一个元素的Tensor，否则会报错。示例代码：import
  • ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4 爱编程的喵喵 Python基础课程pythonImportErrortorchnvJitLink解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了ImportError:/home/
  • Github 2025-07-05 Rust开源项目日报Top10 老孙正经胡说 githubrust开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
    根据GithubTrendings的统计，今日(2025-07-05统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Rust项目10TypeScript项目1uv:极快的Python软件包安装程序和解析器创建周期：147天开发语言：Rust协议类型：ApacheLicense2.0Star数量：7066个Fork数量：200次关注人数：7066人贡献人数：45人O
  • JSONLines和JSON数据格式使用教程 Cachel wood 现代程序设计技术jsonjsonlines贪心算法算法sparkajax大数据
    文章目录一、核心区别二、JSONLines的优势三、Python中使用JSONLines1.写入JSONLines文件2.读取JSONLines文件3.处理大文件示例四、常见工具支持1.命令行工具2.编程语言库五、适用场景选择六、注意事项总结JSONLines（简称jsonl或jl）和传统JSON都是用于存储结构化数据的格式，但它们的设计目标和使用场景有所不同。以下是详细对比和使用指南：一、核心区
  • 图像分割技术详解：从原理到实践 lanjieying
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割是图像处理领域将图像分解为多个区域的过程，用于图像分析、特征提取等。文章介绍了图像分割的原理，并通过一个将图像划分为2*4子块的示例，展示了如何使用Python和matplotlib库中的tight_subplot函数进行图像分割和展示。文章还探讨了图像分割在不同领域的应用，以及如何在机器学习项目中作为数据预处理步骤。1.图像分割基本概念在图像处理领域
  • error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported；（gcc、g++） 众人（某音、某书同名） 服务器linux运维
    服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错，分别报错题目以及如下：想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command'['which','c++']'returnednon-zeroexitstatus1.备案，以后有人要用12我还得换回来方案一：更改gcc和gcc+的版本没有合适的版本的话需要root权限指定
  • 网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了 网络安全工程师教学 兼职副业黑客技术网络安全web安全安全人工智能网络运维
    一、网络工程专业专业内涵网络工程是指按计划进行的以工程化的思想、方式、方法，设计、研发和解决网络系统问题的工程，一般指计算机网络系统的开发与构建。该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。学生可在计算机软硬件系统、互联网、移动互联网及新一代
  • 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    向量化（Vectorization）详解向量化是将数据或操作转换为向量（或矩阵）形式，并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段，能显著提升代码运行效率（尤其在Python中避免显式循环）。1.为什么需要向量化？(1)传统循环的缺陷低效：Python的for循环逐元素操作，速度慢。代码冗长：需手动处理每个元素。示例：计算两个数组的点积（非向量化）a=[1,2,3]b=[4
  • 【Python】python_jwt 宅男很神经 python开发语言
    1.1传统会话（Session）机制的黄金时代与黄昏在Web应用的黎明时期，身份验证的范式几乎完全由**基于服务器端会话（Session-BasedAuthentication）**的机制所主导。这是一个直观且在单体应用时代极其有效的模型，其工作流程如同一场精密的双人舞：凭证交换与“储物柜钥匙”的签发：用户在登录页面输入用户名和密码。这些凭证被发送到服务器。服务器验证其有效性后，会在自己的“储物间
  • 【Python】simulink与python联合仿真
    1.1Simulink的边界：事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式，使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而，这种优势也带来了其天然的局限性：基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
  • python profile_python程序之profile分析
    操作系统：CentOS7.3.1611_x64python版本：2.7.5问题描述1、Python开发的程序在使用过程中很慢，想确定下是哪段代码比较慢；2、Python开发的程序在使用过程中占用内存很大，想确定下是哪段代码引起的；解决方案使用profile分析分析cpu使用情况可以使用profile和cProfile对python程序进行分析，这里主要记录下cProfile的使用，profile参
  • Python知识点：如何使用memory_profiler进行内存分析
    开篇，先说一个好消息，截止到2025年1月1日前，翻到文末找到我，赠送定制版的开题报告和任务书，先到先得！过期不候！如何使用memory_profiler进行Python代码内存分析在开发高性能的Python应用程序时，理解和优化内存使用是至关重要的。memory_profiler是一个强大的工具，它可以帮助你监控Python代码的内存使用情况。本文将介绍如何使用memory_profiler来分
  • 【Python】memory_profiler 宅男很神经 python开发语言
    1.1引用计数与垃圾回收：Python的“贴身管家”与“清洁工”Python，特别是其标准实现CPython，其内存管理的核心是建立在一个优雅而高效的组合机制之上的：以引用计数为主，分代垃圾回收为辅。1.引用计数（ReferenceCounting）：主要的内存管家这是CPython内存管理的基石。其原理极其简单：CPython中的每一个对象（一个整数、一个列表、一个自定义类的实例），其内部都维护
  • Python 数据分析实践：车辆行驶数据处理心得 lzzy-lt-0415 python数据分析开发语言
    在数据驱动决策的大趋势下，Python凭借其丰富的数据分析库，成为处理各类数据的得力工具。近期我围绕车辆行驶数据展开分析，过程中收获诸多实战经验，在此分享用Python进行数据处理与分析的心得，也结合代码讲讲实际运用思路。一、数据导入与初步探索：开启分析第一步importpandasaspd#导入数据df=pd.read_excel(r'../../数据层/数据集合/车辆行驶记录表单2.xlsx'
  • 【PyTorch】教程：torch.nn.Mish
    torch.nn.Mish原型CLASStorch.nn.Mish(inplace=False)定义Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))\text{Mish}(x)=x∗\text{Tanh}(\text{Softplus}(x))Mish(x)=x∗Tanh(Softplus(x))图代码importtorchimporttorch.nnasnnm=nn.Mish()input
  • 【PyTorch】教程：torch.nn.GELU 老周有AI~算法定制 PyTorchpytorch深度学习python
    torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh，默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
  • Pillow 安装使用教程 小奇JAVA面试 安装使用教程pillowmicrosoft深度学习
    一、Pillow简介Pillow是Python图像处理库PIL（PythonImagingLibrary）的友好分支，是图像处理的事实标准。它支持打开、编辑、转换、保存多种图像格式，常用于图像批量处理、验证码识别、缩略图生成等应用场景。二、安装Pillow2.1使用pip安装（推荐）pipinstallPillow2.2验证安装importPILprint(PIL.__version__)若无报错
  • python炫酷烟花表白源代码-python炫酷烟花表白源代码 weixin_37988176
    天天敲代码的朋友，有没有想过代码也可以变得很酷炫又浪漫？今天就教大家用Python模拟出绽放的烟花，工作之余也可以随时让程序为自己放一场烟花秀。python炫酷烟花表白源代码这个有趣的小项目并不复杂，只需一点可视化技巧，100余行Python代码和程序库Tkinter，最后我们就能达到下面这个效果：学完本教程后，你也能做出这样的烟花秀。整体概念梳理我们的整个理念比较简单。如上图示，我们这里通过让画
  • PyTorch：Dropout 操作 torch.nn.Dropout() sweettea~ Pythonpytorch深度学习
    torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现，该函数底层调用torch.nn.functional.dropout()；1、torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是，在training模式下，基于伯努利分布抽样，以概率p对张量input的值随机置0；training模式中，对输出以1/(1-p)进行scaling，
  • Python实例题：基于 Flask 的在线聊天系统
    目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于Flask的在线聊天系统要求：使用Flask框架构建一个实时在线聊天系统，支持以下功能：用户注册、登录和个人资料管理一对一实时聊天功能群聊功能消息通知和未读消息提示在线用户状态显示使用Flask-SocketIO实现实时通信。使用SQLite数据库存储用户、聊天记录等信息。添加美观的前端界面，支持响应式设计。解题思路：使
  • PyTorch 的 torch.nn 模块学习
    torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。它的整体架构分为几个主要部分，每部分的原理、要点和使用场景如下：1.nn.Module原理和要点：nn.Module是所有神经网络组件的基类。任何神经网络模型都应该继承nn.Module，并实现其forward方法。使用场景：用于定义和管理神经网络模型，包括层、损失函数和自定义的前向传播逻辑。主要API和使用场景：__init__
  • AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘unsqueeze‘ ddfa1234 numpypython深度学习
    z=z*pts_depth.unsqueeze(1)*0.1AttributeError:'numpy.ndarray'objecthasnoattribute'unsqueeze'这个错误是因为unsqueeze()方法是PyTorch张量的方法，而不是NumPy数组的方法。在这里，pts_depth是一个NumPy数组，因此不能使用unsqueeze()方法。如果要在NumPy中实现类似于un
  • pickle.dump() ddfa1234 java开发语言
    pickle.dump()pickle.dump()是Python标准库中的一个函数，用于将Python对象序列化并保存到文件中。函数签名：pickle.dump(obj,file,protocol=None,*,fix_imports=True)参数说明：obj：要序列化的Python对象。file：要保存到的文件对象。可以是一个文件名的字符串，也可以是一个已经打开的文件对象。protocol：
  • torch.nn.init.kaiming_normal_
    参考(5条消息)PytorchKaiming初始化（Initialization）中fan_in和fan_out的区别/应用场景_bxdzyhx的博客-CSDN博客torch.nn.init.kaiming_normal_使用正态分布对输入张量进行赋值fan_in如果权重是通过线性层（卷积或全连接）隐性确定的，则需设置mode=fan_in。例子：importtorchlinear_layer=t
  • python炫酷烟花表白源代码,html代码烟花特效python liuyifan0 pygamepython开发语言
    大家好，小编来为大家解答以下问题，python绘制烟花特定爆炸效果，python炫酷烟花表白源代码，今天让我们一起来看看吧！代码实现：importpygameimportrandomimportmath#屏幕宽度SCREEN_WIDTH=1350SCREEN_HEIGHT=800#烟花颜色COLORS=[(255,0,0),(0,255,0),(0,0,255),(255,255,0),(255,
  • 【Pytorch】8.torch.nn.conv2d Elephant_King Pytorchpytorch人工智能python
    这个函数和我们之前提到的【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用的作用相似，都是完成CV领域的卷积操作，这里就不在过多赘述torch.nn.conv2d的使用打开pytorch的官方文档，我们可以看到torch.nn.conv2d包含了若干参数in_channels：代表输入的通道数out_channels：代表输出的通道数kernel_size：代表卷积核
  • Flask 安装使用教程 小奇JAVA面试 安装使用教程flaskpython后端
    一、Flask简介Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架，核心设计理念是简单易用、模块化扩展性强。Flask提供了路由、模板、请求响应等基本功能，适合构建中小型网站、RESTfulAPI、微服务架构等。二、环境准备2.1安装Python确保已安装Python3.7或以上版本：python--version如未安装，可前往：https://www.python.org/downl
  • Python炫酷烟花 Want595 pythonpygame开发语言
    系列文章序号直达链接Tkinter1Python李峋同款可写字版跳动的爱心2Python跳动的双爱心3Python蓝色跳动的爱心4Python动漫烟花5Python粒子烟花Turtle1Python满屏飘字2Python蓝色流星雨3Python金色流星雨4Python漂浮爱心5Python爱心光波①6Python爱心光波②7Python满天繁星8Python五彩气球9Python白色飘雪10Pyt
  • 插入表主键冲突做更新 a-john
    有以下场景： 用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。 问题： 如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。 解决： mysql中提供了一个sql语
  • Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
    一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello"   2.引用系统资源。格式：@android:type/name     android:textColor="@android:color/opaque_red"
  • 数据结构的基本介绍 天子之骄 数据结构散列表树、图线性结构价格标签
    数据结构的基本介绍 数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。   经典的数据结构大致如下：   一：线性数据结构 (1)：列表 a
  • 通过二维码开放平台的API快速生成二维码 一炮送你回车库 api
     现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。        html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1  &nbs
  • ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 javaIOimageBufferedImage
    package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
  • myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipseSVNMyEclipse
                                     &n
  • 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
    4.2　自动装箱和拆箱 基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
  • ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
    //这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
  • 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords javaeclipsejdktomcat
    eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
  • 前端模块化 bee1314 模块化
    背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。   JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
  • 处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oraclesql数据库大数据查询
    一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：        1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。         2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
  • mac 卸载 java 1.7 或更高版本 征客丶 javaOS
    卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
  • 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
    第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中 第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析   本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
  • Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
          TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
  • 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
    　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。 相关新闻： （1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 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/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
  • 配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oraclesqlbulk collectforall
    BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。     有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    Yii cValidator主要用法分析：  yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError  
  • 基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
  • Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centosmemcached
    一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]： 建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
  • Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
  • Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • 浅谈enum与单例设计模式 247687009 java单例
    在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构 造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。 第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
  • 使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt cbreakswitch
    1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
  • 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 springmybatisJUnit
    Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni javaspringtimerquartztimertask
     Java定时任务总结  一.从技术上分类大概分为以下三种方式：  1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务;   说明：    java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
  • 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
    本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。   最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：     1、注册多个账号（一般10个以上）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他