wxl781227
wxl781227

Win11+WSL2+Ubuntu-20.04+GPU+TensorFlow+Jupyter

Win11+WSL2+Ubuntu-20.04+GPU+TensorFlow+Jupyter_第1张图片

 目标：在Win10/11的WSL2子系统Ubuntu-20.04环境下使用GPU进行机器学习及cuda开发。

1）前提：升级到Win10 21H2版本或Win11版本。（否则即使安装了cuda及cudnn，也是各种错误导致nvida-smi无法使用，各种百度也抓狂。）

Win11+WSL2+Ubuntu-20.04+GPU+TensorFlow+Jupyter_第2张图片

Win11+WSL2+Ubuntu-20.04+GPU+TensorFlow+Jupyter_第3张图片

 2）在Win10/Win11环境中安装Docker-Desktop

Win11+WSL2+Ubuntu-20.04+GPU+TensorFlow+Jupyter_第4张图片

3)  在Ubuntu-20.04环境下安装Docker

4)  在Ubuntu-20.04下使用Docker运行gpu-tensorflow-py3-jupyter或直接在Docker-Desktop启动对应的image

Win11+WSL2+Ubuntu-20.04+GPU+TensorFlow+Jupyter_第5张图片

 预祝在Win10/11的WSL2玩GPU玩得开心！

你可能感兴趣的:(深度学习,tensorflow,ubuntu,jupyter)

  • 大模型学习路线与资源推荐 数字化转型2025 AI投资人工智能
    以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法、数据结构及常用库（如NumPy、Pandas、PyTorch）37。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石，需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
  • 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境） @@南风 农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
    Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病
  • python 语音转文本中文——DeepSpeech drebander python开发语言DeepSpeech
    DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎，基于深度学习技术，采用端到端架构，可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发，使用RecurrentNeuralNetwork（RNN）处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进
  • Ubuntu显示设置窗口太大显示不全无法修改 国晶创新 ubuntulinux
    问题描述：使用VMware安装Ubuntu后，界面显示不是全屏的，看着别扭，所以想调整一下分辨率，不小心导致窗口太大，显示不出来下面的确认按钮了，就导致改不回来。解决方法：dconfreset-f/
  • [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型 FL1623863129 深度学习c++opencvYOLO
    yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而，你可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN
  • Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线 诗雨时
    loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
  • 在PyAudio模块中安装时出错 潮易 python
    在PyAudio模块中安装时出错首先，你需要确保你的电脑上已经安装了Python和pip。然后，你可以使用以下命令来安装PyAudio模块：```bashpipinstallPyAudio```如果上述命令无法安装，你可能需要安装一些额外的库。在Ubuntu系统中，你需要先安装一些依赖库，然后再尝试安装PyAudio。你可以使用以下命令来安装这些依赖库：```bashsudoapt-getinst
  • 从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3 山海青风 #机器学习机器学习tensorflow人工智能
    下面是一篇以小明为主角，尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍，并附带必要的代码示例，帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景：预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会，负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮，但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备
  • 无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2 nenchoumi3119 无人机实战无人机
    这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像，可以用来无人机避障与SLAM。Step1.拉取Depth-AnythingV2源码与模型下载官方仓库提供了两种方式调用De
  • 卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类 有幸添砖java opencv
    编写不易，未有VIP但想白嫖文章的朋友可以关注我的个人公众号“不秃头的码农”直接查看文章，后台回复java资料、单片机、安卓可免费领取资源。你的支持是我最大的动力！卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数、epoch
  • 深度学习笔记——循环神经网络RNN 好评笔记 补档深度学习rnn人工智能机器学习计算机视觉神经网络AIGC
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型（BagofWords,BOW）工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFr
  • 终于明白了！人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系 大模型玩家 人工智能机器学习深度学习产品经理算法学习方法集成学习
    在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning）以及大模型（LargeModels）等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步，也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析，并探讨它们之间的联
  • 机器学习笔记——特征工程 好评笔记 补档机器学习笔记人工智能AIGC深度学习计算机视觉面试八股
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自
  • 以太坊DPOS私链搭建--使用gttc,搭建一个可用于性能测试的区块链框架（1） 过河卒啦啦啦 区块链研究区块链以太坊
    遇到的一些坑bootnode一直不起作用，所以决定不用它，改用static-nodes.json在阿里云机器上编译gttc系统Ubuntu16.04想把eth服务部署到docker中方便移植，但是gttc没有官方docker,所以先把环境搭起来，然后自己创建一个docker镜像安装go语言环境，版本go1.14.10注意需要先在电脑上下载好，再传到服务器，不然没法解压。tar-Cusr/local
  • 【亲测可行】最新ubuntu搭建rknn-toolkit2 computer_vision_chen 带你跑通人工智能项目YOLOrknn嵌入式AI
    文章目录结构图（ONNX->RKNN）下载rknn-toolkit2搭建环境配置镜像源conda搭建python3.8版本的虚拟环境进入packages目录安装依赖库测试安装是否成功其它rknn-toolkit2rknn_model_zoo关于部署的博客发布本文的时间为2024.10.13rknn-toolkit2版本为2.2.0结构图（ONNX->RKNN）下载rknn-toolkit2gitc
  • 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割 海洋 之心 深度学习pytorch人工智能python
    前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
  • 针对视频内容进行检测开源项目 红豆和绿豆 开源音视频
    以下是10个可以实现视频是否涉及擦边或黄色内容检测的免费开源GitHub项目推荐：1.**OpenNSFW2**OpenNSFW2是一个用于检测图片和视频是否包含成人内容的开源库。它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。它允许通过配置检测区域和掩码，限制检测范围，并支持多种视频源输入。3
  • rpm、yum、编译安装 zai.zai linuxnginxcentos运维
    1、软件包系统不同的Linux发行版用的是不同的软件包系统，并且原则上，适用于发行版的软件包与其他版本是不兼容的。多数Linux发行版采用不外乎两种软件包技术阵营软件包系统发行版本（部分）Debian类Debian、Ubuntu、Xandros、LinspireRedHat类Fedora、CentOS、RedHatEnterpriseLinux2、软件包工作方式软件包：软件包是包含应用程序及器元数
  • Linux 服务器多网卡进行网络绑定 Kubit~ 服务器linux网络
    要在配置了LACP（LinkAggregationControlProtocol）的交换机上设置Linux服务器的网络绑定，并包含DNS和网关的完整配置，你可以按照以下步骤进行操作。这里以CentOS/RHEL和Ubuntu/Debian为例。一、CentOS/RHEL配置示例确保bonding模块已加载sudomodprobebonding为了在系统启动时自动加载该模块，可以将其添加到/etc/
  • 探秘 DeepSeek 硬件适配：GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析 FinkGO小码 深度学习程序人生算法语言模型数据分析学习方法经验分享
    一、引言在深度学习领域蓬勃发展的浪潮中，硬件作为支撑技术腾飞的基石，其适配与协同能力成为决定深度学习应用效能的关键因素。DeepSeek作为前沿且极具创新性的技术框架，在与GPU、TPU、NPU等异构硬件的融合适配方面展现出卓越特性。依托清华大学《DeepSeek：从入门到精通》这一宝贵知识载体，我们得以深入挖掘其底层适配逻辑，全方位展现DeepSeek在异构计算舞台上的精彩表现。二、GPU：深度
  • 目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路 紫雾凌寒 AI炼金厂#机器学习算法#深度学习深度学习计算机视觉python目标检测YOLOcnn人工智能
    一、引言在计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛，涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程，R-CNN作为第一个将深度
  • 论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述） superace7911 基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
    原文链接有空可以细看，这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像（PAI）的介绍，它结合了光学和超声成像的优点，为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习（DL）在解决PAI中存在的技术限制（如硬件限制、生物特征信息缺乏等）方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和
  • 9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强 Maker~ 图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
    Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
  • Did you forget to `#include ＜pybind11/stl.h＞`? Or ＜pybind11/complex.h＞,＜pybind11/functional.h＞ 沉迷单车的追风少年 深度学习-计算机视觉深度学习pythonpytorch
    项目场景：基于深度学习的三维点云可视化问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File".\draw_npy.py",line25,ino3d.visualization.draw_geometries([pcd.points])TypeError:draw_geometries():incompatiblefunctionarguments.Thefollowing
  • 用于获得一个pb文件的所有节点名称 @Mr_LiuYang 写过的小程序
    #-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueDec1818:31:1320181、model_dir为模型路径文件夹，model_name为模型名称（自定义非如alexnet等训练实际名称）2、写入到模型路径下的result.txt文件内@author:Mr_dogyang"""importtensorflowastfimportosmodel_dir='D:\\Tenso
  • 即插即用的注意力机制21种 @Mr_LiuYang 论文阅读AttentionModule注意力机制即插即用
    提示：谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展，注意力机制（AttentionMechanism）已成为提升模型表现的关键技术，本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码。1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能：自适应学习通道权重，增强重要通道特征。出处：SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock
  • ubuntu+aarch64+dbeaver安装【亲测，避坑】 读过两年书 安装部署ubuntulinux运维
    一：访问OracleJDK，jdk-11.0.26_linux-aarch64_bin.tar.gz。二：解压。tar-xvzfjdk-11.0.20_linux-x64_bin.tar.gz三：将解压后的JDK文件夹移动到/usr/lib/jvm目录sudomvjdk-11.0.26/usr/lib/jvm/四：进入cd~五：编辑.bashrcnano.bashrc六：在文件末尾添加以下内容：e
  • PyTorch知识点总结之一 Rain松 机器学习与深度学习pytorch深度学习python
    PyTorch知识点总结之一1.什么是PyTorch？它有什么特点和优势？PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护，是一个开源的软件包，可以帮助开发者构建各种深度学习模型。PyTorch的特点和优势如下：易于使用和学习：PyTorch采用了类似于Python的语法，使得它容易上手和学习。它还提供了丰富的
  • 51、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-12、使用我们自己建的架构重写RNN预测网络 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习rnn人工智能
    importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
  • 初学者推荐学习AI的路径 ProgramHan 学习人工智能
    学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径：1️⃣基础知识数学基础（线性代数、微积分、概率统计）编程基础（Python/R等语言）算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、PCA）掌握机器学习库（如scikit-le
  • 戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7戴尔改装系统win8
    戴尔win8 系统改装win7 系统详述 第一步：使用U盘制作虚拟光驱：         1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。         2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
  • BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
    BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。 既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
  • MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
    一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。 在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。 在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
  • 发送邮件 不懂事的小屁孩 send email
    import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
  • 动画合集 换个号韩国红果果 htmlcss
    动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition  制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
  • 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入 蓝儿唯美 sql注入
    NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。 信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
  • java笔记2 a-john java
    类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性：       4.1设置
  • [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
            最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。 昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。 我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
  • 自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java转换繁体filter简体
              今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。          实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。          
  • android意图和意图监听器技术 百合不是茶 android显示意图隐式意图意图监听器
    Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递   显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。   隐式意图;不指明调用的名称,根据设
  • spring3中新增的@value注解 bijian1013 javaspring@Value
            在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入：  <beans xmlns="http://www.springframework.
  • Jboss启用CXF日志 sunjing logjbossCXF
    1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：     <system-properties>        <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
  • 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
      编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包       Firebugs3.0.0   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
  • struts2验证框架的使用和扩展 白糖_ 框架xmlbeanstruts正则表达式
    struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。 本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
  • 记录-感悟 braveCS 感悟
    再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。   2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
  • 编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    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/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他