一览天下945
一览天下945

windows中cuda版本的切换

windows中cuda版本的切换

    • 1.环境变量设置
    • 2.切换不同版本的cuda
    • 3.操作并查看结果

1.环境变量设置

系统变量中
windows中cuda版本的切换_第1张图片
PATH中
windows中cuda版本的切换_第2张图片

2.切换不同版本的cuda

切换不同版本的cuda，需要注意上边三个路径的版本号，直接修改系统变量中的版本号，PATH中的把不同版本的cuda上下移动即可，注意对应就行

3.操作并查看结果

cuda10.2
windows中cuda版本的切换_第3张图片

windows中cuda版本的切换_第4张图片
windows中cuda版本的切换_第5张图片

cuda11.2
windows中cuda版本的切换_第6张图片
windows中cuda版本的切换_第7张图片
windows中cuda版本的切换_第8张图片
感谢大家的关注和支持
希望我写的文章能够让你们得到价值有所收获
一直在路上，还请各位多多指正！

你可能感兴趣的:(cuda配置,人工智能,深度学习,计算机视觉,自然语言处理)

  • TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通 点我头像干啥 Ai深度学习tensorflow人工智能
    引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目，深入理解TensorFlow的使用方法，并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么？TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Go
  • Dify - 架构、部署、扩展与二次开发指南 花千树-010 AIGC架构AIGCpromptembeddingllamagptagi
    本文详细解析Dify的架构、部署流程、高可用中间件的独立部署方法，以及二次开发流程，帮助开发者更高效地管理和扩展Dify。1.本地DEMO部署安装Docker，执行下面脚本，可能需要配置镜像。gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.gitcddifycddockercp.env.example.envdockercomposeup-d1.Dify部署后
  • Java 项目 IntelliJ IDEA 多环境配置详解 我真的不想做程序员 javajavaintellij-idea开发语言ide后端
    目录一、使用MavenProfiles实现多环境配置1.在`pom.xml`中配置Profiles2.创建多环境配置文件3.配置文件内容示例`application.properties``application-dev.properties``application-test.properties``application-prod.properties`4.在代码中获取配置5.激活MavenP
  • 一个完整的小项目案例，涉及到项目的规划，模块的设计功能的衔接等。 PyAIGCMaster 我的学习笔记学习
    以下是一个基于分层架构和模块化设计的项目规划，使用Tkinter作为GUI框架，Playwright进行浏览器操作，SQLite作为数据库：项目结构```web_checker/├──__main__.py#程序入口├──config.py#配置管理├──gui/#图形界面模块│├──__init__.py│└──main_window.py├──services/#业务逻辑│├──__init_
  • 使用大语言模型API在AI应用中的实现 qq_37836323 人工智能语言模型自然语言处理python
    随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用，并提供一个简单的demo代码，帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
  • 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐 幂简集成 API新理念语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
  • 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署 Nerous_ 深度学习深度学习人工智能
    原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
  • 【深度学习】 PyTorch一文详解 Nerous_ 深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
    “PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
  • 【NLP】 API在大语言模型中的应用 Nerous_ 深度学习自然语言处理语言模型人工智能
    大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节：一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例：智能客服：解析用户问题并生成回复（如ChatGPTAPI）。内容创作：自动生成文章、广告文案或代码（如OpenAI的GPT-4）。技术实现：
  • VRRP协议介绍及一些常见问题 cocologin 网络技术原理智能路由器网络网络协议运维
    目录1.概述2.VRRP的核心概念虚拟路由器（VirtualRouter）角色划分VRRP组（VRRPGroup）3.VRRP工作机制设备状态主路由器选举特殊情况：VRRP出现优先级0和255故障切换4.VRRP特性抢占模式（Preemption）多网关负载分担5.应用场景(冗余，高可用)6.VRRP与其他协议对比7.配置示例华为/华三设备配置思设备配置8.常见的一些问题1.为什么优先级255不能
  • 路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验 「J1e」 网络网络协议tcp/ip
    网络地址转换（NAT）技术概述1.定义与背景网络地址转换（NetworkAddressTranslation,NAT）是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术，主要用于解决IPv4地址短缺问题。随着互联网设备激增，NAT通过允许多个设备共享单一公网IP地址，显著延缓了IPv4地址耗尽的速度。2.工作原理NAT的核心是通过中间设备（如路由器、防火墙）建立内网私有地址与外网公有地址
  • [附源码]Python计算机毕业设计SSM基于B-S的心理健康管理系统（程序+LW) Python、JAVA毕设程序源码 java开发语言
    环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成，B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是javajdk1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境：
  • Java运行jar包需要读取arguments配置文件 好人静 Javajava配置argument
    在项目中有时候要把一些代码打包成jar，只要运行jar就可以执行。同时为了方便设置代码执行的一些外部参数，通常会配置arguments。1、Intelidea配置arguments在菜单栏找到Run－>EditConfiguration弹出的窗口中选择配置文件所在的路径即可。2、Eclipse配置arguments在main函数，右击，在弹出的菜单中选择EditConfiguration，在弹出的
  • 【DNN量化工具】QKeras 工具简介 kanhao100 笔记dnn人工智能神经网络
    QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度，特别适用于需要在资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持：QKeras提供了对不同类型量化的支持，包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
  • Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术 Mark White dnn人工智能神经网络
    Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数：概率分布的催化剂在深入讨论之前，
  • 存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案 克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗 大数据数据库
    随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高，存算一体作为一种新型架构设计理念，在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前，我们需要先了解存储和计算的基本概念，以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体？存算一体，顾名思义，是将数据存储与计算资源紧密结合，形成一个统一的架构。在这种架构下，存储和计算不仅在物理层面上结合，更在架构设计上深度融合。具体来说，
  • 探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库 缪昱锨Hunter
    探索Sfm-python:一款强大的计算机视觉库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域，Sfm-python是一个值得关注的开源项目，它以简洁高效的Python接口提供结构化从运动（StructurefromMotion,SfM）算法。如果你对3D重建、图像匹配或地理定位有兴趣，那么这个项目将是你不可或缺的工具。让我们一起深入了解一下它的技术细节、应用场景
  • 家用笔记本换装centos7当服务器全流程 吕域 服务器windows电脑centos
    目录1、安装centos7系统硬件准备软件和镜像准备制作启动盘2、网络连接和ssh远程登陆centos7连接网络ssh远程登陆3、笔记本闭盖不休眠（7*24小时可用）4、定时开关机（省电、保护电脑）5、配置开发环境（此处以python为例，非必要项，示需求安装）1、安装centos7系统硬件准备老旧淘汰笔记本一台（新笔记本不合算，舍不得）一个大于8G的U盘网线一根（后续联网用）软件和镜像准备软件U
  • Centos7_安装 爱喝兽奶 Linux基础linuxubuntucentos
    一.Linux哲学思想一切都是一个文件（包括硬件）小型，单一用途的程序链接程序，共同完成复杂的任务避免令人困惑的用户界面配置数据存储在文本中二.Linux生产主流版本Linux各种版本CentOS各版本介绍https://zh.wikipedia.org/wiki/CentOSRHEL各版本介绍https://zh.wikipedia.org/wiki/Red_Hat_Enterprise_Lin
  • Spring boot快速接入Swagger lucky_iboy 后端javaswagger2springboot后端gson
    swagger可以帮助我们快速生成api文档。1.引入swagger依赖  io.springfox  springfox-swagger2  2.6.0  io.springfox  springfox-swagger-ui  2.6.02.配置项目2.1增加@EnableSwagger2到启动类2.2配置swaggerdocket@Configurationpublic class Swagg
  • QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比 kanhao100 笔记深度学习边缘计算
    QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示，量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备），量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具：QKeras、Brevitas和QONNX，从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
  • Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代 水熠芝Dark-Haired
    Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda项目介绍在数字化浪潮席卷全球的今天，文字识别技术已成为提升工作效率和生活质量的关键工具。Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无
  • Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具 裘心国Trent
    Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，特别适合日常办公、学术研究及数据分析等场景。它能有效解决将图像中的文字快速转化为可编辑文本的需求，极大提升工作效率。此工具依托于先进的计算机
  • 自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来 ajie1117 语音识别人工智能
    自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
  • STM32f429串口通信-基于HAL库 大大大冯小小 串口通信stm32嵌入式
    STM32f429串口通信接收-基于HAL库串口接收配置步骤1.调用函数HAL_UART_Init(UART_HandleTypeDef*huart)。通过定义结构体类型句柄UART_HandleTypeDef并初始化相关参数来配置串口通信的选用串口、字长、波特率、停止位、奇偶校验位、硬件流控、收发模式、DMA等。UART_HandleTypeDefusart1_handler;//UART句柄结
  • k8s往secret里导入证书_Kubernetes K8S之存储Secret详解 weixin_39604598 k8s往secret里导入证书
    K8S之存储Secret概述与类型说明，并详解经常使用Secret示例html主机配置规划服务器名称(hostname)系统版本配置内网IP外网IP(模拟)k8s-masterCentOS7.72C/4G/20G172.16.1.11010.0.0.110k8s-node01CentOS7.72C/4G/20G172.16.1.11110.0.0.111k8s-node02CentOS7.72C/
  • 30秒生成电子合同：B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期|数商云 数商云网络 B2B系统数字化电商平台人工智能大数据云计算数据库运维javaspring
    引言在数字经济时代，B2B（Business-to-Business）电子商务正在以前所未有的速度改变着企业的运营模式。随着交易量的不断攀升，传统的合同生成和审核流程逐渐成为制约交易效率的瓶颈。然而，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，结合B2B系统的智能化升级，我们正见证一场合同生成效率的革命。本文将深入探讨“30秒生成电子合同：B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期”这一创新模式，解析其背后的
  • 关于误差平面小记 文弱_书生 乱七八糟平面算法神经网络机器学习
    四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失
  • 常见经典目标检测算法 109702008 人工智能#深度学习目标检测人工智能
    ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征，
  • OpenHarmony子系统开发 - 电源管理（一） __Benco openharmony子系统开发harmonyos人工智能
    OpenHarmony子系统开发-电源管理（一）一、电源模式定制开发指导概述简介OpenHarmony默认提供了电源模式（如正常模式、性能模式、省电模式、超级省电模式）的特性。但由于不同产品的部件存在差异，导致在同样场景下电源模式的配置需要也存在差异，为此，OpenHarmony提供了电源管理的定制方式，产品定制开发者可根据产品的设计规格来定制这些特性。基本概念OpenHarmony支持的可定制的
  • Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数ThreadPool并发包java线程池
    对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。     这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
  • java编程思想 抽象类和接口 百合不是茶 java抽象类接口
    接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持   1 ,抽象类 :  如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)   抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体    package com.wj.Interface;
  • [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
           随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...        所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产     &nb
  • 数组队列总结 沐刃青蛟 数组队列
          数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。      以下是数组队列的功能实现代码：   import List.Student; public class
  • Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle存储过程　
    今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。   1.     查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
  • 重装系统之后oracle恢复 文强chu oracle
    前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。 突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。 无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。 晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候， 直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。 然后的结果就是我的oracl
  • python学习二（ 一些基础语法） 小桔子 pthon基础语法
    紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. /   除 结果浮点型 //  除 结果整形 %   除 取余数 *   乘 **  乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
  • svn 常用命令 aichenglong SVN版本回退
    1 svn回退版本   1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别:   revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)   revert chanages from this versio
  • 某小公司面试归来 alafqq 面试
    先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。 老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。 面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
  • 动态数组的存储速度比较 集合框架 百合不是茶 集合框架
    集合框架： 自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
  • 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
    <html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
  • 探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java单元测试JUnitRule
            在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule       &n
  • [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
    当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO    
  • 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
    0.Kafka服务器的配置 一个Broker， 一个Topic Topic中只有一个Partition（）   1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
  • lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
    1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
  • java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
    public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
  • MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan javaspringsqlmysqljdbc
    今天项目切换数据库时，出错 访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
  • java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
    在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的： 　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构 　　单例模式的特点： 单例类只能有一个实例。 单例类必须自己创建自己的唯一实例。 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 　　饿汉式单例类   publ
  • javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
    <!--javascript取当月最后一天--> <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
  • linux tune2fs命令详解 daizj linuxtune2fs查看系统文件块信息
    一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。 二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
  • 做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
      从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
  • Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
    android:autoLink    设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all)  android:autoText    如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
  • tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat  目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp  ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work   ： 当第一次访问应用中的jsp
  • 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
    首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
  • C#根据网址生成静态页面 hvt Web.netC#asp.nethovertree
    HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：   bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
  • SVG 教程 （一） 天梯梦 svg
    SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识： 继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础 如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
  • 一个简单的java栈 luyulong java数据结构栈
    public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
  • 基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner AlgorithmBinary search
    Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
  • 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 刘星宇 c面试
    12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数 问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) {     char buff[10];     memset(buff,0,sizeof(buff));
  • ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动ITeye试读
    ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《Java性能优化权威指南》
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他