Seldon_Lin
Seldon_Lin

深度学习遇到的问题②：module ‘torchtext.data‘ has no attribute ‘Field‘

在情感分类章节中会出现“module ‘torchtext.data‘ has no attribute ‘Field”错误

原因是下载的torchtext版本太高，比较新的版本（之前用的是0.13.0）没有Field函数。

建议下载0.6.0版本

在命令窗口输入  pip install torchtext==0.6.0

你可能感兴趣的:(pytorch)

  • 【零基础入门】一篇弄懂nn.Sequential以及ModuleList的使用（呕心沥血版） 十二月的猫 PyTorch深度学习pytorch零基础入门
    个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Sequential类的使用2.1序列容器简单注入2.2序列容器字典注入2.3序列容器函数注入2.4序列容器修改2.5序列容器删除3.nn.ModuleList()的使用3.1定义模型3.2使用模型4.总结1.前言《
  • pytorch v1.4.0安装问题 大柠丶 pytorch人工智能python
    直接使用conda安装报错：(CenterNet)C:\Users\16323>condainstallpytorch==1.4.0torchvision==0.5.0cudatoolkit=10.1-cpytorch-cconda-forgeChannels:-pytorch-conda-forge-defaultsPlatform:win-64Collectingpackagemetadata
  • Vision mamba(mamba_ssm)安装踩坑指南 ggitjcg 深度学习python
    在这篇博客中，我将分享我在linux环境安装和使用VisionMamba（mamba_ssm）过程中遇到的一些问题和解决方法。前置检查：PyTorch和Python版本在安装mamba_ssm前，请确保你的PyTorch和Python环境版本正确。以下代码可用来检查环境信息：importtorchprint("PyTorchVersion:{}".format(torch.__version__)
  • 关于forward函数 oioz 深度学习
    定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑，定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层（如卷积层、全连接层等），计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现：在PyTorch中，forward函数是模型的核心部分，必须显式定义。灵活性高：可以根据模型需要，自由定义forward函数的内容，包括各种计算操作。示例（PyTorch）
  • 使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇 DASA13 pytorchtransformer神经网络
    1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P
  • PyTorch数据归一化处理：transforms 2401_87555420 pytorch人工智能python
    ##1.数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法，提升泛化能力，包括：
  • Pytorch中的torch.utils.data.Dataset 类 小白的高手之路 深度学习（DL）Pytorch实战深度学习pythonpytorch
    1、使用方法fromtorch.utils.dataimportDataset2、torch.utils.data.Dataset类的定义classDataset(Generic[_T_co]):r"""Anabstractclassrepresentinga:class:`Dataset`.Alldatasetsthatrepresentamapfromkeystodatasamplesshou
  • 从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练 AI大模型探索者 pytorch人工智能pythontransformer深度学习ai机器学习
    前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
  • PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例 苏雨流丰 机器学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
    文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
  • 用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总 墨绿色的摆渡人 用pytorch从零开始创建大语言模型pytorch语言模型人工智能
    用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)本系列文章：用pytorch从零开始创建大语言模型（一）：理解大型语言模型用pytorch从零开始创建大语言模型（二）：待更新用pytorch从
  • TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势 Honeysea_70 #算法tensorflowpytorch人工智能
    功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
  • 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？ 努力毕业的小土博^_^ AI算法题库人工智能算法计算机视觉深度学习神经网络
    【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？前言数据级别的多尺度模型架构上的多尺度表示FPN代码示例（PyTorch）说明其他多尺度处理方法总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校
  • 【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf 喝不喝奶茶丫 pytorch人工智能语言模型大模型转行大模型AI大模型微调
    今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。（书籍分享）
  • 树莓派4B arm平台aarch64 pip安装pytorch 纬领网络 pytorcharm深度学习
    比如你要安装torch1.7.1的版本，你执行下面这行命令pip3installtorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2-fhttps://torch.kmtea.eu/whl/stable-cn.html
  • 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
    文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
  • 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
    文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
  • python arm64_PyTorch-aarch64 人类0663号 pythonarm64
    PyTorch源码编译步骤：1、源码编译环境：操作系统：debian9.12交换空间：1GPython版本：3.5硬件：CPU：RK3399(aarch64)内存：4G2、下载依赖包：下载pytorch及其依赖包时，默认从github上下载，如果网络不好、容易断开时，可在gitee上找到对应包克隆链接，然后修改对应配置文件，进行下载。需要细致耐心。3、编译主要参数：设置最大作业数：exportMA
  • Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四） AI专题精讲 Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
    1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
  • 【猫狗分类】Pytorch VGG16 实现猫狗分类1-数据清洗+制作标签文件 努力的小巴掌 pytorch分类项目pytorch分类人工智能
    Pytorch猫狗分类用Pytorch框架，实现分类问题，好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段，通过这个分类问题，可以知道整个pytorch的工作流程是什么，会了一个分类，那就可以解决其他的分类问题，当然了，其实最重要的还是，了解她的核心是怎么工作的。那首先，我们的第一个项目，就做猫狗的分类。声明：整个数据和代码来自于b站，链接：使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣，提供更相关的内容推荐教育技术多模态教学资源检索教师和学生可以更
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。想象一下，如果你的模型既能"看"又能"读"，并且能够理解图像与文字之间的联系，这将为我们打开怎样的可能性？今天我们将专注于构建图文匹配系统，学习如何使用CLIP（ContrastiveLanguage
  • 【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
  • Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化 小众AI AI开源音视频人工智能AI编程
    GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型。它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
  • 【ai】mocap：conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision 等风来不如迎风去 AI入门与实战人工智能ubuntuconda
    MotionCapubuntu18.04不知道为啥会依赖于ffmpeg、xorg渲染？安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx：安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的，还涉及到rapidjson所以python的环境隔离很重要。核心库-cudatoolkit=11.3-pytor
  • Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三） AI专题精讲 Pytorch入门到精通pytorchc++人工智能
    提示本教程自PyTorch2.4起已弃用。有关PyTorch自定义操作符的最新指南，请参阅PyTorch自定义操作符。PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集，可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。此外，编译后的TorchScript模型可以选择序列化为磁盘文件格式，随后你可以从纯C++（以及Py
  • 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法 阳光明媚大男孩 机器学习人工智能
    完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数，主要分为以下几部分：数据预处理与加载：使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集，并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模
  • 模型部署实战：PyTorch生产化指南 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    ‌一、为什么要做模型部署？‌模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程。‌二、模型转换：TorchScript与ONNX‌‌1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
  • 下一代模型技术演进与场景应用突破 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力，通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略，显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征，医疗诊断模型通
  • PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧 lmtealily pytorch人工智能python
    前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程，而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、
  • PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验
  • scala的option和some 矮蛋蛋 编程scala
    原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html 对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
  • NullPointerException Cb123456 androidBaseAdapter
        java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference     出现以上异常.然后就在baidu上
  • PHP使用文件和目录 天子之骄 php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
    PHP使用文件和目录 1.使用include()包含文件 (1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值 (2)：在控制结构中使用include()   include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。   在php.ini文件中设置
  • SQL SELECT DISTINCT 语句 何必如此 sql
    SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语句 在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。 DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语法 SELECT DISTINCT column_name,column_name F
  • java冒泡排序 3213213333332132 java冒泡排序
    package com.algorithm; /** * @Description 冒泡 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午09:58:39 */ public class MaoPao { public static void main(String[] args) { int[] mao = {17,50,26,18,9,10
  • struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！ 7454103 DAOspringAjaxjsonqq
    struts2.18  出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）   闲时研究下下！  貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！   实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵   网上一大堆 struts2+json  不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar   strut
  • struts2 数据标签说明 darkranger jspbeanstrutsservletScheme
    数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能 数据标签主要包括： action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。 bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
  • 链表.简单的链表节点构建 aijuans 编程技巧
    /*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h" #define NODE(name, key_word, help) \  Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}} typedef struct node {  &nbs
  • tomcat下jndi的三种配置方式 avords tomcat
    jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称 访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。          tomcat配置
  • 关于敏捷的一些想法 houxinyou 敏捷
    从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 感觉表达的不太清楚。 感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。 第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
  • 富养还是穷养，决定孩子的一生 bijian1013 教育人生
    是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由 事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
  • oracle 日期时间格式转化 征客丶 oracle
    oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。 日期转字符窜： 一、不取毫秒： TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 简要说明， YYYY 年 MM   月
  • 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四 bit1129 scala
    1. apply语法   FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：   private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) { ... def apply(bucketId
  • Erlang中有意思的bug bookjovi erlang
      代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b Author: Jovi Zhang <[email protected]> Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100 erts:
  • 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18 ljy325 java基础
    /** * Description 移位打印10进制的16进制形式 * Creation Date 15-08-2008 9:00 * @author 卢俊宇 * @version 1.0 * */ public class PrintHex { // 备选字符 static final char di
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
  • 利用cmd命令将.class文件打包成jar chenyu19891124 cmdjar
    cmd命令打jar是如下实现： 在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： cd D: 回车 cd workspace/prpal
  • [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明 comsci eclipse设计模式算法工作swing
                           JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明     &nb
  • SecureCRT右键粘贴的设置 daizj secureCRT右键粘贴
    一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。 老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。 菜单： Options->Global Options ...->Terminal 右边有个Mouse的选项块。 Copy on Select Paste on Right/Middle
  • Linux 软链接和硬链接 dongwei_6688 linux
    1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。 【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
  • DIV底部自适应 dcj3sjt126com JavaScript
    <!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/1999/xhtml&q
  • Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备 dcj3sjt126com mysql
    第1步、yum安装mysql [root@stonex ~]#  yum -y install mysql-server 安装结果： Installed:     mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5                   &nb
  • 如何调试JDK源码 frank1234 jdk
    相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。 可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。 下面是编译jdk的具体步骤：         1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
  • Maximal Rectangle hcx2013 max
    Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.   public class Solution { public int maximalRectangle(char[][] matrix)
  • Spring MVC测试框架详解——服务端测试 jinnianshilongnian spring mvc test
    随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。   Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。 &nbs
  • Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0 liyong0802 hadoop
    一、准备编译软件   1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。     环境变量设置如下：   （1）执行vim /etc/profile （2）在文件尾部加入: export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7 export MAVEN_HOME=/ho
  • StatusBar 字体白色 pangyulei status
    [[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent]; /*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
  • 如何分析Java虚拟机死锁 sesame javathreadoracle虚拟机jdbc
    英文资料： Thread Dump and Concurrency Locks   Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
  • 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇 tw_wangzhengquan 位运算
    http://www.matrix67.com/blog/archives/263    去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
  • jsearch的索引文件结构 yangshangchuan 搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
    jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。   jsearch的索引文件结构定义如下：     1、一个词的索引由=分割的三部分组成：        第一部分是词        第二部分是这个词在多少
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他