JinSu_
JinSu_

【TensorRT】实际测试中有效对应的cuda版本和cudnn版本

官网下载：

https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

实测1

显卡：Quadro P3200 (计算能力 6.1)

CUDA：11.3.1

cuda_11.3.1_465.89_win10.exe

【TensorRT】实际测试中有效对应的cuda版本和cudnn版本_第1张图片

cudnn：8.2.1.32

cudnn-11.3-windows-x64-v8.2.1.32.zip

TensorRT：8.2.2.1

tensorrt-8.2.2.1.windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip

实测2

显卡：Quadro T1000（计算能力 7.5）

CUDA：10.2.89

cuda_10.2.89_441.22_win10.exe

cuda10.2需要安装2个补丁：

https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/patches/1/cuda_10.2.1_win10.exe

https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/patches/2/cuda_10.2.2_win10.exe

【TensorRT】实际测试中有效对应的cuda版本和cudnn版本_第2张图片

cudnn：8.2.1.32

cudnn-10.2-windows10-x64-v8.2.1.32.zip

TensorRT：8.0.3.4

tensorrt-8.0.3.4.windows10.x86_64.cuda-10.2.cudnn8.2.zip

查看CUDA中各个部分的版本：

Release Notes :: CUDA Toolkit DocumentationThe Release Notes for the CUDA Toolkit.https://docs.nvidia.com/cuda/archive/11.3.1/cuda-toolkit-release-notes/index.html比如CUDA 11.3.1

【TensorRT】实际测试中有效对应的cuda版本和cudnn版本_第3张图片

有些版本的TensorRT可能要求cuBlas是11.5.1 ，所以需要查看。

不然可能会出现这个报错：[TRT] TensorRT was linked against cuBLAS/cuBLAS LT 11.5.1 but loaded cuBLAS/cuBLAS LT 11.4.2_cumtchw-CSDN博客

查看显卡的计算能力

CUDA GPU | NVIDIA Developer

【TensorRT】实际测试中有效对应的cuda版本和cudnn版本_第4张图片

你可能感兴趣的:(TensorRT,深度学习,pytorch,神经网络)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程 设计师早上好
    Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • 神经网络-损失函数 红米煮粥 神经网络人工智能深度学习
    文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • BP神经网络的传递函数 大胜归来19 MATLAB
    BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
  • 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用 快乐的小荣荣 神经网络机器学习深度学习人工智能
    神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
  • 【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
  • Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型 亚图跨际 Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
    要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
  • Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图 亚图跨际 Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
    要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别 迪三 #NN_Layer神经网络
    即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式，适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接，捕捉全局关系，适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d（一
  • 图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion) 迪三 #图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
    前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】 一蓑烟雨紫洛 nlprnnlstmgrunlp
    RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • html 周华华 html
    js 1，数组的排列 var arr=[1,4,234,43,52,]; for(var x=0;x<arr.length;x++){    for(var y=x-1;y<arr.length;y++){      if(arr[x]<arr[y]){     &
  • 【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器
    Struts2框架是基于拦截器实现的，可以对某个Action进行拦截，然后某些逻辑处理，拦截器相当于AOP里面的环绕通知，即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上，即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置，Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器，最常见的是，请求参数自动绑定到Action对应的字段上。   Struts2中自定义拦截器的步骤是：
  • make:cc 命令未找到解决方法 daizj linux命令未知make cc
    安装rz sz程序时，报下面错误：   [root@slave2 src]# make posix cc   -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz make: cc：命令未找到 make: *** [posix] 错误 127   系统：centos 6.6 环境：虚拟机   错误原因：系统未安装gcc，这个是由于在安
  • Oracle之Job应用 周凡杨 oracle job
    最近写服务，服务上线后，需要写一个定时执行的SQL脚本，清理并更新数据库表里的数据，应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。   一：查看相关job信息    1、相关视图  dba_jobs  all_jobs  user_jobs  dba_jobs_running 包含正在运行
  • 多线程机制 朱辉辉33 多线程
    转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx 程序、进程和线程： 程序是一段静态的代码，它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程，它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程，这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位，一个进程执行过程中可以产生多个线程，每个线程有自身的
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 老A不折腾 web报表finereportjava报表报表工具
    FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。   1、address pool is full： 含义：地址池满，连接数超过并发数上
  • mysql rpm安装后没有my.cnf 林鹤霄 没有my.cnf
    Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的， 至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用，在这儿有两个说法， 第一种说法，my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件，可以没有它，这时MySQL会用内置的默认参数启动， 第二种说法，MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件，这种说法仅限于r
  • Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题 aigo root
    原文：http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/   Step 4: Run ADB command from your PC   On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
  • javascript 中var提升的典型实例 alxw4616 JavaScript
    // 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧 myname = 'global'; var fn = function () { console.log(myname); // undefined var myname = 'local'; console.log(myname); // local }; fn() // 上述代码实际上等同于以下代码 m
  • 定时器和获取时间的使用 百合不是茶 时间的转换定时器
    定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多   Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类  由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。       定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
  • JDK1.5 Queue bijian1013 javathreadjava多线程Queue
    JDK1.5 Queue LinkedList： LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须 保持外部同步。（结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作；仅设置元素的值不是结构修改。）这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedList 方
  • http认证原理和https bijian1013 httphttps
    一.基础介绍         在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。         Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
  • 【Java范型五】范型继承 bit1129 java
    定义如下一个抽象的范型类，其中定义了两个范型参数，T1，T2   package com.tom.lang.generics; public abstract class SuperGenerics<T1, T2> { private T1 t1; private T2 t2; public abstract void doIt(T
  • 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive) bit1129 Directive
    1. worker_processes    8; 表示Nginx将启动8个工作者进程，通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行   nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
  • lua 遍历Header头部 ronin47 lua header 遍历　
    local headers = ngx.req.get_headers()   ngx.say("headers begin", "<br/>")   ngx.say("Host : ", he
  • java-32.通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; public class MinSumASumB { /** * Q32.有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整数，无序. * * 要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。 * 例如: * int[] a = {100,99,98,1,2,3
  • redis 开窍的石头 redis
    在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码 打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require
  • [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗？ comsci java语言
          无论是opengl还是cuda，都是建立在C语言体系架构基础上的，在未来，图像图形处理业务快速发展，相关领域市场不断扩大的情况下，我们JAVA语言系统怎么从这么庞大，且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕，是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情       
  • 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办 cuiyadll ubuntu
    这个情况，一般属于显卡驱动问题。 可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。 按键盘三个键：CTRL + ALT  +  F1 进入终端，输入用户名和密码登录终端： 安装amd的显卡驱动 sudo  apt-get  install  fglrx 安装nvidia显卡驱动 sudo  ap
  • SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 darrenzhu 加密ssl证书密钥签名
    SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥，握手协议本身是基于非对称加密机制的，之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。 http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
  • Ubuntu设置ip的步骤 dcj3sjt126com ubuntu
    在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server，但回家只能在XP上VM一个，装的时候网卡是DHCP的，用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。 转载不是错： Ubuntu命令行修改网络配置方法 /etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0，让网卡开机自动挂载. 1. 以D
  • php包管理工具推荐 dcj3sjt126com PHPComposer
    http://www.phpcomposer.com/   Composer是 PHP 用来管理依赖（dependency）关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库（libraries），Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。 中文文档  入门指南  下载  安装包列表 Composer 中国镜像
  • Gson使用四（TypeAdapter） eksliang jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述        Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例        例如我们通常去注册时（那些外国网站），会让我们输入firstName，lastName,但是转到我们都
  • JQM控件之Navbar和Tabs gundumw100 htmlxmlcss
    在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。 只需要将data-role="navbar"赋给div即可： <div data-role="navbar"> <ul> <li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
  • 利用归并排序算法对大文件进行排序 iwindyforest java归并排序大文件分治法Merge sort
      归并排序算法介绍，请参照Wikipeida zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F 基本思想： 大文件分割成行数相等的两个子文件，递归（归并排序）两个子文件，直到递归到分割成的子文件低于限制行数 低于限制行数的子文件直接排序 两个排序好的子文件归并到父文件 直到最后所有排序好的父文件归并到输入
  • iOS UIWebView URL拦截 啸笑天 UIWebView
    本文译者：candeladiao，原文：URL filtering for UIWebView on the iPhone说明：译者在做app开发时，因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢，所以想把javascript文件打包在app里，当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取，但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法，第一次翻译，难免有
  • 索引的碎片整理SQL语句 macroli sql
    SET NOCOUNT ON DECLARE @tablename VARCHAR (128) DECLARE @execstr VARCHAR (255) DECLARE @objectid INT DECLARE @indexid INT DECLARE @frag DECIMAL DECLARE @maxfrag DECIMAL --设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
  • Angularjs同步操作http请求with $promise qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
    // Define a factory app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) { var deferred = $q.defer(); AccountService.getProfile().then(function(res) {
  • hibernate联合查询问题 sxj19881213 sqlHibernateHQL联合查询
    最近在用hibernate做项目，遇到了联合查询的问题，以及联合查询中的N+1问题。 针对无外键关联的联合查询，我做了HQL和SQL的实验，希望能帮助到大家。（我使用的版本是hibernate3.3.2）   1 几个常识：  （1）hql中的几种join查询，只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。  （2）hql的默认查询策略，在进行联合查询时，会产
  • struts2.xml wuai struts
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他