条件漫步
条件漫步

PyTorch RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 15804) exited unexpectedly

@创建于：2021.10.20

1、报错

RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 15804) exited unexpectedly

网络上给出了方案，如：

  • cuda 虚拟环境的共享内存不足，增大内存；
  • 改成更小的batchsize。

2、我的方案

我的代码中，num_workers = 2，启用了多进程。

Python中多进程（multiprocessing这个模块包）的内容必须放在if name == 'main’之内才可以。多线程（threading这个模块包）是没有这项限定的。

所以，如果使用多进程，请务必放在if name == 'main’内。

3、参考链接

  • RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 9528, 8320) exited unexpectedly

  • 【Python报错】RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 9764, 15128) exited unexpectedly

你可能感兴趣的:(PyTorch,深度学习)

  • 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
  • [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
  • 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
  • 【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(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
  • 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
  • 深度学习：怎么看pth文件的参数 奥利给少年 深度学习人工智能
    .pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • 深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战 逼子歌 深度学习车牌识别神经网络字符识别YOLO卷积神经网络
    一、引言1.1研究背景在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
    本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
  • 什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
    AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
  • Enum 枚举 120153216 enum枚举
    原文地址：http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration 于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型，比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前，通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样： public static final int APPLE_FUJI = 0
  • Java8简明教程 bijian1013 javajdk1.8
            Java 8已于2014年3月18日正式发布了，新版本带来了诸多改进，包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。  一.允许在接口中有默认方法实现         Java 8 允许我们使用default关键字，为接口声明添
  • Oracle表维护 快速备份删除数据 cuisuqiang oracle索引快速备份删除
    我知道oracle表分区，不过那是数据库设计阶段的事情，目前是远水解不了近渴。 当前的数据库表，要求保留一个月数据，且表存在大量录入更新，不存在程序删除。 为了解决频繁查询和更新的瓶颈，我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加，一个半月数据就要超千万，此时就算有索引，对高并发的查询和更新来说，让然有所拖累。 为了解决这个问题，我一般一个月会进行一次数据库维护，主要工作就是备
  • java多态内存分析 麦田的设计者 java内存分析多态原理接口和抽象类
          “  时针如果可以回头，熟悉那张脸，重温嬉戏这乐园，墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗？这大时代会不会牵挂，过去现在花开怎么会等待。       但有种意外不管痛不痛都有伤害，光阴远远离开，那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱，当天心
  • Xshell实现Windows上传文件到Linux主机 被触发 windows
    经常有这样的需求，我们在Windows下载的软件包，如何上传到远程Linux主机上？还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下；之前我的做法现在看来好笨好繁琐，不过也达到了目的，笨人有本方法嘛； 我是怎么操作的： 1、打开一台本地Linux虚拟机，使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上，然后拷贝数据到Linux虚拟机里面；（经常第一步都不顺利，无法挂载Windo
  • 类的加载ClassLoader 肆无忌惮_ ClassLoader
    类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中，类加载器负责读取class字节文件到内存中，并将它转为Class的对象（类对象），通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。   其中重要的方法为findClass(String name)。   如何写一个自己的类加载器呢？ 首先写一个便于测试的类Student
  • html5写的玫瑰花 知了ing html5
    <html> <head> <title>I Love You!</title> <meta charset="utf-8" /> </head> <body> <canvas id="c"></canvas>
  • google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析 矮蛋蛋 LRU
    原文地址： http://janeky.iteye.com/blog/1534352 简述 ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢？其实它本身是对 ConcurrentHashMap的封装，可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见 http://code.google.com/p/concurrentlinke
  • webservice获取访问服务的ip地址 alleni123 webservice
    1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext, @Resource private WebServiceContext context; 2. 在方法中获取交换请求的对象。 javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext(); com.sun.net.http
  • 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有 百合不是茶
    1，c++，java是面向对象编程的语言，将万事万物都看成是对象；java做一件事情关注的是人物，java是c++继承过来的，java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址，java也没有c++中繁琐的操作，java以其优越的可移植型，平台的安全型，高效性赢得了广泛的认同，全世界越来越多的人去学习java，我也是其中的一员      java组成：
  • 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序 bijian1013 linux
    Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config)，命令的详细解释如下: chkconfig 功能说明：检查，设置系统的各种服务。 语　　法：chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level  <</SPAN>
  • spring拦截器的一个简单实例 bijian1013 javaspring拦截器Interceptor
    Purview接口 package aop; public interface Purview { void checkLogin(); } Purview接口的实现类PurviesImpl.java package aop; public class PurviewImpl implements Purview { public void check
  • [Velocity二]自定义Velocity指令 bit1129 velocity
    什么是Velocity指令 在Velocity中，#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等，以#开头的称之为指令，Velocity内置的这些指令可以用来做赋值，条件判断，循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句，Velocity的指令是可扩展的，即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令   自定义指令(Directive)的一般步骤 &nbs
  • 【Hive十】Programming Hive学习笔记 bit1129 programming
    第二章 Getting Started 1.Hive最大的局限性是什么？一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce）,不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的？Hive persists table schemas and other system metadata.
  • nginx有选择性进行限制 ronin47 nginx 动静　限制
    http { limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m; limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;... server {... location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
  • java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 . bylijinnan java
    /* * 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it. * 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
  • Netty学习笔记 bylijinnan javanetty
    本文是阅读以下两篇文章时： http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html 我的一些笔记 ===
  • js获取项目路径 cngolon js
    //js获取项目根路径，如： http://localhost:8083/uimcardprj function getRootPath(){     //获取当前网址，如： http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp     var curWwwPath=window.document.locati
  • oracle 的性能优化 cuishikuan oracleSQL Server
       在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章，为了更加深层次的巩固[边写边记]，也为了可以随时查看，所以发表这篇文章。     1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。（这点本人曾经做过实例验证过，的确如此哦！
  • Shell变量和数组使用详解 daizj linuxshell变量数组
    Shell 变量 定义变量时，变量名不加美元符号（$，PHP语言中变量需要），如： your_name="w3cschool.cc" 注意，变量名和等号之间不能有空格，这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时，变量名的命名须遵循如下规则： 首个字符必须为字母（a-z，A-Z）。 中间不能有空格，可以使用下划线（_）。 不能使用标点符号。 不能使用ba
  • 编程中的一些概念，KISS、DRY、MVC、OOP、REST dcj3sjt126com REST
    KISS、DRY、MVC、OOP、REST （1）KISS是指Keep It Simple,Stupid（摘自wikipedia），指设计时要坚持简约原则，避免不必要的复杂化。 （2）DRY是指Don't Repeat Yourself（摘自wikipedia），特指在程序设计以及计算中避免重复代码，因为这样会降低灵活性、简洁性，并且可能导致代码之间的矛盾。 （3）OOP 即Object-Orie
  • [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法 dcj3sjt126com Activity
    1. 方法1：AndroidManifest.xml 里，Activity的 android:theme  指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例:   <application      
  • solrcloud 部署方式比较 eksliang solrCloud
    solrcloud 的部署其实有两种方式可选，那么我们在实践开发中应该怎样选择呢？ 第一种：当启动solr服务器时，内嵌的启动一个Zookeeper服务器，然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。  第二种：将Zookeeper服务器独立的配置一个集群，然后将solr交给Zookeeper进行管理   谈谈第一种：每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
  • Java synchronized关键字详解 gqdy365 synchronized
    转载自：http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html 多线程的同步机制对资源进行加锁，使得在同一个时间，只有一个线程可以进行操作，同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。 同步机制可以使用synchronized关键字实现。 当synchronized关键字修饰一个方法的时候，该方法叫做同步方法。 当s
  • js实现登录时记住用户名 hw1287789687 记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
    在页面中如何获取cookie值呢? 如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以 参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040 如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢? 直接上代码了 页面:loginInput.html 代码: <!DOCTYPE html PUB
  • 开发者必备的 Chrome 扩展 justjavac chrome
    Firebug：不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench ChromeSnifferPlus：Chrome 探测器，可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
  • 算法机试题 李亚飞 java算法机试题
           在面试机试时，遇到一个算法题，当时没能写出来，最后是同学帮忙解决的。        这道题大致意思是：输入一个数，比如4,。这时会输出：           &n
  • 正确配置Linux系统ulimit值 字符串 ulimit
    在Linux下面部 署应用的时候，有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题；这个值也会影响服务器的最大并发数，其实Linux是有文件句柄限制的，而且Linux默认不是很高，一般都是1024，生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是，如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了，所以我将这篇归纳进
  • hibernate调用返回游标的存储过程 Supanccy2013 javaDAOoracleHibernatejdbc
    注：原创作品，转载请注明出处。     上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程，本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。     此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。 1，创建oracle中的包，并在该包中创建的游标类型。 ---创建oracle的程
  • Spring 4.2新特性-更简单的Application Event wiselyman application
    1.1 Application Event Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event 请对比10点睛Spring4.1-Application Event 使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低; 1.2 示例 包依赖 <p
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他