Could not load library cudnn_cnn_infer64

flash_attn安装壶小旭 Python Linux python
flash_attn安装1.cuda-nvcc安装https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc2.torch安装#https://pytorch.org/#找到对应cuda版本的torch进行安装pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1213
【python】flash-attn安装 x66ccff python 开发语言
这个命令：确保使用正确的CUDA12.6工具链设置必要的CUDA环境变量包含了常见的GPU架构支持利用你的128核心进行并行编译#清理之前的安装proxychains4pipuninstall-yflash-attn#获取CUDA路径CUDA_PATH=$(dirname$(dirname$(whichnvcc)))#使用proxychains4安装CUDA_HOME=$CUDA_PATH\TOR
llama-cpp-python本地部署并使用gpu版本 i__chen llama python 开发语言
使用带编译的命令安装llama库#首选GGML_CUDA后续LLAMA_CUBLAS将删除CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on"FORCE_CMAKE=1pipinstallllama-cpp-python--no-cache-dirCMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"FORCE_CMAKE=1pipinstallllama-cpp-python--no-c
PyNvVideoCodec解码使用 huomama python PyNvVideoCodec 视频编解码
解码视频生成器例子，支持解码视频和视频流try:importtimefromfunctoolsimportwrapsimportcv2importnumpyasnpimportpycuda.driverascudaimportPyNvVideoCodecasnvcimportctypesasCimportosexceptImportErrorase:passdefcast_address_to_1
PaddleOCR环境搭建(记录) 江木27 PaddleOCR paddle
安装环境(Linux)如果是win系统有一些小的不同安装wget,解压后将wget.exe复制到C:\Windows\System32下如遇到错误Couldnotlocatezlibwapi.dll.Pleasemakesureitisinyourlibrarypath!需nvidia下载zlib包即C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v1
Miniconda配置——conda虚拟环境的日常使用 guikunchen Ubuntu环境配置软件配置
安装wget-chttps://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shchmod+xMiniconda3-latest-Linux-x86_64.shbashMiniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#记住更新PATH到~/.bashrc时选noConda、CUDA等软件一般装在home//
RTX 3090图形处理巅峰性能解析智能计算研究中心其他
内容概要作为NVIDIA面向专业创作者与发烧级玩家的旗舰产品，RTX3090重新定义了图形处理的性能边界。本文将以Ampere架构的技术演进为切入点，系统性解构该显卡在显存配置、运算单元协作及图像处理技术方面的创新设计。通过对比测试数据与工程原理分析，重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率，以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样（DLSS）任务中的动态负载分
pytorch3d安装记录 leo0308 3D目标检测 Python pytorch 人工智能 pytorch3d 3D视觉 CV
官方安装教程：https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md通过pip或conda可以很容易安装上预编译好的包，安装过程不会报错，但是使用的时候就会报各种错误，原因是预编译好的包跟自己的环境不一定匹配，比如CUDA版本，torch版本等。推荐从源码安装。我是直接下载的源码安装，但是执行pythonsetup.py
cap4：YoloV5的TensorRT部署指南（python版）我是一个对称矩阵 TensorRT全流程部署指南 YOLO python 人工智能 TensorRT 模型部署
《TensorRT全流程部署指南》专栏文章目录：《TensorRT全流程部署指南》专栏主页cap1：TensorRT介绍及CUDA环境安装cap2：1000分类的ResNet的TensorRT部署指南（python版）cap3：自定义数据集训练ResNet的TensorRT部署指南（python版）cap4：YoloV5目标检测任务的TensorRT部署指南（python版）cap5：YoloV5
[15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序明月醉窗台 CUDA -Opencv 计算机视觉 opencv 人工智能图像处理 CUDA
使用Opencv_CUDA模块实现基本计算机视觉程序CUDA提供了出色的接口，发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用1.对图像的算术和逻辑运算两个图像相加#include#include"opencv2/opencv.hpp"#include
ubuntu多版本cuda如何指定cuda版本 slience_me 服务器 linux ubuntu linux 运维
本文作者：slience_meubuntu多版本cuda如何指定cuda版本文章目录ubuntu多版本cuda如何指定cuda版本1.关于cuda设置1.1查看当前安装的CUDA版本1.2下载并安装所需的CUDA版本1.3设置环境变量1.4验证切换1.5安装对应的NVIDIA驱动程序2.设置环境变量2.1打开终端2.2编辑`~/.bashrc`或`~/.zshrc`2.3添加环境变量2.4保存并退
显卡3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle 社会闲散人员中的代码爱好者 python 环境搭建 python 人工智能深度学习
3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle官网原话如果您使用的是安培架构的GPU，推荐使用CUDA11.2如果您使用的是非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优其他配套确定软件版本后，到官网下载对应版本的软件CUDA：CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN：cuDNNArchive|NVIDIADeveloper这里需要下载CU
vllm安装及总结赫连达 AI大模型 vLLM
vllm的安装和使用，对torch、cuda、xformers等有较多的版本依赖，过程中有一些曲折，故整理记录如下。1.vLLM及关联依赖安装，完整示例以下是一个完整的示例，展示了如何卸载当前的torch，安装指定版本的torch，并安装vLLM：注意选择适合自己版本的cuda和torch。其中xformers是加速用的，可以参考另外的帖子vLLM加速组件XFormers与FlashAttenti
深入解析C++26 Execution Domain：设计原理与实战应用 C语言小火车 C语言编程入门 c++java 开发语言 C++26执行模型 Domain定制异构计算调度
一、Domain设计目标与核心价值Domain是C++26执行模型的策略载体，其核心解决两个问题：执行策略泛化：将线程池、CUDA流等异构调度逻辑抽象为统一接口策略组合安全：通过类型隔离避免不同执行域的策略污染//Domain类型定义示例（P2300R10）structcpu_domain{templatestaticautotransform_sender(Sender&&snd,Env&&en
【2024 Dec 超实时】编辑安装llama.cpp并运行llama AI．愚人自愈 llm llm llama.cpp
首先讲一下环境这是2024年12月，llama.cpp的编译需要cmake呜呜呜网上教程都是make跑的。反正我现在装的时候make已经不再适用了，因为工具的版本，捣鼓了很久。ubuntu18+condaenv内置安装。以下是可以完美编译llama.cpp的测试工具版本号：gcc9g++9#只要大于等于9版本都集成了cmake是要的c++17指令集，gcc8测试了要手动软链麻烦反正凉cuda11.
YOLOv11快速上手：如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型 SYC_MORE YOLOv11 系列教程：模型训练优化与部署全攻略 TorchServe YOLOv11教程模型部署与推理 TorchServe应用目标检测模型训练 YOLO模型导出
引言YOLOv11是最新的目标检测模型，以其高效和准确著称，广泛应用于图像分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍如何使用YOLOv11训练你的第一个目标检测模型，并通过TorchServe在本地进行部署，实现模型的快速推理。环境准备在开始之前，确保你的开发环境满足以下要求：Python版本：3.8或以上PyTorch：1.9或以上CUDA：如果使用GPU，加速训练和推理TorchServe：用于模型
Ubuntu 20.04 安装英伟达显卡驱动 cuda cudnn weixin_38679037 ubuntu 深度学习
1.禁用nouveaulsmod|grepnouveausudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf添加语句：blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0sudoupdate-initramfs-usudorebootlsmod|grepnouveau没有任何信息显示，说明nouveau已被禁用，接下来可以安装nvidia的显卡驱
深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系时光旅人01号深度学习 pytorch opencv
想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
【CUDA】Pytorch_Extensions joker D888 深度学习 pytorch python cuda c++深度学习
【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展？当我们在PyTorch中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA扩展可以获得接近硬件极限的性能。本文将以实现一个多项式激活函数x²+x+1为例，展示完整的开发流程。完整CUDA扩展代码解
本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调非著名架构师大模型知识文档智能硬件人工智能大数据大模型 deepseek
本文将指导您在本地搭建一个小型的DeepSeek模型，并进行微调，以处理您的特定数据。1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/deepseek-ai/deepseek.gitcddeepseek3.安装依赖bash复制pipinstall
auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式 IT修炼家大模型部署大模型 auto-gptq cuda
目录1、auto-gptq是什么？2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题（1）爆出：`CUDAextensionnotinstalled.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么？Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复
深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算码上飞扬 CUDA
在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA？CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由
flash_atten库安装失败心平气和不要慌 python 开发语言
在使用tinyllava时，需要安装flash_atten库，直接pipinstallflash_atten安装出现无法安装且安装速度慢的情况，下面是解决方案。1.查询对应版本（cuda，python等），直接下载对应whl文件。地址：https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases?page=52.安装，这里我选择abiFALSE版本的才
flash-attention安装教程深度求索者深度学习人工智能
flash-attention不仅能加快速度，还可以节省显存。安装方法如下：首先搞清楚你的python什么版本，torch什么版本，cuda什么版本，操作系统是什么。例如我下载的是：flash_attn-2.7.0.post2+cu12torch2.3cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl我的操作系统是Linux，Python3.10，cuda12，to
QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码？ bug菌¹ 全栈Bug调优(实战版)qt ffmpeg 开发语言 c++
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！全文目录：问题描述解决方案1.确保FFmpeg和CUDA的支持2.正确选择硬件解码器设置硬件解码器3.初始化CUDA硬件设备4.硬件解码流程解码帧并处理硬件帧5.检查FF
快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境高次超静定的人 python docker ubuntu
快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部，不包含镜像，根据自己的需要去拉取镜像即可。一、服务器部署流程1、安装显卡驱动cuda、cudnn#安装gcc和makecd~/dockerDeploy/pool&&sudo./ins
anaconda，Python，cuda,pytorch 下载安装三希 python pytorch 开发语言
以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤：一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站：DownloadAnacondaDistribution|Anaconda。根据您的操作系统（Windows、macOS或Linux）选择合适的版本进行下载。例如，对于Windows系统，选择对应的.exe安装文件。安装Windows：双击下载的.exe文件。按照安装
CUDA学习——Chapter 3（1）流式多处理器（SM）介绍 KarK_Li CUDA CUDA C 并行计算
第三章上一章我们讨论了不同内存布局对核函数性能的影响，这一章我们就从硬件的角度，去探究为什么布局会导致核函数运行的不同。SM简介上一节我们说到deviceProp的时候，不知道会不会有读者有疑惑，为什么突然会提到multiprocessor（多处理器）这个概念，这个概念又是什么？其实这个multiprocessor，就是我们这一篇推文要介绍的SM。先来给大家看看SM的结构：这是Fermi架构下的S
cuda编程入门——并行归约(五) 我不会打代码啊啊 cuda编程算法 c++gpu算力
CUDA编程入门—并行归约（数组求和为例）在并行计算中，归约（Reduction）是一种将多个数据通过特定操作（如求和、求最大值等）合并为单一结果的并行算法。其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型：可结合且可交换的操作（如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等）适合并行归约。若操作不可结合（如减法或除法），需特殊处理或无法直接并行化。并行实现方式：树形结构归约：将数据
利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测我不会打代码啊啊 cuda编程图像处理计算机视觉 opencv c++gpu算力
利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测#include#include#includeusingnamespacecv;/***@brief对图像进行Sobel滤波*@paraminput输入图像*@paramoutput输出图像*@paramwidth图像宽度*@paramheight图像高度*@returnvoid*@note该函数使用CUDA进行加速*@note该函数使用Sobel
iOS http封装 374016526 ios 服务器交互 http 网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。 KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linux linux教程 linux视频 linux自学 linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodb MongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。不使用索引的查询称
Informatica参数及变量 18289753290 Informatica 参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
python 解析unicode字符串为utf8编码字符串酷的飞上天空 unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。转换方式如下 >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
Hibernate的总结永夜-极光 Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的页面，那么获取到用户填写的基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!"); 运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
学会敬酒礼仪不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。第一部分破坏性创新，从你开始第一章破坏性创新者的基因如何获得启示：发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
表单验证技术百合不是茶 JavaScript DOM对象 String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数一:String对象;通常是对字符串的操作; 1,String的属性; 字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
web.xml配置详解之context-param bijian1013 java servlet web.xml context-param
一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sql PHP Web fckeditor 脚本
1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。示例： String query = "SELECT id FROM users
【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
提高职业素养，做好人生规划白糖_ 人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。 1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web 安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
[开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle 告警日志文件 alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
初二上学期难记单词 dcj3sjt126com english word
lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
#import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 java Math 随机数 Random
/** * 功能描述随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache 页面缓存
页面缓存目录 1 SimplePageCachingFilter 1.1 calculateKey 1.2 可配置的初始化参数 1.2.1 cach
spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
Java几款性能分析工具的对比摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800 在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
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JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
（一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774 缓存注解有以下三个： @Cacheable @CacheEvict @CachePut
dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式执行时却抛出以下异常： Exceptio

Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 193

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