- 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Pythonpytorch人工智能pytorch3d3D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YOLOpython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linuxubuntulinux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
llmllmllama.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
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YOLOv11系列教程:模型训练优化与部署全攻略TorchServeYOLOv11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
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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
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joker D888
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【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
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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
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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
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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
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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
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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)qtffmpeg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
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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
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三希
pythonpytorch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
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CUDACUDAC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
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我不会打代码啊啊
cuda编程图像处理计算机视觉opencvc++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
- cuda编程入门——并行性与异构性概念
我不会打代码啊啊
cuda编程gpu算力c++
CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。它可以在不同的层次上实现,包括指令级并行、数据级并行和任务级并行等。分类指令级并行(Instruction-LevelParallelism,ILP):在处理器的指令执行层面,通过硬件技术(如流水线、超标量技术等)让多条指令在不同阶段同时执行,从而提高处理器的指
- conda更换环境版本(比如torch版本)
挨打且不服66
pythonpython
找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以
- Docker安装分布式vLLM
MasonYyp
docker分布式容器
Docker安装分布式vLLM1介绍vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库,适合用于生产环境。单主机部署会遇到显存不足的问题,因此需要分布式部署。分布式安装方法https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html2安装方法⚠️注意:前期一定要把docker环境、运行时和GPU安装好。CUDAVersion:12.4
- 判断是否安装了cuda和cuDNN
幽殇默
pytorch深度学习人工智能
#判断是否安装了cudaimporttorchprint(torch.cuda.is_available())#返回True则说明已经安装了cuda#判断是否安装了cuDNNfromtorch.backendsimportcudnnprint(cudnn.is_available())#返回True则说明已经安装了cuDNN
- [C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪
FL1623863129
深度学习c#YOLO目标检测
【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll,TensorRtExtern源码地址:TensorRT-CSharp-API/src/T
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方