菜鸟一直努力
菜鸟一直努力

运行程序时cuda、pytorch不匹配问题

问题1、【PyTorch】RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)`

运行程序时cuda、pytorch不匹配问题_第1张图片

解析：遇到这个问题的时候，我使用这条命令：pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html（这一步也是需要的，因为这个是为了cuda和pytorch相对应）

问题2、解决了上述问题后，又遇到新的问题：StopIteration: Caught StopIteration in replica 0 on device 0

运行程序时cuda、pytorch不匹配问题_第2张图片

解析：在最后一行错误中可以看到modeling.py程序的727行有错误，因此将next(self.parameters()).dtype用torch.float32代替就可以了

综上所述：问题已经解决

你可能感兴趣的:(pytorch,深度学习,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
  • ztree设置禁用节点 3213213333332132 JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
    ztree设置禁用节点的时候注意，当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据，否者会获取不到节点对象，导致设置禁用没有效果。 $(function(){ showTree(); setDisabledNode(); });
  • JVM patch by Taobao bookjovi javaHotSpot
    在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch，共四个，有意思，记录一下。   7050685：jsdbproc64.sh has a typo in the package name 7058036：FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM 7060619：C1 should respect inline and
  • 将session存储到数据库中 dcj3sjt126com sqlPHPsession
    CREATE TABLE sessions ( id CHAR(32) NOT NULL, data TEXT, last_accessed TIMESTAMP NOT NULL, PRIMARY KEY (id) );   <?php /** * Created by PhpStorm. * User: michaeldu * Date
  • Vector 171815164 vector
    public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) { for (int i = 0; i < cart.size(); i++) { if (cart.get(i).getId().equals(id)) { cart.remove(i);
  • 各连接池配置参数比较 g21121 连接池
            排版真心费劲，大家凑合看下吧，见谅~     Druid DBCP C3P0 Proxool 数据库用户名称 Username Username User   数据库密码 Password Password Password   驱动名
  • [简单]mybatis insert语句添加动态字段 53873039oycg mybatis
          mysql数据库,id自增,配置如下：       <insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id" parameterType=&
  • struts2拦截器配置 云端月影 struts2拦截器
    struts2拦截器interceptor的三种配置方法 方法1. 普通配置法 <struts>     <package name="struts2" extends="struts-default">         &
  • IE中页面不居中，火狐谷歌等正常 aijuans IE中页面不居中
    问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示，列表页的页面在火狐谷歌中正常，在IE6、7、8中都不中，觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识，仔细查看后发现，列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义，就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
  • String,int,Integer,char 几个类型常见转换 antonyup_2006 htmlsql.net
    如何将字串 String 转换成整数 int? int i = Integer.valueOf(my_str).intValue(); int i=Integer.parseInt(str); 如何将字串 String 转换成Integer ? Integer integer=Integer.valueOf(str); 如何将整数 int 转换成字串 String ? 1.
  • PL/SQL的游标类型 百合不是茶 显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
    游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;   PL/SQL中游标的声明; 1,声明游标 2,打开游标(默认是关闭的); 3,提取数据 4,关闭游标     注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标   隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
  • JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比 bijian1013 JUnit4单元测试
    一.基础知识 JUnit4使用Java5中的注解（annotation），以下是JUnit4常用的几个annotation： @Before：初始化方法   对于每一个测试方法都要执行一次（注意与BeforeClass区别，后者是对于所有方法执行一次）@After：释放资源  对于每一个测试方法都要执行一次（注意与AfterClass区别，后者是对于所有方法执行一次
  • 精通Oracle10编程SQL(12)开发包 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发包 *包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型（例如TABLE类型和RECORD类型）、PL/SQL项（例如游标和游标变量）和PL/SQL子程序（例如过程和函数） */ --包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序，它由包规范和包体两部分组成 --建立包规范：包规范实际是包与应用程序之间的接口，它用于定义包的公用组件，包括常量、变量、游标、过程和函数等 --在包规
  • 【EhCache二】ehcache.xml配置详解 bit1129 ehcache.xml
    在ehcache官网上找了多次，终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了，这个文档包含在ehcache.xml的注释中！ ehcache.xml ： http://ehcache.org/ehcache.xml ehcache.xsd ： http://ehcache.org/ehcache.xsd ehcache配置文件的根元素是ehcahe   ehcac
  • java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL 白糖_ javaeclipsespringtomcatWeb
    今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题：在web.xml中配置了spring的上下文监听器： <listener> <listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class> </listener>  随后启动
  • angular.element boyitech AngularJSAngularJS APIangular.element
    angular.element 描述:     包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串，把它作为一个jQuery元素来处理。（类似于jQuery的选择器啦）     如果jQuery被引入了，则angular.element就可以看作是jQuery选择器，选择的对象可以使用jQuery的函数；如果jQuery不可用，angular.e
  • java-给定两个已排序序列，找出共同的元素。 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class CommonItemInTwoSortedArray { /** * 题目：给定两个已排序序列，找出共同的元素。 * 1.定义两个指针分别指向序列的开始。 * 如果指向的两个元素
  • sftp 异常，有遇到的吗？求解 Chen.H javajcraftauthjschjschexception
    com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460) at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154) at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
  • [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么? comsci 人工智能
         我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....      我们可以尝试一下...在某些神经
  • 通过LAC和CID获取经纬度信息 dai_lm laccid
    方法1： 用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html，然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0)，如果数据正确就可以获得相应的经纬度 方法2： 发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
  • JAVA的困难分析 datamachine java
    前段时间转了一篇SQL的文章（http://datamachine.iteye.com/blog/1971896），文章不复杂，但思想深刻，就顺便思考了一下java的不足，当砖头丢出来，希望引点和田玉。   -----------------------------------------------------------------------------------------
  • 小学5年级英语单词背诵第二课 dcj3sjt126com englishword
    money 钱 paper 纸 speak 讲，说 tell 告诉   remember 记得，想起 knock 敲，击，打 question 问题 number 数字，号码   learn 学会，学习 street 街道 carry 搬运，携带 send 发送，邮寄，发射   must 必须 light 灯，光线，轻的 front
  • linux下面没有tree命令 dcj3sjt126com linux
    centos p安装 yum -y install tree   mac os安装 brew install tree   首先来看tree的用法 tree 中文解释：tree 功能说明：以树状图列出目录的内容。 语　　法：tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
  • Map迭代方式，Map迭代，Map循环 蕃薯耀 Map循环Map迭代Map迭代方式
    Map迭代方式，Map迭代，Map循环   >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年
  • Spring Cache注解+Redis hanqunfeng spring
    Spring3.1 Cache注解  依赖jar包： <!-- redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
  • Guava中针对集合的 filter和过滤功能 jackyrong filter
    在guava库中，自带了过滤器(filter)的功能，可以用来对collection 进行过滤，先看例子：    @Test public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() { List<String> names = Lists.newArrayList("John"
  • 学习编程那点事 lampcy 编程androidPHPhtml5
    一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！ 接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
  • 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip nannan408 ByteBuffer
    1.前言。   如题，limit其实就是可以读取的字节长度的意思，flip是清空的意思，mark是标记的意思 。 2.例子. 例子代码: String str = "helloWorld"; ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes()); Sy
  • org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1 Everyday都不同 $转义el表达式
    最近在做Highcharts的过程中，在写js时，出现了以下异常：   严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
  • 用Java实现发送邮件到163 tntxia java实现
    /* 在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件？如何接收邮件？如何访问多个文件夹等。问题零散，而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。 本人之前所做过一个java项目，其中包含有WebMail功能，当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间，总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题，因此把我的一些经验帖出来，希望对大家有些帮助。 此篇仅介绍用
  • 探索实体类存在的真正意义 java小叶檀 POJO
    一. 实体类简述    实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口，在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的 POJO（Plain Old Java Objects）简单的Java对象   它的一般格式就是 public class A{ private String id; public Str
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他