pytorch包dgl安装问题

Python训练 + Go优化 + C#部署：端到端AI模型的跨语言实践威哥说编程人工智能学习资料库 python golang c#
在现代AI应用中，如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中，选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言，具有丰富的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），在模型训练方面处于领先地位。然而，针对计算密集型任务（如数据预处理、加密等），Go语言因其高效的并发处理和出色的性能，成为优化计算的理想选择。
深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法 Mr.Winter` 机器人人工智能数据挖掘深度学习神经网络强化学习具身智能
目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景，深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合，包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节，旨在帮助读者掌握深度强化学
边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域，边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端，边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈，配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力，使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是，框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性，与PyTorch动态图机制对迭
pytorch图像分类全流程（二）前人栽树,后人乘凉 datawhale pytorch pytorch 分类 python
本次使用的是ImageNet1000类别信息，resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理，归纳下来为四个字母RCTN：缩放、裁剪、转Tensor、归一化，可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理，当然这里有个小坑，transforms.Compose()只接受pillow格式的图像，不能拿opencv传入图片。
PyTorch图像分类系列——流程概览 VAMOT PyTorch图像分类系列 pytorch 深度学习分类计算机视觉
一、加载数据1.使用torchvision.datasets的方法加载经典数据集在此网址查看支持哪些经典数据集：Datasets—Torchvision0.18documentation(pytorch.org)data_train=torchvision.datasets.CIFAR10(root="CIFAR10",train=True,transform=ToTensor(),target_
tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导 CrazyWolf_081c
tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss解释参考定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py.功能：计算在给定logits和label之间的sigmoidcrossentropy。测量离散分类任务中的概率误差，
Pytorch图像二分类代码 AlexNet 望舒向晚 Pytorch pytorch 深度学习机器学习
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.utils.dataimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImagedefcheck_image(path):try:im=Ima
基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）哎呦哥哥、图像分类 pytorch 逻辑回归分类
基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）数据集模型代码数据集链接：FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
深度学习系列-----＞环境搭建（Ubuntu）二师兄用飘柔深度学习历程深度学习 ubuntu 人工智能 pytorch python
1、前言电脑基础系统硬件情况：系统：ubuntu18.04、显卡：GTX1050Ti；后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架，选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎，较多的论文框架也是基于其开发。2、anaconda+python3安装测试在学习深度学习的过程中会涉及到使用不同版本python包的问题，而anaconda可以便捷获取包且对包能够进
深度学习-常用环境配置瑶山 AI linux 人工智能 windows CUDA PyTorch
目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda创建python虚拟环境-CSDN博客安装NVIDIA显卡驱动直接进NVIDIA官网：NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA在这里有GeForce驱动程序，立即下载，这是下
2018 MacBook Pro 安装cuda+cuDNN+pytorch
2018MacBookPro安装cuda+cuDNN+pytorch根据CSDN上的两篇文章和知乎上的一篇文章，前前后后折腾了好几天，在一个小姐姐的帮助下终于装上了。我的环境系统版本：macOS10.13.6(17G10021)GPUDriverVersion:387.10.10.10.40.133CUDADriverVersion:410.130CUDA：cuda_10.0.130cuDNN：c
推荐项目： Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap 邱晋力
推荐项目：Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap是一个基于PyTorch的开源实现，重演了三星AI实验室的一项前沿研究——“Few-ShotAdversarialLearningofReal
解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号（语音、雷达、脑电）和二维/三维图像（医学、遥感、工业视觉）。关键词数字信号处理（DSP）、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU（CUDA）第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议（AASIP2025）
PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现盼小辉丶 pytorch rnn 自然语言处理
PyTorch生成式人工智能（18）——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3词嵌入在自然语言处理中的应用小结系列链接0.前言我们已经学习了如何生成数字和图像等内容。从本节开始，我们将主要聚焦于文本生成。人类语言极其复杂且充满细微差别，不仅仅涉及语法和词汇的理解，还包括上
为什么用Pytorch帮客户训练好了模型还要提供模型结构？ yuanpan pytorch 人工智能机器学习
如果我在训练模型后生成好了一个模型文件：mnist_model.pth我想把这个模型文件给第三方使用，而不告诉他模型定义的结构等信息，那么第三方是不是就用不起来这个模型？答案：是的。如果只提供.pth文件而不告知模型结构，第三方确实无法直接使用该模型。原因和解决方案如下：1.为什么无法直接使用？.pth文件仅保存参数：torch.save(model.state_dict(),'mnist_mod
autodl云计算平台使用ollama 部署lightrag 加入streamlit界面 42fourtytoo 云计算深度学习 pytorch 学习
1到autodl的算力市场里开一台机器镜像选择：PyTorch2.3.0、Python3.12(ubuntu22.04)、Cuda12.1我本来选择的Cuda12.4，但版本过高疑似会使ollama不使用GPU而只用CPU，后来换个镜像就好了2下载lightrag从lightrag的GitHub界面下载zip开机，上传zip，解压到autodl-tmp/lightrag下安装依赖，在文件夹下：pi
opencv、torch、torchvision、tensorflow的区别
一、框架定位与核心差异PyTorch动态计算图：实时构建计算图支持Python原生控制流（如循环/条件），调试便捷。学术主导：2025年工业部署份额24%，适合快速原型开发（如无人机自动驾驶、情绪识别）。TensorFlow静态计算图优化：预编译图结构提升部署效率支持动态图（Eager模式）兼顾灵活性。工业部署首选：市场份额38%，擅长边缘计算（YOLO部署）和大规模项目（工业自动化）-59）。O
PyTorch笔记6----------神经网络案例 HuashuiMu花水木 PyTorch笔记 pytorch 笔记
1.回归网络波士顿房价预测模型搭建波士顿房价数据集下载链接：百度网盘请输入提取码提取码:5279导入所需包importtorchimportnumpyasnpimportre读取数据ff=open('housing.data').readlines()data=[]foriteminff:out=re.sub(r"\s{2,}","",item).strip()#通过正则表达式去除所有空格data
【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略 AI_DL_CODE 人工智能 python 梯度下降优化器 SGD Adam PyTorch
摘要：本文系统解析梯度下降优化器的核心原理与演进脉络，构建从理论到实战的完整知识体系。理论部分梳理优化器发展里程碑，从1951年的SGD到2018年的AdamW，揭示技术迭代逻辑；通过数学公式对比SGD、Momentum、Adam等核心算法的更新机制，解析动量加速、自适应学习率的创新点。结合损失曲面分析，阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI
使用UV管理PyTorch项目
PyTorch是深度学习研究和开发的流行选择。可以使用uv管理PyTorch项目，包括不同Python版本依赖、管理环境、甚至加速器选择等。安装Pytorch从打包角度来看，PyTorch有几个不常见的特点：许多PyTorchwheel托管在专门的索引上，而非Python包索引（PyPI）。因此，安装PyTorch通常需要配置项目使用PyTorch专属索引。PyTorch为每种加速器生成不同的构建
模型移植实战：从PyTorch到ONNX完整指南慕婉0307 神经网络 pytorch 人工智能 python
一、认识ONNXONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种开放的模型表示格式，由微软和Facebook（现Meta）在2017年共同推出，旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括：跨框架兼容性：支持主流深度学习框架间的模型转换，包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如，可以将PyTorch训练的ResNet模型导
PyTorch的基础概念和复杂模型的基本使用香蕉可乐荷包蛋 AI大模型项目中的使用 pytorch 人工智能 python
文章目录一、PyTorch基础概念二、复杂模型的学习使用一、PyTorch基础概念张量（Tensor）操作：张量是PyTorch中的基本数据结构，类似于NumPy的数组，但支持GPU加速常见操作包括创建张量、张量运算、索引、切片等importtorch#创建张量x=torch.randn(3,4)y=torch.zeros(3,4)#张量运算z=x+y自动求导（Autograd）：PyTorch的
python3.9安装tensorflow-gpu 2.6.0和torch-gpu版本各依赖包的版本对应关系
首先使用的cuDNN（8.1）、CUDA（11.2）、tensorflow-gpu（2.6.0）、python（3.9）之间对应版本Window环境下安装pytorch下载地址tensorflow官网CUDA下载官网cuDNN下载官网注意：cuDNN需要注册absl-py0.15.0astunparse1.6.3cachetools5.3.2certifi2023.7.22charset-norm
深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现 ZPC8210 ROS 深度学习人工智能
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
Unet源码实现（pytorch） wyn20001128 pytorch 人工智能 python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本，并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括：1、数据增强策略：使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性，从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
pytorch的学习笔记 wyn20001128 算法
一cuda 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构，是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。 CPU是用于负责逻辑性比较强的计算，GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目（1-9图片数字识别）霖12 深度学习 pytorch 神经网络 fpga开发人工智能机器学习
1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块，如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据集与图像预处理工具#定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):#PyTorch库中所有神经网络的“基础模
神经网络常见激活函数 13-Softplus函数亲持红叶神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习
文章目录Softplus函数+导函数函数和导函数图像优缺点PyTorch中的Softplus函数TensorFlow中的Softplus函数Softplus函数+导函数Softplus函数Softplus⁡(x)=ln⁡(1+e x)\begin{aligned}\operatorname{Softplus}(x)&=\ln\bigl(1+e^{\,x}\bigr)\end{aligned}Sof
Anaconda 、Pytorch下载教程（保姆级）湲绘 pytorch opencv 人工智能 conda python 深度学习
#因为每次都自己去搜教程太麻烦，索性写个博客记录一下#一、Anaconda的下载与安装进入Anaconda官网官网：Anaconda|TheWorld’sMostPopularDataSciencePlatform下载地址：FreeDownload|Anaconda直接点击Download即可版本对应表如下，选择自己想要的python版本下载就好[环境配置]anaconda3的base环境与pyt
基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频 Mr数据杨 Python 音频技术音视频
本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境，为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力，用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置，用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能，并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
JAVA中的Enum 周凡杨 java enum 枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。在实际问题中，有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。例如，一个星期内只有七天我们通常这样实现上面的定义： public String monday; public String tuesday; public String wensday; public String thursday
赶集网mysql开发36条军规 Bill_chen mysql 业务架构设计 mysql调优 mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层； (2)控制单表数据量 int型不超过1000w，含char则不超过500w；合理分表；限制单库表数量在300以内； (3)控制列数量字段少而精，字段数建议在20以内
Shell test命令 daizj shell 字符串 test 数字文件比较
Shell test命令 Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。数值测试参数说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真实例演示： num1=100 num2=100if test $[num1]
XFire框架实现WebService(二) 周凡杨 java webservice
有了XFire框架实现WebService(一)，就可以继续开发WebService的简单应用。 Webservice的服务端(WEB工程)：两个java bean类： Course.java package cn.com.bean; public class Course { private
重绘之画图板朱辉辉33 画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
Java的IO流西蜀石兰 java
刚学Java的IO流时，被各种inputStream流弄的很迷糊，看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道，当初听时觉得自己很明白，可到自己用时，有不知道怎么代码了。。。每当遇到这种问题时，我习惯性的从头开始理逻辑，会问自己一些很简单的问题，把这些简单的问题想明白了，再看代码时才不会迷糊。 IO流作用是什么？答：实现对文件的读写，这里的文件是广义的； Java如何实现程序到文件
No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither 林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match! 网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB aigo column
原文：http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large 异常信息： Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
JS 格式化时间 alxw4616 JavaScript
/** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
队列中数据的移除问题百合不是茶队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下; // package com.Thread0715.com; import java.util.ArrayList; public class Threa
Runnable接口使用实例 bijian1013 java thread Runnable java多线程
Runnable接口 a. 该接口只有一个方法：public void run(); b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法 c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
oracle里的extend详解 bijian1013 oracle 数据库 extend
扩展已知的数组空间，例： DECLARE TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10); courses CourseList; BEGIN -- 初始化数组元素，大小为3 courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 '); --
【httpclient】httpclient发送表单POST请求 bit1129 httpclient
浏览器Form Post请求浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求，这种形式的POST请求不同于一般的POST请求 1. 一般的POST请求，将请求数据放置于请求体中，服务器端以二进制流的方式读取数据，HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求，比如请求数据是字符串或者是二进制数据 2. Form
【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据 bit1129 hive
1. 原始数据 hive> select * from word; OK 1 MSN 10 QQ 100 Gtalk 1000 Skype 2. 创建avro格式的数据表 hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征，造成站点访问慢，nginx不断返回502等错误时，可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段内，若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁，nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在指定的封禁时间后实行自动解封的目的。一、安装环境： CentOS x64 release 6.4(Fin
java-二叉树的遍历-先序、中序、后序（递归和非递归）、层次遍历 bylijinnan java
import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class BinTreeTraverse { //private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; private int[] array={ 10,6,
Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析 bylijinnan java spring IOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例，把Spring IoC容器的初始化流程走一遍： ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext ("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
[科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程 comsci 企业
军事科研工程和项目并非要用最先进，最时髦的技术，而是要做到“万无一失” 而民营科技企业在搞科技创新工程的时候，往往考虑的是技术的先进性，而对先进技术带来的风险考虑得不够，在今天提倡军民融合发展的大环境下，这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前，对
spring 定时器-两种方式 cuityang spring quartz 定时器
方式一：间隔一定时间运行 <bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" /> <bean id="updateSessionIdSchedule
简述一下关于BroadView站点的相关设计 damoqiongqiu view
终于弄上线了，累趴，戳这里http://www.broadview.com.cn 简述一下相关的技术点前端：jQuery+BootStrap3.2+HandleBars，全站Ajax（貌似对SEO的影响很大啊！怎么破？），用Grunt对全部JS做了压缩处理，对部分JS和CSS做了合并（模块间存在很多依赖，全部合并比较繁琐，待完善）。后端：U
运维 PHP问题汇总 dcj3sjt126com windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页解决方法：后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换（是/否），这里选择“是”。后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字，这里选择“是”。 2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足网站是用PHP168做的，反映使用管理员在后台无法
mac 下安装php扩展 - mcrypt dcj3sjt126com PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库，它包括有22种算法，phpMyAdmin依赖这个PHP扩展，具体如下：下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。在终端执行如下命令： tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
MongoDB更新文档 [四] eksliang mongodb Mongodb更新文档
MongoDB更新文档转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174104 MongoDB对文档的CURD，前面的博客简单介绍了，但是对文档更新篇幅比较大，所以这里单独拿出来。语法结构如下： db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi) 参数含义参数
Linux下的解压，移除，复制，查看tomcat命令 y806839048 tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的，干净 1、先切换到：cd usr/local/tomcat5/logs 2、tail -f catalina.out 3、这样运行时就可以实时查看运行日志了 Ctrl+c 是退出tail命令。有问题不明的先注掉 cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
Spring之使用事务缘由(3-XML实现) ihuning spring
用事务通知声明式地管理事务事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理，可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知，为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后，就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
GCD使用经验与技巧浅谈啸笑天 GC
前言 GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”，本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。 dispatch_once_t必须是全局或static变量这一条算是“老生常谈”了，但我认为还是有必要强调一次，毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug，正确的如下： 1
linux（Ubuntu）下常用命令备忘录1 macroli linux 工作 ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表：ls ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容，但这样直接运行所得到的信息也是比较少的，通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息： ls / 显示/.下的所有文件和目录 ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息 ls -a 显示所有文件，包括隐藏文
nodejs同步操作mysql qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点 mysql nodejs
// db-util.js var mysql = require('mysql'); var pool = mysql.createPool({ connectionLimit : 10, host: 'localhost', user: 'root', password: '', database: 'test', port: 3306 });
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Spring开发利器：Spring Tool Suite 3.7.0 发布 wiselyman spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse，专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。在3.7.0版本主要做了如下的更新：将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者，推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示，

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