- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
- 10分钟学会Docker的安装和使用
明月醉窗台
#模型部署docker容器算法人工智能
文章目录1Docker简介2Docker安装2.1Windows安装2.2Linux安装2.2.1CentOS安装2.2.2Ubuntu安装2.3验证安装是否成功3Docker镜像(DockerImages)3.1镜像简介3.2镜像操作常用指令4Docker容器4.1容器简介4.2容器操作常用指令5DIY一个自己的Pytorch镜像6容器数据卷6.1问题描述6.2使用数据卷6.3具名挂载和匿名挂载
- 动手学深度学习(pytorch)学习记录20-自定义层[学习记录]
walfar
pytorch深度学习pytorch学习
在深度学习中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层,而不是使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活,以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它,只需继承基础层类并实现前向传播功能。importtorchimporttorch.nn.
- 动手学深度学习(pytorch)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
walfar
pytorch深度学习pytorch学习
目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多,涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源:训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练,从而节省时间和计算资源。快速部署:一旦模型被训练并保存,它可以迅速部署到生产环境中,加速产品上市时间。版本控制:保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程,便于比较和回滚到之前的版本。离线使用:保存的模型可以在没有网络连接的情况
- PyTorch深度学习实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
- PyTorch 基础学习(14)- 归一化
花千树-010
PyTorchpytorch学习人工智能
系列文章:《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一,它可以将数据调整到特定的范围或分布,有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中,不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。1.Min-Max归一化MinMaxScalerMin-Max归一化将数据缩放到指定范围,通常是[0,1]。这种方法保留了数据的相对关
- PyTorch 基础学习
花千树-010
大讨论pytorch学习人工智能
文章索引:PyTorch基础学习(1)-快速入门PyTorch基础学习(2)-张量TensorsPyTorch基础学习(3)-张量的数学操作PyTorch基础学习(4)-张量的类型PyTorch基础学习(5)-神经网络PyTorch基础学习(6)-函数APIPyTorch基础学习(7)-自动微分PyTorch基础学习(8)-多进程并发PyTorch基础学习(9)-训练优化器PyTorch基础学习(
- Docker 安装Miniconda
奋进在AI路上的小李
公司实习python
下载Miniconda下载地址执行sh命令完成Miniconda的安装中间输入yes完成安装后,执行链接中的命令完成环境配置创建自己conda环境,需要配置清华镜像安装对应的pytorch,Pytorch的下载地址
- PyTorch深度学习实战(27)—— PyTorch分布式训练
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch分布式python
本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程,1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法:每一块GPU都有同一个模型的副本,仅加载不同的数据
- PyTorch Geometric(torch_geometric)简介
小桥流水---人工智能
机器学习算法深度学习人工智能pytorch人工智能python
在深入探讨PyTorchGeometric(通常简称为PyG)之前,我们先了解一下它的背景和应用。PyG是基于PyTorch的一个扩展库,专为图数据和图网络模型设计。图网络是深度学习领域的一种强大工具,它能够处理结构化数据,如社交网络、分子结构、交通网络等。PyTorchGeometric的主要功能数据处理与加载:图数据的简化表示:PyG提供了一种高效的方式来表示和存储图数据。主要是通过Data对
- 深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数!!!(个人总结,为了方便我自己复习,要是同时也能帮助到大家就更好了)
小桥流水---人工智能
人工智能深度学习机器学习算法pytorch人工智能python
torch.topk深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数1.`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1:找到一维张量的最大值示例2:在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中,经常需要对数据进行排序并提取最重要的部分。PyTorch提供了一个非常有用的函数torch.topk,它能够
- 在 PyTorch 中,`permute` 方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法深度学习pytorch人工智能python
在PyTorch中,permute方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。这在深度学习中非常有用,尤其是在处理具有多维数据(如图像、视频或复杂数组)的神经网络时。PyTorch中的permute方法详解1.permute方法概述在PyTorch中,permute方法允许用户重新排列张量的维度。这与NumPy的transpose方法类似,但提供了更灵活的多维重排能力。该方法非常有用,例如,当你需要
- PyTorch概述
fydw_715
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PyTorch是一个开源的机器学习框架,由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名,深受研究人员和开发者的喜爱。以下是PyTorch的一些重要模块及其功能:torch简介:这是PyTorch的核心库,提供了张量(tensor)操作的基本功能。功能:支持张量的创建、操作和转换,涵盖数学运算、线性代数操
- 深入理解PyTorch中的MessagePassing
小桥流水---人工智能
深度学习机器学习算法人工智能pytorch人工智能python
深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNNs)在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、知识图谱增强等多个领域。PyTorchGeometric(PyG)是基于PyTorch的一个库,专为图神经网络的研究和实现而设计。在PyG中,MessagePassing类是实现图神经网络层的核心组
- python 数据分析 损失数值 如何放到csv中呢 人工智能 深度神经网络,Pytorch ,tensorflow
zhangfeng1133
python人工智能数据分析
损失数值如何放到csv中呢在Python中,使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看,你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是,你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方,以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先,`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象,例如列表的列表,而不是单个列表。如果你的
- 查询vllm-flash-attn与之对应的pytorch
源来猿往
运行环境pytorch人工智能python
最近安装vllm的时候有时候pytorch版本总是弄错,这里写下vllm-flash-attn与pytoch对应关系打开网站vllm-flash-attn·PyPI查询历史版本点进去查询对应的pytoch
- 释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践
2401_85762266
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释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中,计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch,作为当前领先的深度学习框架之一,提供了torch.nn.DataParallel这一工具,使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理,从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
- 并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南
liuxin33445566
人工智能深度学习机器学习
并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域,模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch,作为当前最流行的深度学习框架之一,提供了torch.multiprocessing模块,使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练,从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing进行
- 20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用
椰皮糖
深度学习神经网络人工智能深度学习
神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中,Sequential是一个容器(container)类,用于构建神经网络模型。它允许你按顺序(sequential)添加不同的网络层,并将它们串联在一起,形成一个网络模型。这样做可以方便地定义简单的前向传播过程,适用于许多基本的网络结构。Sequential的优点之一是其简洁性和易读性,特别适用于简单的网络结构。然而,对于更复杂的
- 【Rust日报】 2019-05-14:Rust中哪些特性是零开销抽象的
六六子大顺1
tract-一个神经网络训练库Snips(一家做音频识别的创业公司)出品。在神经网络领域,现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备,还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了TensorFlowLite,微软的ONNX看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案AndroidNNAPI,ARMNNSDK,AppleBNNS
- PyTorch库学习之torch.mean函数
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之torch.mean函数一、简介torch.mean是PyTorch库中的一个函数,用于计算张量的均值。它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值,是数据分析和机器学习中常用的操作之一。二、语法和参数语法:torch.mean(input,dim=None,keepdim=False,*,out=None)参数:input(torch.Tensor):输入张量。dim(int,
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
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一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- yolo v8 + flask部署到云服务器,以及问题记录
智商不够_熬夜来凑
YOLOpytorchpythonflask
环境安装1、运行项目报错:nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了,安装了GPU版本,需要安装CPU版本#CPUonly使用下面这段代码避免出现第二个错误pipinstalltorch==2.3.1torchvision==0.18.1torchaudio==2.3.1--index-urlht
- pytorch | torch.contiguous()方法
Mopes__
分享pytorch人工智能python
torch.contiguous()方法语义上是“连续的”,经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用,要理解这样使用的缘由,得从pytorch多维数组的低层存储开始说起:touch.view()方法对张量改变“形状”其实并没有改变张量在内存中真正的形状,可以理解为:view方法没有拷贝新的张量,没有开辟新内存,与原张量共享内存;
- 并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹
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pytorch人工智能python
并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。PyTorch作为灵活且强大的深度学习框架,通过torch.cuda.nccl模块提供了对NCCL(NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary)的支持,为多GPU通信提供
- 如何本地搭建 Whisper 语音识别模型?一文解决
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whisperAIGC人工智能语音识别
Whisper是OpenAI开发的强大语音识别模型,适用于多种语言的语音转文字任务。要在本地搭建Whisper模型,需要完成以下几个步骤,确保模型在你的设备上顺利运行。1.准备环境首先,确保你的系统上安装了Python(版本3.8到3.11之间)。此外,还需要安装PyTorch,这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项:pip
- 精准掌控GPU:深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南
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深度学习pytorch人工智能
精准掌控GPU:深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里,GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。PyTorch,作为当下最流行的深度学习框架之一,提供了torch.cuda.device这一强大的工具,允许开发者精确指定和控制GPU设备。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.cuda.device来指定GPU设备,优化你的深度学习
- PyTorch实现CIFAR-10分类代码
曹勖之
PyTorch学习之路深度学习pytorch
这篇是PyTorch学习之路第七篇,用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码(书上的代码有好多冗余)目录完整代码(还未训练)完整代码(已训练,直接载入模型)下面实例数据集位于:C:\Users\22130\Learning_Pytorch\dataset完整代码(还未训练)importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsas
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- PYTORCH 官方文档,开发文档,Python编程 人工智能 深度机器学习
zhangfeng1133
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PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。本文档中描述的功能按版本状态分类:稳定:这些功能将被长期维护,并且在文档中通常不应该有重大的性能限制或缺口。我们还希望保持向后兼容性(虽然突破性的变化可能会发生,通知将提前一个版本)。测试版:这些功能被标记为测试版,因为AP
- 多线程编程之理财
周凡杨
java多线程生产者消费者理财
现实生活中,我们一边工作,一边消费,正常情况下会把多余的钱存起来,比如存到余额宝,还可以多挣点钱,现在就有这个情况:我每月可以发工资20000万元 (暂定每月的1号),每月消费5000(租房+生活费)元(暂定每月的1号),其中租金是大头占90%,交房租的方式可以选择(一月一交,两月一交、三月一交),理财:1万元存余额宝一天可以赚1元钱,
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制
bit1129
zookeeper
首先,会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时,客户端不能自行决定会话已经超时,不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求,如下的代码输出内容
Created /zoo-739160015
CONNECTEDCONNECTED
.............CONNECTEDCONNECTED
CONNECTEDCLOSEDCLOSED
- SecureCRT快捷键
daizj
secureCRT快捷键
ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e :移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d :删除光标之后的一个字符crtl + k :删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w: 删除光标至行首
- Java 子类与父类这间的转换
周凡杨
java 父类与子类的转换
最近同事调的一个服务报错,查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。
代码:
- 可视化swing界面编辑
朱辉辉33
eclipseswing
今天发现了一个WindowBuilder插件,功能好强大,啊哈哈,从此告别手动编辑swing界面代码,直接像VB那样编辑界面,代码会自动生成。
首先在Eclipse中点击help,选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(文本函数)
老A不折腾
finereportweb报表工具报表软件java报表
文本函数
CHAR
CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。
Number:用于指定字符的数字,介于1Number:用于指定字符的数字,介于165535之间(包括1和65535)。
示例:
CHAR(88)等于“X”。
CHAR(45)等于“-”。
CODE
CODE(text):计算文本串中第一个字
- mysql安装出错
林鹤霄
mysql安装
[root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing... #####################
- linux下编译libuv
aigo
libuv
下载最新版本的libuv源码,解压后执行:
./autogen.sh
这时会提醒找不到automake命令,通过一下命令执行安装(redhat系用yum,Debian系用apt-get):
# yum -y install automake
# yum -y install libtool
如果提示错误:make: *** No targe
- 中国行政区数据及三级联动菜单
alxw4616
近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的!
呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上.
哎,自己没办法动手写吧.
现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用
文件说明
lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码(截止2013年8月31日)来源:国家统计局 发布时间:2014-01-17 15:0
- 哈夫曼加密文件
百合不是茶
哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;
加密步骤:
1,统计文件中字节出现的次数,作为权值
2,创建节点和哈夫曼树
3,得到每个子节点01串
4,使用哈夫曼编码表示每个字节
- JDK1.5 Cyclicbarrier实例
bijian1013
javathreadjava多线程Cyclicbarrier
CyclicBarrier类
一个同步辅助类,它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环的 barrier。
CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令,
- 九项重要的职业规划
bijian1013
工作学习
一. 学习的步伐不停止 古人说,活到老,学到老。终身学习应该是您的座右铭。 世界在不断变化,每个人都在寻找各自的事业途径。 您只有保证了足够的技能储
- 【Java范型四】范型方法
bit1129
java
范型参数不仅仅可以用于类型的声明上,例如
package com.tom.lang.generics;
import java.util.List;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value =
- 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作
bit1129
hadoop
package com.examples.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoo
- ua实现split字符串分隔
ronin47
lua split
LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样,包括很多功能,比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展:由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能,LUA可以使用它们,就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快,从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
- java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树
bylijinnan
java
public class BuildTreePreOrderInOrder {
/**
* Build Binary Tree from PreOrder and InOrder
* _______7______
/ \
__10__ ___2
/ \ /
4
- openfire开发指南《连接和登陆》
开窍的石头
openfire开发指南smack
第一步
官网下载smack.jar包
下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack
第二步
把smack里边的jar导入你新建的java项目中
开始编写smack连接openfire代码
p
- [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启
comsci
移动
看到新的手机,很多由金属材质做的外壳,内存和闪存容量越来越大,CPU速度越来越快,对于这些改进,我们非常高兴,也非常欢迎
但是,对于手机的新设计,有几点我们也要注意
第一:手机的后盖应该能够被用户自行取下来,手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
- 20款国外知名的php开源cms系统
cuiyadll
cms
内容管理系统,简称CMS,是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布,编辑和删除文章,即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言,这就是CMS的优点。
在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统,以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。
1. Wordpress
WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
- Java生成全局唯一标识符
darrenzhu
javauuiduniqueidentifierid
How to generate a globally unique identifier in Java
http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log
http://stackoverflow
- php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句
dcj3sjt126com
sql
SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern']
SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。
本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符,这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表,第二列的值为BASE T
- 5天学会一种 web 开发框架
dcj3sjt126com
Web框架framework
web framework层出不穷,特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单,一条一条的学习,事半功倍,很快就能掌握 一共25条,即便很磨蹭,2小时也能搞定一条,25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架
各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素,把握主线,就不会迷路
建议把本文
- Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理)
eksliang
jsongsonGson mapGson 集合处理
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述
Map保存的是键值对的形式,Json的格式也是键值对的,所以正常情况下,map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例
package com.ickes.json;
import java.lang.refl
- cordova实现“再点击一次退出”效果
gundumw100
android
基本的写法如下:
document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false);
function onDeviceReady() {
//navigator.splashscreen.hide();
document.addEventListener("b
- openldap configuration leaning note
iwindyforest
configuration
hostname // to display the computer name
hostname <changed name> // to change
go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately
dont forget to change /etc/hosts
- Nullability and Objective-C
啸笑天
Objective-C
https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25
http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html
http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913
http://blog.sunnyxx
- jsp中实现参数隐藏的两种方法
macroli
JavaScriptjsp
在一个JSP页面有一个链接,//确定是一个链接?点击弹出一个页面,需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数,可能会不安全。要求实现src="***.do",参数通过其他方法传!//////
- Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便,关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。
可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal,有要打开新的链接,尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。
<a href="#/group-buy" class="btn bt
- 二维数组在Java和C中的区别
流淚的芥末
javac二维数组数组
Java代码:
public class test03 {
public static void main(String[] args) {
int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}};
System.out.println(a[0][1]);
}
}
运行结果:
Exception in thread "mai
- systemctl命令用法
wmlJava
linuxsystemctl
对比表,以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h