dxz_tust
dxz_tust

pytorch 总是遇到cuda out of memery,4块卡，其中3块一样，另外一块不一样。。。

一般用法：（4块卡完全一样）

CUDA_VISIBLE_DEVIS=0 python train.py

对于不一样算力的显卡来说，优先使用算力高的，

除非使用CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID，让其按照物理排序，而不是按照算力优先级排序

CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID CUDA_VISIBLE_DEVIS=0 python train.py就行了

你可能感兴趣的:(杂货,pytorch,pytorch)

  • python，squeeze的详细解释，代码并进行解释 资源存储库 笔记算法python开发语言
    目录python，squeeze的详细解释，代码并进行解释Python中的squeeze操作主要作用：PyTorch中的squeeze示例1：去除所有单维度示例2：指定去除维度NumPy中的squeeze示例1：去除所有单维度示例2：指定去除维度何时使用squeeze？总结python，squeeze的详细解释，代码并进行解释Python中的squeeze操作Squeeze是一个用于去除张量或数组
  • PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
  • PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出，通过异步并行的多个智能体（Worker）与环境交互
  • 【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） wlz249 pythonpytorch算法
    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
  • llama-factory微调 AI Echoes 深度学习人工智能机器学习deepseek
    大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch下载安装地址PreviousPyTorchVersions|PyTorchllama-factory项目和文档地址https://githu
  • TorchServe详解和应用 易之阴阳 机器学习人工智能深度学习pythonTorchserver
    TorchServer是PyTorch的一个组件，它是一个轻量级的服务框架，用于部署和管理PyTorch模型，以便在生产环境中提供高效、可扩展的推理服务。TorchServer提供了RESTfulAPI，可以方便地与其他系统集成，支持模型热加载和热更新，确保模型的快速部署和更新。以下是TorchServer的一些关键特性：模型注册和管理：用户可以通过API注册模型，指定模型的路径、输入输出规范和所
  • PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？ 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在：动态灵活性：代码即模型，支持即时调试Python原生支持：无缝衔接Python生态高效的GPU加速：通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态：GitHub贡献者超1.8万人，日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例（PyTorch）impo
  • 学习pytorch 阿什么名字不会重复呢 学习pytorch人工智能
    学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。任务：学习Python基础（数据类型、控制流、函数、类）。资源
  • Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码 Start_Present pytorchcnn神经网络分类python深度学习
    本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3，python版本3.11numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118，d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
  • pytorch的使用：卷积神经网络模块 樱花的浪漫 pytorchcnnpytorch深度学习计算机视觉
    1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
  • PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝 小风_ 模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
    目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
  • YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集） 再坚持一下！！！ YOLO
    Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载：pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”，打开图片目录images，进行多边形标注（右键
  • 优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解 代码之光_1980 深度学习pytorch剪枝
    标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝，我们可以去除模型中的冗余权重，从而减少模型的复杂度和提高运算速度，同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝，并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型：结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
  • 模型保存与加载：PyTorch中的实践指南 冰蓝蓝 自然语言处理pytorch人工智能python
    在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接，但文件体积较大，且依赖于模型的具体实现。importto
  • torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器 冰蓝蓝 transformertransformer深度学习
    在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具，用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。什么是torch.unsqu
  • pytorch中的DataLoader 朋也透william pytorch人工智能python
    在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader：负责从D
  • pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道 小赖同学啊 人工智能pytorch人工智能python
    PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。实现：使用torch.cuda.amp模块。示例：fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc
  • Pytorch Dataloader入门 gy-7 pytorch深度学习机器学习
    PytorchDataloadercode：torch/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时，我们通常希望：以“mini-batch”方式传递样本，能够加速训练。每个epoch都shuffle数据，能够减少模型过拟合。使用Pyt
  • PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU 大霸王龙 pytorch人工智能python
    一、数据加载到GPU的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量y_tensor=torch.from_numpy(y).long()#分类任务常用长整型显式指定设备：通过.to(device)将数据移至GPU（需提前定义device对象）：devi
  • PyTorch中tensor赋值运算符 华zyh 强化学习pytorch
    t=torch.ones((3,3))t0=tt1=t.dataprint(id(t),id(t0),id(t1),id(t.data))运行结果：2132926456040213292645604021332763196402132924110392t0与t完全相同。t1与t.data地址不一样（但是，t1.data与t.data地址相同）
  • ChatGPT智能聊天机器人实现 云端源想 chatgpt机器人
    以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南，包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源：—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers库（如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2）轻量化方案：微软DeepSpeed或MetaFairScale（降低显存占用）训练框架PyTorchLightning+Acceler
  • 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作 -一杯为品- 机器学习深度学习人工智能
    主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
  • 从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
  • PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界 lmtealily 深度学习pytorch人工智能
    引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用，PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
  • 如何测试模型的推理速度 想要躺平的一枚 AI图像算法计算机视觉
    前言模型的推理速度测试有两种方式：一种是使用python的时间戳time函数来记录，另一种是使用Pytorch里的Event。同时，在进行GPU测试时，为减少冷启动的状态影响，可以先进行预热。代码如下（示例）：if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
  • Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析 AIGC_ZY CVtransformerpytorch深度学习
    VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch，每个patch经过线性投影变成嵌入向量，然后加上位置编码。接着，这些嵌入向量会和类别标签（c
  • PyTorch 环境搭建全攻略：CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA
  • PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码 max500600 算法pythonYOLO深度学习人工智能
    以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码。该代码包含训练和可视化部分，假设输入为图片和4个工艺参数，根据这些输入生成相应的图片。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.
  • 【模块化编程】数据标签 转 独热编码 十二月的猫 pytorch人工智能科研与代码
    个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.标签转独热编码函数2.1完整函数2.2函数功能解释3.实战示例4.总结1.前言《Python/PyTorch极简课》专栏持续更新中，未来最少文章数量为100篇。由于专栏刚刚建立，目前免费，后续将慢慢恢复原价至99.
  • vscode--工作区和相对路径 一头大学牲 程序--编程记录vscodeide编辑器
    vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现，它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的，也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找，而非是从当前执行文件开始查找。例子：根目录：F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径：F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
  • windows下源码安装golang 616050468 golang安装golang环境windows
             系统： 64位win7， 开发环境：sublime text 2，  go版本： 1.4.1    1.  安装前准备(gcc, gdb, git)        golang在64位系
  • redis批量删除带空格的key bylijinnan redis
    redis批量删除的通常做法： redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del 上面的命令在key的前后没有空格时是可以的，但有空格就不行了： $redis-cli keys "blacklist*" 1) "blacklist:12: [email protected]
  • oracle正则表达式的用法 0624chenhong oracle正则表达式
      方括号表达示 方括号表达式 描述 [[:alnum:]] 字母和数字混合的字符 [[:alpha:]] 字母字符 [[:cntrl:]] 控制字符 [[:digit:]] 数字字符 [[:graph:]] 图像字符 [[:lower:]] 小写字母字符 [[:print:]] 打印字符 [[:punct：]] 标点符号字符 [[:space:]]
  • 2048源码(核心算法有，缺少几个anctionbar，以后补上) 不懂事的小屁孩 2048
    2048游戏基本上有四部分组成， 1：主activity，包含游戏块的16个方格，上面统计分数的模块 2：底下的gridview，监听上下左右的滑动，进行事件处理， 3：每一个卡片，里面的内容很简单，只有一个text，记录显示的数字 4：Actionbar，是游戏用重新开始，设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现) 写代码的流程 1：设计游戏的布局，基本是两块，上面是分
  • jquery内部链式调用机理 换个号韩国红果果 JavaScriptjquery
    只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象（通过this  因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this（结合下面的setStyles）指向这个对象） function create(type){ var element=document.createElement(type); //this=element;
  • 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算 蓝儿唯美 NoSQL
    全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司，它运营着89个网站，跨越68个国家，三年前开始实验公有云，以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。 云端本身是用于驱动网站的部分小功能的，如搜索框的自动推荐功能，还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。 Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
  • java笔记1 a-john java
    1，面向对象程序设计（Object-oriented Propramming，OOP）：java就是一种面向对象程序设计。 2，对象：我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说，对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型，哈士奇可以是狗的一个实例，也就是对象。 3，面向对象程序设计方式的特性：     3.1 万物皆为对象。    
  • C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点（一） aijuans C/C++求职面试必备考点
            找工作在即，以后决定每天至少写一个知识点，主要是记录，逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益，后学幸运之至也。如有错误，还希望大家帮忙指出来。感激不尽。        后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的，咱人笨，以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
  • 程序员写代码时就不要管需求了吗？ asia007 程序员不能一味跟需求走
          编程也有2年了，刚开始不懂的什么都跟需求走，需求是怎样就用代码实现就行，也不管这个需求是否合理，是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样，但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码，而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理，那么，我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。       我的技术不是很好，但是就不代
  • Activity的四种启动模式 百合不是茶 android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
    android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;   启动模式xml中配置     <activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
  • Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别 bijian1013 javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
    Spring不但支持自己定义的@Autowired注解，还支持由JSR-250规范定义的几个注解，如：@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。   1. @Autowired    @Autowired是Spring 提供的，需导入    Package:org.springframewo
  • Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2 sunjing ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
    JAX-WS SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)   Which style of WSDL
  • 【Hadoop二】Hadoop常用命令 bit1129 hadoop
    以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例，   hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop，需要说明的是，这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行   Hadoop HDFS相关命令  hadoop fs -ls  列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
  • java异常处理（初级） 白糖_ javaDAOspring虚拟机Ajax
    从学习到现在从事java开发一年多了，个人觉得对java只了解皮毛，很多东西都是用到再去慢慢学习，编程真的是一项艺术，要完成一段好的代码，需要懂得很多。 最近项目经理让我负责一个组件开发，框架都由自己搭建，最让我头疼的是异常处理，我看了一些网上的源码，发现他们对异常的处理不是很重视，研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码，通过他们对异常处理的解决方案，我终
  • 记录整理-工作问题 braveCS 工作
    1）那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。 2）今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题，以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
  • org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压，支持中文 bylijinnan apache
    刚开始用java.util.Zip，发现不支持中文（网上有修改的方法，但比较麻烦） 后改用org.apache.tools.zip org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子 下面的程序根据实际需求，实现了压缩指定目录下指定文件的方法 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWrit
  • 读书笔记-4 chengxuyuancsdn 读书笔记
    1、JSTL 核心标签库标签 2、避免SQL注入 3、字符串逆转方法 4、字符串比较compareTo 5、字符串替换replace 6、分拆字符串 1、JSTL 核心标签库标签共有13个， 学习资料：http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html 功能上分为4类： (1)表达式控制标签：out
  • [物理与电子]半导体教材的一个小问题 comsci 问题
          各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴       书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴       我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
  • Flashback Database --闪回数据库 daizj oracle闪回数据库
    Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的， 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性，必须启用自动撤销管理表空间。 在Oracle 10g中， Flash back家族分为以下成员： Flashback Database， Flashback Drop，Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
  • 简单排序:插入排序 dieslrae 插入排序
    public void insertSort(int[] array){ int temp; for(int i=1;i<array.length;i++){ temp = array[i]; for(int k=i-1;k>=0;k--)
  • C语言学习六指针小示例、一维数组名含义，定义一个函数输出数组的内容 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p; int i = 5; char ch = 'A'; //p = 5; //error //p = &ch; //error //p = ch; //error p = &i; //
  • centos下php redis扩展的安装配置3种方法 dcj3sjt126com redis
    方法一 1.下载php redis扩展包  代码如下 复制代码 #wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz 2 tar -zxvf 解压压缩包，cd /扩展包 （进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录，/usr/local/php/bin/phpize (一定要
  • 线程池(Executors) shuizhaosi888 线程池
    在java类库中，任务执行的主要抽象不是Thread，而是Executor，将任务的提交过程和执行过程解耦 public interface Executor { void execute(Runnable command); }   public class RunMain implements Executor{ @Override pub
  • openstack 快速安装笔记 haoningabc openstack
    前提是要配置好yum源 版本icehouse，操作系统redhat6.5 最简化安装，不要cinder和swift 三个节点 172 control节点keystone glance horizon 173 compute节点nova 173 network节点neutron control /etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_forward =
  • 从c面向对象的实现理解c++的对象（二） jimmee C++面向对象虚函数
    1. 类就可以看作一个struct，类的方法，可以理解为通过函数指针的方式实现的，类对象分配内存时，只分配成员变量的，函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。 2. c++中类的构造函数，就是进行内存分配(malloc)，调用构造函数 3. c++中类的析构函数，就时回收内存(free) 4. c++是基于栈和全局数据分配内存的，如果是一个方法内创建的对象，就直接在栈上分配内存了。 专门在
  • 如何让那个一个div可以拖动 lingfeng520240 html
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
  • 第10章 高级事件（中） onestopweb 事件
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • 计算两个经纬度之间的距离 roadrunners 计算纬度LBS经度距离
    要解决这个问题的时候，到网上查了很多方案，最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。 /** * * @param longitudeA * 经度A点 * @param latitudeA * 纬度A点 * @param longitudeB *
  • 最具争议的10个Java话题 tomcat_oracle java
    1、Java8已经到来。什么！？ Java8 支持lambda。哇哦，RIP Scala！ 　　随着Java8 的发布，出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论，最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围，但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。 　 　2、Java 9 即将到来 　　 Oracle早在8月份就发布
  • zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟) 阿尔萨斯 rar
    题目链接：zoj 3826 Hierarchical Notation 题目大意：给定一些结构体，结构体有value值和key值，Q次询问，输出每个key值对应的value值。 解题思路：思路很简单，写个类词法的递归函数，每次将key值映射成一个hash值，用map映射每个key的value起始终止位置，预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的，因为没有考虑value为{}的情
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他