- linux(ubuntu)中Conda、CUDA安装Xinference报错ERROR: Failed to build (llama-cpp-python)
小胡说技书
杂谈/设计模式/报错Data/Python/大模型linuxubuntuconda大模型pythonXinference
文章目录一、常规办法二、继续三、继续四、缺少libgomp库(最终解决)在Conda环境中安装libgomp如果符合标题情况执行的:pipinstall"xinference[all]"大概率是最终解决的情况。一、常规办法llama-cpp-python依赖CMake、Make和g++来编译,所以可能是缺少依赖或者环境配置不对。按照以下步骤排查问题并解决:1.确保Python版本符合要求llama
- nvm日常使用中常用命令总结
上趣工作室
vue2.xvue3.xvue.js前端javascript
日常开发vue项目中,不同的项目我们可能需要安装不同的node版本,但是为了方便切换node,我们一般会安装一个名称为nvm的工具,这里总结一下,nvm常用的命令:1、为了查看可用的Node.js版本,你可以使用以下命令,这个命令会列出所有可以安装的Node.js版本。:nvmlistavailable如果你想查看特定版本,可以使用grep进行过滤,例如:nvmlistavailable|grep
- c++调用python代码,使用gpu
AI改变视界
c++python开发语言
c++调用python,使用gpu加速1、首先要配置cuda和cudnn的环境1、cmd窗口下nvidia-smi,查看电脑可以支持的最高cuda版本。如果nvidia-smi报错,那么需要去配置一下环境,网上有类似案例。或者通过NVIDIA控制面板/系统信息/组件里查看cuda_xxxx.dll,上面有版本号。2、保证安装的cuda版本要小于电脑支持的版本号。我电脑最大支持cuda11,但是安装
- 一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系
平凡而伟大.
编程语言人工智能架构设计pytorch人工智能python
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU(图形处理单元)进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具,使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解:1.CUDA与GPU:GPU:是一种专门用于
- 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录
weixin_40826634
深度学习服务器人工智能
1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考:https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意:因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本,很可能是apt安装的,所以通过执行下面的命令删除:apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
- 字典遍历时不能修改字典元素
nihuhui666
python列表
a={'a':1,'b':2,'c':0}foriina:ifa[i]==0:dela[i]print(a)报错RuntimeError:dictionarychangedsizeduringiteration字典在迭代时改变了因为要删除的是值为0的元素所以迭代键的列表就行了foriinlist(a.keys()):ifa[i]==0:dela[i]print(a)这样就行了结果发现foriina
- Development Problems Based On PyTorch
woxiwangxuehaocpp
pytorch深度学习人工智能
问题解决RuntimeError:unabletowritetofile:Nospaceleftondevice(28)问题描述:Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/conda/lib/python3.10/multiprocessing/queues.py",line244,in_feedobj=_ForkingPickler.dumps(obj)Fi
- You are using pip version 10.0.1, however version 20.0.2 is available.的解决方案
柒柒钏
小知识点python
在安装第三方库时出现以下提示:Youareusingpipversion10.0.1,howeverversion20.0.2isavailable.输入:python-mpipinstall--upgradepip结果:还是提示上述错误输入:python-mpipinstall--Upip结果:如下所示,更新完成之后继续安装第三库即可。
- RTX4090性能释放与优化全攻略
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的巅峰之作,RTX4090凭借24GBGDDR6X显存与16384个CUDA核心,重新定义了4K光追游戏的性能边界。本文将从硬件特性与软件优化双重视角切入,系统解析其性能释放路径:首先通过3DMarkTimeSpyExtreme压力测试数据(99.3%稳定性得分)验证基础算力;其次结合DLSS3.0帧生成技术与Reflex低延迟模式,实测《赛博朋克
- ubuntu22查看系统版本
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在Ubuntu22.04(代号JammyJellyfish)中,可以通过以下方法查看系统版本:方法1:使用lsb_release命令这是最直接和通用的方法:lsb_release-a输出示例:NoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu22.04.3LTSRelease:22.04Codename:jammy关键信息
- 嵌入式人工智能应用- 第七章 人脸识别
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嵌入式人工智能应用`文章目录嵌入式人工智能应用1人脸识别1.1dlib介绍1.2dlib特点1.3dlib的安装与编译2人脸识别原理2.1ResNet3代码部署3.1安装[CUDAToolkit12.8](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubunt
- 英伟达的ptx是什么?ptx在接近汇编语言的层级运行?
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PTX(ParallelThreadeXecution)是英伟达CUDA架构中的一种中间表示形式(IR)语言。以下是关于它的介绍以及它与汇编语言层级关系的说明:PTX介绍•性质与作用:PTX是一种类似于汇编语言的指令集架构,但它更像是一种抽象的、面向并行计算的中间语言。它是CUDA编程模型中,主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码,在编译过程中
- 保姆级教学——本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用
shuaige_shiwoa
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以下是如何在本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用的详细指南:一、环境准备(Windows/Linux/Mac通用)1.硬件要求最低配置:16GB内存+20GB可用磁盘空间推荐配置:NVIDIAGPU(显存≥8GB)+CUDA11.8(CPU模式支持但速度较慢)2.软件依赖#创建虚拟环境(可选但推荐)condacreate-ndeepseekpython=3.10condaa
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
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Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- 查看自己某个conda环境的Python版本的方法
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首先打开conda的命令行输入:condaenvlist1查看自己有哪些环境。再输入:activateCUDA90_torch110_tf1901激活环境。再输入:python-V#注意V是大写1
- Redis 又双叒叕改开源协议了,微软提前推出高性能替代方案 Garnet
Redis官宣:是的,我们又改开源协议了3月20号,Redis商业公司CEORowanTrollope在公司官方博客上宣布了一项重大变革。Redis核心软件将从BSD3-Clause许可证过渡到双重许可证模式,这一变化将从Redisv7.4版本开始,贯穿到未来所有的Redis发布版本。新的许可证模式使用了RedisSourceAvailableLicenseversion2(RSALv2)或Ser
- 本地部署时,如何通过硬件加速(如 CUDA、TensorRT)提升 DeepSeek 的推理性能?不同显卡型号的兼容性如何测试?
百态老人
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本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则:根据显卡架构选择CUDA版本(如NVIDIARTX50系列需CUDA12+,V100需CUDA11.x),并通过nvcc--version验证安装。GPU加速验证:运行以下代码检查硬件加速状态:importtensorflowastfprint("可用GPU数量:",len(tf
- 一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)
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一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
- PyTorch安装与环境配置终极指南:从零搭建高效深度学习开发环境(一)
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一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系:硬件兼容性:GPU型号(NVIDIA系列)与CUDA版本的匹配软件依赖链:Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN加速库环境隔离需求:不同项目可能依赖冲突的库版本1.2硬件准备清单硬件类型最低要求推荐配置CPU4核8核以上内存8GB32GB+GPU支持CUDANVIDIART
- windows11 环境 paddleOCR 环境配置
一醉千秋
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一、系统环境:操作系统:Windows11专业版显卡:RTX4080CUDA:cuda_12.6.2_560.94_windows.exe、cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archivepython:3.12.8二、配置过程1.设置python国内源pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.tsinghua
- 离线安装tiny cuda nn
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GitHub-NVlabs/tiny-cuda-nn:LightningfastC++/CUDAneuralnetworkframework在mac上递归clonetinycudann仓库gitclone--recurse-submodules-j8https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn.git打包zip-rtiny-cuda-nn.ziptiny-cuda-
- Windows编译tiny-cuda-nn时出现fatal error C1083: “crtdefs.h”: No such file or directory
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首先确保安装了VisualStudio其次有可能是因为安装的VS设置的编译项默认为x86,与当前系统的CUDA的位数不一致。如果你的电脑为x64,可以尝试先运行以下命令(路径自行更改)再进行编译:"YOUR_DIR/MicrosoftVisualStudio/20xx/Community/VC/Auxiliary/Build/vcvarsall.bat"x64然后运行编译命令,如使用pip安装:p
- Win11加wsl2安装anaconda
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在Windows11中安装WSL2(Ubuntu20.04)并配置Anaconda环境-知乎(zhihu.com)使用的这篇帖子wsl2如何安装pipWindows下安装WSL2并配置Cuda、Miniconda和TorchWindows下安装WSL2并配置Cuda、Miniconda和Torch-知乎(zhihu.com)有一个坑VSCode怎么关闭自动更新,vscode1.86以后不支持ubu
- CUDA12.1 cudnn9.0.1 python3.10.12配置TensorRT8.6.1,完成yolov12tensorRT推理完整过程
李卓璐
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一、配置TensorRT8.6.11.下载TensorRT8.6.1包TensorRT完全依赖CUDA,因此下载其版本时一定要考虑CUDA的版本。具体应该下载哪一版本的TensorRT呢,这里我问的秘塔AI,你们也可以问问它。官网地址-tensorRT8.6.1安装包下载2.解压安装包这里要注意,如果你和我一样是给win下的但是要在Linux服务器上使用。千万不要在win的环境下进行安装包的解压操
- 开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux?
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在AI/ML开发中,Ubuntu是更优选的Linux发行版,原因如下:1.开箱即用的AI工具链支持Ubuntu预装了主流的AI框架(如TensorFlow、PyTorch)和依赖库,且通过apt包管理器可快速部署开发环境。提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持,简化CUDA和cuDNN的配置流程(如nvidia-smi直接监控显存)。2.社区生态与长期维护(LTS)UbuntuLTS版本(如24
- vLLM 部署大语言模型的系统选择策略
由数入道
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核心选型原则指标权重说明CUDA支持⭐⭐⭐⭐⭐直接影响GPU加速性能,需确保系统与NVIDIA驱动和CUDA工具链的兼容性软件源时效性⭐⭐⭐⭐系统需提供较新的Python、PyTorch等AI框架版本,避免依赖冲突长期支持(LTS)⭐⭐⭐⭐生产环境需规避因系统版本过期导致的安全漏洞和兼容性问题社区生态⭐⭐⭐活跃的开发者社区能快速解决部署问题,降低运维成本企业级支持⭐⭐需要SLA保障的商业场景需考虑
- [Keil] 编译报错 Target ‘FreeRTOS‘ uses ARM-Compiler ‘Default Compiler Version 5‘ which is not available.
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单片机
Buildstarted:Project:OriginCar***Target'FreeRTOS'usesARM-Compiler'DefaultCompilerVersion5'whichisnotavailable.***PleasereviewtheinstalledARMCompilerVersions:'ManageProjectItems-Folders/Extensions'toma
- CUDA基础介绍
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CUDA基础介绍2月前阅读(6)原文一、GPU简介1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采
- k8s之calico网络
分享放大价值
kubernetes源码分析k8scalicocni
环境介绍在一个物理server上安装三个VM,VM操作系统如下:root@master:~#lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu19.10Release:19.10Codename:eoan一个VM作为master,另外两个VM作为worker:root@master:~#kubec
- vLLM框架:使用大模型推理框架
CITY_OF_MO_GY
人工智能
vLLM专为高效部署大规模语言模型设计,尤其适合高并发推理场景,关于对vLLM的介绍请看这篇博文。以下从安装配置、基础推理、高级功能、服务化部署到多模态扩展逐步讲解。1.环境安装与配置1.1硬件要求GPU:支持CUDA11.8及以上(推荐NVIDIAA100/H100,RTX4090等消费级卡需注意显存限制)显存:至少20GB(运行7B模型),推荐40GB+(运行13B/70B模型)1.2安装步骤
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST