艾尔_1222
艾尔_1222

【detectron2】detectron2在ubuntu16.04系统下安装报错问题

有问题请留言，争取持续更新。

硬件环境

1、显卡：2080Ti
2、CUDA环境：cuda10.1，cudnn7.6.3

anaconda3环境

1、python=3.6
2、opencv=3.4.2
3、pycocotools=2.0.0

问题

1、ninja: build stopped: subcommand failed. Traceback (most recent call last): File "/home/fpi/anaconda3/envs/abcnet/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py", line 1400, in _run_ninja_build check=True) File "/home/fpi/anaconda3/envs/abcnet/lib/python3.6/subprocess.py", line 438, in run output=stdout, stderr=stderr) subprocess.CalledProcessError: Command '['ninja', '-v']' returned non-zero exit status 1.
原因：
ninja这个包在bash下查看版本:
在这里插入图片描述
解决办法：
将torch的源码cpp_extension.py里面的源码的nijia版本读取的"-v"改成"–version"，如下所示：
2、g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/vision.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/box_iou_rotated/box_iou_rotated_cpu.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/ROIAlignRotated/ROIAlignRotated_cpu.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/nms_rotated/nms_rotated_cpu.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/ROIAlign/ROIAlign_cpu.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/cocoeval/cocoeval.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/box_iou_rotated/box_iou_rotated_cuda.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/ROIAlignRotated/ROIAlignRotated_cuda.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/nms_rotated/nms_rotated_cuda.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/ROIAlign/ROIAlign_cuda.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/deformable/deform_conv_cuda.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/deformable/deform_conv_cuda_kernel.o: No such file or directory g++: error: /home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/build/temp.linux-x86_64-3.6/home/fpi/Videos/ABCNet.pytorch/detectron2/detectron2/layers/csrc/cuda_version.o: No such file or directory error: command 'g++' failed with exit status 1
原因：
conda和pip安装的依赖项或有不同导致不能混用
解决办法：
仅使用pip安装依赖项，成功了；
【detectron2】detectron2在ubuntu16.04系统下安装报错问题_第1张图片
附上pip安装教程：

http://aiuai.cn/aifarm1288.html

你可能感兴趣的:(detectron2,目标检测,深度学习,图像识别)

  • PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第1-11个视频笔记） 胡说八道的Dr. Zhu 深度学习pytorch学习
    本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记，第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下：PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第12-22个视频笔记）PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第23-33个视频笔记）目录1、P
  • 深度学习Pytorch(一) Bgemini 深度学习pytorch深度学习python
    深度学习Pytorch(一)前言：必须使用英伟达显卡才能使用cuda（显卡加速）！移除环境：condaremove-npytorch--all一、安装Pytorch下载Anaconda打开AnacondaPrompt创建一个Pytorch环境：condacreate-npytorchpython=3.9激活Pytorch环境：condaactivatepytorch查看当前包：piplist安装P
  • PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南 智算菩萨 深度学习pytorch人工智能
    引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟，特别是最新2.7版本的发布，框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能，从编译器优化到注意力机制革新，从内
  • AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AI-nativeai
    #AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析>关键词：多模态交互、AI原生应用、人机交互、深度学习、应用场景>摘要：本文将深入解析多模态交互技术的核心原理，通过智能家居、医疗诊断、自动驾驶、教育创新和虚拟助手五大应用场景，揭示AI如何像人类感官协同工作般理解世界。文章包含技术原理图解、真实案例代码和未来趋势预测。##背景介绍###目的和范围解析多模态交互技术在AI原生应用中的落地实践，涵盖
  • PyTorch 2.7深度技术解析：新一代深度学习框架的革命性演进 智算菩萨 深度学习pytorch人工智能
    引言：站在AI基础设施变革的历史节点在2025年这个充满变革的年份，PyTorch团队于4月23日正式发布了2.7.0版本，随后在6月4日推出了2.7.1补丁版本，标志着这个深度学习领域最具影响力的框架再次迎来了重大突破。这不仅仅是一次常规的版本更新，而是一次面向未来计算架构和AI应用场景的全面重构。从底层硬件支持到上层API设计，从编译器优化到注意力机制革新，PyTorch2.7展现出了前所未有
  • Boltz-2：革命性生物分子模型，加速药物发现的新引擎 花生糖@ AIGC学习资料库Boltz-2生物模型AI
    在药物研发领域，预测蛋白质与其他分子间的结合强度（BindingAffinity）始终是核心挑战之一。传统方法如自由能微扰法（FEP）虽然精确，但计算成本极高，难以大规模应用。如今，Boltz-2的诞生打破了这一瓶颈——这是首个开源的深度学习模型，其结合强度预测准确度接近FEP方法，却将速度提升了1000倍，成为药物早期筛选的“加速器”。项目简介Boltz-2是由jwohlwend团队开发的生物分
  • Halcon学习之select_shape（）算子参数介绍
    一、算子介绍select_shape()是HALCON中用于基于形状特征筛选区域的关键算子，广泛应用于图像分割、目标检测和工业质检等领域。它允许用户根据指定的几何特征从输入区域集合中选择符合条件的区域。至于为什么单独介绍这个算子呢，因为他筛选特征的方式有太多种了，如果可以熟练的掌握这些特征，那在后面的例程学习以及实际应用中，可谓是得心应手了。二、算子参数select_shape(Regions:S
  • bounding box 回归
    【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Boundingboxregression-知乎(zhihu.com)
  • 人工智能学习资源 Hemy08 人工智能学习
    无机器学习基础：https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础：MachineYearning深度学习入门：https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
  • TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南 AI天才研究院 AI人工智能与大数据tensorflow神经网络人工智能ai
    TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
  • 深度学习微调中的优化器全景解析：从理论到实践 北辰alk AI深度学习人工智能
    文章目录一、基础优化器：深度学习微调的基石1.1随机梯度下降（SGD）1.2AdaGrad（自适应梯度算法）二、自适应优化器：现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam（自适应矩估计）三、大模型微调专用优化器3.1LAMB（Layer-wiseAdaptiveMoments）3.2Sophia（二阶优化启发）四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现（BERT-base微调）4.
  • PyTorch 详细安装教程及核心API使用指南 慕婉0307 pytorchpytorch人工智能python
    一、PyTorch简介PyTorch是由FacebookAIResearch(FAIR)于2016年开发的开源深度学习框架，现已成为学术界和工业界最受欢迎的深度学习工具之一。其核心优势在于采用了动态计算图（DynamicComputationGraph，又称"define-by-run"机制），这使得开发者能够像编写普通Python代码一样构建神经网络，并在运行时动态调整计算图结构，大大提高了研究
  • Apple Sensor-Fusion 架构全解析：多模态语义图像感知系统设计与实战路径 观熵 影像技术全景图谱：架构调优与实战架构影像Camera
    AppleSensor-Fusion架构全解析：多模态语义图像感知系统设计与实战路径关键词：AppleA系列、SensorFusion、语义图像感知、IMU+Camera协同、图像识别、ARKit、视觉惯性融合、多模态协同计算、CoreMotion、ISP语义路径摘要：Apple自A13及其后续SoC架构中，持续深化Sensor-Fusion与图像语义感知的协同设计，构建出以ISP、NPU、IMU
  • 什么是深度学习框架中的计算图？ 杰瑞学AI ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
    在深度学习框架中，计算图是核心的数据结构和抽象概念，它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用：节点：代表操作或变量。操作：数学运算，如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量：通常是张量，即存储数据
  • 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务 hyperai
    蛋白质作为生命活动的主要承担者，在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来，生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切，大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展，为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生
  • 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析 智算菩萨 人工智能深度学习
    引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言，理解这棵技能树的生长规律，掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段，将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计，但在学习深度学习
  • 【TVM 教程】如何处理 TVM 报错
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/运行TVM时，可能会遇到如下报错：---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
  • 多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎 zhaoyi_he 重构人工智能
    一、引言：为什么多模态是AI发展的下一场革命？过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
  • 【机器学习&深度学习】多分类评估策略 一叶千舟 深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
    目录前言一、多分类3大策略✅宏平均（MacroAverage）✅加权平均（WeightedAverage）✅微平均（MicroAverage）二、类比理解2.1宏平均（MacroAverage）2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上？2.1.5怎么看macroavg指标？2.1.6宏平均值低说明了什么？2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
  • 大语言模型应用指南：ReAct 框架 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    大语言模型应用指南：ReAct框架关键词：大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预
  • 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
    大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而，如何进一步提高大语言模型的理
  • 探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计 AI学长带你学AI 人工智能自然语言处理easyuiai
    探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词：人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要：本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发，逐步解析医疗文本处理的特殊性，详细介绍实体识别技术的核心原理，并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向，为医疗AI领域的从业者
  • 人工智能动画展示人类的特征 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，动画，人类特征，情感识别，行为模拟，机器学习，深度学习，自然语言处理1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。然而，尽管AI技术取得了令人瞩目的成就，但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的，包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志，也是人类社会文明发
  • 【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32-CAM 图像识别 驴友花雕 1024程序员节单片机嵌入式硬件MicroPythonpythonESP32-CAM图像识别
    MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。MicroPython主要特点包括:1、语法和功能与标准Python兼容,易学
  • 深度学习篇---简单果实分类网络
    下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程，包括数据准备、模型构建、训练和部署，不依赖任何深度学习框架，仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集，将其分为好果和坏果两类，并进行预处理：importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
  • YOLO学习笔记 ｜ 从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进 北斗猿 YOLO学习从零到1YOLO目标检测算法python计算机视觉
    从YOLOv5到YOLOv11：技术演进与核心改进深度解析一、YOLO系列发展概述YOLO（YouOnlyLookOnce）目标检测算法自2016年诞生以来，凭借其"单次检测"的独特理念和卓越的实时性能，持续引领着计算机视觉领域的技术革新。从JosephRedmon的初代YOLO到AlexeyBochkovskiy的YOLOv4，再到Ultralytics团队的YOLOv5及后续系列，这一算法家族
  • Python深度学习：3步实现AI人脸识别，效果堪比专业软件！ 小筱在线 python人工智能python深度学习
    引言：AI人脸识别的时代已经到来在当今数字化时代，人脸识别技术已经从科幻电影走进了我们的日常生活。从手机解锁到机场安检，从银行身份验证到智能门禁系统，这项技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。而令人振奋的是，借助Python和深度学习技术，普通人也能构建出专业级的人脸识别系统。本文将带领您通过三个关键步骤，使用Python深度学习技术实现一个准确率高达99%的人脸识别系统。这个系统不仅原理简
  • mediapipe流水线分析 三 江太翁 AndroidNDK人工智能mediapipeandroid
    目标检测Graph一流水线上游输入处理1TfLiteConverterCalculator将输入的数据转换成tensorflowapi支持的TensorTfLiteTensor并初始化相关输入输出节点，该类的业务主要通过interpreterstd::unique_ptrtflite::Interpreterinterpreter_=nullptr;实现类完成数据在cpu/gpu上的推理1.1Tf
  • 【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法 盒子6910 运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
    三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器，它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵，完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分，进而进行推荐排序。什么是自编码器？自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频，
  • 【AI智能推荐系统】第二篇：深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践 DeepFaye 人工智能深度学习
    第二篇：深度学习在推荐系统中的架构设计与优化实践提示语：“从Wide&Deep到Transformer，深度推荐模型如何突破性能瓶颈？本文将揭秘Netflix、淘宝都在用的深度学习推荐架构，手把手教你设计高精度推荐系统！”目录深度学习推荐系统的核心优势主流深度学习推荐架构解析2.1Wide&Deep模型2.2DeepFM与xDeepFM2.3神经协同过滤(NCF)2.4基于Transformer的
  • 微信开发者验证接口开发 362217990 微信 开发者 token 验证
    微信开发者接口验证。 Token，自己随便定义，与微信填写一致就可以了。 根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html 第一步：填写服务器配置 第二步：验证服务器地址的有效性 第三步：依据接口文档实现业务逻辑 这里主要讲第二步验证服务器有效性。 建一个
  • 一个小编程题-类似约瑟夫环问题 BrokenDreams 编程
            今天群友出了一题：         一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。      &
  • linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用 eksliang linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
        转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105677        管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的，尤其在使用到前一个命令的studout（标准输出）作为这次的stdin（标准输入）时，就显得太重要了，某些命令需要用到文件名，例如上篇文档的的切割命令（split）、还有
  • Unix(3) 18289753290 unix ksh
    1)若该变量需要在其他子进程执行，则可用"$变量名称"或${变量}累加内容 什么是子进程？在我目前这个shell情况下，去打开一个新的shell，新的那个shell就是子进程。一般状态下，父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的，但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。 2)条件判断： &&代表and  ||代表or&nbs
  • 关于ListView中性能优化中图片加载问题 酷的飞上天空 ListView
    ListView的性能优化网上很多信息，但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。 具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594   如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重，可能会出现listview滚动是很卡的情况，还会出现内存溢出。 现在想出一个方法就是每次都添加一个标识，然后设置图
  • 德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课 永夜-极光 教育
    http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课　 安吉拉—默克尔，一位经历过社会主义的东德人，她利用自己的博客，发表一番来华前的谈话，该说的话，都在上面说了，全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧！ 　　德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
  • 关于Java继承的一个小问题。。。 随便小屋 java
    今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题，运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来！ //CanFight接口 interface Canfight { void fight(); } //ActionCharacter类 class ActionCharacter { public void fight() { System.out.pr
  • 23种基本的设计模式 aijuans 设计模式
    Abstract Factory：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。 　　Adapter：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 　　Bridge：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。 　　Builder：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同
  • 《周鸿祎自述：我的互联网方法论》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
    从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.   商业模式不是赚钱模式 一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.   商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值. 商业模式还包括寻找需求
  • JavaScript动态改变样式访问技术 百合不是茶 JavaScriptstyle属性ClassName属性
      一:style属性 格式:  HTML元素.style.样式属性="值";   创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建   <html> <head> <title>style改变样式</title> </head> &l
  • jQuery的deferred对象详解 bijian1013 jquerydeferred对象
            jQuery的开发速度很快，几乎每半年一个大版本，每两个月一个小版本。         每个版本都会引入一些新功能，从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。    &nb
  • 淘宝开放平台TOP Bill_chen C++c物流C#
    淘宝网开放平台首页：http://open.taobao.com/ 淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品，TOP即TaoBao Open Platform， 是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。 支撑TOP的三条主线为：    1.开放数据和业务流程     * 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务；  &
  • 【大型网站架构一】大型网站架构概述 bit1129 网站架构
    大型互联网特点 面对海量用户、海量数据 大型互联网架构的关键指标 高并发 高性能 高可用 高可扩展性 线性伸缩性 安全性 大型互联网技术要点   前端优化 CDN缓存 反向代理 KV缓存 消息系统 分布式存储 NoSQL数据库 搜索 监控 安全 想到的问题： 1.对于订单系统这种事务型系统，如
  • eclipse插件hibernate tools安装 白糖_ Hibernate
    eclipse helios(3.6)版 1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址： http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装：hibernate tools在All Jboss tool
  • Jquery easyui Form表单提交注意事项 bozch jquery easyui
    jquery easyui对表单的提交进行了封装，提交的方式采用的是ajax的方式，在开发的时候应该注意的事项如下：         1、在定义form标签的时候，要将method属性设置成post或者get，特别是进行大字段的文本信息提交的时候，要将method设置成post方式提交，否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
  • Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量 bylijinnan java实现
    import java.util.LinkedList; public class CaseInsensitiveTrie { /** 字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。 Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS) Problem Description Igna
  • html css 鼠标形状样式汇总 chenbowen00 htmlcss
    css鼠标手型cursor中hand与pointer  Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>  Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
  • [IT与投资]IT投资的几个原则 comsci it
          无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......    
  • oracle with语句详解 daizj oraclewithwith as
    oracle with语句详解 转 在oracle中，select 查询语句，可以使用with,就是一个子查询，oracle 会把子查询的结果放到临时表中，可以反复使用 例子:注意，这是sql语句，不是pl/sql语句， 可以直接放到jdbc执行的 ----------------------------------------------------------------
  • hbase的简单操作 deng520159 数据库hbase
    近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来. 用ssh登陆安装hbase那台linux后 用hbase shell进行hbase命令控制台! 表的管理 1）查看有哪些表 hbase(main)> list 2）创建表   # 语法：create <table>, {NAME => <family&g
  • C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符 dcj3sjt126com c
    /* 2013年3月11日20:37:32 地点：北京潘家园 功能：完成用户格式化输入多个值 目的：学习scanf函数的使用 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i, j, k; printf("please input three number:\n"); //提示用
  • 2015越来越好 dcj3sjt126com 歌曲
    越来越好 房子大了电话小了 感觉越来越好 假期多了收入高了 工作越来越好 商品精了价格活了 心情越来越好 天更蓝了水更清了 环境越来越好 活得有奔头人会步步高 想做到你要努力去做到 幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好 婆媳和了家庭暖了 生活越来越好 孩子高了懂事多了 学习越来越好 朋友多了心相通了 大家越来越好 道路宽了心气顺了 日子越来越好 活的有精神人就不显
  • java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim feiteyizu mysql
    数据表中有记录的time字段（属性为timestamp）其值为：“0000-00-00 00:00:00” 程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常： java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date   java.sql.SQLException: Valu
  • Ehcache（07）——Ehcache对并发的支持 234390216 并发ehcache锁ReadLockWriteLock
    Ehcache对并发的支持          在高并发的情况下，使用Ehcache缓存时，由于并发的读与写，我们读的数据有可能是错误的，我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read（读）、Write（写）锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后，其它线程获取针对于同
  • mysql中blob,text字段的合成索引 jackyrong mysql
      在mysql中，原来有一个叫合成索引的，可以提高blob,text字段的效率性能， 但只能用在精确查询，核心是增加一个列，然后可以用md5进行散列，用散列值查找 则速度快 比如： create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40)); insert into abc(1,rep
  • 逻辑运算与移位运算 latty 位运算逻辑运算
    源码：正数的补码与原码相同例+7 源码：00000111 补码 ：00000111 （用8位二进制表示一个数） 负数的补码： 符号位为1，其余位为该数绝对值的原码按位取反；然后整个数加1。   -7 源码： 10000111 ，其绝对值为00000111  取反加一：11111001 为-7补码 已知一个数的补码，求原码的操作分两种情况：
  • 利用XSD 验证XML文件 newerdragon javaxmlxsd
    XSD文件 （XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义（XML Schema Definition，XSD）。 具体使用方法和定义请参看： http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持，使用起来也很方便。 以下代码可用在J
  • 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba rensanning centos
    （1）安装 # yum -y install samba Installed: samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5 # pdbedit -a rensn new password:123456 retype new password:123456 …… （2）Home文件夹 # mkdir /etc
  • Learn Nodejs 01 toknowme nodejs
    （1）下载nodejs https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载     （2）安装nodejs 安装的方式比较多，请baidu下 我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 （1）上传服务器 （2）解压 tar -zxvf  node-v0.12.
  • jquery控制自动刷新的代码举例 xp9802 jquery
    1、html内容部分  复制代码代码示例: <div id='log_reload'> <select name="id_s" size="1"> <option value='2'>-2s-</option> <option value='3'>-3s-</option
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他