[darknet编译]nvcc fatal : Unknown option ‘forward-unknown-to-host-compiler‘

CUDA——内存 UCAS_HMM CUDA c++c语言性能优化
内存形式静态全局内存#include#include__device__floatdevData;//-GPU静态变量（所有设备代码均可见，主机代码不允许直接访问）__global__voidcheckGlobalVariable(){printf("threadIdx.x=%ddevData=%0.2f\n",threadIdx.x,devData);devData+=2.0f;}intmain
高质量 Git 仓库汇总（持续更新，方便查看） Nice_cool. 学习
Leetcodehttps://github.com/kamyu104/LeetCode-SolutionsCmakehttps://github.com/viva64/pvs-studio-cmake-examples3D目标检测Awesome-3D-Object-DetectionAwesome-3D-Object-Detection-for-Autonomous-DrivingCudaCod
NVIDIA相关工具 tang-0203 NVIDIA profile工具
模型profile相关nvvp，nvprof是cudatoolkit集成的工具，用于生成GPUtimeline的工具。nvprof是命令行工具，我们的模型常常是运行在远端的服务器上，我们需要把输出的监测数据拷贝至本地查看，这个时候需要用到nvvp进行可视化分析。nsight是NVIDIA最新的用于监测kerneltimeline的工具。nvprofnvvpnsight
深度学习踩坑记录（持续更新）芒果不茫QAQ 深度学习人工智能
目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境：torch1.11.0+cu113程序报错RuntimeError:nvrtc:error:invalidvaluefor--gpu-architecture(-arch)可能原因与解决办法4060显卡是sm_89架构，支持11.7以上cu
RuntimeError: (PreconditionNotMet) The third-party dynamic library (cublas64_102.dll；cublas64_10.dll xxxggany pip paddlepaddle
校验paddle报错：RuntimeError:(PreconditionNotMet)Thethird-partydynamiclibrary(cublas64_102.dll;cublas64_10.dll)thatPaddledependsonisnotconfiguredcorrectly.C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10
大模型加速与性能对比 __如风__ 人工智能语言模型
大模型加速与性能对比阿里通义千问flash-attention加速正常运行通义千问会提示安装flash-attention以获得更快的推理速度，缺少这个包并不影响模型运行。事实证明安装之后对于推理速度的提升也很小（5%），网上说对于微调训练的速度提升比较大，因为是在内网环境下，安装还费了一番周折。本人环境torch2.0.1+cu118cuda11.8nvidia-driver535.98gcc9
Ubuntu20.04安装并配置vscode double_c之科研 vscode ubuntu
Ubuntu20.04安装并配置vscodevscode安装miniconda安装创建虚拟python3.8环境pytorch和匹配的cuda安装vscode安装VSCode可以通过Snapcraft商店或者微软源仓库中的一个deb软件包来安装。我们这里选用安装VSCodesnap版，打开你的终端(Ctrl+Alt+T)并且运行下面的命令：sudosnapinstall--classiccode运
ChatGPT引领的AI面试攻略系列：cuda和tensorRT 梦想的理由深度学习 c++chatgpt 人工智能面试
系列文章目录cuda和tensorRT（本文）AI全栈工程师文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.CUDA编程基础2.CUDA编程进阶3.性能优化4.TensorRT基础5.TensorRT进阶6.实际应用与案例分析7.编程与代码实践8.高级话题与趋势一、前言随着人工智能技术的飞速发展，该领域的就业机会也随之增多。无论是刚刚踏入这一领域的新手，还是经验丰富的专业人士，都可能面临着各种面试挑战。
Made In Heaven，LLM要加速了 DisonTangor 人工智能 transformer
借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架，而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算，而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验，尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
Ubuntu 22.04.4 LTS 安装cuda和cudnn 鹤蓝桉 ubuntu linux
Ubuntu22.04.4LTS安装cuda和cudnn最简单最直接最快速的方法直接在命令行输入下面两行代码安装cudasudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit安装cudnnsudoaptinstallnvidia-cudnn我实测安装的版本是cuda11.5,cudnn8.2.4
解决conda环境下import TensorFlow失败的问题绿竹巷人功能安装 conda tensorflow 人工智能
问题描述安装了anaconda的电脑，新建了一个名叫deeplearning的环境，在该环境下已经成功安装了tensorflow。于是在终端打开python并执行代码importtensorflowastfprint(1)除了提示2024-02-2721:50:00.801427:Iexternal/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:31]Couldnotfind
图像数据增强菜鸟瞎编
一、做随机亮度、对比度、饱和度修改，使用tensorflowAPI核心部分是aug_op函数，这可是菜鸟的心血啊！#coding:utf-8importtensorflowastfimportcv2importrandomimportsysimportosimportshutil#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""defrandom_normal(img,m
基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计其三大鸟仙童课程设计计算机视觉深度学习
文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下：简介：使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像
渲染对硬件的要求有哪些？渲染100邀请码1a12 千野竹之卫前端 javascript 开发语言图形渲染 3dsmax
效果图需要渲染，而渲染的好坏不仅与场景有关，还受到硬件影响，这次我们就看下高质量的渲染对硬件有哪些要求吧。1、CPUCPU是渲染的核心部件，它负责进行大量运算和处理。一般来说CPU的核心数、线程数、主频和缓存越高，渲染效率就越高。如果用的是传统CPU渲染软件，那么一个强大的多核心CPU就非常重要。如果用的软件支持Nvidia的CUDA并行运算，那对CPU的性能要求就降低了。2、GPUGPU或图形处
MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署1 debug代码端木的AI探索屋 CUDA CUDA-BEVFusion 模型算法部署自动驾驶 bev nvidia
目录开启Debug常用数据在一起看CUDA-BEVFusion的代码前，我们把后面会常见到的变量以及他的含义写在前方，看代码的时候如果看到同名的变量，可以过来看一看数据的形状和含义。另外这里介绍了开启debug的方法。总而言之，本篇文章是一个类似前言的文章，方便后续大家调试代码，理解代码。开启Debug修改CMakeLists.txt，注释26行，打开27行注释。修改前，默认设置修改后重新运行ba
MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署2 create_core之参数设置端木的AI探索屋自动驾驶 cuda cuda-bevfusion nvidia 部署模型算法部署 bev
目录加载命令行参数main函数中的create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始，我们将一起看CUDA-BEVFusion的代码流程，看看NVIDIA部署方案的思路方法。加载命令行参数将代码debug起来，launch.json中配置好了传入的参数。C+
CUDA和cudnn安装教程悲伤的拾荒 Pytorch tensorflow cuda 深度学习 python tensorflow pytorch
查看本机的CUDA驱动适配版本检查是否有合适的GPU,若有安装Cuda与CuDNN在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本点击帮助->点击系统信息弹出下面的对话框，在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。查询电脑的显卡安装的版本：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolki
CUDA与CUDNN 关系 XF鸭小知识 caffe 深度学习人工智能
CUDA与cuDNN1、什么是CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学
无需注册登录NVIDIA官网下载CUDNN justablackacat pytorch pytorch 深度学习
由于注册一直不成功，参考了这篇博客但是参考博客的方法有一点问题，如果复制的网址是展开之前的，可能下载到的还是cudnn-archive，所以对这个方法做出一点修改。打开cuDNN下载网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive点击cuDNNArchive|NVIDIADeveloper进入下图界面：找到需要的版本，点击展开下一层比如我想找CUDA
在使用cuda12 报错Library cublas64_11.dll is not found atlasroben python 深度学习人工智能
因为nvidia的升级基本上都是是CUDA12了,在我发表文章的时候如果去官网下载CUDA包默认安装CUDA版本就是12了.今天在调用fast-whisper的时候使用GPU报错Librarycublas64_11.dllisnotfoundmodel=faster_whisper.WhisperModel(model_size,device="cuda",compute_type="float1
【踩坑系列记录】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu RoyZz_ python 深度学习 pytorch
概要很早前做过深度学习，配环境之类的坑由于没记录都记不清了。这段时间开始做深度学习的项目，于是用Anaconda给项目创建了一个环境，其他的环境配置很顺利，就是到了安装pytorch时，我用pytorch官网的代码一直下载的是cpu版本。condainstallpytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit=11.3-
GPU服务器安装显卡驱动、CUDA和cuDNN 嘻哈记服务器人工智能深度学习
GPU服务器安装cuda和cudnn1.服务器驱动安装2.cuda安装3.cudNN安装4.安装docker环境5.安装nvidia-docker25.1ubuntu系统安装5.2centos系统安装6.测试docker容调用GPU服务1.服务器驱动安装显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn显卡驱动安装完成后可以通过命令：
LSTM 08：超详细LSTM调参指南 datamonday 时间序列分析（Time Series）LSTM keras 调参
本文代码运行环境：cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01：理解LSTM网络及训练方法LSTM02：如何为LSTM准备数据LSTM03：如何使用Keras编写LSTMLSTM04：4种序列预测模型及Keras实现LSTM05：Keras实现多层LSTM进行序列预测LSTM06：Keras
2018-11-23 啊啊啊啊啊1231
attempttosolvetheproblemwhichoccurredfrequentlyduringthedebuggingexperiencerecently."expectedtofindtorch.FloatTensorbutfoundtorch.cuda.FloatTensorinstead"So!!!hereanamazingwebsitehasbeenfoundasthesolu
Pytorch backward报错2次访问计算图需要 retain_graph=True 的一种情况培之 pytorch 人工智能 python
错误代码错误的原因在于y1=0.5*x*2-1.2*xy2=x**3没有放到循环里面，没有随着x的优化而相应变化。importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimtorch.autograd.set_detect_anomaly(True)device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()e
将pytorch中变量的梯度为 nan 的替换成 1 还是 0？培之 pytorch 人工智能 python
替换成0，则变量保持不动0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)替换成1，变量会变化0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0
C/C++/Cuda不依赖任何三方库求解3x3矩阵的特征值和特征向量 OTZ_2333 c++特征值特征向量 cuda
https://www.mpi-hd.mpg.de/personalhomes/globes/3x3/适用于C/C++下载dsyevv3-C-1.1.tar.gz采用LGPL协议，不适合商业开发https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/cuda/common/include/pcl/cuda/common/eigen.h适用于Cuda
GPU，CUDA，cuDNN的理解达微
我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）：从上图可以看出GPU（图像处理器，GraphicsProcessingUnit）和CPU（中央处理器，CentralProcessingUnit）在
AI芯片技术架构有哪些？FPGA芯片定义及结构分析 Hack电子人工智能架构 fpga开发
点击蓝字关注我们关注、星标公众号，精彩内容每日送达来源：网络素材ai芯片技术架构有哪些？AI芯片的技术架构可以根据其设计方式和特点进行分类。以下是几种常见的AI芯片技术架构：GPU（图形处理器）架构：GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的，但由于其高度并行的特性，逐渐被应用于深度学习计算。GPU架构采用多个计算单元（CUDA核心）进行并行计算，能够高效地执行浮点运算和矩阵计算。NVIDIA的Tens
英伟达（NVIDIA）和CUDA 小米人er 我的博客英伟达
英伟达（NVIDIA）是一家知名的图形处理器（GPU）制造公司，而CUDA则是NVIDIA推出的一种并行计算架构和编程模型。CUDA全称为ComputeUnifiedDeviceArchitecture，即计算统一设备架构，它允许开发者使用C/C++、Fortran等编程语言在NVIDIA的GPU上进行通用计算。CUDA是NVIDIA从硬件进驻软件的重要工具，起到了连接的作用。通过CUDA，开发者
多线程编程之join()方法周凡杨 java JOIN 多线程编程线程
现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3，因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？ Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
java中switch的使用 bingyingao java enum break continue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
hive having count 不能去重 daizj hive 去重 having count 计数
hive在使用having count()是，不支持去重计数 hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10; FAILED: SemanticExcep
WebSphere对JSP的缓存周凡杨 WAS JSP 缓存
对于线网上的工程，更新JSP到WebSphere后，有时会出现修改的jsp没有起作用，特别是改变了某jsp的样式后，在页面中没看到效果，这主要就是由于websphere中缓存的缘故，这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存，就要找到WAS安装后的根目录。现服务
设计模式总结朱辉辉33 java 设计模式
1.工厂模式 1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法) 1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法) 1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法) 1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
实例：供应商管理报表需求调研报告老A不折腾 finereport 报表系统报表软件信息化选型
引言随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
mysql 林鹤霄
转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES) [root@centos var]# service mysql
Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
原文：http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364 1. pstree pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件 // onpropertychange(IE) oninput(w3c) $('input,textarea').on('propertychange input', function(event) { console.log($(this).val()) });
String类的基本用法百合不是茶 String
字符串的用法; // 根据字节数组创建字符串 byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' }; String newByteString = new String(by); 1,length() 获取字符串的长度 &nbs
JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 java thread java多线程 Semaphore
Semaphore类一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
使用GZip来压缩传输量 bijian1013 java GZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。 PJL Compressi
【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符 bit1129 java
定义如下一个简单的范型类， package com.tom.lang.generics; public class Generics<T> { private T value; public Generics(T value) { this.value = value; } }
【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
1. 修改日志文件查看器 hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml cat edits.xml 修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件，其中每条RECORD就是一个操作事务日志 2. fsimage查看HDFS中的块信息等 &nb
怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location / { proxy_pass http://test;
java-21.中兴面试题输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class CombinationToSum { /* 第21 题 2010 年中兴面试题编程求解：输入两个整数 n 和 m ，从数列 1 ， 2 ， 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等
eclipse svn 帐号密码修改问题开窍的石头 eclipse SVN svn帐号密码修改
问题描述： Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好，在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止，该插件对svn用户的概念极为淡薄，不但不能方便地切换用户，而且一旦用户的帐号、密码保存之后，就无法再变更了。解决思路：删除subclipse记录的帐号、密码信息，重新输入
[电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。如何避免销售量和利润率增加的
java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径 cuityang java properties
#mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
Java核心问题集锦 darrenzhu java 基础核心难点
注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
1分钟学会Markdown语法 dcj3sjt126com markdown
markdown 简明语法基本符号 *,-,+ 3个符号效果都一样，这3个符号被称为 Markdown符号空白行表示另起一个段落 `是表示inline代码，tab是用来标记代码段，分别对应html的code，pre标签换行单一段落( <p>) 用一个空白行连续两个空格会变成一个 <br> 连续3个符号，然后是空行
Gson使用二（GsonBuilder） eksliang json gson GsonBuilder
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述 GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式二.基本使用实体测试类：温馨提示：默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList gundumw100 android
有一个工程，本来运行是正常的，我想把它移植到另一台PC上，结果报： java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
JavaWeb之JSP指令 ihuning javaweb
要点 JSP指令简介 page指令 include指令 JSP指令简介 JSP指令（directive）是为JSP引擎而设计的，它们并不直接产生任何可见输出，而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。 JSP指令的基本语法格式： <%@ 指令属性名="
mac上编译FFmpeg跑ios 啸笑天 ffmpeg
1、下载文件：https://github.com/libav/gas-preprocessor，复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下，修改文件权限：chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl 2、安装yasm-1.2.0 curl http://www.tortall.net/projects/yasm
sql mysql oracle中字符串连接 macroli oracle sql mysql SQL Server
有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。请注意，Oracle的CON
Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点 git 纵观千象
// 报错如下： $ git pull origin master fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate // 原因：由于git最新版默认使用ssl安全验证，但是我们是使用的git未设
windows命令行设置wifi surfingll windows wifi 笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么，还在耐心等待它慢慢启动么教你命令行设置笔记本电脑wifi： 1、开启wifi命令 netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456 netsh wlan start hostednetwork pause 其中pause是等待输入，可以去掉 2、
Linux（Ubuntu）下安装sysv-rc-conf wmlJava linux ubuntu sysv-rc-conf
安装：sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用：sudo sysv-rc-conf 操作界面十分简洁，你可以用鼠标点击，也可以用键盘方向键定位，用空格键选择，用Ctrl+N翻下一页，用Ctrl+P翻上一页，用Q退出。背景知识 sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序，群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。检出

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