- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务(附带完整代码)
难得北窗高卧
pytorch人工智能python深度学习
本文主要实现在pytorch框架下,训练CIFAR数据集,通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率,并生成混淆矩阵,将其中每一个错误的图片并保存下来。语言:python实现方式:pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所
- 【Python】成功解决IndexError: list index out of range
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走
- 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
- 版本匹配指南:PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系pythonpytorch人工智能新手入门学习深度学习机器学习
版本匹配指南:PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:我是高斯小哥,一名来自985高校的普通本硕生,曾有幸在中科院顶刊发表过一作论文。多年的深度学习研究和实践,让我逐渐熟练掌握了PyTorch框架,每一步成长都离不开持续的学习和积累。技术专长:在深度学习的广阔天地中
- 版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系scipypythonnumpy新手入门学习
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走弯路、提高效
- 基于PyTorch的ResNet50的10分类模型
Covirtue
人工智能pythonPytorchpytorch分类人工智能
使用PyTorch框架构建一个基于ResNet50的10分类模型并进行训练,需要首先确保已经安装了PyTorch和必要的库(如torchvision,用于加载预训练的ResNet50模型)。以下是一个简单的步骤指导,包括模型构建、数据加载、训练循环和测试过程。第一步:导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtor
- AI相关技能
liuhehe321
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AI相关掌握Python语言,了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法,会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练,例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频,文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台,存在共计7亿左右的特征数据,读取5K,写入2K左右的访问量,并对同一个特征有读写不同特征版本的需求•拥有MATLAB,R,SAS等语言3年以上的应用经验;•熟悉Python语言及
- 深度学习之反向传播算法
温柔了岁月.c
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反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
- Pytorch底层源码解读(一)概览
firework_97df
前言作为最受欢迎的深度学习框架,Pytorch如今已拥有极大的用户群体以及开发者。但对于开发者而言,针对日益臃肿的pytorch框架进一步更新迭代已经成为了较大的问题,特别是对刚想要上手对pytorch底层框架进行理解的初学者而言。因此本系列主要针对于pytorch底层框架中的核心部分进行解读,为读者展现其背后工作机理的同时也能使得读者在阅读完本系列的文章后,能够对pytorch框架有个基本的了解
- Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集
晚风何处来
pytorch人工智能机器学习深度学习gan
简介生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN)是一种深度学习模型,通过生成器和判别器的对抗训练,从随机噪声中生成逼真的数据。在本博客中,我们将使用PyTorch框架实现一个条件生成对抗网络(ConditionalGAN,简称CGAN),并利用MNIST数据集进行手写数字的生成。项目概述在这个项目中,我们将实现一个生成器(Generator)和一个判别器(
- 从0开始用 PyTorch 构建完整的 NeRF
深蓝学院
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导读:笔者通过整理分析了NeRF论文和相关参考代码,将为读者朋友讲述利用PyTorch框架,从0到1简单复现一个NeRF(神经辐射场)的实现细节和过程。1.NeRF简介在解释代码之前,首先对NeRF(神经辐射场)的原理与含义进行简单回顾。而NeRF论文中是这样解释NeRF算法流程的:“我们提出了一个当前最优的方法,应用于复杂场景下合成新视图的任务,具体的实现原理是使用一个稀疏的输入视图集合,然后不
- 继续PyTorch!
科学禅道
PyTorchpytorch人工智能python
PyTorch框架保留了Torch的动态计算图特性并结合了Python语言的易用性和丰富资源。PyTorch深度学习框架继承了Torch的动态计算图(DynamicComputationalGraph)的核心特性,这意味着在PyTorch中,模型的结构和计算流程可以在运行时动态地构建、修改和执行。这种灵活性使得开发者可以像编写标准Python程序一样迭代构建神经网络模型,并实时查看中间结果和调整参
- PyTorch和TensorFlow的简介
三三木木七
python机器学习人工智能
一、PyTorch和TensorFlow的简介1.1PytorchPyTorch是由Facebook开发的一个开源深度学习框架,它提供了一个动态计算图模型,可以在GPU上运行。它于2017年首次发布。PyTorch提供了一个灵活、动态的计算图,使得深度学习模型的构建和调试更加直观和容易。PyTorch框架基于Torch。在2017年1月,Face-book人工智能研究院(FAIR)推出了PyTor
- PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍
科学禅道
PyTorchpytorch人工智能python
backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分,它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。由于PyTorch的源代码相当复杂且深度嵌入在C++底层实现中,这里将提供一个高层次的概念性解释,并说明其使用方式而非详细的源代码实现。在PyTorch中,backward()是自动梯度计算的核心方法之一。当调用一个张量的.backward()方法时,系统会执行反向传播算法以计算该张量
- 新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学
全栈开发圈
深度学习pytorch人工智能
实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论,并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用。为读者揭示PyTorch2.0进行深度学习项目实战的核心技术,实战案例丰富而富有启发。02本书内容本书共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实
- 【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案:add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息
Casia_Dominic
gitubuntu深度学习python
文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤:Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、torchsummary1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.打印结果参考深度之眼pytorch框架班一、add_graph()1.具体参数及介绍
- 深度学习Pytorch框架搭建
不想学习的Lucy
深度学习pytorchpython
记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/1.2选择适宜版本:以Windows11为例,我下载的是3.5.3.1版本64位的,即图中最后一个。2.安装anaconda2.1直接打开安装好的文件,根据指示一步步安装。(我忘记截图了
- Pytorch框架学习(2)——张量操作与线性回归
aidanmomo
张量操作与线性回归1.张量的操作:拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分torch.cat()功能:将张量按维度dim进行拼接(不会扩充张量的维度)tensors:张量序列dim:要拼接的维度torch.stack()功能:在新创建的维度dim上进行拼接(创建新的维度扩充张量)tensors:张量序列dim:要拼接的维度torch.chunk()功能:将张量按维度dim进行平均切分返回值:张
- YOLOv8车牌识别系统 深度学习 pytorch框架 LPRNet车牌识别算法 大数据 毕业设计(源码)✅
vx_biyesheji0002
biyesheji0001biyesheji0002毕业设计深度学习YOLOpytorch毕业设计大数据车牌识别车牌
大家好,今天给大家分享一个Python项目,感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路!大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍环境:Python3.8深度学习pytorchPyQt5图形化界面LPRNet车牌识别算法YOLOv8车牌OCR识别模型:LPRNet数据集:CCPD2019、CCPD2020数据集其中资源包括:python、pyc
- 使用MMYOLO中yolov8训练自己VOC数据集实战
dream_home8407
YOLO深度学习人工智能
概述MMYOLO是商汤公司基于PyTorch框架和YOLO系列算法开源的工具箱-目前支持的任务目标检测旋转框目标检测-支持的算法YOLOv5YOLOv6YOLOv7YOLOv8YOLOXRTMDetRTMDet-Rotated-支持的数据集COCODatasetVOCDatasetCrowdHumanDatasetDOTA1.0Dataset安装和验证condacreate-nmmyolopyth
- 深度之眼Pytorch框架训练营第三期(1)——张量简介与创建
aidanmomo
张量简介与创建1.张量的概念张量是一个多维数组,它是标量、向量、矩阵的高维扩展。在这里插入图片描述1.1Tensor与VariableVariable是torch.autograd中的数据类型,主要用于封装Tensor,进行自动求导,包含五个属性:在这里插入图片描述data:被包装的Tensorgrad:data的梯度grad_fn:创建Tensor的function,是自动求导的关键requir
- python中pytorch框架loss函数配置
用编程减轻生活压力
pythonpytorchpythonpytorch
importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda(cfg.device_list[0])loss=torch.nn.modules.MSELoss()ls=loss(pre,target.float())returnls这是一个
- Pytorch中Dataset和dadaloader的理解
齐落山大勇
深度学习(PyTorch)pytorch人工智能python
不同的数据集在形式上千差万别,为了能够统一用于模型的训练,Pytorch框架下定义了一个dataset类和一个dataloader类。dataset用于获取数据集中的样本,dataloader用于抽取部分样本用于训练。比如说一个用于分割任务的图像数据集的结构如图1所示,一个样本由原图像和对应的mask组成。图1典型数据集的结构为了获取数据集,典型的代码如下fromtorch.utils.datai
- 【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程
精英的英
天网计划pytorchcnn人工智能
记一次卷积神经网络优化过程前言在深度学习的世界中,图像分类任务是一个经典的问题,它涉及到识别给定图像中的对象类别。CIFAR-10数据集是一个常用的基准数据集,包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。在上一篇博客中,我们已经探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络(CNN)来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。引用关于卷积神经网络的原理,感兴趣的请参阅我的另一篇博客
- 【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类
精英的英
天网计划pytorchcnn分类
前言在深度学习的世界中,图像分类任务是一个经典的问题,它涉及到识别给定图像中的对象类别。CIFAR-10数据集是一个常用的基准数据集,包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。在本博客中,我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络(CNN)来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。在下一篇博客中,我们将尝试不断优化模型结构和训练过程,以达到更高的准确率和性能。引用关于
- Pytorch自动求导机制
何仙鸟
PyTorchpytorch人工智能python
PyTorch框架可以帮我们计算好反向传播,需要求导的,可以手动定义示例:#先构造一个随机的三行四列矩阵,两种方法都可以#方法1x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)x#方法2x=torch.randn(3,4)x.requires_grad=Truex#再构建一个随机矩阵b=torch.randn(3,4,requires_grad=True)#定义一个简单加
- 【深度视觉】第二章:卷积网络的数据
宝贝儿好
深度学习人工智能计算机视觉卷积神经网络
四、卷积网络的数据上个系列我们详细讲解了pytorch框架下的全连接层神经网络DNN。本系列我们开始讲卷积神经网络CNN,ConvolutionalNeuralNetworks。上一章我截取了鲁鹏老师课件里面的一张图,详细展示了和计算机视觉相关的领域,显而易见,这门学科是一门交叉学科,所以尽管扩展你的知识域吧,比如,摄像设备性能,成像原理,图像数据的生成与获取,视频特效,3D,图像复原、图像分割、
- 【pytorch框架】使用 PyTorch 进行深度学习
资料加载中
深度学习pytorch人工智能
1.Pytorch介绍PyTorch是由Facebook创建和发布的用于深度学习计算的Python库。它起源于早期的库Torch7,但完全重写。它是两个最受欢迎的深度学习库之一。PyTorch是一个完整的库,能够训练深度学习模型以及在推理模式下运行模型,并支持使用GPU进行更快的训练和推理。这是一个我们不能忽视的平台。您可以使用pip安装PyTorch。在撰写本文时,PyTorch的最新版本是2.
- 基于YOLOv5、v7、v8的竹签计数系统的设计与实现
心无旁骛~
YOLO实战笔记深度学习之目标检测YOLO
文章目录前言效果演示一、实现思路①算法原理②程序流程图二、系统设计与实现三、模型评估与优化①Yolov5②Yolov7③Yolov8四、模型对比前言该系统是一个综合型的应用,基于PyTorch框架的YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8,结合了Django后端和Vue3前端,为竹签生成工厂和串串香店铺提供了一套全面而强大的实时监测与分析解决方案。系统主要特色在于实时目标检测和位置追踪,支持用户通
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN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
javaenumbreakcontinue
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
javathreadjava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
javaGZip
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
eclipseSVNsvn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
javaproperties
#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
jsongsonGsonBuilder
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
oraclesqlmysqlSQL 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
windowswifi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
linuxubuntusysv-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