- DeepSeek使用中的问题及解决方案(部分)
WeiLai1112
DeepSeek人工智能
1.模型部署与配置问题问题1:环境依赖冲突现象:安装模型依赖库时出现版本不兼容(如Python、PyTorch版本冲突)。解决方案:使用虚拟环境(如conda或venv)隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖,例如:condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
- TensorFlow LiteRT 概览
姚家湾
tensorflow人工智能python
LiteRT(简称LiteRuntime,以前称为TensorFlowLite)是Google面向设备端AI的高性能运行时。您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型,也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。主要特性针对设备端机器学习进行了优化:LiteRT解决了五项关键的ODML约束条件:延迟时间(无需
- 机器学习(1)安装Pytorch
CoderIsArt
机器学习与深度学习机器学习pytorch人工智能
1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log:Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.
- Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能神经网络深度学习计算机视觉机器学习
简介简介:FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程,显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练,同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目:FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance(FIDGAN:具有初始距离的生
- Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络机器学习pytorch深度学习计算机视觉
简介简介:一般来说,生成器相比判别器要完成的任务更加困难,前者需要完成数据概率密度的拟合,而后者只需要判别真伪,影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架,原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目:StudyofPreventionofModeCollapsein
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- 模型保存、训练与验证
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习人工智能
模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中,模型的保存与加载有两种主要方式:保存&加载完整模型(包括网络结构和参数)只保存&加载模型参数(推荐方式)可以直接跳过看最后几行。PyTorch提供torch.save()方法来保存模型,可以选择保存整个模型结构或只保存参数。保存整个模型importtorchfromtorchvisionimportmodels#加载VGG16模型(未使用
- python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别?
大懒猫软件
python深度学习tensorflowpytorch
TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架,它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。以下是它们的主要区别:1.设计理念TensorFlow:静态计算图:TensorFlow使用静态计算图,即在运行模型之前需要先定义整个计算图。这使得TensorFlow在大规模分布式训练和部署时具有优势,但调试和动态修改模型时可能不够灵活。功能全面:TensorFlow提
- python环境的yolov11.rknn物体检测
子正
问题建模#AI自由行部署YOLO机器学习运维
1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型:2.比对一下yolov5的模型:2.1yolov5模型的后期处理:outputs=rknn.inference(inputs=[img2],data_format=['nhwc'])np.save('./onnx_yolov5_0.npy',outputs[0])np.save('./onnx_yolov5_1.npy',outputs[1]
- PyTorch与TensorFlow的对比:哪个框架更适合你的项目?
木觞清
pytorchtensorflow人工智能
在机器学习和深度学习领域,PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点,适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架,帮助你根据项目需求选择最合适的工具。一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架,它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同,但其设计哲学和实现方式有所不同。PyTorch:由Facebook的人工智能研究
- PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明
深图智能
深度学习教程深度学习pythonpytorch人工智能
1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具,其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程,让模型架构一目了然。通过torchinfo的summary函数,用户可以快速获取模型的详细结构和统计信息,如模型的层次结构、输入/输出维度、参数数量、多加操作(Mult-Adds)等关键信息。2、安装首先,你需要安装torchinfo库。可以通过pi
- 服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记
Osiria
服务器pythonubuntu
服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记系统配置apt/apt-getProxy配置修改主机名用户权限文件复制一些容易出错的python库安装Pytorch3D(0.7.5)psbody-mesh4.0([link](https://github.com/MPI-IS/mesh))其它系统配置apt/apt-getProxy配置sudonano/etc/apt/apt.conf.d/prox
- anaconda,Python,cuda,pytorch 下载安装
三希
pythonpytorch开发语言
以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤:一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站:DownloadAnacondaDistribution|Anaconda。根据您的操作系统(Windows、macOS或Linux)选择合适的版本进行下载。例如,对于Windows系统,选择对应的.exe安装文件。安装Windows:双击下载的.exe文件。按照安装
- 用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)
wyg_031113
lstm人工智能rnn
deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。从入门到精通长短时记忆网络(LSTM)参考:长短时记忆网络(LSTM)在序列数据处理中的优缺点分析1.LSTM核心机制LSTM通过门控机制(遗忘门、输入门、输出门)和细
- torch环境冲突:AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘
Ven%
深度学习速通系列深度学习基础动手Ubuntu深度学习机器学习pytorch
如果torch版本冲突问题复杂,可以尝试清理环境并重新安装所有依赖项:pipuninstalltorchtorchaudiotorchvisionpipinstalltorch==2.3.1torchaudio==2.3.1torchvision==0.18.1-fhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch-wheels/torch_stable.ht
- Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集生成对抗网络人工智能神经网络pytorch算法深度学习计算机视觉
简介简介:主要是采用了粒子群优化(PSO)算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的,粒子群在每次迭代中都会更新自己。对于给定的目标函数,这种方法利用一个搜索空间,在那里粒子群移动,找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用,也与彼此相互作用,具有可接受的随机性质。通过合并粒子的当前速度,探索粒子的历史和粒子的邻居,可以知道
- 用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)
wyg_031113
机器学习人工智能
yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,预测结果的可视化展示,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。一、目标函数与损失函数数学推导1.均方误差(MSE)标量形式:E(w)=12∑i=1N(yi−y^i)2E(\mathbf{w})=\f
- Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能机器学习生成对抗网络神经网络计算机视觉深度学习
简介简介:提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积,拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目:APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork(一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络)会议:20244thInternationa
- Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失
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GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能python
简介简介:这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测(BDD)机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。论文题目:FalseDataInjectionAttacksBasedonLeastSquaresGenerativeAdversarialNetworkswithReconstructionLoss(基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚
- Pytorch实现论文:利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能深度学习gan机器学习生成对抗网络
论文简介论文:ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata(ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据)出处:RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要:铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
- Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络深度学习pytorch机器学习计算机视觉
简介简介:采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测,并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目:InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture(基于三元DCGAN架构的红外图像着色)会议:2017IEEEConferenceonCo
- 【rknn】onnx转rknn脚本解读以及函数解读(版本V1.7.3)
阿颖&阿伟
【11-1】rknn开发板rknn模型转换
目录1.RKNN()示例:2.rknn.config()batch_size:mean_values:std_values:channel_mean_value:epochs:reorder_channel:force_builtin_permneed_horizontal_merge:quantized_dtype:quantized_algorithmmmse_epoch:optimizati
- yolov5 pt->onnx->om yolov5模型转onnx转om模型转换
qq_43650438
笔记深度学习tensorflow人工智能
yolov5pt->onnx->omyolov5-6.1版本models/yolo.pyDetect函数修改classDetect(nn.Module):defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self.nl):x[i]=self.m[i](x[i])#convbs,_,ny,nx=x[i].shape#x(bs,255,20,20)t
- conda更换环境版本(比如torch版本)
挨打且不服66
pythonpython
找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以
- 一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
a小胡哦
深度学习pythonpytorch
深度学习作为人工智能领域的核心技术,正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架,它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。一、基础知识储备数学基础数学是很重要的!!!线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念,能帮助理解深度学习模型的原理。例如,在神经网络中,矩阵乘法用于神经元之间的
- Python 用pytorch从头写Transformer源码,一行一解释;机器翻译实例代码;Transformer源码解读与实战
医学小达人
NLPLLMsGPT深度学习人工智能transformerpython机器学习
1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务,但因为它们在处理序列时需要一步步前进,因此其他信息无法立即对其产生影响,当序列变长时,长距离依赖的信息很可能会被丢失。为了解决这个问题,Transformer模型被设计出来,内核思想是利用自注意力机制,这样模型可以直接对输入序列的任意两个位置建立直
- 采用分布式部署deepseek
慧香一格
AI学习分布式deepseek
分布式部署DeepSeek涉及使用多个计算节点来加速模型训练或提升推理效率。下面是一个基本的指南,帮助您了解如何进行分布式部署。1.环境准备硬件需求:确保您的集群环境中有足够的GPU资源,并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖:安装必要的库和工具,如PyTorch、Transformers等。特别地,对于分布式训练,还需要安装torch.distributed或者类似的库支持,例如Horo
- huggingface/pytorch-image-models
GarryLau
ML&DLpytorchpythonhuggingface
huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡:pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000--std111--batch-size128--validation-batch-size128--color-jitter-prob0.2--grayscale-prob0.2--gauss
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch人工智能python生成对抗网络深度学习计算机视觉gan
简介简介:在输入端对输入图像采用掩码遮挡部分图像,之后通过跳跃生成对抗网络生成修复掩码部分的人脸进而生成完整的人脸数据。对于生成器结构的损失采用MES损失,对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构,一个负责检验完整图像的真假,一个负责检验掩码部分图像的真假。论文题目:SCGAN:GenerativeAdversarialNetworksofSkipConnectionforF
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL