jxy2018
jxy2018

cuda10 tensorflow 1.10

主要是解决tensorflow和cuda版本各种不兼容的问题，如训练的时候出现segmentation fault之类的。
https://github.com/ghostplant/tensorflow-cuda-optimized/releases/download/tf-1.10-linux/tensorflow-1.10_cuda10.0_ubu1604-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

你可能感兴趣的:(cuda10 tensorflow 1.10)

  • TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一） 李建军 TensorFlowtensorflow人工智能python
    TensorFlow实现神经网络模型来进行摄氏度到华氏度的转换，可以将其作为一个回归问题来处理。我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。1.数据准备与预处理2.构建模型3.编译模型4.训练模型5.评估模型6.模型应用与预测7.保存与加载模型8.完整代码1.数据准备与预处理你提供了摄氏度和华氏度的数据，并进行了标准化。标准化是为了使数据适应神经网络的训练，因为标准化可以加快训练过程并提高模型性
  • lstm的tensorflow代码实现几个函数的源码及解释 yolan6824 人工智能
    对这三行代码：1.tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell总的来说，这个函数就是用来计算cell里面的运算的，比如加入三个门的计算，对应于所有列出的lstm的公式，如果说对应于普通的神经元，就相当于w*x+b这一步运算。源码：@tf_export("nn.rnn_cell.BasicLSTMCell")classBasicLSTMCell(LayerRNNCell):"""Basi
  • 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】 小李很执着 杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
    目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
  • 人脸识别国内镜像 未来之窗软件服务 neo4j
    Finishedhttps://mirrors.huaweicloud.com/repository/maven/org/tensorflow/tensorflow-lite/0.0.0-nightly/tensorflow-lite-0.0.0-nightly.pom90ms886B9.84kB/sFinishedhttps://mirrors.huaweicloud.com/repositor
  • 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测 知识鱼丸 machinelearning人工智能
    在TensorFlow中实现逻辑回归、保存模型并加载模型进行预测的过程可以分为以下几个步骤：准备数据：创建或加载你的自定义数据集。构建逻辑回归模型。训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.准备数据#示例：生成一些随机数据np.random.seed(0)X_train=np.random.rand(100,3
  • 【Python TensorFlow】入门到精通 极客代码 玩转Pythonpythontensorflow开发语言人工智能深度学习
    TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。本篇将详细介绍TensorFlow的基础知识，并通过一系列示例来帮助读者从入门到精通TensorFlow的使用。1.TensorFlow简介1.1什么是TensorFlow？TensorFlow是一个开源的软件库，主要用于数值计算，特别是在机器学习和深度学习领域。它提供了一个灵活的架构来定义复杂的数
  • 深度学习篇---深度学习框架 Ronin-Lotus 深度学习篇深度学习人工智能pythonPytorchTensorFlowpaddlepaddle
    文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
  • 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型 科学的发展-只不过是读大自然写的代码 断纱检测caffetensorflowpytorch
    以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发，起初是一个用于深度卷积网络的Python框架（无
  • 超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码） AI_DL_CODE 人工智能python深度学习tensorflow
    一、深度学习概述（一）深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。它是人工智能的一个重要分支，其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。深度学习的发展历程可谓波澜壮阔，早期它源于对人工神经网络的研究，从简单的感知机模型开始。在发展初期，由于计算资源的限制以及数据量的不足等因素，发展较为缓慢。然而，随着计算机技术的飞速发展，尤
  • TensorFlow 简介 九月十九 tensorflow人工智能python
    TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发。它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的基本概念和使用场景包括：1.张量（Tensor）：TensorFlow中的核心数据结构是张量，它是一个多维数组，可以表示标量、向量、矩阵等。2.计算图（Graph）：TensorFlow使用计算图来表示机器学习模型的计算过程。计算图由一系列的操作节点和数
  • 使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预 辞落山 numpytensorflow逻辑回归
    1.引言逻辑回归（LogisticRegression）是一种常见的分类算法，广泛应用于二分类问题。在本篇博客中，我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集，并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先，我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集，包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类，标签1表
  • 9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战） AI量金术师 金融资产组合模型进化论python开发语言金融人工智能机器学习算法
    目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性1.9确保矩阵半正定性1.10格式转换和返回1.11calculate_covariance_matrix函数汇总2.代码汇总3.反思3.1不足之处3.2提升思路4.启后0.承前本篇博文是对
  • pycharm、anaconda安装tensorflow问题 努力的南波万 pycharmtensorflowneo4j
    (pythonconda01)C:\Users\lvd13>condainstalltensorflowChannels:-defaultsPlatform:win-64Collectingpackagemetadata(repodata.json):doneSolvingenvironment:|warninglibmambaAddedemptydependencyforproblemtypeS
  • TorchServe环境构建+模型更新+新模型注册 有来有去9527 torch深度学习人工智能
    目录1.背景2.torchserve环境搭建2.1jdk环境搭建2.2python环境搭建2.3启动服务2.3.1注册模型2.3.2模型查看2.3.3接口调用3进阶功能3.1模型多版本管理3.2新模型注册1.背景由于技术路线调整，需求调整原本的模型推理服务——tensorflow-serving，经过初步调研，可替换的服务框架有：torchserve和triton。本文只设计torchserve的
  • 【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程 IT古董 人工智能机器学习Python人工智能pythontensorflow机器学习
    TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。1.安装与导入安装TensorFlow：pipinstalltensorflow导入TensorFlow：importtensorflowastfimportnumpyasnp验证安装：print(tf.__version_
  • Tensorflow入门——训练结果的保存与加载 weixin_34087301 人工智能python数据库
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>训练完成以后我们就可以直接使用训练好的模板进行预测了但是每次在预测之前都要进行训练，不是一个常规操作，毕竟有些复杂的模型需要训练好几天甚至更久所以将训练好的模型进行保存，当有需要的时候重新加载这个模型进行预测或者继续训练，这才是一个常规操作我们依然使用最简单的例子进行说明，这里沿用Tensorflow入门——实现最简单的线性回归模型的预测这个例
  • tensorflow1.x 基础案例3 慢慢学习python tensorflow框架学习tensorflow学习python
    .为什么还有很多人都选择使用TensorFlow1.x兼容性问题:TensorFlow1.x在一些旧项目中已经得到了广泛应用，这些项目可能依赖于1.x版本的特定API或行为。升级到2.x可能需要大量的代码修改和测试工作，对于一些已经稳定运行的项目，维护者可能不愿意承担这种风险。性能要求:在某些情况下，TensorFlow1.x可能提供了更适合特定任务的性能优化。例如，对于需要极致计算性能的应用，1
  • python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播 刀客123 python学习tensorflow人工智能python
    目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差。反向传播算法的核心是基于链式法则的梯度下降优化方法，通过计算误差对每个权重的偏导数来更新网络中的参数。反向传播算法基本步骤：前向传播：将输入数据传递通过神经网络的各层，计算每一层的输出。计算损失
  • AI软件外包需要注意什么 外包开发AI软件的关键因素是什么 如何选择AI外包开发语言 北京动点飞扬软件 AI外包
    1.定义目标与需求首先，要明确你希望AI智能体做什么。是自动化任务、数据分析、自然语言处理，还是其他功能？明确目标可以帮助你选择合适的技术和方法。2.选择开发平台与工具开发AI智能体的软件时，你需要选择适合的编程语言、框架和工具。例如：编程语言：Python是最常用的语言，因为它有强大的AI/ML库，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台：你可以使用本地环境、
  • 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理 CHEN_RUI_2200 机器学习YOLO
    ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
  • 人工智能学习框架：深入解析与实战指南 一ge科研小菜鸡 人工智能人工智能
    个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
  • 【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测 加德霍克 tensorflow逻辑回归人工智能python作业
    一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量，可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分：方案1：model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
  • Install TensorFlow 不放糖的苦咖啡 深度学习与计算机视觉windows64bitpython
    安装TensorFlowAnaconda初步学习0.下载Anaconda安装包Anaconda官方下载地址下载的是Anaconda4.3.0ForWindows64bit（内置python3.6）下载好了就安装，一直下一步。1.检查Anaconda是否成功安装：conda–version如果成功的话会显示conda4.3.82.检测目前安装了那些环境：condainfo–envs会显示出现的有关已
  • Python magenta库：一款人工智能生成音乐与艺术的创新工具 程序员喵哥 python人工智能开发语言
    更多Python学习内容：ipengtao.com随着人工智能在创意领域的不断进步，音乐和艺术生成正成为一种新的可能性。Magenta是由Google推出的一个开源项目，它结合了深度学习与艺术创作，为开发者提供了一系列强大的工具，帮助他们创作音乐、绘画等艺术作品。基于TensorFlow，Magenta不仅适用于研究人员，也适合开发者和艺术家，提供了易于上手的API和丰富的模型。安装在使用Mage
  • 【安装cudnn】 Eternal-Student linuxlinux
    官网下载并安装如果打算使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并且需要GPU加速，可能还需要安装NVIDIA的cuDNN库，它是一个GPU加速的深度神经网络库。officialweb:https://developer.nvidia.com/cudnn下载具体：cuDNN9.5.0Downloads历史版本下载：https://developer.nvidia.com/rdp/c
  • TensorFlow 的基本概念和使用场景 秃头小饼干 tensorflow人工智能python
    一、基本概念（一）张量（Tensor）张量是TensorFlow中最基本的数据结构，它可以看作是多维数组或列表。零阶张量表示标量（单个数字），一阶张量表示向量（一维数组），二阶张量表示矩阵（二维数组），而三阶及以上的张量则是更高维度的数组。例如，在图像识别任务中，一张彩色图像可以表示为一个三阶张量，三个维度分别对应图像的高度、宽度和颜色通道（红、绿、蓝）。张量是计算图中数据流动的载体，各种操作都是
  • U-Net 生物医学图像分割开源项目介绍 祝珺月
    U-Net生物医学图像分割开源项目介绍unetU-NetBiomedicalImageSegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/une/unet1.项目基础介绍及主要编程语言U-Net是由IntelAI开发的一个生物医学图像分割的开源项目。该项目基于TensorFlow和Keras框架，使用Python语言编写，旨在为医学图像分析提供高效的解决
  • 第38周：猫狗识别 (Tensorflow实战第八周) weixin_46620278 tensorflow人工智能python
    目录前言一、前期工作1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六、模型评估七、预测总结前言本文为中的学习记录博客原作者：说在前面1）本周任务：了解model.train_on_batch()并运用；了解tqdm，并使用tqdm实现可视
  • tensorflow对应的python版本_tensorflow + python + keras 版本对应关系 weixin_39912303
    TensorFlow2.2tensorflow-2.2TensorFlow2.2.0+Keras2.3.1onPython3.7.TensorFlow2.1tensorflow-2.1TensorFlow2.1.0+Keras2.3.1onPython3.6.TensorFlow2.0tensorflow-2.0TensorFlow2.0.0+Keras2.3.1onPython3.6.Tenso
  • （详细整理！！！！）Tensorflow与Keras、Python版本对应关系！！！ 今天不想Debug tensorflowkeras人工智能
    小伙伴们大家好，不知道大家有没有被tensorflow框架困扰过今天我就给大家整理一下tensorflow和keras、python版本的对应关系大家这些都可以在官网找到，下面我把官网的连接给大家放在这里：在Windows环境中从源代码构建|TensorFlow(google.cn)但是为了方便大家，我给大家列在下面啦！！！下面这个是我给大家总结的（也是为我自己整理的，嘿嘿~~~）（然后后面我也把
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIlinuxPHPandroid
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • zookeeper admin 笔记 braveCS zookeeper
      Required Software 1) JDK>=1.6 2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines 3)在Yahoo!，zk配置在特定的RHEL boxes里，2个cpu，2G内存，80G硬盘   数据和日志目录 1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份，包括快照和事务日
  • Spring配置多个连接池 easterfly spring
    项目中需要同时连接多个数据库的时候，如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢？ Spring中有关于dataSource的配置：     <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"   &nb
  • Mysql 171815164 mysql
    例如，你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI TH GRANT OPTION; 如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器，并使用mypassword作
  • CommonDAO（公共/基础DAO） g21121 DAO
            好久没有更新博客了，最近一段时间工作比较忙，所以请见谅，无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢，总之或许对你有些帮助。         DAO(Data Access Object)是一个数据访问（顾名思义就是与数据库打交道）接口，DAO一般在业
  • 直言有讳 永夜-极光 感悟随笔
      1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313   精华: “直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念，而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢？就好比是读书时候做阅读理解，我喜欢我自己的解读，并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重，我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
  • 安装CentOS 7 和Win 7后，Win7 引导丢失 随便小屋 centos
    一般安装双系统的顺序是先装Win7，然后在安装CentOS，这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后，却找不到Win7 的引导，稍微修改一点东西即可。 一、首先具有root 的权限。      即进入Terminal后输入命令su，然后输入密码即可 二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改 v
  • Oracle备份与恢复案例 aijuans oracle
    Oracle备份与恢复案例 一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时，总希望数据库的内容是可靠的、正确的，但由于计算机系统的故障（硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障）影响数据库系统的操作，影响数据库中数据的正确性，甚至破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后，希望能重构这个完整的数据库，该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布 無為子
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本 功能新增 (1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标，并将游标映射为Java List集合对象的标
  • Oracle显示根据高考分数模拟录取 百合不是茶 PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
    题目要求: 1,创建student表和result表 2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理 3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选     1,创建student表,和result表 学生信息表; create table student( student_id number primary key,--学生id
  • 优秀的领导与差劲的领导 bijian1013 领导管理团队
    责任 优秀的领导：优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了，那么他知道该受责备的人是他自己，并且敢于承认错误。 差劲的领导：差劲的领导觉得这不是他的问题，因此他会想方设法证明是他的团队不行，或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。 努力工作 优秀的领导：团队领导应该是团队成员的榜样。至少，他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
  • js函数在浏览器下的兼容 Bill_chen jquery浏览器IEDWRext
      做前端开发的工程师，少不了要用FF进行测试，纯js函数在不同浏览器下，名称也可能不同。对于IE6和FF，取得下一结点的函数就不尽相同：   IE6：node.nextSibling,对于FF是不能识别的；   FF：node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的； 兼容解决方式：var Div = node.nextSibl
  • 【JVM四】老年代垃圾回收：吞吐量垃圾收集器(Throughput GC) bit1129 垃圾回收
    吞吐量与用户线程暂停时间   衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个： 吞吐量越高，则算法越好 暂停时间越短，则算法越好 首先说明吞吐量和暂停时间的含义。   垃圾回收时，JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务，这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系，共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值，因此，好的GC应该占
  • J2EE监听器和过滤器基础 白糖_ J2EE
    Servlet程序由Servlet，Filter和Listener组成，其中监听器用来监听Servlet容器上下文。 监听器通常分三类：基于Servlet上下文的ServletContex监听，基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。   ServletContex监听器 ServletContex又叫application
  • 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者 boyitech jsAngularJSapiAngularProvider
      Angular框架提供了强大的依赖注入机制，这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象，例如控制器，指令，过滤器动画等。   那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢？ Angular提供了5种方式让注入器创建对象，其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
  • java-写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 bylijinnan java
    public class CommonSubSequence { /** * 题目：写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 * 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。 * * O(N^2)：对于a中的每个字符，遍历b中的每个字符，如果相同，则拷贝到新字符串中。 * O(
  • sqlserver 2000 无法验证产品密钥 Chen.H sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
    在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
  • [新概念武器]气象战争 comsci
           气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....        原因如下:        地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
  • oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 daizj oraclegroupingrollupcube
    oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu -- 使用oracle 的样列库，演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景    --- ROLLUP ， 为了理解分组的成员数量，我增加了 分组的计数  COUNT(SAL)   
  • 技术资料汇总分享 Dead_knight 技术资料汇总 分享
    本人汇总的技术资料，分享出来，希望对大家有用。 http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE 资料主要包含： Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...) Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...) Ser
  • 初一下学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    could 能够 minute 分钟 Tuesday 星期二 February 二月 eighteenth 第十八 listen 听 careful 小心的，仔细的 short 短的 heavy 重的 empty 空的 certainly 当然 carry 携带；搬运 tape 磁带 basket 蓝子 bottle 瓶 juice 汁，果汁 head 头；头部
  • 截取视图的图片, 然后分享出去 dcj3sjt126com OSObjective-C
    OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast. I implemented a category method on UIView to get the vi
  • MySql重置密码 fanxiaolong MySql重置密码
    方法一:  在my.ini的[mysqld]字段加入： skip-grant-tables 重启mysql服务，这时的mysql不需要密码即可登录数据库  然后进入mysql mysql>use mysql;  mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root'; mysq
  • Ehcache（03）——Ehcache中储存缓存的方式 234390216 ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
    Ehcache中储存缓存的方式   目录 1     堆内存（MemoryStore） 1.1     指定可用内存 1.2     驱除策略 1.3     元素过期 2   &nbs
  • spring mvc中的@propertysource jackyrong spring mvc
      在spring mvc中，在配置文件中的东西，可以在java代码中通过注解进行读取了： @PropertySource  在spring 3.1中开始引入 比如有配置文件 config.properties mongodb.url=1.2.3.4 mongodb.db=hello 则代码中   @PropertySource(&
  • 重学单例模式 lanqiu17 单例Singleton模式
    最近在重新学习设计模式，感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。 第一个学的就是单例模式，单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例，保证只有一个实例。 单例模式的常用实现方式有两种，就人们熟知的饱汉式与饥汉式，具体就不多说了。这里说下其他的实现方式 静态内部类方式: package test.pattern.singleton.statics; publ
  • .NET开源核心运行时，且行且珍惜 netcome java.net开源
    背景 2014年11月12日，ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie，在Connect全球开发者在线会议上宣布，微软将开源全部.NET核心运行时，并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布，其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器（GC）和核心
  • 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互 Everyday都不同 Web高并发oscahe缓存
    此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。   缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
  • Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
    @Override    public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {       boolean flag = false;  &nbs
  • 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点 xp9802 android
    熟悉Android开发架构和API调用 掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧 熟悉Android下的数据存储  熟练Android Debug Bridge Tool 熟练Eclipse/ADT及相关工具  熟悉Android框架原理及Activity生命周期 熟练进行Android UI布局 熟练使用SQLite数据库； 熟悉Android下网络通信机制，S
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他