Bingoyear
Bingoyear

cuda错误：libcudart.so.10.2: cannot open shared object file

在这里插入图片描述
报错信息如上，原因是cuda中缺少libcudart.so.10.2文件

解决方法：
1、从别处同一版本cuda的lib64文件下，复制一个，放到/usr/loca/cuda***/lib64的文件夹内
2、从nvidia官网下载cuda，重新安装或者解压取到libcudart.so.10.2

同样的，缺少libcusolver.so、libcusolver.so.10、libcufft.so.10、libnvrtc.so.10.2等文件，同样操作即可

你可能感兴趣的:(cuda,深度学习,cuda)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • 【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习python
    版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • 深度学习：怎么看pth文件的参数 奥利给少年 深度学习人工智能
    .pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • 深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战 逼子歌 深度学习车牌识别神经网络字符识别YOLO卷积神经网络
    一、引言1.1研究背景在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
    本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
  • 什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
    AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
  • 安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions 待磨的钝刨 pippytorch人工智能
    文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间：2.尝试使用镜像源：3.检查网络连接：4.分次安装：5.重试安装：6.手动下载.whl文件安装1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio==2.0.2--index-urlhttps:
  • SAM2跑通（Ubuntu20.04)内含安装多个cuda 好好607 pytorchlinux
    参考链接：github链接安装cuda，之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装：Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation?选择no，否则会创建一个软连接覆盖之前那个/usr/local/cudasudogedit~/.bashrc如果按第二个链接安装的cuda，手动改一下版本即可SAM环境安装步骤除了本地
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能Python入门实战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
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • Maven Array_06 eclipsejdkmaven
    Maven Maven是基于项目对象模型(POM)， 信息来管理项目的构建，报告和文档的软件项目管理工具。 Maven 除了以程序构建能力为特色之外，还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性，所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法，许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven，而且公司
  • ibatis的queyrForList和queryForMap区别 bijian1013 javaibatis
    一.说明         iBatis的返回值参数类型也有种：resultMap与resultClass，这两种类型的选择可以用两句话说明之：         1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候，则可直接用resultClass直接指定查询结果类
  • LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重 Cwind java位运算LeetCodeAlgorithm题解
    原题链接：#191 Number of 1 Bits 要求： 写一个函数，以一个无符号整数为参数，返回其汉明权重。例如，‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。 汉明权重：指一个字符串中非零字符的个数；对于二进制串，即其中‘1’的个数。 难度：简单 分析： 将十进制参数转换为二进制，然后计算其中1的个数即可。 “
  • 浅谈java类与对象 15700786134 java
          java是一门面向对象的编程语言，类与对象是其最基本的概念。所谓对象，就是一个个具体的物体，一个人，一台电脑，都是对象。而类，就是对象的一种抽象，是多个对象具有的共性的一种集合，其中包含了属性与方法，就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象，这个对象就拥有了该类全部的属性，方法。相比于结构化的编程思路，面向对象更适用于人的思维
  • linux下双网卡同一个IP 被触发 linux
    转自： http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/ 由于需要一台机器有两个网卡，开始时设置在同一个网段的IP，发现数据总是从一个网卡发出，而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下，发现相同的问题不少： 一、 关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
  • 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开 肆无忌惮_ 安卓
    遇到一个奇怪的问题，当SplashActivity跳转到MainActivity之后，按主页键，再去打开程序，程序没法再打开（闪一下），结束任务再开也是这样，只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity   本来代码：   // 销毁这个Activity fin
  • 通过cookie保存并读取用户登录信息实例 知了ing JavaScripthtml
    通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合；通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie；通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外，将一个cookie对象发送到客户端，使用response对象的addCookie()方法。 下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。 （1）创建index.jsp文件。在改
  • JAVA 对象池 矮蛋蛋 javaObjectPool
    原文地址： http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html Jakarta对象池       ☆为什么使用对象池   恰当地使用对象池化技术，可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗，提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
  • ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法 alleni123 java
    场景如下： ArrayList<Obj> list Obj-> createTime, sid. 现在要根据obj的createTime来进行定期清理。（释放内存） ------------------------- 首先想到的方法就是 for(Obj o:list){ if(o.createTime-currentT>xxx){
  • 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝 百合不是茶 平台战略
    “耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”，“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ，主要是用来进行农业方面，将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权，还增加了土地的流通与 利用率，提高了土地的产量，有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展，阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整，但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少，国家应出台相应的法律法规保护
  • Spring注入有继承关系的类（1） bijian1013 javaspring
    一个类一个类的注入 1.AClass类 package com.bijian.spring.test2; public class AClass { String a; String b; public String getA() { return a; } public void setA(Strin
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成功
            很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
  • [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用 bit1129 velocity
    什么是VelocityViewServlet 使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中，以Servlet+Velocity的方式实现web应用   Servlet + Velocity的一般步骤 1.自定义Servlet，实现VelocityViewServl
  • 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service bit1129 service
    Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解？   A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
  • NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 lua nginx 控制
    安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。 这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
  • java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字 bylijinnan java
    public class TwoElementEqualSum { /** * 第 14 题： 题目：输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。 要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。 例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
  • Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder bylijinnan javanetty
    今天看Netty如何实现一个Http Server org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory： pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder()); pipeline.addLast(&quo
  • java敏感词过虑-基于多叉树原理 cngolon 违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
    基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包，用于java中的敏感词过滤 1、工具包自带敏感词词库，第一次调用时读入词库，故第一次调用时间可能较长，在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右，纯文本35毫秒左右。   2、如需自定义词库，将jar包考入WEB-INF工程的lib目录，在WEB-INF/classes目录下建一个 utf-8的words.dict文本文件，
  • 多线程知识 cuishikuan 多线程
    T1，T2，T3三个线程工作顺序，按照T1，T2，T3依次进行 public class T1 implements Runnable{           @Override      
  • spring整合activemq dalan_123 java spring jms
    整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分：     a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接      b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
  • MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime？ dcj3sjt126com mysql
      环境：Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1 第一步、创建一个表date_test（非定长、int时间） CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
  • Parcel: unable to marshal value dcj3sjt126com marshal
    在两个activity直接传递List<xxInfo>时，出现Parcel: unable to marshal value异常。   在MainActivity页面（MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>）：   Intent intent = new Intent(this, Next
  • linux进程的查看上（ps） eksliang linux pslinux ps -llinux ps aux
    ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469 http://eksliang.iteye.com         ps 这个命令的man page 不是很好查阅，因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态，为了要符合不同版本的需求，所以这个
  • 为什么第三方应用能早于System的app启动 gqdy365 System
    Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了，这里就不细述了，这里不阐述ROM启动还有bootloader，软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来（包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等）-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
  • App Framework发送JSONP请求(3) hw1287789687 jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
    App Framework 中如何发送JSONP请求呢? 使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/ 如何发送Ajax请求呢? (1)登录 /*** * 会员登录 * @param username * @param password */ var user_login=function(username,password){ // aler
  • 发福利，整理了一份关于“资源汇总”的汇总 justjavac 资源
    觉得有用的话，可以去github关注：https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用 free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍 精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2 ResumeSample 程序员简历
  • 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务 macroli java编程WebREST
    转载：http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/   JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API，可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
  • CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项 超声波 oraclelinux
    前言： 这两天项目要上线了，由我负责往服务器部署整个项目，因此首先要往服务器安装oracle，服务器本身是CentOS6.5的64位系统，安装的数据库版本是11g，在整个的安装过程中碰到很多的坑，不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。   安装过程中可能遇到的问题（注
  • HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法 supben httpclient
    ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() { @Override public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) { long keepAlive
  • Spring 4.2新特性-@Import注解的升级 wiselyman spring 4
    3.1 @Import @Import注解在4.2之前只支持导入配置类 在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean 3.2 示例 演示java类 package com.wisely.spring4_2.imp; public class DemoService { public void doSomethin
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他