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【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理 qzw1210 gpt 人工智能深度学习
搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架，由EleutherAI开发，可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。本指南将详细介绍如何在本地环境中搭建GPT-NeoX，并解决过程中可能遇到的常见问题。1.系统要求1.1硬件要求1.2软件要求操作系统:Linux(推荐Ubuntu20.04或更高版本)CUDA:11.2或更高版本Python
vggt 3d重建相机位姿，新视角生成 AI算法网奇 3D视觉人工智能深度学习
vggt动态追踪实时重建https://github.com/facebookresearch/vggtimporttorchfromvggt.models.vggtimportVGGTfromvggt.utils.load_fnimportload_and_preprocess_imagesdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"dtyp
SenseVoice 部署记录安静六角开源软件
最近试用了SenseVoice（阿里团队开源的语音转文字）效果可以，可以本地部署，有webui界面，测试了万字以上的转换效果可以。首先部署好conda环境和cuda，这个可以查看他人的文章。步骤1.创建虚拟环境：condacreate-nmainenvpython=3.102.然后安装依赖condaactivatemainenvpipinstall-rC:\Users\xx\Documents\P
【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址江上_酒开发环境及工具配置 TensorFlow CUDA cuDNN
TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.10MSVC2019Bazel4.2.18.111.
PyTorch核心基础知识点 niuTaylor 编程区 pytorch 人工智能 python
PyTorch核心基础知识点，结合最新特性与工业级实践，按优先级和逻辑关系分层解析：▍核心基石：张量编程（TensorProgramming）1.张量创建（8种生产级初始化）#设备自动选择（2024最佳实践）device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"mps"iftorch.backends.mps.is_available()else"cpu"#关键
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = 的用法 @锦瑟五十弦深度学习人工智能
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=单值作用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=多值的作用os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=单值作用一定要在importtorch之前定义这句话importosos.environ['CUDA
位宽512bit显卡_6144 CUDA/512bit位宽 Maxwell架构曝光李涛PS 位宽512bit显卡
【IT168资讯】NVIDIA目前一代的显卡有GK104和GK110两大分支，它们的侧重点不同，但都是基于Kepler(开普勒，天文学家)架构的，下一代架构名为Maxwell(麦克斯韦尔，物理学家)，根据之前的传闻Maxwell最快将在明年Q1季度问世，制程有可能继续使用TSMC的28nm工艺。现在网上又流传开Maxwell的架构设计了，旗舰GM100将有6144个CUDA核心，512bit位宽显
CUDA 学习(3)——CUDA 初步实践哦豁灬 CUDA 学习笔记学习 CUDA
1定位threadCUDA中提供了blockIdx,threadIdx,blockDim,GridDim来定位发起thread，下面发起1个grid，里面有2个block，每个block里有5个threads。程序让每个thread输出自己的id号:#include__global__voidprint_id(){intid=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;pr
pytorch v1.4.0安装问题大柠丶 pytorch 人工智能 python
直接使用conda安装报错：(CenterNet)C:\Users\16323>condainstallpytorch==1.4.0torchvision==0.5.0cudatoolkit=10.1-cpytorch-cconda-forgeChannels:-pytorch-conda-forge-defaultsPlatform:win-64Collectingpackagemetadata
Windows和Linux系统上的Mamba_ssm环境配置清纯世纪笔记 python 深度学习人工智能
目录一、Linux系统安装二、Win系统安装1）、安装causal_conv1d1、第一种方法2、第二种方法（感觉可靠）3、第三种方法：直接下载大神编译好的文件进行安装2）、安装mamba-ssm1、第一种方法2、第二种方法：直接下载大神编译好的文件进行安装一、Linux系统安装如果自己的系统不是cuda11.8，那么需要先创建一个新环境来安装对应的cuda版本：condacreate-nyour
Ubuntu和Windows系统之Mamba_ssm安装 Netceor Python ubuntu windows linux
Mamba的论文：https://arxiv.org/abs/2312.00752Mamba的github：https://github.com/state-spaces/mamba一、Ubuntu安装直接新建一个环境是最好的，不然很容易产生各种冲突#创建环境和相关包condacreate-nmambapython=3.10.13condaactivatemambacondainstallcuda
不用再当“技术宅“！这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人阳光永恒736 AI工具人工智能 deepseek 一键包本地部署 AI资源
最近我在朋友圈刷到好多朋友都在玩AI画图、AI写诗，看得我心痒痒。可每次想自己试试，打开教程就被满屏的代码吓退——"Python环境配置"、"CUDA驱动安装"这些词比数学作业还让人头疼。直到我发现了一个叫DeepSeek本地部署一键包的神器，我的AI探索之旅终于变得像搭乐高一样简单！夸克网盘分享一、原来AI离我们这么近上周三放学路上，我看见隔壁班的小美用AI给自己照片生成古风造型，这让我突然意识
GPU计算的历史与CUDA编程入门己见明 GPU计算 CUDA C 数据并行性 CUDA程序结构向量加法内核
GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。本文将探讨GPU计算的发展史，重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献，以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。历史回顾回顾历史，GPU计算的发展始于1986年Hillis与Steele在《Comm
GTC 2025 中文在线解读扫地的小何尚人工智能 NVIDIA GPU 深度学习机器学习
GTC2025中文在线解读｜CUDA最新特性与未来[WP72383]NVIDIAGTC大会火热进行中，一波波重磅科技演讲让人应接不暇，3月24日，NVIDIA企业开发者社区邀请KenHe、YipengLi两位技术专家，面向开发者，以中文深度拆解GTC2025四场重磅开发技术相关会议，直击AI行业应用痛点，破解前沿技术难题!作为GPU计算领域的基石，CUDA通过其编程语言、编译器、运行时环境及核心库
英伟达消费级RTX显卡配置表真相很简单识别算法网络 rtx nvidia 英伟达游戏显卡
显卡型号显存大小显存频率显存位宽显存带宽CUDA核心数TDP（功耗）上市年份RTX409024GB21Gbps384-bit1,008GB/s16,384450W2022RTX4080(16GB)16GB22.4Gbps256-bit716.8GB/s9,728320W2022RTX4080(12GB)12GB21Gbps192-bit504GB/s7,680285W2023RTX4070Ti12
3090显卡Ktransformer本地部署deepseek R1:70B SIATdog ai
这里写自定义目录标题效果完成视频：配置参考依赖安装安装cuda配置环境下载deepseekR170B下载ktransoformer开始安装运行Web启动常见问题runtimeerrordon'tmatch更新cudaERROR:Failedtobuildinstallablewheelsforsomepyproject.tomlbasedprojects(ktransformers)效果完成视频：
【ai】mocap：conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision 等风来不如迎风去 AI入门与实战人工智能 ubuntu conda
MotionCapubuntu18.04不知道为啥会依赖于ffmpeg、xorg渲染？安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx：安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的，还涉及到rapidjson所以python的环境隔离很重要。核心库-cudatoolkit=11.3-pytor
查看 CUDA cudnn 版本查看Navicat GPU版本 FergusJ 备份 python 开发语言
查看显卡型号：lspci|grepVGA（lspci是linux查看硬件信息的命令），屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
查看 Linux 系统中安装的 CUDA 版本烟锁池塘柳0 Linux CUDA linux ubuntu
查看Linux系统中安装的CUDA版本的常见方法：文章目录1查看/usr/local/cuda目录2使用nvcc命令3检查libcublas版本注意：nvidia-smi1查看/usr/local/cuda目录通常，CUDA被安装在/usr/local/cuda目录下，所以可以使用ls命令来查看这个目录是否存在，以及查看其中的内容。ls/usr/local/cuda如果这个目录存在，通常它会是一个
已解决：python多线程使用TensorRT输出为零？附tensorrt推理代码李卓璐算法实战 python 开发语言
我是多个不同类型的模型多线程调用报错。设备：cuda12.1,cudnn8.9.2,tensorrt8.6.11.问题tensorrt的推理没输出？？？有输入：想要的输出：原因：多进程时,每进程应单独调用importpycuda.driverascuda和cuda.init()，完成初始化CUDA驱动，并需要使用self.cfx.push()和self.cfx.pop()管理CUDA上下文，以保证
CUDA编程基础清澜算法面试人工智能 c++算法 nvidia cuda编程
一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务，而不仅仅是图形渲染。通过CUDA，开发者可以编写C、C++或Fortran代码，并将其扩展以在GPU上运行，从而显著提高性能，特别是在处理大规模数据集和复杂算法
2025年开发者工具全景图：IDE与AI协同的效能革命 He.Tech ide 人工智能
2025年开发者工具全景图：IDE与AI协同的效能革命（基于CSDN、腾讯云等平台技术文档与行业趋势分析）一、核心工具链的务实演进与配置指南主流开发工具的升级聚焦于工程化适配与智能化增强，以下是2025年开发者必须掌握的配置技巧：1.VSCode：性能优化与远程协作标杆核心特性：CUDA核心利用率分析：通过NVIDIANsight插件优化GPU计算任务，需在settings.json中添加："ns
bitsandbytes 报错 HuggingMe pytorch
把bitsandbytes更新到最新版本。用nvidia-smi查看CUDA版本，我的是12.2。在~/.bashrc中添加了以下几行：exportPATH="/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH"exportBNB_CUDA_VERSION=122exportLD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_P
centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo 小太阳，乐向上 python 开发语言
在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda，跑大模型会报错，提示让输入python-mbitsandbytes依然报错：CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/bitsandbytes/libbitsandbytes_cuda117.so.../lib64/libstdc++.so.6:ve
关于bitsandbytes安装报错跃跃欲试88 语言模型人工智能 transformer
RunTimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.InspecttheCUDASETUPoutputsabovetofixyourenvironment!ubuntu@VM-0-8-ubuntu:~$python-mbitsandbytesFalse===================================BUGREPORT===
python -m bitsandbytes 报错解释与解决 MityKif python 开发语言
RuntimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation:python-mbitsandbytesInspecttheoutputofthecommandandseeifyoucanlocateCUDAlibraries.Youmightneedtoad
c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作 FakeOccupational 深度学习 c++开发语言
目录cub::BlockReduce自定义归约操作(`cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库（CUDAUnBound）提供的一种用于GPU线程块内数据归约(一般完成所有数据规约需要两次规约)的高效工具。它允许线程块内的多个线程并行地对数据执行归约操作，cub::BlockRe
使用LoRA微调LLaMA3 想胖的壮壮深度学习人工智能
使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中，我们将使用LoRA微调LLaMA3模型，进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一：环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN，并验证GPU是否可用。importtor
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
NVIDIA-B200 OFED安装失败解决步骤，实际生产环境故障一例清风 001 AI大模型底层建设 linux 运维服务器
环境信息系统ubuntu22.04硬件nvidiaB200nvidia-driverubuntu2204-570.124.06cudacuda-toolkit-12-8报错信息./MLNX_OFED_LINUX-24.10-2.1.8.0-ubuntu22.04-x86_64/DEBS/libibumad-dev_2410mlnx54-1.2410068_amd64.deb./MLNX_OFED_
tomcat基础与部署发布暗黑小菠萝 Tomcat java web
从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。一、Tomcat安装安装方式：①运行.exe安装包 &n
网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
[信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢? 是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢? &n
使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码商人shang maven debug 查看源码 tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
cache 服务器小猪猪08 cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。　　1.Cache 是怎么样工作的? 　　Cache 是分配在服务器上
mysql存储过程香水浓 mysql
Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScript UI 框架 Ajax css
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 (一)常用的CSS命名规则　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
全局数据源 AILIKES java tomcat mysql jdbc JNDI
实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
JAVA的getBytes()方法 bijian1013 java eclipse unix OS
在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！ String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScript AngularJS Cookies
如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
[Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
Maven聚合在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频 unity资料 unity自学 unity unity教程
问：unity中运用Resources.Load的方法？答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
线段树-入门 bylijinnan java 算法线段树
/** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
全选与反选 chicony 全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
vim一些简单记录 chenchao051 vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc 1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？答：在vimrc中加入set backspace=2 2、问：如何控制tab键的缩进？答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键 sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容复制代码代码如下: <? $a="ABC"; $b =&$a; echo
SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法 ssh 活动
软件设计的宏观与微观软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。实现：
Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存 Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP 架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。二、实现延迟加载实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
xml 验证 pengfeicao521 xml xml解析
有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str = "Jamey친Ñ&#1282
div设置半透明效果 spjich css 半透明
为div设置如下样式： div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;} 说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
你真的了解单例模式么？ w574240966 java 单例设计模式 jvm
单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。） 1，懒汉式（1）线程不安全的懒汉式 public cla

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