NOVAglow646
NOVAglow646

【pytorch坑点】前向传播会不断积累显存占用，直到反向传播才会释放

如果多次进行forward计算，而不进行backward，那么前向传播时产生的中间结果会一直积累在gpu中。如果你前向计算时并不希望进行反向传播，那么可以采用如下方式：

output_features=torch.utils.checkpoint.checkpoint(model,x.cuda())

你可能感兴趣的:(pytorch,pytorch,深度学习,人工智能)

  • 深度学习100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
    嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样，它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层，它能记住老长老长一段历史信息呢，说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本，把看到过的词都记下来，随时能翻出来用。传统语言
  • 组态软件 ytffhew
    分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！组态软件组态软件，又称组态监控软件系统软件。译自英文SCADA,即SupervisoryControlandDataAcquisition（数据采集与监视控制）。它是指一些数据采集与过程控制的专用软件。它们处在自
  • windows系统huggingface连接不上的解决方案 herosunly windowshuggingface连接不上解决方案
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
  • 深度学习100问43:什么是过拟合 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
    嘿，咱来聊聊过拟合是什么。想象一下，有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟，在训练数据上表现得那叫一个棒，就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢，一旦碰到新的、从来没见过的数据，就傻眼了，表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢？一方面可能是这个模型太复杂了，就像学生学得太“死”，记住了训练数据里的一些小噪声和特别的
  • 深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题 码上飞扬 深度学习人工智能梯度消失梯度爆炸
    在深度学习领域，随着模型层数的增加，我们常常会遇到两个棘手的问题：梯度消失（VanishingGradients）和梯度爆炸（ExplodingGradients）。这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。一、梯度消失问题梯度消失是深度学习中的一大难题，尤其在训练深度神经网络时显得尤为棘手。这一问题的本质在于，当我们在训练过程中通过
  • 深度学习_模型调用预测 you_are_my_sunshine* 推荐算法深度学习人工智能
    概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
  • 如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python 背包客研究 不平衡学习分类神经网络python
    如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。神经网络使用误差反向传播算法进行训练，该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差，并根据这些误差的比例更新模型权重。这种训练方法的局限性在于，每个类别的示例都被视为相同，对于不平衡的数据集，这意味着模型对一个类别的适应性要强得多，而对另一个类别的适应性则弱得多。反向传播算法可以更新，以根据类
  • 读《深度学习：走向核心素养》 qingqianshiguan
    3.教师组织学生研讨和交流，增加学生之间的深度互动这是实现深度学习的关键环节。深度学习的场域，是多人共同参与的场域，学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。学生们的身份相同，年龄相仿，认知方式也相似，彼此更加熟悉，更加容易接受对方的观点。同时，学生思考问题的角度、思维方式可以与同伴互相启发。学生进行调查与分析、提出方案或规划的讨论过程，就是表达自己观点和开阔思路的过程，也是学生个体之间、小组之间
  • nvidia cuda镜像说明 九品神元师 linux人工智能python运维
    nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。该镜像包含运行时所需的库和工具，但不包含开发工具或头文件。nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel:这是一个开发镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中进行深度学习模型的开发。该镜像包含了编
  • 通义千问-VL-Chat-Int4 九品神元师 python开发语言
    Qwen-VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型（LargeVisionLanguageModel,LVLM）。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL系列模型性能强大，具备多语言对话、多图交错对话等能力，并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。安装要求(Requirements)python3.8及以上版本pytorch2.0及以上版本建议使用C
  • 解惑深度学习中的困惑度Perplexity Axlsss 深度学习统计知识深度学习人工智能数学建模
    困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列，即生成的序列不应该让人感到很困惑，困惑度的核心思想是：序列生成的概率越大，其困惑度越小，因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型
  • 使用Petals和LangChain运行大型语言模型：入门指南 qq_37836323 langchain语言模型人工智能python
    使用Petals和LangChain运行大型语言模型：入门指南引言在人工智能和自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）的应用日益广泛。然而，运行这些模型通常需要强大的硬件资源。Petals项目提供了一种创新的解决方案，让用户能够以分布式方式在家中运行100B+参数的语言模型。本文将介绍如何结合使用Petals和LangChain来轻松部署和使用大型语言模型。Petals简介Petals是一个开源项
  • Magisto——AI分析视频素材，自动生成剪辑、拼接和添加音乐的成品视频 爱研究的小牛 AIGC—视频AIGC深度学习人工智能音视频
    一、Magisto介绍Magisto是一个基于人工智能的视频编辑应用程序，旨在帮助用户快速创建专业水准的视频。它通过自动化处理，简化了视频剪辑、效果添加和音频同步等复杂步骤，使用户能够轻松地将视频、图片和音乐整合成一个完整的短片。Magisto核心功能自动化视频编辑:AI驱动的编辑:Magisto使用AI技术自动分析用户上传的照片和视频片段，选择最佳部分并进行剪辑和编辑。这包括检测人脸、物体、动作
  • 深度学习奥秘解锁：AI大模型技能提升指南 AGI大模型老王 人工智能深度学习语言模型算法大模型AI大模型
    文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展，AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率，研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力，并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习正为人类的生活和工
  • 人工智能在网络安全领域的应用探索 亿林数据 人工智能web安全安全网络安全
    随着网络技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显，成为制约数字化进程的重要瓶颈。人工智能（AI）作为一种变革性技术，正逐步在网络安全领域展现出其巨大的潜力和价值。本文旨在探讨人工智能在网络安全领域的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势。一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法，能够自动识别网络中的异常行为，如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
  • 洞见数据价值，激活组织活力，让决策更精准的智慧地产开源了。 ai产品老杨 安全开源vue.js人工智能前端
    智慧地产视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。通过计算机视觉和人工智能技术，搭建智能钢丝绳检测系统、井筒检测分析系统、余煤检测分析系统，提高检测准确度，降低工人在线的劳动强度，有效提高检测标准、避免客制化生产下，人工有可能存在的工作
  • 洞见数据价值，激活组织活力，让决策更精准的智慧地产开源了 AI服务老曹 开源人工智能能源智慧城市
    智慧地产视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。通过计算机视觉和人工智能技术，搭建智能钢丝绳检测系统、井筒检测分析系统、余煤检测分析系统，提高检测准确度，降低工人在线的劳动强度，有效提高检测标准、避免客制化生产下，人工有可能存在的工作
  • 深度学习_数据读取到model模型存储 you_are_my_sunshine* 推荐算法深度学习人工智能
    概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
  • 【Rust】——采用发布配置自定义构建 Y小夜 Rust（官方文档重点总结）rust开发语言后端
    博主现有专栏：C51单片机（STC89C516），c语言，c++，离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接：Y小夜-CSDN博客今日学习推荐：在当今这个飞速发展的信息时代，人工智能（AI）已经成为了一个不可或
  • 深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
    嘿，想让你的模型不出现过拟合现象？来看看这些妙招吧！一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了，模型就能学到更普遍的规律，而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据，或者用数据增强的办法。就像在图像识别里，把图片转一转、翻一翻、剪一剪，这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂，那就像盖了一座超级华丽的城堡，容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
  • 【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data 弹伦琴的雷登 【论文阅读系列】人工智能深度学习论文阅读图像处理
    Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接：GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接：Data发
  • Python在人工智能方面的应用 Bruce_Liuxiaowei 总结经验编程笔记python人工智能开发语言
    Python在人工智能方面的应用Python是一种功能强大的编程语言，它广泛应用于各种领域中，包括人工智能（ArtificialIntelligence）领域。随着人工智能技术的发展和普及，Python变得越来越重要，因为它提供了许多有用的库、框架和工具，可以帮助开发者快速地构建智能系统。机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术，它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
  • 手势估计- Hand Pose Estimation 我在呀
    首先给大家分享一个巨牛巨牛的人工智能教程，是我无意中发现的。教程不仅零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，还时不时有内涵段子，像看小说一样，哈哈～我正在学习中，觉得太牛了，所以分享给大家！点这里可以跳转到教程1.目前进展1.1相关资料1）HANDSCVPR20162）HANDS2015Dataset3）CVPR20164）Hand3DPoseEstimation(ComputerVisionforA
  • 深度学习100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
    嘿，你知道吗？阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢！一、图像处理领域在图像处理的世界里，阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧，想象一下，你有两张超酷的照片，一张是美丽的风景照，另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积，就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢，你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片，是不是很神奇？还有在计算机视觉中，阿
  • Datawhale Al夏令营第三期 Al+物质科学task2学习笔记 weixin_75033552 学习笔记
    AI4Science是一个较为普遍的术语，通常指的是人工智能在科学研究和技术发展中的应用。它涵盖了各种科学领域，包括物理学、化学、生物学、地球科学等。虽然没有一个特定的确切历史，但可以描述人工智能在科学研究中的一些早期里程碑和发展趋势。早期发展知识表示与推理：20世纪70年代末和80年代初，早期的AI研究开始探索如何用机器推理来模拟人类的思维过程。这种推理方式被应用于物理学、化学等学科中，尝试解决
  • 元宇宙、NFT及未来前景分析 NFT探索者
    什么是元宇宙？元宇宙（Metaverse）是一个由虚拟现实、增强现实、区块链、人工智能等技术构建的，与现实世界相互映射的，由用户共同创造和参与的，具有社交、娱乐、经济等功能的虚拟世界。元宇宙的概念最早出现在1992年的科幻小说《雪崩》中，描述了一个由数百万用户通过虚拟化身（Avatar）进入的，可以自由探索、交流、创作、消费的网络空间。元宇宙的发展经历了几个阶段，从早期的开放性多人游戏，到后来的虚
  • 语义补全学习笔记 AI算法网奇 深度学习基础人工智能
    自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer[CVPR2023Highlight]
  • 闪耀世界人工智能大会背后，AI头雁百度已成智能经济强力引擎 何玺
    7月11日，2020世界人工智能大会在上海圆满闭幕。本届大会，多位商界领袖、行业专家针对人工智能发表了自己的观点与见解，并引发人们对AI的思考。腾讯CEO马化腾称：“人工智能本身就是一场跨国跨学科的探索，正在将人类的认知推向更快更高更强，也势必带给我们一场前所未见的科技和产业革命。”。特斯拉CEO马斯克则表示，AI在感知层面的某些专业领域里，已经无人能及。例如，AI的图像识别“天赋”已经超过了地球
  • 吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？ 极客Array
    为什么使用深层表示？（Whydeeprepresentations?）我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当你输入一张脸部的照片，然后你可以把深度神经网络的第一层，当成一
  • 可定制化内容具体识别事物，多方位同时监管的智慧快消开源了 AI服务老曹 开源智慧城市大数据人工智能
    智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。国产化人工智能“产学研用”一体化创新模式在行业的建立，将大大提升当地政府人工智能形象。用户只需在界面上进行简单的操作，就可以实现全视频的接入及布控。项目搭建地址基础项目搭建地址：yihe
  • 怎么样才能成为专业的程序员？ cocos2d-x小菜 编程PHP
      如何要想成为一名专业的程序员？仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制，你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员，那些必备的关键技能都是什么的时候，下面是我们了解到的情况。   关于如何学习代码，各种声音很多，然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了？！呵呵，就像其他工作一样，光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
  • java web开发 高并发处理 BreakingBad javaWeb并发开发处理高
    java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据） 一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（
  • mysql批量更新 ekian mysql
    mysql更新优化： 一版的更新的话都是采用update set的方式，但是如果需要批量更新的话，只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式，执行更新。无论哪种方式，性能都不见得多好。 三千多条的更新，需要3分多钟。 查询了批量更新的优化，有说replace into的方式，即： replace into tableName(id,status) values
  • 微软BI（3） 18289753290 微软BI SSIS
    1) Q：该列违反了完整性约束错误；已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID'，表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH'；列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。 A：一般这类问题的存在是
  • Java中的List g21121 java
            List是一个有序的 collection（也称为序列）。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。         与 set 不同，列表通常允许重复
  • 读书笔记 永夜-极光 读书笔记
       1.  K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?          传统决策: A:100%订单  B,C,D:0%     &nbs
  • centos 安装 Codeblocks 随便小屋 codeblocks
    1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++   2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2* 3. 安装wxGTK    yum search w
  • 23种设计模式的形象比喻 aijuans 设计模式
    1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 　　工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：
  • 开发管理 CheckLists aoyouzi 开发管理 CheckLists
    开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期 开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源 开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
  • js实现切换 百合不是茶 JavaScript栏目切换
    js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路: 1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none 2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示 3,判断js获取的id名字;再设置是否显示   代码实现:   html代码: <di
  • 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话 bijian1013 感悟项目管理人生职场
            这篇文章也是最近偶尔看到的，考虑到原博客发布者可能将其删除等原因，也更方便个人查找，特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的，不要整天以混的姿态来跟公司博弈，就算是混，我觉得你要是能在混的时间里，收获一些别的有利于人生发展的东西，也是不错的，看你怎么把握了”，看了之后，对这句话记忆犹新。  &
  • 前端Web开发的页面效果 Bill_chen htmlWebMicrosoft
    1.IE6下png图片的透明显示： <img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/> 或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。 2.<li>标
  • 【JVM五】老年代垃圾回收：并发标记清理GC(CMS GC) bit1129 垃圾回收
      CMS概述 并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC）算法的主要目标是在GC过程中，减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能，尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用，比如web应用来说，是非常重要的。   CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收，它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
  • Struts2技术总结 白糖_ struts2
      必备jar文件 早在struts2.0.*的时候，struts2的必备jar包需要如下几个： commons-logging-*.jar   Apache旗下commons项目的log日志包 freemarker-*.jar          
  • Jquery easyui layout应用注意事项 bozch jquery浏览器easyuilayout
    在jquery easyui中提供了easyui-layout布局，他的布局比较局限，类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍：      如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui，那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局，否则在表单页面（编辑、查看、添加等等）在不同的浏览器会出
  • java-拷贝特殊链表：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？ bylijinnan java
    public class CopySpecialLinkedList { /** * 题目：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？ 拷贝pNext指针非常容易，所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。 假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An，新拷贝
  • color Chen.H JavaScripthtmlcss
    <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"  "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">    <HTML>    <HEAD>&nbs
  • [信息与战争]移动通讯与网络 comsci 网络
          两个坚持:手机的电池必须可以取下来                光纤不能够入户,只能够到楼宇       建议大家找这本书看看:<&
  • oracle flashback query(闪回查询) daizj oracleflashback queryflashback table
    在Oracle 10g中，Flash back家族分为以下成员： Flashback Database Flashback Drop Flashback Table Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query，Flashback Transaction Query) 下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
  • zeus持久层DAO单元测试 deng520159 单元测试
    zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去. 本文是zeus的dao单元测试: 1.单元测试直接上代码   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import org.junit.Test; import o
  • C语言学习三printf函数和scanf函数学习 dcj3sjt126com cprintfscanflanguage
    printf函数 /* 2013年3月10日20:42:32 地点：北京潘家园 功能： 目的： 测试%x %X %#x %#X的用法 */ # include <stdio.h> int main(void) { printf("哈哈！\n"); // \n表示换行 int i = 10; printf
  • 那你为什么小时候不好好读书? dcj3sjt126com life
    dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了 good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊 没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you   爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢.... 当然是拿十块的咯... 爸爸你很笨的, 你不会两张都拿   爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
  • iptables开放端口 Fanyucai linuxiptables端口
    1，找到配置文件 vi /etc/sysconfig/iptables   2，添加端口开放，增加一行，开放18081端口 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT   3，保存 ESC :wq!   4，重启服务 service iptables
  • Ehcache（05）——缓存的查询 234390216 排序ehcache统计query
    缓存的查询 目录 1.    使Cache可查询 1.1     基于Xml配置 1.2     基于代码的配置 2     指定可搜索的属性 2.1     可查询属性类型 2.2 &
  • 通过hashset找到数组中重复的元素 jackyrong hashset
      如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多，下面是其中一个办法： int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8}; Set<Integer> set = new HashSet<Integer>(); for(int i = 0
  • 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL lanrikey history
    后退时关闭当前页面 <script type="text/javascript"> jQuery(document).ready(function ($) {         if (window.history && window.history.pushState) {
  • 应用程序的通信成本 netkiller.github.com 虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
    应用程序的通信成本 什么是通信 一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。 什么是成本 这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。 都有哪些通信方式 全局变量 线程间通信 共享内存 共享文件 管道 Socket 硬件（串口，USB） 等等 全局变量 全局变量是成本最低通信方法，通过设置
  • 一维数组与二维数组的声明与定义 恋洁e生 二维数组一维数组定义声明初始化
    /**  *  */ package test20111005; /**  * @author FlyingFire  * @date:2011-11-18 上午04:33:36  * @author ：代码整理  * @introduce :一维数组与二维数组的初始化  *summary：  */ public c
  • Spring Mybatis独立事务配置 toknowme mybatis
    在项目中有很多地方会使用到独立事务，下面以获取主键为例   （1）修改配置文件spring-mybatis.xml  <!-- 开启事务支持 -->  <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" />   &n
  • 更新Anadroid SDK Tooks之后，Eclipse提示No update were found xp9802 eclipse
    使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后， 打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates  检测一会后提示 No update were found 
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他