- NVIDIA GeForce RTX 3090显卡详细介绍
山顶望月川
人工智能
一、详细参数(一)核心参数芯片厂商:NVIDIA显卡芯片:GeForceRTX3090显示芯片系列:NVIDIARTX30系列制作工艺:8纳米核心代号:GA102-300核心频率:基础频率1400MHz,加速频率1700MHzCUDA核心:10496个(二)显存规格显存频率:19500MHz显存类型:GDDR6X显存容量:24GB显存位宽:384bit最大分辨率:7680×4320(三)显卡接口接
- 【华为昇腾|CUDA】服务器A6000显卡部署LLM实战记录
刘阿宾
技能备忘服务器语言模型华为gpu算力kylin
安装驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/搜索对应gpu的kylin版本即可先使用wget下载rpm包rpm-i安装最后使用dnfinstallnvidia-driver即可上面安装的是驱动仓库安装CUDAkylin服务器参考配置同上,先wget,后rpm-i,最后dnfinstallcuda即可安装Ollamaollama官方提供aarch64docker
- 英伟达终为 CUDA 添加原生 Python 支持,他有什么目的?
朱卫军 AI
python开发语言
CUDA原来只支持C/C++/Fortran,在2025的CES上宣布支持原生Python其实是不得已而为之,一方面现在Python的AI开发者数量过于庞大,达到数千万级别,而CUDA仅几百万,CUDA想扩大自己的用户圈子,只能拉Python入伙。另一方面,Python生态的计算库实在太强大,比如numpy,几乎垄断了数组计算,还有像scipy、keras等,已经成为机器学习的主流工具,CUDA必
- Jetson Orin NX Super安装TensorRT-LLM
u013250861
#LLM/部署&推理elasticsearch大数据搜索引擎
根据图片中显示的JetsonOrinNXSuper系统环境(JetPack6.2+CUDA12.6+TensorRT10.7),以下是针对该平台的TensorRT-LLM安装优化方案:一、环境适配调整基于你的实际配置:JetPack6.2(含CUDA12.6,TensorRT10.7)Python3.10.12aarch64架构需选择适配的TensorRT-LLM版本。由于官方预编译包可能未覆盖此
- 在 WSL2 中配置 CUDA 环境变量的两种方法(含多版本支持)
新子y
python人工智能linux
通过编辑~/.bashrc文件添加export语句来配置CUDA环境变量,然后用source~/.bashrc刷新环境。✅一:更完整的环境变量设置exportPATH=/home/yyf/.local/bin:$PATHexportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.6exportPATH=$CUDA_HOME/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=$
- 服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu[自用]
片月斜生梦泽南
pytorch
服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu网址下载非root用户安装tmux查看服务器ubuntu版本conda安装tensorflow-gpu安装1.x版本服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu网址GPU版本的pytorch、pytorchvision的下载链接https://download.pytorch.org/whl/
- OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备端内联函数,用于高效地计算两个uint类型值的带权重平均值。该函数返回两个无符号整数a和b的加权平均值,权重为:return(a*3+b)/4;函数原型__device____forceinline__uintc
- Ubuntu下安装多版本CUDA及灵活切换全攻略
芯作者
D2:ubuntulinuxubuntu
——释放深度学习潜能,告别版本依赖的烦恼!**为什么需要多版本CUDA?在深度学习、科学计算等领域,不同框架(TensorFlow、PyTorch等)对CUDA版本的要求各异。同时升级框架或维护旧项目时,版本冲突频发。多版本CUDA共存+一键切换是高效开发的刚需!本文将手把手教你实现这一能力,并分享独创的“动态软链接+环境隔离”技巧,让版本管理行云流水!环境准备硬件要求NVIDIA显卡(支持CUD
- DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案
tonngw
后端
技术文章大纲:DeepSeek部署中的常见问题及解决方案引言简要介绍DeepSeek及其应用场景,说明部署过程中可能遇到的挑战。环境配置问题硬件兼容性问题:GPU型号、驱动版本不匹配的解决方案。依赖库冲突:Python版本、CUDA/cuDNN不兼容的排查方法。虚拟环境配置:Anaconda或Docker环境的最佳实践。模型加载与初始化问题预训练模型下载失败:网络代理设置、手动下载替代方案。显存不
- PyTorch安装总失败?看完这篇保姆级教程,从0到1轻松搞定!
喜欢编程就关注我
pytorch人工智能python
引言:为什么你装不好PyTorch?“CUDA版本不匹配?pip安装超时?conda环境冲突?”新手安装PyTorch的坑比代码bug还多!这篇博客整合CSDN高赞实战技巧,手把手教你绕过10大安装陷阱,附赠代码级验证指南!一、安装前必看:环境检查清单检查项操作方法Python版本python--version(推荐3.8-3.11)CUDA驱动nvidia-smi(仅NVIDIA显卡需要)con
- ubuntu22.04从新系统到tensorflow GPU支持
澍龑
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ubuntu22.04CUDA从驱动到tensorflow安装0系统常规设置和软件安装0.1挂载第二硬盘默认Home0.2软件安装0.3安装指定版本的python0.4python虚拟环境设置1直接安装1.1配置信息1.2驱动安装1.3集显显示,独显运算(其它debug用)1.4卸载驱动(备用,未试)日常使用ssh后台运行(断联不中断)0系统常规设置和软件安装0.1挂载第二硬盘默认Homesudo
- 深度学习Pytorch(一)
Bgemini
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深度学习Pytorch(一)前言:必须使用英伟达显卡才能使用cuda(显卡加速)!移除环境:condaremove-npytorch--all一、安装Pytorch下载Anaconda打开AnacondaPrompt创建一个Pytorch环境:condacreate-npytorchpython=3.9激活Pytorch环境:condaactivatepytorch查看当前包:piplist安装P
- The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
weixin_66009678
pytorch人工智能python
出现如下报错:NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAGeForceRT
- 响应式编程入门教程第二节:构建 ObservableProperty<T> — 封装 ReactiveProperty 的高级用法
枯萎穿心攻击
开发语言unityc#游戏引擎
响应式编程入门教程第一节:揭秘UniRx核心-ReactiveProperty-让你的数据动起来!-CSDN博客响应式编程入门教程第二节:构建ObservableProperty<T>—封装ReactiveProperty的高级用法-CSDN博客在上一篇中,我们详细探讨了UniRx的核心组件ReactiveProperty,了解了它如何让数据变化自动通知订阅者,从而简化了数据绑定和状态管理。Rea
- JetBrains 2025 全家桶 11合1 Mac电脑
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intellij-ideajavamacospycharmdatagripwebstormphpstorm
JetBrains2025全家桶11合1Mac电脑,11个包含:IDEA、WebStorm、DataSpell、DataGrip、Pycharm、RustRover、CLion、Rider、PhpStorm、RubyMine、GoLand。原文地址:JetBrains2025全家桶11合1含IDEA、PyCharm、DataGrip、WebStrom、GoLand、CLion、PhpStorm、D
- 【CMake】CMake简介及使用示例
晴雨日记
CMakec++
CMake简介CMake是一个跨平台的开源构建系统生成器,用于管理软件构建过程。它不直接编译代码,而是根据CMakeLists.txt文件生成标准构建文件(如Makefile、VisualStudio项目等),再调用底层工具(如gcc、MSVC)编译。核心优势:跨平台:支持Windows、Linux、macOS可扩展:支持C/C++/CUDA/Fortran等多种语言模块化:提供find_pack
- 开源 vGPU 方案 HAMi: core&memory 隔离测试
探索云原生
AIkubernetes容器云原生gpu算力人工智能开源
本文主要对开源的vGPU方案HAMi的GPUCore&Memory隔离功能进行测试。省流:HAMivGPU方案提供的Core&Memory隔离基本符合预期:Core隔离:Pod能使用的算力会围绕设定值波动,但是一段时间内平均下来和申请的gpucores基本一致Memory隔离:Pod中申请的GPU内存超过设定值时会直接提示CUDAOOM1.环境准备简单说一下测试环境GPU:A40*2K8s:v1.
- llama-cpp-python使用教程
try2find
llamapython开发语言
以下是llama-cpp-python的完整使用教程,涵盖安装、基础用法、高级功能(如GPU加速、多模态等)和常见问题解决。1.安装1.1基础安装(CPU版)pipinstallllama-cpp-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1.2启用GPU加速(CUDA)CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=ON"pipinstall
- error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported;(gcc、g++)
众人(某音、某书同名)
服务器linux运维
服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错,分别报错题目以及如下:想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command'['which','c++']'returnednon-zeroexitstatus1.备案,以后有人要用12我还得换回来方案一:更改gcc和gcc+的版本没有合适的版本的话需要root权限指定
- 【小米App】Blocky语言编程入门指南
Botiway
移动APPwindowskotlinandroidstudiolinuxpython
Blocky语言编程入门指南Blocky是一种基于可视化积木块拼接的编程语言,特别适合编程初学者和儿童学习编程概念。以下是Blocky语言的入门指南:什么是Blocky语言Blocky是由Google开发的基于Web的可视化编程工具,它通过将不同功能的代码块像拼图一样连接起来进行编程,无需记忆语法规则。开始使用Blocky访问Blocky官方网站(https://blockly-demo.apps
- 一文详解显卡(GPU)驱动(Driver)CUDA、PyTorch 四者之间的关系、依赖性、版本兼容性,以及如何通过命令查询各自版本等方面进行系统性总结
番知了
pytorch人工智能python
目录一、四者的依赖关系概览简单理解:二、依赖链详细解释1.显卡(GPU)2.NVIDIA显卡驱动3.CUDAToolkit4.PyTorch三、版本兼容查询PyTorch与CUDA的兼容表四、版本查询命令(Linux/Windows)五、安装建议(实用路线)一、四者的依赖关系概览组件作用与其它组件的关系GPU(显卡)提供物理硬件(如NVIDIARTX4060)驱动必须支持你的显卡型号驱动Drive
- VScode 里面使用 python 去直接调用 CUDA
NeRF_er
pythonvscodepytorch
上一个帖子主要分享了如何去将C++程序打包成一个package。我们最后的目的实际上是想把CUDA的程序打包成一个Package,C++程序只是起到了桥梁的作用:首先:CUDA程序和C++的程序一样,都有一个.cu的源文件和一个.h的头文件。我们的文件包含Cpp文件组成,负责当作CUDA和Python的桥梁。还有对应的CUDA的源代码文件和头文件。将这个cpp文件命名成ext.cpp.#inclu
- 查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit
发光的小豆芽
CUDA电脑
被串行计算逼到要吐时,决定重拾CUDa了,想想那光速般的处理感觉(夸张了)不要太爽,记下我的闯关记录。正好我的电脑配了NVIDIA独显,GTX1650,有菜可以炒呀,没有英伟达的要绕道了。回到正题,查看自己的显卡应该装什么版本的Cuda驱动,具体如下:(1)在桌面空白处右键选中NVIDIA控制面(2)查看系统信息适配的CUDA版本说明显卡支持的cuda版本不能超过12.2.79。或者cmd进入窗口
- 疏锦行Python打卡 DAY 33 MLP神经网络的训练
importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用!")#获取可用的CUDA设备数量device_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用的CUDA设备数量:{device_count}")#获取当前使用的CUDA设备索引current_d
- 【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行
2301_77865880
MyPython训练营打卡python
DAY33简单的神经网络知识点回顾:1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理(归一化、转换成张量)b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器d.定义训练流程e.可视化loss过程预处理补充:注意事项:1.分类任务中,若标签是整数(如0/1/2
- python打卡day52@浙大疏锦行
风逸hhh
python打卡60天行动python深度学习机器学习
知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置(修改src/models/train.py)defset_seed(seed=42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)
- OpenCV CUDA模块设备层-----在GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较函数vmax2()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备端内联函数,用于在GPU上高效地执行两个uint类型值的最大值比较。该函数返回两个无符号整数a和b中的较大值:return(a>b)?a:b;函数原型__device____forceinline__uintcv
- Linux|ubuntu22.04安装CUDA最新完整教程
文章目录一、安装前准备工作查看GPU和型号查看GCC版本*下载gcc12*检查驱动二、安装CUDAToolkit*安装驱动三、安装后的工作必要操作推荐的操作开启守护进程模式删除本地下载安装包四、验证删除CUDA常见问题及解决方案还需要安装cuDNN吗?nvcc:Nosuchfileordirectory“errorwhileloadingsharedlibraries::cannotopensha
- Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2
快乐的笨笨
linux
当前安装的电脑配置:电脑名称:暗影精灵5系统名称:Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型:64位内存:8.0Gib处理器:Intel®Core™
[email protected]显卡:NVIDIACorporationTU117M[GeForceGTX1650Mobile/Max-Q]MesaI...安装前准备:需要安装对应的NVIDIA驱动程序、配置CUDA依赖环境g++gccm
- Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)
JPy646
pytorch深度学习神经网络
前言踩过的坑:因为rtx3090最低算力是8.6,似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0,但会报错,由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。对于没有这个烦恼的还是推荐安装python3.6+cuda10.2+pytorch1.6+MinkowskiEngine0.4.3,这个配置无需改动代
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p