归来仍是代码小白
归来仍是代码小白

python3.8安装torch1.8.0GPU版

python3.8安装torch1.8.0GPU版

  1. torch官网查看对应版本安装命令 ，https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
    选择CUDA11.1，进行安装python3.8安装torch1.8.0GPU版_第1张图片2.运行代码报错，卸载torch后，重新安装，torch对用版本安装包链接：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip uninstall torch

# CUDA 11.1
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

下载过慢，使用python3.8+torch1.9.0+cuda11.1环境运行代码成功
代码要求环境为python3.8+torch1.8.0，因此可能torch版本1.8和1.9相差不大

你可能感兴趣的:(pytorch)

  • [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
  • 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
  • 【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
  • Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图 亚图跨际 Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
    要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
  • 【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
  • Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别 迪三 #NN_Layer神经网络
    即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式，适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接，捕捉全局关系，适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d（一
  • 图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion) 迪三 #图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
    前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
  • 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
  • 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
  • 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程 牙牙要健康 深度学习onnxonnxruntime深度学习python人工智能
    【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
  • 天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？ 诗者才子酒中仙 物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
    在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战，比如OpenAI推出的Triton，它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
  • pytorch安装(windows) m0_62244898 windows人工智能
    （1）下载pycharmPyCharm:thePythonIDEforProfessionalDevelopersbyJetBrains(2)下载anacondaAnaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform(3)创建一个新环境：torchcondacreate-ntorch-y(4)进入新环境condaactivatetorch(5)加入清华源
  • 深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能 深度学习pytorch人工智能
    深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
  • 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程 ShuQiHere tensorflowpytorch人工智能
    【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中，我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练，并确保每一个步骤都简单易懂，跟着我的步骤来，你也能轻松上手！1.安装所需库首先，确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
  • 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch的方法 梅菊林 各种问题解决方案开发语言
    ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’错误是Python在尝试导入名为torch的模块时找不到该模块而抛出的异常。torch是PyTorch深度学习框架的核心库，如果你的Python环境中没有安装这个库，尝试导入时就会遇到这个错误。文章目录报错问题报错原因解决方法报错问题当你尝试在Python脚本或交互式环境中执行以下命令时：importtorch如果Py
  • Python中item()和items()的用处 ~|Bernard| 深度学习疑点总结pythonpytorch深度学习
    item()区别一:在pytorch训练时，一般用到.item()。比如loss.item()。我们可以做个简单测试代码看看它的区别:importtorchx=torch.randn(2,2)print(x)print(x[1,1])print(x[1,1].item())运行结果:tensor([[-2.0743,0.1675],[0.7016,-0.6779]])tensor(-0.6779)
  • GPU版pytorch安装 普通攻击往后拉 pythontips神经网络基础模型关键点
    由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1）安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础，一般都会随驱动的更新自动安装，但是不全，仍然需要安装toolkit，并不需要先看已有版本是哪个，反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个：国内网站：只能下载最新的toolkit，但是
  • 轻松升级：Ollama + OpenWebUI 安装与配置【AIStarter】 ai_xiaogui AI作画AI软件人工智能AI写作AIStarter
    Ollama是一个开源项目，用于构建和训练大规模语言模型，而OpenWebUI则提供了一个方便的前端界面来管理和监控这些模型。本文将指导你如何更新这两个工具，并顺利完成配置。准备工作确保你的系统已安装Git和Python环境。安装必要的依赖库，如TensorFlow或PyTorch等。更新步骤克隆项目：使用Git命令行工具克隆最新的Ollama和OpenWebUI仓库到本地。更新代码：确保你正在使
  • conda环境管理 Johnson0722 pythonpythonconda环境管理
    Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理，为用户对不同版本、不同功能的工具包的环境进行配置和管理提供便利。来看一看使用conda来进行环境管理的基本命令创建环境创建一个名为test的python环境，指定python版本是3.7.3，并在test环境中安装pytorchcondacreate--nametestpython=3.7.3pytorch查看系统中的所有环境用户安装的不同环
  • R-Drop pytorch实现 warpin 深度学习深度学习pytorch
    Pytorch实现了R-Drop，可以用于训练分类模型。#-*-coding:utf-8-*-"""Description:AnimplementationofR-Drop(https://arxiv.org/pdf/2106.14448.pdf).Authors:lihpCreateDate:2021/8/24"""fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunct
  • Transformer模型：WordEmbedding实现 Galaxy.404 Transformertransformer深度学习人工智能embedding
    前言最近在学Transformer，学了理论的部分之后就开始学代码的实现，这里是跟着b站的up主的视频记的笔记，视频链接：19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili正文首先导入所需要的包：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF关
  • 如何使用Pytorch-Metric-Learning？ 鱼儿也有烦恼 PyTorchpytorch
    文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning？1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer模块1.7Trainer模块1.8Tester模块1.9Utils模块2.如何使用PyTorchMetricLearning库中的
  • 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能模型参数python
    本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
  • 一维数组 list 呢 ，怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能 zhangfeng1133 pythonpytorch人工智能数据挖掘
    一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq
  • 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能机器学习python
    本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网
  • 项目实训十四 qq_51946537 项目实训python
    将pytorch模型封装成接口由于前面对于模型的构建、训练、评估都以完成，接下来要做的就是将按照项目要求，将模型封装成接口，供后端直接调用。我需要做的是后端直接调用系统命令pythonprase.py-img图片便可以直接得到解析结果。由于前面的测试模型的正确率都是批量处理过的图片，而现在前端只会传过来要解析的图片或者图片路径，而且图片也是未经处理过的，显然直接输入不会得到好的结果，并且性能也会比
  • pytorch矩阵乘法 weixin_45694975 pytorch深度学习神经网络
    一、torch.bmminput1shape:(batch_size,seq1_len,emb_dim)input2shape:(batch_size,emb_dim,seq2_len)outputshape:(batch_size,seq1_len,seq2_len)注意：torch.bmm只适合三维tensor做矩阵运算特别地，torch.bmm支持tenso广播运算input1shape:(
  • pytorch矩阵乘法总结 chenxi yan PyTorch学习pytorch矩阵深度学习
    1.element-wise（*）按元素相乘，支持广播，等价于torch.mul()a=torch.tensor([[1,2],[3,4]])b=torch.tensor([[2,3],[4,5]])c=a*b#等价于torch.mul(a,b)#tensor([[2,6],#[12,20]])a*torch.tensor([1,2])#广播,等价于torch.mul(a,torch.tensor
  • 推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learning 潘惟妍
    推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learningpytorch-metric-learningTheeasiestwaytousedeepmetriclearninginyourapplication.Modular,flexible,andextensible.WritteninPyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorc
  • pytroch2.4 提示到不到fbgemm.dll bziyue pythonpytorch
    #python/pytorch/问题记录```>>>importtorchTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Users\95416\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\__init__.py",line148,inraiseerrOSE
  • 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题 何必如此 jsp超链接文件下载窗口
    生成下载页面是需要选择“录入提交页面”，生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为：<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
  • 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析 bit1129 cluster
    在分析源代码之前，首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识： 首先，运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下，Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU，这就需要Maste
  • linux上独立安装部署spark daizj linux安装spark1.4部署
    下面讲一下linux上安装spark，以 Standalone Mode 安装   1）首先安装JDK   下载JDK：jdk-7u79-linux-x64.tar.gz  ，版本是1.7以上都行，解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz     然后配置 ~/.bashrc&nb
  • Java 字节码之解析一 周凡杨 java字节码javap
        一： Java 字节代码的组织形式   类文件 {     OxCAFEBABE ，小版本号，大版本号，常量池大小，常量池数组，访问控制标记，当前类信息，父类信息，实现的接口个数，实现的接口信息数组，域个数，域信息数组，方法个数，方法信息数组，属性个数，属性信息数组 } &nbs
  • java各种小工具代码 g21121 java
    1.数组转换成List import java.util.Arrays; Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值 import org.springframework.util.StringUtils; if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值 import org.spring
  • 加快FineReport报表设计的几个心得体会 老A不折腾 finereport
    一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时，最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”，这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据，速度相当慢！！ 二、找一个富文本编辑软件（如NOTEPAD+）编辑SQL语句，这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时，结合FineReport中生成的日志，再找一个第三方数据库访问软件（如PL/SQL）进行数据检索，可以很快定位语法错误。
  • mysql linux启动与停止 墙头上一根草
    如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动：service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动：safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动：service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inin
  • Spring中事务管理浅谈 aijuans spring事务管理
    Spring中事务管理浅谈 By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理 拿一个XML举例 [html]  view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
  • php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题 alxw4616
    php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题 今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.   调试: 1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题. 2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.        
  • 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题) 百合不是茶 对象的传递与调用技巧
        类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看   为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)   类和对象的基础概念:   JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
  • JDK1.5 AtomicLong实例 bijian1013 javathreadjava多线程AtomicLong
    JDK1.5 AtomicLong实例 类 AtomicLong 可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述，请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中（如以原子方式增加的序列号），并且不能用于替换 Long。但是，此类确实扩展了 Number，允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。  
  • 自定义的RPC的Java实现 bijian1013 javarpc
            网上看到纯java实现的RPC，很不错。         RPC的全名Remote Process Call，即远程过程调用。使用RPC，可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例，从中可以看到RPC如何
  • 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World bit1129 Hello world
    什么是Hessian The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
  • 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL bit1129 shell
    在Spark Shell上，通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作   1. 操作Hive中已存在的表   [hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath Welcom
  • F5　往header加入客户端的ip ronin47
    when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{         HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
  • java-61-在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, bylijinnan java
    思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/ 写了个java版的 public class GreatestLeftRightDiff { /** * Q61.在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。 * 求所有数对之差的最大值。例如在数组
  • mongoDB 索引 开窍的石头 mongoDB索引
    在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引       得到当前查询的索引信息      db.user.find(_id:12).explain();        cursor: basicCoursor 指的是没有索引  &
  • [硬件和系统]迎峰度夏 comsci 系统
      从这几天的气温来看，今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内    所以，从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。    每间房屋要有一个落地电风扇，一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)    坐的，躺的地方要有凉垫，床上要有凉席       电脑的机箱
  • 基于ThinkPHP开发的公司官网 cuiyadll 行业系统
    后端基于ThinkPHP，前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统 轻量级企业网站管理系统 运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0 系统预览 系统下载：http://www.tecmz.com 预览地址：http://co.tecmz.com 各种设备自适应 响应式的网站设计能够对用户产生友好度，并且对于
  • Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制) darrenzhu jms事务承认MQacknowledge
    JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/ Transaction and redelivery in
  • Centos添加硬盘完全教程 dcj3sjt126com linuxcentoshardware
    Linux的硬盘识别: sda        表示第1块SCSI硬盘 hda       表示第1块IDE硬盘 scd0      表示第1个USB光驱 一般使用“fdisk -l”命
  • yii2 restful web服务路由 dcj3sjt126com PHPyii2
    路由 随着资源和控制器类准备，您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源，类似于你可以用正常的Web应用程序做法。 在实践中，你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如，请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
  • MongoDB查询(4)——游标和分页[八] eksliang mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标         数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制，从shell中定义一个游标非常简单，就是将查询结果分配给一个变量（用var声明的变量就是局部变量），便创建了一个游标，如下所示： > var
  • Activity的四种启动模式和onNewIntent() gundumw100 android
    Android中Activity启动模式详解 　　在Android中每个界面都是一个Activity，切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。 　　Android总Activity的启动模式分为四种： Activity启动模式设置： <acti
  • 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕 ini htmlWebhtml5csscss3
    在线预览：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm   代码如下：   <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
  • 读源码学Servlet（1）GenericServlet 源码分析 jzinfo tomcatWebservlet网络应用网络协议
    Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口，所有的Servlet 类（抽象的或者自己写的）都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法，其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。     先看javax.servlet.servlet接口源码：  package
  • JAVA进阶：VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换 snoopy7713 javaVOHibernatepo
      PO即 Persistence Object　　VO即 Value Object 　VO和PO的主要区别在于：　　VO是独立的Java Object。　　PO是由Hibernate纳入其实体容器（Entity Map）的对象，它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体，PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。 　实际上，这个VO被用作Data Transfer
  • mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据（信息量） qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 1 */ { "_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
  • java之18天 常用的类(一) Luob. MathDateSystemRuntimeRundom
    System类 import java.util.Properties; /** * System: * out:标准输出,默认是控制台 * in:标准输入,默认是键盘 * * 描述系统的一些信息 * 获取系统的属性信息:Properties getProperties(); * * * */ public class Sy
  • maven wuai maven
    1、安装maven：解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path 2、创建maven_home文件夹，创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml，在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹 3、编写类，在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹，将此类放入最后一级文件夹 4、进入mvn_ch01 4.1、mvn compile ,执行后会在
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他