A2333fun
A2333fun

pytorch：torch_scatter.scatter_max（）

torch_scatter.scatter_max(src, index, dim=-1, out=None, dim_size=None, fill_value=None)

在这里插入图片描述

  • 根据index将src分组，求每一组中的最大值输出到out
  • dim是维度
    在这里插入图片描述
from torch_scatter import scatter_max

src = torch.Tensor([[2, 0

你可能感兴趣的:(pytorch)

  • 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型 科学的发展-只不过是读大自然写的代码 断纱检测caffetensorflowpytorch
    以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发，起初是一个用于深度卷积网络的Python框架（无
  • 目标检测入门教程：使用Python实现目标检测算法 晨曦之光，优美芝麻 目标检测python算法机器学习-深度学习
    目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，它旨在识别和定位图像或视频中的特定对象。本教程将介绍如何使用Python编程语言实现目标检测算法。我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO（YouOnlyLookOnce）的最新版本YOLOv4作为示例。在开始之前，请确保您已经安装了Python和以下必要的库：NumPy、OpenCV和PyTorch。您可以使用pip命令来安
  • 基于Transformer的多通道肌电信号序列分类 咖啡百怪 transformer深度学习人工智能
    表面肌电信号(sEMG)为十分重要的人体感官信号，不同的动作和状态对应不同的肌电信号，利用肌电信号的表征能力，我们可以实现对NAO机器人的控制。本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类，数据使用excel进行保存，使用Pytorch架构建立模型并训练，利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。在这里贴上该项目的github仓库连接，大家用得到的可以点个星
  • PyTorch 快速入门 無量空所 深度学习机器学习pytorch开源
    我们将通过一个简单的示例，快速了解如何使用PyTorch进行机器学习任务。PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和库，帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。以下是本教程的主要内容：一、数据处理PyTorch提供了两个基本的数据处理工具：torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset。Dataset用于存储样本及其对应
  • GGUF 大模型文件格式 香菜烤面包 AI系统与算法部署语言模型
    1.基础原理GGUF简介当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。因此，大模型预训练结果文件的保存格式对于模型的使用和生态的发展来说极其重要。大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架，其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式，如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训
  • ollama把huggingface下载下来的模型转换为gguf abments 人工智能语言模型
    说明ollama导入从huggingface下载下来的模型在ollama的说明文档中有详细的介绍,大家可以按照文档说明进行操作。importing-pytorch–safetensors。既然官方已经给出了明确的操作步骤，那么我写这篇博客的意义又是什么呢？主要有两个目的：1.我的操作可能更适合中国宝宝体质2.方便后期自己查看要求建议使用conda管理python环境建议使用linux或mac环境，
  • pytorch小记（七）：pytorch中的保存/加载模型操作 墨绿色的摆渡人 pythonpytorch小记pytorch人工智能python
    pytorch小记（七）：pytorch中的保存/加载模型操作1.加载模型参数(`state_dict`)1.1保存模型参数1.2加载模型参数1.3常见变种1.3.1指定加载设备1.3.2非严格加载（跳过部分层）1.3.3打印加载的参数2.加载整个模型2.1保存整个模型2.2加载整个模型2.3注意事项3.总结4.加载模型的完整代码示例4.1保存和加载参数4.2保存和加载整个模型4.3加载到不同设备
  • 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测 知识鱼丸 machinelearning逻辑回归算法机器学习
    1.数据准备首先，我们需要一些示例数据。在这个例子中，我们将生成一些简单的二维数据点，并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来，我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
  • 梯度提升用于高效的分类与回归 纠结哥_Shrek 分类回归数据挖掘
    使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差（负梯度方向）用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4，直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT（梯度提升决策树）的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
  • pytorch深度Q网络 纠结哥_Shrek pytorch人工智能python
    DQN引入了深度神经网络来近似Q函数，解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈，尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。DQN的核心思想是使用神经网络Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)来近似Q值函数，其中θ\thetaθ是神经网络的参数。DQN的关键创新包括：经验回放（ExperienceReplay）：在强化学习中，当前的学习可能会依赖于最近的经验，容易
  • 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测 go5463158465 python算法深度学习python开发语言
    以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR（End-to-EndObjectDetectionwithTransformers）为基础进行说明，它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备：安装必要的库，如PyTorch、torchvision等。数据准备：使用公开的视频目标检测数据集，
  • pytorch实现主成分分析 (PCA)：用于数据降维和特征提取 纠结哥_Shrek pytorch人工智能python
    使用PyTorch实现主成分分析（PCA）可以通过以下步骤进行：标准化数据：首先，需要对数据进行标准化处理，确保每个特征的均值为0，方差为1。计算协方差矩阵：计算数据的协方差矩阵，以捕捉特征之间的关系。特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，获得主成分。选择主成分：根据特征值的大小选择前几个主成分，通常选择方差最大的主成分。转换数据：将数据投影到选定的主成分上，完成降维。例子代码：importto
  • 使用PyTorch实现线性SVM指南 余桢钟
    使用PyTorch实现线性SVM指南svm-pytorchLinearSVMwithPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于GitHub上的开源项目svm-pytorch，旨在帮助开发者理解和运用这个库来在PyTorch框架下实现支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）。项目介绍sparse
  • conda从本地安装包 幽殇默 pytorchconda
    第一步：先下载需要的包。常用的网址1：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/清华大学开源软件镜像站官网常用的网址2：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=D清华大学开源软件镜像站pytorh下载网址常用的网址3：https://anaconda.org/
  • YOLO 目标检测编程详解 不知名靓仔 YOLO目标检测人工智能
    引言目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它旨在识别图像中的对象并定位这些对象的位置。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种流行的目标检测算法，因其速度快且准确度高而广受好评。本文将深入探讨YOLO的原理及其实现方法，并提供一个使用Python和PyTorch的示例代码。项目源码见最下方1.YOLO算法简介YOLO算法的核心思想是将目标检测视为回归问题，而不是传统的分类加定位的两阶段方法
  • Torchserve服务开发 qq_27844739 AI工程化运维人工智能pytorch服务器
    Torchserve服务开发文章目录Torchserve服务开发0.Torchserve介绍0.1.背景0.2.API类型1.开发使用1.0.环境部署1.1.handler开发1.1.1.context参数1.1.2.data参数1.2.handler调试2.配置文件3.batch推理0.Torchserve介绍0.1.背景TorchServe是PyTorch中推荐的模型部署解决方案，通过它可以将
  • PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程 大模型铲屎官 PyTorchpytorch线性回归人工智能深度学习python
    系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！PyTorchreshape、tra
  • Window Mamba 环境安装【CUDA】 红豆布丁 pythonmambassmcuda
    WindowMamba环境安装1.安装PyTorch环境2.直接安装Mamba及其依赖3.手动编译Mamba及其依赖1.安装PyTorch环境condacreate-nmambapython=3.10condaactivatemambacondainstallcudatoolkit==11.8pipinstalltorch==2.1.1torchvision==0.16.1torchaudio==
  • ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch-sparse ERROR: No matching distr 海洋 之心 图神经网络pytorch深度学习人工智能python机器学习
    文章目录问题描述：原因分析：解决方案：问题描述：在使用!pipinstall--no-indextorch-sparse-fhttps://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html安装torch-sparse时出现如下问题ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtorch-sp
  • 自建stgcn数据集并训练 青年夏日科技工作者 AI编程
    参考了许多博文，慢慢地也就把st-gcn跑出来了，参考的文章一会附在文章里面，实测有用。1.安装st-gcn复现STGCNCPU版（ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe）_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版（win10+openpose1.5.0）_Significance的博客-CSDN博客22.准备训练数据集官方使用
  • Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战 Chatopera 研发团队 机器学习深度学习pytorch人工智能
    前一篇文章，Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录Tensor基本操作torch.max默认指定维度Tensor基本操作torch.maxtorch.max实现降维运算，基于指定的dim选取子元素的最大值。默认a=torch.randn(1,3)p
  • 【图像超分】论文复现：万字长文！Pytorch实现EDSR！代码修改无报错！踩坑全记录！适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！ 十小大 超分辨率重建（理论+实战科研+应用）深度学习pytorch人工智能超分辨率重建图像处理计算机视觉图像超分
    第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）修改后代码和权重文件下载见文末链接！！！包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件，可直接用于测试。本文亮点：讲解细致，EDSR流程全通，代码注释丰富，适合新手入门阅读深度思考，踩坑报错全
  • 【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程 IT古董 人工智能机器学习Python人工智能pythonpytorch机器学习
    PyTorch是一个强大的开源深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程，涵盖从基础到实际应用的使用方法。1.安装与导入1.1安装PyTorch访问PyTorch官方网站，根据系统、Python版本和CUDA支持选择安装命令。常用安装命令：pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio1.2导入库importtorchimporttor
  • 利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络 drebander AI编程pytorch神经网络人工智能
    在深度学习任务中，不同任务的复杂度千差万别。为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。在PyTorch中，动态计算图和自动求导机制为实现这一目标提供了强大的工具。动态网络结构设计PyTorch的动态计算图允许我们根据运行时的输入数据或任务复杂度，动态创建和修改网络结构。动态添加/移除层：可以在训练过程中根据需
  • 使用PyTorch实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载 Luzem0319 pytorch逻辑回归人工智能
    1.引入必要的库首先，需要引入必要的库。PyTorch用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimportpandasaspdimport
  • Pytorch 基础之张量索引 攻城狮随笔 Pytorch机器学习pytorch深度学习python
    本次将介绍一下Tensor张量常用的索引与切片的方法：1.index索引index索引值表示相应维度值的对应索引a=torch.rand(4,3,28,28)print(a[0].shape)#返回维度一的第0索引tensorprint(a[0,0].shape)#返回维度一0索引位置，维度二0索引位置的tensorprint(a[0,0,0].shape)#返回维度一0索引，维度二0索引，维度三
  • AI软件外包需要注意什么 外包开发AI软件的关键因素是什么 如何选择AI外包开发语言 北京动点飞扬软件 AI外包
    1.定义目标与需求首先，要明确你希望AI智能体做什么。是自动化任务、数据分析、自然语言处理，还是其他功能？明确目标可以帮助你选择合适的技术和方法。2.选择开发平台与工具开发AI智能体的软件时，你需要选择适合的编程语言、框架和工具。例如：编程语言：Python是最常用的语言，因为它有强大的AI/ML库，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台：你可以使用本地环境、
  • 《动手学深度学习》(PyTorch版) chaser&upper 深度学习pytorch深度学习python
    《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦！！！本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同，针对此书英文版的P
  • 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理 CHEN_RUI_2200 机器学习YOLO
    ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
  • Silero VAD 开源项目教程 苏鹃咪Healthy
    SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器（VoiceActivityDetector），由snakers4团队开发并开源在GitHub上。该项目支持多种语言和不同领域的音频，具有灵活的采样率（8000Hz和16000Hz），并且可以在PyTorch和O
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 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。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他