- CUDA与venv的配置
老兵发新帖
经验分享
根据技术原理和实际配置经验,CUDA工具包本身无法完全安装在Python的venv虚拟环境目录中,但可通过环境变量和依赖管理实现虚拟环境对特定CUDA版本的调用。以下是关键分析及配置方案:⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包(含nvcc编译器、CUDA运行时库等)必须安装在系统全局路径(如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo
- 2020-11-23 安装kaldi提示CUDA版本与实际安装版本不符
CBCU
UbuntuKaldiCUDA语音识别linux深度学习
安装kaldi提示CUDA版本与实际安装版本不符在kaldi的src文件夹下运行./configure--shared提示:***configurefailed:CUDA9_1doesnotsupportg++(g++-7).Youneedg++<7.0.***而我在实际安装的版本是10_1:nvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2019
- CUDA,NVCC和LLVM
Yulong Huang
#编译原理编辑器
名片:作者简介:乐于分享知识的大二在校生本系列专栏:(点击直达)编译原理致读者:欢迎评论与私信,对于博客内容的疑问都会尽量回复哒!!!本文序:⛰️本文介绍:本文是整个编译原理专栏的相关知识的补充(注:因编者时间有限,所以有一些图片来源于网络,为了尊重原作者,所以选择保留水印)⚓本文食用方法:本文介绍了CUDA,NVCC和LLVM。如果您对于该专栏有兴趣,可以查看主页,了解更多UWU❤️如果本文对
- pytorch的cuda版本依据nvcc --version与nvidia-smi
Raina Chen
pytorch人工智能python
在安装PyTorch时,CUDA版本的选择需要关注三个关键点,它们的优先级如下:1.nvcc--version(编译时CUDA版本)作用:显示当前安装的CUDAToolkit版本(即编译器nvcc的版本)。命令:nvcc--version示例输出:nvcc:NVIDIA®Cudacompilerversion11.7.99意义:这是PyTorch实际编译时使用的CUDA版本。如果PyTorch是用
- 服务器配置采集
bloglin99999
服务器运维
一、GPU信息收集查看GPU型号和驱动信息nvidia-smi-q>gpu_info.txt(输出会包含GPU型号、显存、驱动版本、温度等信息)查看CUDA版本nvcc--version2>&1|teecuda_version.txt如果未安装nvcc,可通过路径查看:ls-l/usr/local/cuda*>>cuda_version.txt二、系统硬件信息CPU信息lscpu>cpu_info
- win10使用清华源快速安装指定版本的pytorch-GPU
来自星星的菜鸟
深度学习环境配置pytorch-gpu安装
检查自己的cuda是否安装好在anacondaprompt中输入nvcc-V显示如上面表示安装好了。配置清华园下载环境同样在在anacondaprompt中输入condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/condaconfig--addchannelshttps://mirror
- 本地安装gpu版本torch(超简单)
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1)创建并激活环境condacreate-nDOT1python==3.9condaactivateDOT12)方法1:命令行安装torch①查看cuda版本【12.6】nvidia-smi#查看电脑支持的cuda版本nvcc-V#查看安装的cuda版本②去pytorch官网找命令pytorch官网PyTorch③直接输入图中命令:pip3installtorchtorchvisiontorcha
- linux下安装cuda后nvcc -V无法执行的解决方案
Retrospector
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pytorch版本博主刚开始安装的pytorch版本为1.2.0,但是所跑的pytorch程序是在0.4.0版本下写的,结果运行时出现了一些问题,必须改装较低版本的pytorch——这里选择了0.4.1。下载链接:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/下载后,得到安装包.tar.bx2,可以使用下述指令进行本地安装:$condainst
- YOLOv8 TensorRT 部署(Python 推理)保姆级教程
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本教程手把手教你如何在NVIDIAGPU或RK3588上部署YOLOv8TensorRT推理,让你从零基础到高性能AI推理!1.部署前的准备1.1硬件要求NVIDIAGPU(如RTX3060/4090、Jetson系列)或RK3588NPU(支持TensorRT)CUDA(如11.x)、cuDNN、TensorRT已正确安装可运行nvcc--version、dpkg-l|grepTensorRT检
- conda 安装cudnn
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condacudnn
通过Conda安装cuDNN确保你有NVIDIAGPU和CUDAToolkit:首先,确保你的系统上安装了NVIDIAGPU和CUDAToolkit。你可以通过运行以下命令来检查CUDA是否已安装:nvcc--version如果没有安装CUDA,你需要先从NVIDIACUDAToolkit下载并安装。添加Conda通道:为了通过Conda安装cuDNN,你需要添加NVIDIA的Conda通道。打开
- CUDA 编程相关的开源库
byxdaz
CUDAcuda
CUDA编程相关的开源库非常丰富,涵盖了高性能计算、深度学习、图像处理、线性代数、优化算法等多个领域。1.通用GPU计算库CUDAToolkit(NVIDIA官方):包含CUDA运行时库、编译器(nvcc)、调试工具(cuda-gdb、Nsight)、数学库(如cuBLAS、cuFFT)等。CUDAToolkit-FreeToolsandTraining|NVIDIADeveloperThrust
- vLLM 部署 DeepSeek 大模型避坑指南
来自于狂人
人工智能pythonpytorch语言模型
本文基于实战经验,提供从环境准备到性能调优的全流程避坑指南。一、环境准备:驱动与硬件兼容性1.NVIDIA驱动与CUDA版本对齐确保NVIDIA驱动和CUDA版本相互匹配是关键。例如,CUDA12.x需要至少525.60+的驱动版本。#使用nvidia-smi查看驱动状态nvidia-smi#确认CUDA版本是否与PyTorch安装版本一致nvcc--version2.物理设备识别与资源竞争多GP
- 在pycharm中的终端显示的是cuda版本是12.4,而在系统电脑的小黑框即cmd的那个里面发现cuda版本是11.5
qq_33910616
常见问题pycharmidepython
这种情况是因为PyCharm中的终端和系统命令提示符(CMD)使用的环境变量不同,导致它们找到的nvcc命令对应的CUDA版本不一致。以下是可能的原因和解决方法:原因分析环境变量设置差异:PyCharm可能有自己独立的环境变量设置,或者它没有正确读取系统环境变量。这可能导致在PyCharm终端中使用的nvcc命令来自CUDA12.4的安装路径,而系统CMD中使用的nvcc命令来自CUDA11.5的
- 配置MambaIRv2: Attentive State Space Restoration的环境
YuSun_WK
python开发语言
github上代码的地址:csguoh/MambaIR:[ECCV2024,CVPR2025]MambaIRandMambaIRv2!一开始直接输入命令condaenvcreate-fenvironment.yaml安装了半天爆出来好几个错误,其中一个是没有nvcc输入以下命令:moduleavail发现没有对应的cuda11.7的版本就安装cuda11.7的然后输入以下命令激活环境:source
- CUDA Tools 常用命令总结与记录 (需要细化)
ZhiqianXia
CUDA技术笔记cuda
以下是对CUDAToolkit中常用工具和命令的详细总结,涵盖编译器、调试器、性能分析工具、GPU管理工具等核心组件:一、编译器工具:nvccnvcc是NVIDIACUDA编译器,用于编译.cu文件生成可执行文件或中间代码。常用命令与参数基本编译nvcc-ooutput_fileinput_file.cu指定计算能力(Architecture)nvcc-arch=compute_XX-code=s
- 使用AutoDL安装Mamba官方代码
月亮已死热爱可抵万难
linux
使用AutoDL安装Mamba租界的云服务器使用环境ubuntu22.04,cuda11.8,cudnn8.9python=3.10torch=2.10远程连接验证安装条件使用Pycharm连接远程的云GPU服务器使用nvidia-smi和nvcc-Vpythoncondainfo-e来验证云主机是否具有安装的条件。conda创建虚拟环境并安装pytorch在确保云GPU服务器满足安装条件的基础上
- DeepSpeed多卡训练问题梳理
1lI
人工智能深度学习人工智能
环境背景内网centos8.3_x86_64环境gcc版本8.3.1python版本3.8nvidia驱动对应cuda版本为11.6(通过nvida-smi可以获取)cudatoolkit版本为11.3(通过nvcc-V可以获取)依赖安装由于内网环境没有网络,需要通过外网执行以下命名获取所有的依赖库以及依赖的依赖并导入内网。pipdownload-rrequirement.txt-d./在内网通过
- NLP实践:pytorch 实现基于LSTM的预训练模型以及词性分类任务
某科学の憨憨
pytorchlstmpython语言模型神经网络自然语言处理分类
环境版本配置1:CUDA版本:Cudacompilationtools,release11.8,V11.8.89在cmd中用以下指令查看nvcc-V**2:cudnn版本:**8700importtorch#用这个查看print(torch.backends.cudnn.version())3:python版本:3.94:Pytorch版本:torch2.0.0+cu1185:nltk:3.8.1
- nvidia 各 GPU 架构匹配的 CUDA arch 和 CUDA gencode
哦豁灬
CUDAGPUCUDAnvidia
使用NVCC进行编译cudac(.cu)时,arch标志(-arch)指定了CUDA文件将为其编译的NVIDIAGPU架构的名称。Gencodes(-gencode)允许更多的PTX代,并且可以针对不同的架构重复多次。NVIDIA架构名称的列表,以及它们具有的计算能力:FermiKeplerMaxwellPascalVoltaTuringAmpereLovelaceHoppersm_20sm_30
- NVCC编译Kernel函数的优化选项详解
东北豆子哥
CUDAC++CUDA
NVCC编译Kernel函数的优化选项详解NVCC(NVIDIACUDACompiler)提供了多种优化选项来优化CUDAkernel函数的性能。以下是一些主要的优化选项及其解释:常用优化选项-O1,-O2,-O3基本优化级别,类似于传统编译器的优化选项-O1:基本优化-O2:中等优化(默认级别)-O3:激进优化–use_fast_math用更快的数学函数替代高精度数学函数会降低一些精度但提高计算
- 【编译、链接与构建详解】Makefile 与 CMakeLists 的作用
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【编译、链接与构建详解】Makefile与CMakeLists的作用前言源代码(.c、.cpp)编译编译的本质编辑的结果编译器(GCC、G++、NVCC等)目标文件(`.o`)什么是`.o`目标文件为什么单个`.o`目标文件不能直接执行?链接链接的本质如果需要链接的`.o`文件很多且杂乱怎么办?库文件(.a、.so)静态库(`.a`)动态库(`.so`)构建构建的步骤自动化构建构建工具与构建规则(
- 查看 Linux 系统中安装的 CUDA 版本
烟锁池塘柳0
LinuxCUDAlinuxubuntu
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
- 本地部署时,如何通过硬件加速(如 CUDA、TensorRT)提升 DeepSeek 的推理性能?不同显卡型号的兼容性如何测试?
百态老人
人工智能科技算法vscode
本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则:根据显卡架构选择CUDA版本(如NVIDIARTX50系列需CUDA12+,V100需CUDA11.x),并通过nvcc--version验证安装。GPU加速验证:运行以下代码检查硬件加速状态:importtensorflowastfprint("可用GPU数量:",len(tf
- 解决No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda:...‘
北冰洋漂流
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【报错】error:[Errno2]Nosuchfileordirectory:':/usr/local/cuda:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc'【解决方法】命令行输入命令exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda重新运行安装(如pipinstall-v-e.)
- 解读CUDA Compiler Driver NVCC - Ch.3
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前言上一篇文章简单了介绍了nvcc预定义的宏,以及支持的编译阶段,对应的输入文件后缀和输出文件的默认名。本篇文章了解CUDA源文件编译的整个workflow。OverviewCUDA编译的工作原理如下:输入程序经过设备编译编译预处理,编译为CUDA二进制(cubin)和/或PTX中间代码,被放置在一个fatbinary。输入程序再次预处理以供主机编译,嵌入到fatbinary,并将CUDA特定C+
- NVIDIA CUDA Compiler Driver NVCC
Yongqiang Cheng
NVIDIAGPU-CUDA-cuDNNNVIDIACUDACompilerNVCC
NVIDIACUDACompilerDriverNVCC4.2.8.23.`--list-gpu-code`(`-code-ls`)4.2.8.24.`--list-gpu-arch`(`-arch-ls`)Referenceshttps://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/Thedocumentationfornvcc,theCUDA
- 安装CUDA以及GPU版本的pytorch
lskkkkkkkkkkkk
Pythonpytorch人工智能python
使用pytorch进行深度学习的时候,往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议:检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板,点击左下角“系统信息”,然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息,其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda,但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
- flash_attn安装
壶小旭
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flash_attn安装1.cuda-nvcc安装https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc2.torch安装#https://pytorch.org/#找到对应cuda版本的torch进行安装pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1213
- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
星星点点洲
stablediffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- windows 安装nvidaia驱动和cuda
njl_0114
配置环境windows
安装nvidaia驱动和cuda官网搜索下载驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/这里查出来的都是最高支持什么版本的cuda安装时候都默认精简就行官网下载所需版本的cuda包https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive安装成功但是nvcc-V失败,除了安装时候默认的加入的环境变量外。添加环境变量C:\Pr
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文