- 判断是否安装了cuda和cuDNN
幽殇默
pytorch深度学习人工智能
#判断是否安装了cudaimporttorchprint(torch.cuda.is_available())#返回True则说明已经安装了cuda#判断是否安装了cuDNNfromtorch.backendsimportcudnnprint(cudnn.is_available())#返回True则说明已经安装了cuDNN
- [C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪
FL1623863129
深度学习c#YOLO目标检测
【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll,TensorRtExtern源码地址:TensorRT-CSharp-API/src/T
- 【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
- Transformer以及BERT阅读参考博文
mumukehao
文本属性图文本属性图
Transformer以及BERT阅读参考博文Transformer学习:已有博主的讲解特别好了:李沐:Transformer论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili知乎:Transformer模型详解(图解最完整版)-知乎个人杂想:QKT∗VQK^{T}*VQKT∗V中,QKTQK^TQKT其实可以理解为相似性矩阵S,那么S∗VS*VS∗V其实就相当于相似性矩阵对原始的嵌入加权求和。
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人工智能百度
「极客头条」——技术人员的新闻圈!CSDN的读者朋友们好,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|郑丽媛出品|CSDN(ID:CSDNnews)一分钟速览新闻点!合作阿里巴巴后,传苹果仍将和百度合作开发AI抖音副总裁回应代码抄袭:重复代码占比很小,涉事员工已离职宇树人形机器人G1亮相春晚后热租,日租金最高达1.5万元传蓝思科技有望成为苹果折叠屏玻璃供应商,回应:涉
- 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)
CaiGuoHui1
dnn神经网络深度学习人工智能
引言(1)简介:什么是深度神经网络?深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)是机器学习的一种复杂形式,属于广义的人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANNs)的范畴。它们设计用来模仿人类大脑的处理方式,通过多层(即“深度”)的神经元结构处理数据,从而解决各种复杂的数据驱动问题。这些网络通过多个隐藏层连接输入和输出层,每层都包含多个神经元,这些神经元
- 了解深度神经网络模型(Deep Neural Networks, DNN)
huaqianzkh
未来技术dnn人工智能神经网络
深度神经网络模型(DeepNeuralNetworks,DNN)深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络,能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。基本结构输入层:接收原始数据。隐藏层:包含多个层,每层有多个神经元,通过非线性激活函数处理数据。输出层:生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构:通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换:使用激
- 10. 神经网络(二.多层神经网络模型)
啊波次得饿佛哥
AI人工智能神经网络人工智能深度学习
多层神经网络(Multi-LayerNeuralNetwork),也称为深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN),是机器学习中一种重要的模型,能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、回归和模式识别问题。以下是其详细介绍:1.基本概念多层神经网络由多个层(Layer)堆叠而成,包括:输入层(InputLayer):接收原始数据(如图像像素、文本向量等)。隐藏层(HiddenLay
- DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b
MonkeyKing.sun
deepspeed模型
如果你只需要使用DeepSpeed在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b模型进行推理,而不进行训练,可以按照以下步骤进行部署。推理部署的重点是利用多台机器和多块GPU来加速模型的推理过程。1.环境准备首先,确保每台机器上都安装了正确的依赖项。步骤:安装CUDA和cuDNN:确保你在每台机器上安装了与T4GPU兼容的CUDA和cuDNN版本,通常CUDA11.0或更高版本。安装CUDA:N
- 解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
Jurio.21
Python科研经验Pytorchpytorch人工智能pythonGPUCUDAcuDNN
目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误:RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED这个错误通常表示cuDNN库未能正确初始化。2.可能原因2.
- 【PyTorch 】【CUDA】深入了解 PyTorch 中的 CUDA 和 cuDNN 版本及 GPU 信息
丶2136
#cudaAI#pytorchpytorch人工智能gpu算力
目录引言一、环境准备1.1重要的环境依赖1.2安装CUDA和cuDNN1.3示例安装步骤1.4PyTorch、CUDA和cuDNN版本兼容性表二、检查CUDA和cuDNN版本三、检查GPU可用性四、测试PyTorch是否正常工作五、PyTorch中的GPU工作流程五、常见问题解答5.1如何更新CUDA和cuDNN?5.2如何在PyTorch中选择特定的GPU?5.3如何解决CUDA内存不足的问题?
- Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建
pkuyjxu
cudaubuntu
链接在此:Ubuntu20.04+GeForceRTX2080SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建出现的问题1:ubuntu20.04安装libpng12-devlibpng12-0出现的问题2:安装nvidia驱动后无法进入桌面/黑屏,重启ctrl+alt+f2进入命令行系统,备份后删除/etc/X11/xorg.conf文件reboot即可。原因如
- anaconda中安装tensorflow1.15以及Jupyter
hou_hbl
pythontensorflow深度学习
anaconda中安装tensorflow1.15以及Jupyter1.安装TensorFlow1.15tensorflow1.15+cuda10.0+cudnn7.4PackagesNotFoundError:Thefollowingpackagesarenotavailablefromcurrentchannelscondainstalltensorflow-gpu==1.152.安装jupy
- Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)
盼小辉丶
julia深度学习cmakelinuxmxnetjulialanguage深度学习
Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1(为了GPU支持,需要安装CUDA和cudnn,可以参考博客,若CUDA版本不同,参考此网站下载合适的MXNet版本)安装MXNet的julia绑定,经过多次测试,并不能
- yolov5 c++ onnx pytorch pycharm gpu train test
mulsh
YOLOc++opencvpytorchpycharm
目的:目标实时检测;方法:c++调用yolov5模型;数据资源参考:【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程(2022.06.28全新版本v6.1)_yolov5教程-CSDN博客代码:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;//#classnamesstd::vectorclasses={"
- 二值连接:深度神经网络的轻量级革命
步子哥
dnn人工智能神经网络
引言:深度学习的下一步是什么?深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNN)近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。然而,这些突破背后的一个关键推手是计算能力的飞速提升,尤其是图形处理单元(GPU)的广泛应用。然而,随着模型规模和数据量的增长,深度学习的计算需求也在不断攀升。与此同时,移动设备和嵌入式系统的快速发展对低功耗、高效能的深度学习算法提出了更高的
- 【Triton 教程】triton.autotune
Triton是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于Python的编程环境,以高效编写自定义DNN计算内核,并能够在现代GPU硬件上以最大吞吐量运行。更多Triton中文文档可访问→https://triton.hyper.ai/triton.autotune(configs,key,prune_configs_by=None,reset_to_zero=None,restore_va
- PyTorch + CUDA环境配置
weixin_54533760
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这篇文章转的是我老铁的,我自己也配过几次,但是一直没时间写出来,就直接从他那边拉过来了,之后再配就不用到处找了。从目前的情况来看,CUDA版本和PyTorch和Py自身版本是绑定的,而cuDNN和CUDA的大版本绑定,而其中主要受限的其实是PyTorch支持的CUDA版本,因此,这里采用CUDA来适配PyTorch的方式。PyTorch安装首先,下载PyTorch的本地安装包,需要下载的组件包有T
- 落地 dnn对象检测
没学上了
dnn人工智能神经网络
"C:\opencv\opencv\sources\samples\dnn\models.yml"下载opencv的深度模型框架,例如caffe,copyMobileNetSSD_deploy.prototxt和MobileNetSSD_deploy.caffemodel所在的位置,其中prototxt需要后面生成,这两个文件用于std::stringmodel_text_file和std::st
- Paddle和pytorch不可以同时引用
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importpaddleprint(paddle.utils.run_check())importtorchprint(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())报错:OSError:[WinError127]找不到指定的程序。Errorloading"C:\ProgramFiles\Python311\Lib\site-pac
- 2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间:楼梯上的持续磨损 代码解析
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2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025数学建模美赛A题2025楼梯上的持续磨损matlab代码
目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络(DNN)用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络(CNN)用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术,例如图像处理、深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)等,并结合不同的算法进行更深入的分析。1.数据预处理与
- 多版本cuda+多版本cudnn+gcc+cmake+opencv+darknet爬坑记录
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系统学习深度学习
本次针对darknet框架部署—centos7.x一、CUDA多版本安装1、很早前安装了很多cuda现在忘了步骤了,这里不再安装,下次再补上,可以看其他贴安装,记清楚自己的安装目录,一般默认在/usr/local/cuda(cuda10.0、cuda10.2),用哪个切换环境变量就行,很方便二、CUDNN版本安装1、下载cudnn并解压,官网上下载与CUDA相匹配的版本,下载难点需要注册个帐号,有
- RTX4060+ubuntu22.04+cuda11.8.0+cuDNN8.6.0 & 如何根据显卡型号和系统配置cuda和cuDNN所需的安装环境
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带你跑通人工智能项目cudacuDNN
文章目录电脑原配置安装cuda和cuDNN前的环境选择cuDNN与CUDAtookit和nvidiadriver的对应关系cuda版本选择⭐查看自己的nvidiadriver版本和最大支持的CUDA版本⭐最小支持版本查看11.8.0版本的cuda和ubuntu22.04对应的cuDNN版本查看ubuntu22.04中cuDNN支持的内核,GCC最终安装前的环境选择下载安装linux6.2.0内核安
- 深度神经网络(DNN)详解
古龙飞扬
dnn人工智能神经网络
深度神经网络(DNN,DeepNeuralNetwork)是人工智能领域中的一种重要模型,它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理,实现了对复杂数据的处理和决策。以下是对深度神经网络(DNN)的超详细解析:一、DNN的基本概念DNN是一种具有多个隐藏层的神经网络模型,其核心在于其深度,即包含多个隐藏层。这些隐藏层通过非线性变换,使得模型能够捕捉到数据中的复杂关系和模式。DNN通常由输入层、隐藏层和输
- docker镜像报错ERROR: failed to solve: DeadlineExceeded:
柠檬编程工作室
Dockerdockereureka容器
--------------------1|#基于NVIDIACUDA镜像,确保GPU支持2|>>>FROMnvidia/cuda:12.6.2-cudnn-devel-ubuntu20.043|4|#设置工作目录--------------------ERROR:failedtosolve:DeadlineExceeded:DeadlineExceeded:DeadlineExceeded:nv
- 【安装cudnn】
Eternal-Student
linuxlinux
官网下载并安装如果打算使用深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch,并且需要GPU加速,可能还需要安装NVIDIA的cuDNN库,它是一个GPU加速的深度神经网络库。officialweb:https://developer.nvidia.com/cudnn下载具体:cuDNN9.5.0Downloads历史版本下载:https://developer.nvidia.com/rdp/c
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- AI 工具推荐 Napkin.ai:让复杂想法一键变成直观图表
weixin_38754564
人工智能
Napkin.ai是一款智能工具,能自动将文字生成信息图、流程图等多种图形。支持多样化样式选择和自定义调整,还能导出为多种格式。阅读原文请转到:https://jimmysong.io/blog/napkin-ai-visualization-tool/在工作中,我们经常需要清晰地传达复杂的想法,但单靠文字有时候实在不够直观。这时候,一张清晰的图表往往能让人一眼看懂你的思路。*抽象概念可视化的好处
- 安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本)步骤
学乐乐
pytorch人工智能python
一.先看自己的电脑NVIDIA支持CUDA版本是多少?1.打开NVIDIA控制面板2.点击帮助---系统信息--组件我的支持CUDA11.6二.再看支持Pytorch的CUDA版本三.打开CUDA官网下载CUDA11.6下载好后,安装选择自定义然后安装位置(先去F盘建个CUDA-manger文件夹然后在里面建个CUDA11.6文件夹再在里面建立CUDA1CUDA2这两个文件夹前两个位置选到CUDA
- 深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器
小仇学长
深度学习深度学习transformer人工智能编码器解码器
学习目录:深度学习理论基础(一)Python及Torch基础篇深度学习理论基础(二)深度神经网络DNN深度学习理论基础(三)封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础(四)Parser命令行参数模块深度学习理论基础(五)卷积神经网络CNN深度学习理论基础(六)Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器本文目录学习目录:前述:Transformer
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l