- 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
- 【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库,包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统:LinuxPython:3.8-3.12GPU:计算能力7.0或更高(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
- ubuntu完全卸载cuda(备忘)
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ubuntulinux运维
cuda的卸载方法网上都有很多,这些方法大同小异,几乎都是错的,我在卸载cuda时基本试了个遍,各种踩坑。能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的,然而这种使用apt-get--purgeremove命令的方法并不能将cuda完全卸掉。这里把官方文档的方法贴出来:sudoapt-get--purgeremove"*cublas*""*cufft*""*curand*"\"*cusolver*""*c
- DeepSeek 大模型离线 Docker 部署技术指南
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一、部署架构概述DeepSeek离线部署采用容器化微服务架构,核心组件包括:模型服务层:基于TritonInferenceServer的模型推理容器API网关层:FastAPI实现的REST/gRPC接口服务资源管理层:CUDA-awareDocker运行时+NVIDIAGPU资源调度持久化存储:模型参数与配置文件的Volume挂载方案二、系统环境要求2.1硬件规格组件最低要求推荐配置CPUX86
- 【服务器】ubuntu20.04安装cuda12.01(使用runfile安装)
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【服务器】ubuntu20.04安装cuda12.01(使用runfile安装)包教包会【创作不易,求关注收藏点赞】商业合作请私聊,有问题可以评论或者私聊!1、进入cuda官网先登录,登录好之后选择对应的版本按下面选项进行选择2、终端运行安装在终端进入管理员模式,这里我是通过SSH远程连接,先进入管理员模式su</
- 深度学习基础知识
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cuda简介:CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU(图形处理器)来加速各种计算任务,包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司,专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU,NVIDIA还提供与其GPU
- 如何在我的电脑上查看是否安装cuda12?我现在在我的VS中新建项目时,里面多出来一个CUDA12.4 runtime,这是什么?是不是使用CUDA cpp进行编程?
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在你的电脑上检查是否安装了CUDA12,可以通过以下几种方法:1.检查CUDAToolkit安装目录查看CUDA安装目录:-默认情况下,CUDAToolkit安装在C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\目录下。打开这个目录,你应该能看到类似v12.0或v12.4的子目录,这表示已安装的CUDA版本。查看CUDA版本:-打开命令提示符(cmd)
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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
- 合作阿里后,传苹果仍将和百度合作开发AI;库克预告2月19日迎接“家庭新成员”;Gemini宣布上线全局记忆功能 | 极客头条
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将onnx文件导出为engine,FP16格式importtensorrtastrtimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinit#加载ONNX文件onnx_file_path='model.onnx'engine_file_path='model_tesfp16.trt'TRT_LOGGER=trt.Logger(trt.Logger.WARNI
- 模型实战(19)之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -> 实现目标检测
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#深度学习实战例程目标检测人工智能计算机视觉图像处理YOLO
从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理,CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下:output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下:
- GPU(Graphics Processing Unit)详解
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GPU(GraphicsProcessingUnit)详解1.GPU的定义与核心特性GPU(图形处理器)是一种专为并行计算和图形渲染优化的处理器。与CPU(中央处理器)不同,GPU通过大规模并行架构实现高效处理海量数据,尤其在处理规则化、高并发任务时性能显著优于CPU。关键特性:高并行度:现代GPU包含数千个计算核心(如NVIDIAH100拥有18,432个CUDA核心)。专用内存系统:配备高带宽
- 用Llama Factory单机多卡微调Qwen2.5时报torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory的解决办法
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接着上一篇博客:在Ubuntu上用LlamaFactory命令行微调Qwen2.5的简单过程_llamafactory微调qwen2.5-CSDN博客如果需要微调比较大的模型,例如Qwen2.5-32B,那么在两个3090上可能不够用,这里我用A6000×4的服务器。但如果仿照上篇博客,直接运行:llamafactory-clitrainexamples/train_qlora/qwen_lora
- CUDA与CUDPP源码解析及实战应用
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台,CUDPP是一个提供GPU优化算法的开源库。本课程将深入解析CUDPP的核心组件,包括基数排序、扫描操作、动态并行性、随机数生成、缓存机制、矩阵乘法和基准测试等。通过学习CUDPP源码,开发者可以掌握GPU并行计算的优化技巧,提升应用程序性能。同时,本课程也会介绍如何在具备CUDASDK和NVIDIA驱动的系统上安装和
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- llama-cpp-python CUDA error问题
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安装完cuBLAS(CUDA)版本的llama-cpp-pythonCMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"pipinstallllama-cpp-python跑模型,指定n_gpu_layers=-1出现CUDAerrorCUDAerror:theprovidedPTXwascompiledwithanunsupportedtoolchain.一个解决办法拉取llama.cp
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CUDA检测失败的解决方案在使用Python进行CUDA编程时,有时候会遇到"CUDAdetectionfailed"的错误信息。这个错误通常表示CUDA驱动程序无法正确地检测到CUDA设备。在本文中,我将为您提供一些解决这个问题的方法。以下是一些可能的原因和相应的解决方案:CUDA驱动程序未正确安装:首先,请确保您已正确安装了与您的CUDA版本相匹配的CUDA驱动程序。您可以从NVIDIA官方网
- Transformer 的辉煌与大模型方向确立,点燃AGI之火把
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GPT3,指明大模型发展方向,点燃大模型软件行业繁荣之火,目前大模型有100万个。DeepSeek-V3,指明下一个阶段大模型发张方向,破壁:资金壁垒:训练成本降低,适配丰富硬件,总过进一步降低资金需求。技术壁垒:模型,技术,开源CUDA壁垒:PTX编程更加底层,大量中国硬件公司,可以适配Transformer架构的奠基2017年,Vaswani等人发表了开创性论文《AttentionisAllY
- 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)
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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)
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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
- 【ubuntu24.04】GTX4700 配置安装cuda
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筛选显卡驱动显卡驱动NVIDIA-Linux-x86_64-550.135.run而后重启:最新的是12.6用于ubuntu24.04,但是我的4700的显卡驱动要求12.4cuda
- 10. 神经网络(二.多层神经网络模型)
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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
- 【深度学习】无Linux管理员权限,照样可以安装CUDA
土豆炒马铃薯。
LinuxCUDA深度学习linux服务器深度学习pytorch
以下演示内容使用CUDA版本为CUDA11.71、官网官网:CUDA官网下载地址这里会列出所有的CUDA版本,选择需要的版本即可。2、查看系统信息这里分享三个命令,可以查看Linux系统的配置信息,方便下一步下载合适的CUDA版本。可以根据这些命令输出的系统配置信息选择相应的CUDA版本。uname-alsb_release-acat/etc/*release我觉得第三个最好用,输出的信息比较全面
- 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.
- CUDA环境配置
波小澜
CUDAcudaubuntu环境配置
本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算(HPC)并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网,上面许多文档写的都相当不错,比如CUDA编程指南、如何使用cuRand生成随机数等。环境配置博主主要在Linux下进行CUDA程序的开发,包括Ubuntu14.04、CentOS6等以在Ubuntu下安装CUDA为例:首先,在命令行中执行nvidia-smi指令,查看
- 【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?
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
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java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
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clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
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PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
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封装业务逻辑的java对象