Sun7_She
Sun7_She

GPU编程之CUDA（三）——关于联想Y470

解决闪退问题—— 

 

配置了几天，发现示例程序运行之后闪退

以为是显卡驱动的问题，于是去NVIDIA官网下载了最新的驱动，但是之后还是闪退

 

在这个过程中还尝试过禁用集成显卡，结果黑屏了。。。后来随意按了键盘就又好了，上网查找得知，笔记本电脑最终的显示就是通过集显的。。。所以不能随意禁用集显啊啊啊

 

后来据一位网友指点，得知，联想Y470是双显卡热切换（热切换——渲染管线先流经集显、再是独显（从驱动安装的顺序和要求可以看出来，要求先安装集显驱动，再安装独显驱动。只安装独显驱动是无效的。因为没有集显中转管线无法进度独显）），cuda在监测的时候碰到集显直接就返回错误了~

之后发现用这个方法可以轻松应对此问题：

首先在电脑右前方有一个开关，开了之后有一个灯会亮起来，然后右键打开NVIDIA控制面板

如面板所示：更改

然后就可以成功运行程序了~~

 

 

你可能感兴趣的:(CUDA,联想Y470)

  • 【模型部署】如何在Linux中通过脚本文件部署模型 满怀1015 人工智能linux网络人工只能模型部署
    在Linux中，你可以将部署命令保存为可执行脚本文件，并通过终端直接调用。以下是几种常见且实用的方法：方法1：Shell脚本（推荐）步骤创建一个.sh文件（例如start_vllm.sh）：#!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=7\python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--served-model-nameQwen2-7B-
  • 使用GPU进行机器学习训练时，如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少，应该如何优化？ 十子木 机器学习深度学习人工智能
    是否需要优化？如果任务运行正常：无需干预（GPU设计本就是优先榨干计算性能）。如果出现卡顿或效率低下：增大batch_size：提升显存占用，减少数据搬运次数（但需避免OOM）。启用混合精度：torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流：避免频繁的小数据拷贝（如DataLoader的num_workers设置）。
  • 面试150 旋转图像 Alfred king 面试150题目面试leetcode数组
    思路解包法。zip函数可以使矩阵转置,本题需要对矩阵先反转在转置。因此联想到zip是一种很简便的方法classSolution:defrotate(self,matrix:List[List[int]])->None:"""Donotreturnanything,modifymatrixin-placeinstead."""matrix[:]=zip(*matrix[::-1])
  • 英语学习杂记 奋斗的阿狸_1986 技术外的读书笔记英语学习
    这文章就没有什么逻辑了，仅仅是我觉得比较好的方法，应该时刻提醒我划重点的知识而已。1.有效的单词记忆法：上来先用艾宾浩斯记忆方法死记硬背一遍单词。在这一过程中，你会发现有些单词成为了你记忆中的盲点，就是记不下来，那么可以运用词根词缀联想记忆法辅助你记住这些单词，同时，在后面做阅读理解的时候，应该结合上下文在阅读中记单词，把前面死记硬背的单词用活起来，同时在阅读时候遇到一些不认识的单词的时候，可以运
  • pytorch底层原理学习--PyTorch 架构梳理 xinxiangwangzhi_ 深度学习pytorch架构人工智能
    文章目录PyTorch完整架构流程图关键组件详解完整执行流程示例PyTorch架构梳理PyTorch完整架构流程图硬件层后端层C++部署层核心引擎(libtorchC++)绑定层Python层加载调用训练模式编译模式推理模式生成CPUGPUCPUKernelsCUDAKernelsC++代码torch::jit::load('model.pt')module.forward(inputs)libt
  • JS面试题---什么是节流和防抖？怎样手写一个自己的节流和防抖工具函数
    如何理解节流和防抖，如何手写一、概念二、手写实现三、使用场景四、区别与联系联系区别技术背景:相信以下场景你都不陌生多次点击按钮导致页面失去响应或者出现意外情况。如何实现搜索联想功能以及各企业邮箱提示功能。页面滚动、输入框输入以及窗口尺寸变化频繁触发事件。手机号、邮箱格式的实时校验…为了解决或者实现这类场景，优化性能和改善用户体验。衍生出了一种技术，防抖(debouce)和节流(throttle)一
  • OpenCV CUDA模块设备层-----双曲正切函数tanh() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cudev）中的一个设备函数，用于在GPU上对uchar4类型的向量（如RGBA像素）进行双曲正切（hyperbolictangent）运算，并返回一个float4类型的结果。函数原型__device____forceinline__f
  • OpenCV CUDA模块设备层-----二值化阈值操作函数thresh_binary_func()
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cudev）中的一个设备和主机通用函数（host/devicefunction），用于创建一个二值化阈值操作函数对象（functor）。这个函数返回一个仿函数（functor），用于在GPU上执行二值化阈值处理（ThresholdBin
  • 从源码编译 ONNX Runtime GPU 1.18.2 并验证 CUDA 推理成功 草莓奶忻 SLAM基础Deep+SLAMubuntu
    文章目录从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测环境+完整步骤】✅环境信息（实测成功）第一步：获取源码️第二步：编译命令参数说明（重点）第三步：安装构建好的`.whl`✅第四步：验证是否成功启用GPU方法1：命令行快速验证方法2：加载模型并查看执行设备⚠️常见警告说明（可忽略）✅总结从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测
  • Ubuntu 22.04 庙算平台训练环境搭建指南 笑衬人心。 ubuntulinux深度学习
    本文记录了基于Ubuntu22.04.3LTS的训练环境搭建过程，适用于需要部署庙算推演离线平台的用户，支持GPU（可选）。一、训练环境搭建●硬件要求操作系统：Linux（推荐Ubuntu22.04.3LTS）可选配置：NVIDIAGPU（CUDA支持）1.Linux环境搭建建议双系统安装Ubuntu，具体参考如下教程：参考教程：Windows和Ubuntu双系统的安装和卸载（哔哩哔哩）2.GPU
  • YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    torch_utils.pyultralytics\utils\torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.defsmart_inference_mode():3.defautocast(enabled:bool,device:str="cuda"):4.deftime_sync():5.deffuse_conv_and_bn(conv,bn):6.deffu
  • YOLOV10的tensorrt C++部署 dddccc1234 YOLO
    根据博客进行python版本安装YOLOv10最全使用教程（含ONNX和TensorRT推理）-CSDN博客并将pt转为onnx：yoloexportmodel=yolov10s.ptformat=onnxopset=13simplify然后采用：https://github.com/hamdiboukamcha/yolov10-tensorrt.git进行c++编译配置好cuda11.7tens
  • CARLsim开源程序 是一个高效、易用、GPU 加速的软件框架，用于模拟具有高度生物细节的大规模脉冲神经网络 （SNN） 模型。 struggle2025 神经网络人工智能深度学习
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CARLsim是一个高效、易用的GPU加速库，用于模拟具有高度生物学细节的大规模脉冲神经网络（SNN）模型。CARLsim允许在通用x86CPU和标准现成GPU上以逼真的突触动力学执行Izhikevich脉冲神经元网络。该模拟器在C/C++中提供了一个类似PyNN的编程接口，允许在突触、神经元和网络级别指定详细信息和参数。二、CARLsim6的新功能包括：CUDA
  • Deepfacelive安装报错解决记录 matouxiao conda
    去c盘：windows/system32目录下面找不能load的文件比如kernel132.dll，然后copy到.\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行
  • tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比 joker-G 计算机视觉pytorchpython
    实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
  • 141G显存H20单机DeepSeek-R1满血FP8版性能测试
    #环境参数#H20141G单机8卡，CUDA12.4，vLLMv0.8.3，flashinferv0.2.2#服务化命令#基于知乎大神的推荐出装与前期H800双机生产环境测试，在H20上开启EP、MLA等核心优化参数，实现推理吞吐性能最优吞吐量破10000tokens/s，VLLM0.8.1版本驱动下的Deepseek-r1671Bhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/1887
  • AI算力综述和资料整理 木鱼时刻 人工智能
    目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施，涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%，FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16（半精度浮点数），但并不是只使用FP16，而是采用**混合精度
  • Day33打卡 @浙大疏锦行 ayuan0119 python打卡shupython
    知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
  • CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络 struggle2025 神经网络
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
  • .net core 定时任务 香煎三文鱼 C#.netcore.netcore定时任务
    这篇文章过来讲个小东西，也是大家在日常开发中也经常需要面临的问题：后台定时任务处理。估计大家看到这句就已经联想到QuartZ等类似第三方类库了，不好意思，后边的事情和它们没有关系。考虑到简单灵活,满足要求就够的编程风格.还是打算自己弄一个.当然这篇文章里不牵扯到具体的持久化,这个需要按照自己的项目需求去配置.关于IHostedService和BackgroundService需要自己百度一下.相关
  • 使用vllm部署 Nanonets-OCR-s 没刮胡子 软件开发技术实战专栏Linux服务器技术人工智能AIocrpython深度学习
    使用vLLM部署Nanonets-OCR-s模型的完整指南Nanonets-OCR-s作为基于Qwen2.5-VL-3B的多模态OCR模型，结合vLLM的高效推理引擎可显著提升部署性能。一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM（含CUDA加速）pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35
  • OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器，支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz，可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
  • 强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】 行云流水AI笔记 开源人工智能
    根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
  • Windows 下编译 AMGX 东北豆子哥 数值计算/数值优化HPC/MPICUDAHPC
    文章目录Windows下编译AMGX**1.系统要求****2.安装必要工具****(1)安装VisualStudio****(2)安装CUDAToolkit****(3)安装CMake****3.获取AMGX源码****4.使用CMake生成VisualStudio项目****(1)配置CMake****(2)生成项目****5.使用VisualStudio编译****6.验证安装****7.常
  • 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】 nomoremorphine 深度学习计算机视觉开源
    OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置OpenMMLab简介优势：一、Windows/Linux下环境配置（以mmsegmentationv1.2.2（最新版）为例）0.确认安装版本信息1）确认电脑显卡版本2）确认mmcv对应版本3）确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境，下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
  • 编译OpenCV支持CUDA视频解码 AI标书 pythonopenvccudanvidiadockerbuild
    如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持（cudacodec）在深度学习、视频处理等高性能计算领域，OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块，能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码，极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境，详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV，并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
  • CUDA加速cloud compare高度渲染算法 小充 图像加速OpenCVCUDAopencv算法计算机视觉
    一、CPU版本算法为一个for循环内，将高度信息，映射到彩色空间，比较耗时的是正弦运算，还执行了多次乘除法，当图像大小为2038*4000时，处理耗时为170ms。原算法是处理点云，这里是输入一张深度图像，数据类型为intvoidsetRGBColorByBanding(cv::Mat*src,cv::Mat*dst,floatfreq=10.0f){   cv::TickMeterst;   s
  • OpenCV CUDA模块设备层-----逐通道的正弦运算函数sin() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cv::cudev）中的一个设备端数学函数，用于在CUDA核函数中对uchar4类型（即4通道无符号字符类型）进行逐通道的正弦运算，并将结果转换为float4类型输出。将一个uchar4类型像素值（每个通道取值范围[0,255]）逐通道
  • 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
  • PyTorch版本匹配终极指南：手把手教你避开99%的安装坑
    被版本支配的恐惧（真实故事）上周我的学弟兴冲冲跑来：“师兄！我照着CSDN教程装PyTorch，结果训练时直接报错cudaruntimeerror！”我一看他的环境——Python3.12强行装PyTorch1.8，搭配CUDA11.6…（此时应有乌鸦飞过）这就像用Win11系统装XP时代的显卡驱动，能不翻车吗？！一、版本对应表（2024最新版）（掏出小本本记重点！！！）这是我整理的最新版本对应关
  • 项目中 枚举与注解的结合使用 飞翔的马甲 javaenumannotation
    前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。 一、枚举 1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
  • 【Scala十七】Scala核心十一：下划线_的用法 bit1129 scala
    下划线_在Scala中广泛应用，_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方，本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义   1. 在高阶函数中使用 scala> val list = List(-3,8,7,9) list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9) scala> list.filter(_ > 7) r
  • web缓存基础：术语、http报头和缓存策略 dalan_123 Web
    对于很多人来说，去访问某一个站点，若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验，那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储，是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求，这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念，具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容，并谈论下
  • crontab 问题 周凡杨 linuxcrontabunix
      一： 0481-079   Reached   a   symbol   that   is   not   expected.   背景： */5   *   *   *   *  /usr/IBMIHS/rsync.sh 
  • 让tomcat支持2级域名共享session g21121 session
    tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的，所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况，但是只需修改几处配置就可以了。 打开tomcat下conf下context.xml文件 找到Context标签,修改为如下内容 如果你的域名是www.test.com <Context sessionCookiePath="/path&q
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（数学和三角函数） 老A不折腾 Webfinereport总结
      ABS ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。 Number:需要求出绝对值的任意实数。 示例: ABS(-1.5)等于1.5。 ABS(0)等于0。 ABS(2.5)等于2.5。   ACOS ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度，返回角度以弧度形式表示。 Number:需要返回角
  • linux 启动java进程 sh文件 墙头上一根草 linuxshelljar
    #!/bin/bash #初始化服务器的进程PId变量 user_pid=0; robot_pid=0; loadlort_pid=0; gateway_pid=0; ######### #检查相关服务器是否启动成功 #说明： #使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合，准确查找pid #jps 加 l 参数，表示显示java的完整包路径 #使用awk，分割出pid
  • 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory aijuans Spring 3 系列
    如何使用ApplicationContext替换BeanFactory？ package onlyfun.caterpillar.device; import org.springframework.beans.factory.BeanFactory; import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory; import
  • Linux 内存使用方法详细解析 annan211 linux内存Linux内存解析
    来源 http://blog.jobbole.com/45748/ 我是一名程序员，那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。 一提到内存管理，我们头脑中闪出的两个概念，就是虚拟内存，与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。 Linux在内存管理上份为两级，一级是线性区，类似于00c73000-00c88000，对应于虚拟内存，它实际上不占用
  • 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle函数单表查询
        创建数据库;       --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));       创建bloguser表,里面有三个字段     &nbs
  • 多线程基础知识 bijian1013 java多线程threadjava多线程
    一．进程和线程 进程就是一个在内存中独立运行的程序，有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。 “多任务”：指操作系统能同时运行多个进程（程序）。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。 线程：是进程内部单一的一个顺序控制流。 线程和进程 a.       每个进程都有独立的
  • fastjson简单使用实例 bijian1013 fastjson
    一.简介         阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库；包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：     
  • 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap bit1129 spring
    Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。 这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成  
  • 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
    1. mahout seqdirectory   $ mahout seqdirectory --input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件). --output (-o) output The directory pathna
  • linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题 ronin47 linux lock　重复执行
    linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。 例如： <? //  test .php
  • java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 bylijinnan java
    public class OcuppyMoreThanHalf { /** * Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 * two solutions: * 1.O(n) * see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性 * 2.O(nlogn) * 排序。中间
  • linux 系统相关命令 candiio linux
    系统参数 cat /proc/cpuinfo  cpu相关参数 cat /proc/meminfo 内存相关参数 cat /proc/loadavg 负载情况 性能参数 1）top M：按内存使用排序 P：按CPU占用排序 1：显示各CPU的使用情况 k：kill进程 o：更多排序规则 回车：刷新数据 2）ulimit ulimit -a：显示本用户的系统限制参
  • [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义 comsci 软件开发
         一个软件的架构从诞生到成熟，中间要经过很多次的修正和改造       如果在这个过程中，外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中           那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
  • 在CentOS5.5上编译OpenJDK6 Cwind linuxOpenJDK
    几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6，将编译过程和遇到的问题作一简要记录，备查。 0. OpenJDK介绍 OpenJDK是Sun（现Oracle）公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点： 1、它的核心代码与同时期Sun（-> Oracle）的产品版基本上是一样的，血统纯正，不用担心性能问题，也基本上没什么兼容性问题；（代码上最主要的差异是
  • java乱码问题 dashuaifu java乱码问题js中文乱码
    swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码     在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）; 然后在servlet中String t
  • cygwin很多命令显示command not found的解决办法 dcj3sjt126com cygwin
    cygwin很多命令显示command not found的解决办法   修改cygwin.BAT文件如下 @echo off D: set CYGWIN=tty notitle glob set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
  • [介绍]从 Yii 1.1 升级 dcj3sjt126com PHPyii2
    2.0 版框架是完全重写的，在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单，通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。 如果你之前没有用过 Yii 1.1，可以跳过本章，直接从"入门篇"开始读起。 请注意，Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
  • Linux SSH免登录配置总结 eksliang ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理      我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥，将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。      生成公钥与私钥有两种加密方式，第一种是
  • 手势滑动销毁Activity gundumw100 android
    老是效仿ios，做android的真悲催！ 有需求：需要手势滑动销毁一个Activity 怎么办尼？自己写？ 不用~，网上先问一下百度。 结果： http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541 首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
  • JavaScript变换表格边框颜色 ini JavaScripthtmlWebhtml5css
    效果查看：http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下，保存到HTML文件也可以查看效果： <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>表格边框变换颜色代码-何问起</title> </head> <body&
  • Kafka Rest : Confluent kane_xie kafkaRESTconfluent
    最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。 这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。 环境声明：Ubu
  • Calender不是单例 men4661273 单例Calender
             在我们使用Calender的时候，使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象，这种方式跟单例的获取方式一样，那么它到底是不是单例呢，如果是单例的话，一个对象修改内容之后，另外一个线程中的数据不久乱套了吗？从试验以及源码中可以得出，Calendar不是单例。 测试： Calendar c1 =
  • 线程内存和主内存之间联系 qifeifei java thread
    1， java多线程共享主内存中变量的时候，一共会经过几个阶段，    lock:将主内存中的变量锁定，为一个线程所独占。   unclock:将lock加的锁定解除，此时其它的线程可以有机会访问此变量。   read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。   load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。  
  • schedule和scheduleAtFixedRate tangqi609567707 javatimerschedule
    原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {  
  • erlang 部署 wudixiaotie erlang
    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他