- 保姆级教学——本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用
shuaige_shiwoa
python+AIpython开发语言AI编程ai
以下是如何在本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用的详细指南:一、环境准备(Windows/Linux/Mac通用)1.硬件要求最低配置:16GB内存+20GB可用磁盘空间推荐配置:NVIDIAGPU(显存≥8GB)+CUDA11.8(CPU模式支持但速度较慢)2.软件依赖#创建虚拟环境(可选但推荐)condacreate-ndeepseekpython=3.10condaa
- 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
- 人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南:释放GPU潜能的深度学习推理优化之道
天机️灵韵
具身智能VLA人工智能人工智能算法深度学习pytorch
TensorRTTensorRT(TensorRuntime)是英伟达(NVIDIA)推出的高性能深度学习推理(Inference)优化器和运行时库,专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计。它通过模型压缩、计算图优化、硬件级加速等技术,显著提升推理速度并降低资源消耗,广泛应用于自动驾驶、工业检测、实时视频分析等对延迟敏感的领域。一、TensorRT的核心功能模型优化与加速层融合(La
- PyTorch安装与环境配置终极指南:从零搭建高效深度学习开发环境(一)
WHCIS
pythonpytorch人工智能深度学习机器学习
一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系:硬件兼容性:GPU型号(NVIDIA系列)与CUDA版本的匹配软件依赖链:Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN加速库环境隔离需求:不同项目可能依赖冲突的库版本1.2硬件准备清单硬件类型最低要求推荐配置CPU4核8核以上内存8GB32GB+GPU支持CUDANVIDIART
- 【全流程】配置 Jetson Nano 摄像头使用 GStreamer 传输 RTSP 流到本地(整合版)
咚叶大人
visualstudiotcp/ip硬件架构实时音视频计算机视觉
文末附录内容:【本地编译OpenCV支持GStreamer(Windows方案)】写在前面:为什么选择GStreamer?在JetsonNano这样的微机平台中,我们选择视频流传输工具时应该综合考虑硬件兼容性、延迟、资源占用和开发效率这几个方面。以下是GStreamer与其他常见几种工具做对比:工具/框架优势局限性适用场景GStreamer✅深度整合NVIDIA硬件编码(NVENC/NVDEC)✅
- 开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux?
俺足
人工智能ubuntu
在AI/ML开发中,Ubuntu是更优选的Linux发行版,原因如下:1.开箱即用的AI工具链支持Ubuntu预装了主流的AI框架(如TensorFlow、PyTorch)和依赖库,且通过apt包管理器可快速部署开发环境。提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持,简化CUDA和cuDNN的配置流程(如nvidia-smi直接监控显存)。2.社区生态与长期维护(LTS)UbuntuLTS版本(如24
- vLLM 部署大语言模型的系统选择策略
由数入道
人工智能语言模型人工智能自然语言处理VLLM
核心选型原则指标权重说明CUDA支持⭐⭐⭐⭐⭐直接影响GPU加速性能,需确保系统与NVIDIA驱动和CUDA工具链的兼容性软件源时效性⭐⭐⭐⭐系统需提供较新的Python、PyTorch等AI框架版本,避免依赖冲突长期支持(LTS)⭐⭐⭐⭐生产环境需规避因系统版本过期导致的安全漏洞和兼容性问题社区生态⭐⭐⭐活跃的开发者社区能快速解决部署问题,降低运维成本企业级支持⭐⭐需要SLA保障的商业场景需考虑
- vLLM框架:使用大模型推理框架
CITY_OF_MO_GY
人工智能
vLLM专为高效部署大规模语言模型设计,尤其适合高并发推理场景,关于对vLLM的介绍请看这篇博文。以下从安装配置、基础推理、高级功能、服务化部署到多模态扩展逐步讲解。1.环境安装与配置1.1硬件要求GPU:支持CUDA11.8及以上(推荐NVIDIAA100/H100,RTX4090等消费级卡需注意显存限制)显存:至少20GB(运行7B模型),推荐40GB+(运行13B/70B模型)1.2安装步骤
- DeepSeek开源周:面向大模型训练的三个工具包
花生糖@
AIGC学习资料库DeepSeek实用集DualPipeEPLBProfile-dataDeepseek
在2025年的开源周中,DeepSeek推出了一系列旨在优化大规模模型训练效率的工具。这些工具包括DualPipe、EPLB以及Profile-data,它们分别从不同的角度解决了万亿参数模型训练中的算力瓶颈问题,为行业带来了前所未有的加速和效率提升。DualPipe:双向流水线架构的创新DualPipe通过其首创的双向流水线架构,极大地提高了计算与通信的重叠率至92%,相比NVIDIAMegat
- GPU(图形处理器) ARCHITECTURE的变迁史
qq_39812022
Graphics意见GPUARCHITECTURE
上面我们已经了解了CPU和GPU之间的中转是由graphicsdriversoftware来承担的,接下来我们来了解一下GPU硬件本身的构造。著名的游戏引擎虚幻引擎(UnrealEngine)EpicGames的Unrealwindow用PC游戏是在1998年公布的。当时因为还是软件渲染时代,坐标转换矩阵计算是在CPU中进行的。1999年NVIDIA发布了Geforce256显卡,因为硬件是T&L
- 扎克伯格介绍了 Segment Anything 2 模型,科学家可以用它来研究自然栖息地。在 Siggraph 2024 上,两位科技界的远见卓识者——Nvidia 的黄仁勋和 Meta 的马克·扎
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程aimetallm
简介在Siggraph2024上,两位科技界的远见卓识者——Nvidia的黄仁勋和Meta的马克·扎克伯格——进行了一次精彩的交流。他们的讨论涵盖了人工智能的动态进步、混合现实的变革潜力以及开源在促进创新方面的理念。以下是他们从这场重塑我们数字格局的精彩对话中得出的关键见解。“生成式人工智能影响着每个领域,创造出了不可思议的应用并改变了各个行业。”黄仁勋Meta的AI之旅:创新的传承马克·扎克伯格
- AI系统架构
flying robot
AI系统架构
在AI系统架构中,通常可以分为基础设施层、模型层和应用层。它们分别对应不同的技术和应用场景,具体如下:1.基础设施层(InfrastructureLayer)这是AI系统的底层支持,主要涉及计算资源、存储、网络等基础设施。关键组成计算硬件GPU(如NVIDIAA100、H100)TPU(GoogleTensorProcessingUnit)NPU(如华为昇腾、寒武纪等)CPU(用于轻量级推理任务)
- 【Linux 22.4 ubuntu 安装cuda12.1 完整方案】
放飞自我的Coder
linuxcudalinuxubuntu
下载cuda12.1官网网址wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.runsudoshcuda_12.1.1_530.30.02_linux.run!import!如果已经安装驱动,则不要选择dirver那项添加环境变量vim
- N卡 英伟达Nvidia 显卡及其计算能力(Compute Capability)表
Panesle
显卡Nvidiagpu算力英伟达
N卡英伟达Nvidia显卡及其计算能力(ComputeCapability)表某些库或软件对显卡算力有要求,可参考下表核对。比如:AWQ量化模型不支持算力小于7.5的显卡V100:ValueError:ThequantizationmethodawqisnotsupportedforthecurrentGPU.Minimumcapability:75.Currentcapability:70.
- 第N2周:构建词典
OreoCC
NLP
本人往期文章可查阅:深度学习总结我的环境:语言环境:Python3.11编译器:PyCharm深度学习环境:Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118显卡:NVIDIAGeForceGTX1660本周任务:使用N1周的.txt文件构建词典,停用词请自定义1.导入数据fromtorchtext.vocabimportbuild_vocab_f
- RTX4070Ti巅峰性能与温控揭秘
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的旗舰产品之一,RTX4070Ti通过全新的流式多处理器与第三代RTCore实现了运算效能的跃升。本文将从核心架构创新、实机性能表现及散热技术突破三大维度展开分析:首先解析DLSS3帧生成技术对4K分辨率下光线追踪游戏帧率的提升效果,通过《赛博朋克2077》《瘟疫传说:安魂曲》等主流3A大作的实测数据验证其动态表现;其次拆解三槽厚度散热模组的设计逻
- H100架构解析与性能优化策略
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品,其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开:首先解析第三代TensorCore的稀疏计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果;其次,针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解;最
- Manus演示案例: 英伟达财务估值建模 解锁投资洞察的深度剖析
ylfhpy
Manus深度学习人工智能机器学习机器翻译Manus
在当今瞬息万变的金融投资领域,精准剖析企业价值是投资者决胜市场的关键。英伟达(NVIDIA),作为科技行业的耀眼明星,其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力,深入挖掘英伟达的潜在价值,为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后,迅速且有条不紊地开展工作。数据收集是建模的基石,其重要性不言而喻。在收集英伟达公司
- 【大模型开发】Megatron-LM 深度解析:原理、应用与代码实现
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发HuggingFace大模型生态机器学习Megatron-LM并行训练大模型加速
以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析,并提供示例代码和详细的注释说明,帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现(GitHub:NVIDIA/Megatron-LM),并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
- 【基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子】
贝壳里的沙
人工智能
基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子背景识别效果区别Python版本目标识别实现cmake(c/c++)版本实现背景前面写了一篇关于基YOLOV5实现的AI智能盒子的实现方案,这篇文章着重讲了如何在NVIDIA-英伟达芯片上如何实现目标识别的过程(可能已经被官方屏蔽了)。但是因为中美芯片限制问题,很多朋友联系到我,跟我提了是否可以基于国产芯片来迁移yolov5框架平台?国产芯片
- 【NPU 系列专栏 2.7 -- - NVIDIA GPU 架构介绍】
主公讲 ARM
#【NPU学习专栏】英伟达GPU架构
请阅读【嵌入式及芯片开发学必备专栏】文章目录NVIDIAGPU架构介绍Tesla架构简介Tesla架构主要特点Tesla架构应用场景Fermi架构简介Fermi架构主要特点Fermi架构应用场景Kepler架构简介Kepler架构主要特点Kepler架构应用场景Maxwell架构简介Maxwell架构主要特点Maxwell架构应用场景Pascal架构简介Pascal架构主要特点Pascal架构应用
- YOLOv7-Tiny:轻量化实时目标检测的革新实践
追寻向上
YOLO目标检测人工智能
一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本,专为边缘计算设备和实时检测场景设计。相比标准YOLOv7,其参数量减少约60%(仅6.02M),计算量降至13.2GFLOPs,在保持较高检测精度的同时,推理速度提升至68FPS(NVIDIAV100)。该模型适用于无人机、嵌入式设备、移动端等资源受限场景,在实时性与精度之间实现了极佳平衡。二、模型架构创新主干网络优化深
- win11编译llama_cpp_python cuda128 RTX30/40/50版本
System_sleep
llamapythonwindowscuda
Geforce50xx系显卡最低支持cuda128,llama_cpp_python官方源只有cpu版本,没有cuda版本,所以自己基于0.3.5版本源码编译一个RTX30xx/40xx/50xx版本。1.前置条件1.访问https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda_12.8.0_571
- ubuntu22.04安装P104-100一些经验(非教程)
junqiduhang
ubuntup104-100驱动
一、版本:系统:ubuntu-22.04.5-desktop-amd64.isoNvidia驱动:NVIDIA-Linux-x86_64-570.124.04.run。官网下载即可二、经验1、通用教程⭐直接关键词搜“ubuntup104”会有一些教程,比如禁用nouveau等安装参考:https://blog.csdn.net/weixin_42771529/article/details/144
- 云原生边缘智能:构建分布式IoT设备的自主决策引擎
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云原生分布式物联网
引言:突破云计算边界Tesla自动驾驶系统通过边缘节点每秒处理2300帧图像,决策延迟/dev/quality_valve"四、生产场景解决方案4.1典型行业应用场景4.2故障自愈流程#边缘节点健康检查脚本#!/bin/bashcheck_gpu_utilization(){util=$(nvidia-smi--query-gpu=utilization.gpu--format=csv,nohea
- PyTorch 显存分配不均匀
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在使用PyTorch进行深度学习训练时,可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足,影响训练效率。排查思路:开启两个Shell,ShellA用于运行训练脚本,ShellB用于实时监控显存。在ShellA运行训练脚本。在另一个shell中运行nvidia-smi-l1。这个命令会每秒刷新一次nvidia-smi的结果,方便实时观察各GPU显存的变化情况。观察GPU0何时
- 【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读:部署深度学习模型的高效方案
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习深度学习人工智能tensorRT_ProTensorRT高性能推理机器学习模型部署
以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍,包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码(附详细解释),帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie
- 探索高性能AI识别和边缘计算 | NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB 开发套件测评总结
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实用技巧人工智能边缘计算
#NVIDIAJetsonOrinNano8GB测评:当边缘计算遇上"性能暴徒",树莓派看了想转行引言:比咖啡机还小的"AI超算",却让开发者集体沸腾2025年的某个深夜,程序员老王盯着工位上巴掌大的NVIDIAJetsonOrinNano,突然热泪盈眶——这个尺寸堪比奥利奥饼干盒的设备,跑YOLOv5的速度竟比他去年买的游戏本还快3倍!隔壁桌用树莓派做毕设的大学生小张探头一看,默默把刚买的Ras
- 【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson Nano上
郭老二
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1、环境搭建参考博客:【AI】JetsonNano烧写SD卡镜像【AI】YOLOv7部署在NVIDIAJetsonTX2上2、下载编译2.1源码下载https://github.com/AlexeyAB/darknet2.2编译1)修改MakefileGPU=1CUDNN=1CUDNN_HALF=0
- 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11
linuxpytorch运维
一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit(CUDA)为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包,您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
- 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