- 从零开始构建深度学习环境:基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践(适合初学者)
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
摘要:深度学习正在引领人工智能技术的革新,而对于初学者来说,正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程,指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN,以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正,到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程,
- 基于CNN卷积神经网络识别汉字合集-视频介绍下自取
no_work
深度学习cnn人工智能神经网络
内容包括:含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版109含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版_哔哩哔哩_bilibili本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集
- win10安装Ubuntu22.04LTS及深度学习相关配置详细教学
向来痴_
深度学习人工智能
由于之前Ubuntu系统硬盘空间分配的不够,又去看了一下发现扩容很很麻烦。加以发现自己前面安装的深度学习环境版本与实际要用的不符,所以当机立断决定直接重装系统。Ubuntu系统安装参考视频:一看就会!8分钟真机安装【Ubuntu/Windows】双系统_哔哩哔哩_bilibili镜像文件:ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso按win键搜索磁盘管理打开,压缩卷得到256G
- python虚拟环境深度学习环境配置Linux
小鹿不乱撞
python深度学习linux
python虚拟环境深度学习环境配置创建python3.9的虚拟环境安装cuda以及cudnn查找合适的cuda版本查找合适的torch版本(会同时安装cuda)检查是否安装成功cudnn环境不匹配修改编辑activate.d/env_vars.sh,注意将your_name换成你的环境名字,注意=前后不能有空格哦编辑deactivate.d/env_vars.sh,这样deactivate的时候
- 深度学习环境配置系列文章(三):配置VS Code和Jupyter的Python环境
极光喵
深度学习环境配置python深度学习jupytervscode
深度学习环境配置系列文章目录第一章专业名称和配置方案介绍第二章Anaconda配置Python和PyTorch第三章配置VSCode和Jupyter的Python环境第四章配置Windows11和Linux双系统第五章配置Docker深度学习开发环境第三章文章目录深度学习环境配置系列文章目录前言一、VSCode下载与安装1.下载方法2.安装说明二,VSCode配置Python环境1.下载Pytho
- Python 深度学习环境配置
卖血买老婆
Python专栏python深度学习开发语言
在本地配置适用于深度学习的Python环境时,特别是使用主流深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等),需要完成以下步骤:1.安装必要的软件和工具(1)系统依赖Windows:安装最新的显卡驱动(NVIDIAGPU用户:从NVIDIA官网下载安装驱动)。安装MicrosoftVisualStudio,推荐选择VisualStudioCommunity版本(用于编译CUDA工具链)。L
- WSL2+Ubuntu24.04+pycharm深度学习环境配置
LuckyBoy777.
pycharmidepython
【教程】安装WSL:Windows终端秒变Linux两个前置操作开启CPU虚拟化(通常情况下是开启的),打开任务管理器,在性能-CPU中检查,若未开启,则需进入BIOS,找到Intel(VMX)Virtualization或AMD-V,并开启。打开Windows功能,并重启:①适用于Linux的Windows子系统,②虚拟机平台。有的系统版本可能没有这两个功能,也可能是不同的表述,比如:Virtu
- 【深度学习环境配置】Anaconda + Pycharm + CUDA + cuDNN + Pytorch + Opencv
生活需要深度
opencvvue.jswebpack
如何在Ubuntu20.04上安装OpenCV-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,支持所有主流操作系统上的C++,Python,和Java。它可以发挥多核进程和GPU加速,用于实时操作。OpenCV应用广泛,包括医疗图片分析,街景图片处理,监视视频,探测和识别面部,追踪移动物体,
- Ubuntu24.04安装Anaconda3+Pycharm
一个没有本领的人
pycharmidepython
一、引言重装系统已经过去一段时间了,现在安装一下Anaconda和Pycharm。参考连接:Ubuntu中安装Anaconda3和Pycharm及其环境搭建Ubuntu18.04安装Pycharm教程ubuntu系统安装Anaconda及Pycharm在移动硬盘上搭建Ubuntu24.04深度学习环境(Anaconda+CUDA+Pytorch)二、安装Anaconda1.Ubuntu更换下载源设
- Ubuntu深度学习革命:NVIDIA-Docker终极指南与创新实践
芯作者
D2:ubuntulinux
一、GPU容器化:开启算力新纪元在斯坦福大学AI实验室,研究员Sarah通过一行Docker命令同时启动20个BERT模型训练任务,每个容器精确分配0.5个GPU核心——这背后正是NVIDIA-Docker带来的算力革命。传统深度学习环境搭建需要数天时间配置驱动和依赖库,如今通过GPU容器化技术,只需5分钟即可构建标准化AI开发环境。1.1环境准备:驱动与Docker的量子纠缠#查看GPU型号与驱
- 高性能服务器配置经验指南3——安装服务器可能遇到的问题及解决方法
张书名
高性能服务器配置经验指南服务器运维
文章目录1、重装系统后VScode远程连接失败问题2、XRDP连接黑屏问题1.打开文件2.添加配置3.重启xrdp服务3、VScode远程免密连接问题4、Vim编辑文件时出现不同用户冲突编辑的问题在完成服务器基本配置和深度学习环境准备后,大家应该就可以正常使用服务器了,推荐使用VScode远程连接使用,比较稳定方便,Pycharm不好用,VScode远程连接方法网上有很多,这里推荐一篇:https
- 基于CosyVoice的多语言语音合成技术解析
Mr数据杨
Python音频技术python算法
在深度学习技术迅速发展的背景下,充分利用硬件资源与灵活的环境配置工具,能够有效提升项目的开发效率与模型性能表现。本文通过详细介绍如何使用Anaconda与PyTorch搭建适合初学者和开发者的深度学习环境,指导用户在GPU环境中高效运行CosyVoice项目。通过下载和配置预训练模型、创建虚拟环境,以及安装相关依赖,确保CosyVoice能够在本地设备上平稳运行。此外,文章深入展示了CosyVoi
- 【pytorch学习笔记,利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn】
徳一
pytorch学习深度学习pytorch学习
学习的作者链接:link一、安装pytorch环境1.打开打开anaconda的终端后condaenvlist然后创建一个名字叫pytorch,python是3.8版本的环境condacreate-npytorchpython=3.8再次看环境condaenvlist#condaenvironments:#显示如下环境base*D:\anacondapytorchD:\anaconda\envs\
- 记录学习python第二天+深度学习环境安装
樱雪snow
python学习
python内置方法__init__构造方法(对象创建的时候自动执行,可以传入参数)__str__字符串方法__it__小于,大于符号比较__le__小于等于大于等于符号比较__eq__==符号比较等等私有属性名或者函数名前加两个_即__就代表私有继承class类名(父类名):类内容体多继承就是(,,)调用父类函数方法一父类名.调用的属性方法二super().调用的属性记录下载anaconda解释
- 『docker笔记』通过docker搭建深度学习环境
AI大模型前沿研究
dockerlinuxcentos深度学习
通过docker搭建深度学习环境!文章目录一.docker的基础操作1.1.docker介绍1.2.docker案例测试1.3.重启服务器后,某个docker容器不见了,如何恢复?二.centos安装docker第一步2.1.安装前提条件2.2.安装docker依赖环境2.3.添加阿里云的软件源2.4.更新yum缓存(为了保证能更新和下载需要的服务:如docker)三.centos安装docker
- 第P10周:Pytorch实现车牌识别
小羊的 utopia
机器学习pythonpytorch
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊我的环境:语言环境:python3.12.6编译器:jupyterlab深度学习环境:Pytorch注明:数据还没跑完,但先存档前期准备fromtorchvision.transformsimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdat
- NVIDIA Jetson AGX Xavier DeepSort tensorRT部署和加速 C++版
一颗小树x
人工智能YOLO目标检测实践应用c++JetsonXavierDeepSorttensorRT部署和加速
前言在实现NVIDIAJetsonAGXXavier部署Deepsort+Python版本的深度学习环境,然后能正常推理、检测和跟踪后;发现模型速度不够快,于是使用tensorRT部署,加速模型,本文介绍C++版本的。版本介绍:tensorrtx;Jetpack4.5[L4T32.5.0]、CUDA:10.2.89。Deepsort的原理参考我这篇文章:【论文解读】Sort、Deep-Sort多目
- 深度学习第P5周:Pytorch实现运动鞋识别
OreoCC
深度学习pytorch人工智能
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**本人往期文章可查阅:深度学习总结要求:了解如何设置动态学习率(重点)调整代码使测试集accuracy到达84%。拔高(可选):保存训练过程中的最佳模型权重调整代码使测试集accuracy到达86%。我的环境:语言环境:Python3.11.7编译器:JupyterLab深度学习环境:Pytorch一、前期准
- 深度学习环境安装
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VSCode相关问题vscode下载缓慢问题https://blog.csdn.net/ZoeCXY/article/details/124391379linuxUBUNTU18.04安装最新版VSCode报错问题_dpkg:dependencyproblemspreventconfigurationof-CSDN博客vscodepowershell设置解决终端字体不对其问题https://blo
- 显卡、显卡驱动、cuda、cuDNN之间关系
ergevv
AI显卡显卡驱动cudacuDNN
显卡、显卡驱动、CUDA和cuDNN是构成高性能计算和深度学习环境的关键组件,它们之间有着紧密的联系。下面是对这些组件及其关系的详细介绍:显卡(GPU)显卡,全称为图形处理器(GraphicsProcessingUnit,GPU),是计算机中的专用硬件,最初设计用于处理图形渲染和视频输出。GPU内部拥有大量的并行处理单元,这使得它们非常适合执行大规模并行计算任务,如深度学习和科学计算。显卡驱动显卡
- Ubuntu16.04+Anaconda+Cuda9.0+cudnn7.0+Tensorflow+Pytorch 深度学习环境配置
yangtf07
深度学习环境搭建ubuntucudacudnntensorflowpytorch
Ubuntu16.04+Anaconda+Cuda9.0+cudnn7.0+Tensorflow+PytorchUbuntu16.04(win10双系统)下载下载地址:https://www.ubuntu.com/download/desktop安装用UltraISO制作U盘启动盘win+X,磁盘管理,压缩出至少50G空间重启进入BIOS,设置U盘启动试用Ubuntu(tryUbuntu)断网运行
- Conda虚拟环境中CUDA、cudnn、pytorch安装
m0_62118546
condapytorch人工智能
层级结构:|cudnn||CUDA=DRIVER驱动+动态链接库||显卡驱动||显卡|一个电脑只需要装一个完整的CUDA(即DRIVER+动态链接库)。安装方法见:CUDA安装教程(超详细)-CSDN博客在虚拟环境中,只需要装部分cuda,即动态链接库即可。安装方法见:1.先安装cuda和cudnn:在conda虚拟环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境(新手必看!简单可行!)
- 进击J5:DenseNet+SE-Net实战
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麻醉医生的深度学习之旅深度学习pytorch
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、实验目的:在DenseNet系列算法中插入SE-Net通道注意力机制,并完成猴痘病识别改进思路是否可以迁移到其他地方测试集accuracy到达89%(拔高)二、实验环境:语言环境:python3.8编译器:Jupyternotebook深度学习环境:Pytorchtorch==2.4.0+cu124torchvision==0.19.
- 第P8周:YOLOv5-C3模块实现
小羊的 utopia
pytorchpython
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊我的环境:语言环境:python3.12.6编译器:jupyterlab深度学习环境:Pytorch前期准备importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransform
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch 2.0深度学习环境搭建
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:PyTorch2.0深度学习环境搭建作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识,并在各个下游任务上取得优异的性能。然而,大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景,这对于许多初学者和研究
- 五分钟快速掌握windows深度学习环境配置:Anaconda、PyCharm、Pytorch、jupyter notebook
芝帕先生
深度学习windowspycharmpythoncondapip人工智能
目录前言下载并安装Anaconda下载途径安装步骤下载并安装PyCharm安装pytorch安装jupyternotebook前言新手五分钟掌握windows深度学习环境配置:Anaconda、PyCharm、Pytorch配置的时候遇到了很多问题,总结了一下,可以按这个流程无脑配置。通过本流程下载的版本Anaconda2023.03PyCharmCommunity2023.1.3Pytorch2
- 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
- 第N2周:构建词典
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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
- DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)
一个处女座的程序猿
精选(人工智能)-中级深度学习人工智能tensorflow
DL之IDE:深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow,安装之前各种谷歌,各种百度,各种国内外资料,做了充分准备。目录安装思路1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐2、先解释一下cuda与cudannDL之IDE:深度学
- 第G9周:ACGAN理论与实战
OreoCC
GAN
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**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论文地址:ConditionalImageSynthe
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p