春江明月
春江明月

RuntimeError: unexpected EOF. The file might be corrupted.

复现faster RCNN的一些坑啊

最近在复现faster RCNN的代码https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/master，遇到了很多问题，一点点解决过来了，这不，在pytorch加载预训练模型的时候又遇到了这个问题：

RuntimeError: unexpected EOF. The file might be corrupted.

这个问题是由于使用ftp传输过来的模型损坏了（文件不完整），看文件的大小就知道不完整啊，重新传输也是这样，因此转战直接在服务器上下载，建议直接在服务器上下载预训练的模型，具体是使用wget就可以，ftp传输问题真的很多~

你可能感兴趣的:(PyTorch框架学习)

  • day15｜前端框架学习和算法 universe_01 前端算法笔记
    T22括号生成先把所有情况都画出来，然后（在满足什么情况下）把不符合条件的删除。T78子集要画树状图，把思路清晰。可以用暴力法、回溯法和DFS做这个题DFS深度搜索：每个边都走完，再回溯应用：二叉树搜索，图搜索回溯算法=DFS+剪枝T200岛屿数量（非常经典BFS宽度把树状转化成队列形式，lambda匿名函数“一次性的小函数，没有名字”setup语法糖：让代码更简洁好写的语法ref创建：基本类型的
  • Spring AI与机器学习：智能应用开发新范式 tmjpz04412 人工智能spring机器学习
    SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架，旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI，开发者可以快速集成机器学习模型，构建高效的智能应用。SpringAI支持多种机器学习库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn，提供统一的API接口。SpringAI的核心优势在于其模块化设计和自动化配置。开发者无需关心复杂的依
  • 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，
  • 【技术精进】Java集合框架：从入门到精通的思考之路 果冻kk java基础Java集合javapython开发语言
    Java集合框架学习指南：一份完整的知识地图️前言JAVA集合，是每个Java开发者的必备武器。工作中的程序员都在使用它，因为它是数据处理中不可或缺的工具。说到如何优雅地使用、如何实现高性能、如何确保线程安全，相信大家都有自己的心得，毕竟实战中遇到的问题和解决方案都是最好的老师。但要说到底层实现原理、设计思想，可能就只有部分开发者有深入研究了。本文旨在帮助新手构建知识体系，也为老手提供系统复习的参
  • 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AIpytorchpandas人工智能
    文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中，我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库，构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库，包括用于数据处理的pandas和numpy，以及用于深度学习的torch。i
  • PyTorch 使用指南
    PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库，以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作，包括张量创建、自动求导，以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类（以CIFAR-10为例）和自然语言处理（以灾难推文分类为例）等特定领域的应用，并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
  • PyTorch武侠演义 第一卷：初入江湖 第7章：矿洞中的计算禁制 空中湖 pytorch武侠演绎pytorch人工智能python
    第一卷：初入江湖第7章：矿洞中的计算禁制矿洞深处罗盘残件在接近矿洞时突然发热，指针疯狂旋转。"就是这里，"欧阳长老抚摸着洞壁上的计算图刻痕，“TensorFlow帮用静态图封印了矿脉。”林小码看到：幽蓝矿脉构成巨大的计算图结构水晶矿簇随呼吸节奏明灭（CUDA核心）矿道中流淌着数据光流（内存带宽）"小心！"大师突然拉回林小码。他刚才踩中的矿砖下陷，触发岩壁上的机关——数十道计算图锁链从四面八方射来！
  • 数字人克隆中SyncTalk算法介绍与部署过程 优秘智能UMI 人工智能ubuntu
    SyncTalk算法介绍SyncTalk合成同步的头部说话视频，采用三平面哈希表示来保持主体身份。它可以生成同步的嘴唇动作、面部表情和稳定的头部姿势，并恢复头发细节以创建高分辨率视频。部署在Linux中部署该项目，在Ubuntu18.04、Pytorch1.12.1和CUDA11.3上测试。gitclonehttps://github.com/ZiqiaoPeng/SyncTalk.gitcdSy
  • 风格迁移（Style Transfer）
    1.什么是风格迁移（StyleTransfer）：简单介绍风格迁移的概念，指的是将一张图像的内容与另一张图像的艺术风格结合起来，从而生成一个新的图像。例如，将一张风景图像的内容与一幅著名艺术作品（如梵高的《星夜》）的风格结合。应用场景：风格迁移常用于图像生成、艺术创作和增强现实等领域。目标：本文将讲解如何使用PyTorch和VGG19模型实现风格迁移，并展示其核心代码。2.风格迁移的原理在这一部分
  • 标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具 伏容一Julia
    标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具项目基础介绍标签助手（labelGo-Yolov5AutoLabelImg）是一个图形化的半自动图像注解工具，它结合了广受欢迎的图像标注工具LabelImg的力量与先进的目标检测框架YOLOv5。这个开源项目旨在简化数据集的标注过程，利用现有YOLOv5PyTorch模型实现快速的半自动化标注，极大地提高了标注效率。项目主要采用Pyt
  • 【MMCV】MMCV安装与踩坑 Elendill Pyhtonpytorchpythonmmcv
    确认MMCV版本首先确认项目所需MMCV的版本是多少mmcv2.0版本的代码相比较于=2.0.0安装方法新创建一个conda环境安装pytorch：condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda=11.8-cpytorch-cnvidia安装mim，这是openmm官方推出的用于安装他们旗下mm系列产品的安装器：pipinstall-Uop
  • 基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
    引言：边缘计算赋能智能监控在AIoT时代，将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano（4GB版本）开发板上，构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统，集成无人机控制与地面站监控界面，最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目，读者将掌握：嵌入式端模型优化与部署技巧；多目标跟踪算法工程化实现；无人机-地面站协同控制架构；边缘计算场景下
  • Unity 多人游戏框架学习系列十一 心疼你的一切 Unity实战知识unity游戏学习游戏引擎c#microsoft
    系列文章目录unity知识点文章目录系列文章目录前言Multiplayer类参考一、NetworkBehaviour**网络回调****服务器和客户端函数**发送命令客户端RPC调用联网事件壁纸分享总结前言书接上回，承接下回，一系列的。博客将会介绍多人游戏学习。希望这篇博客对Unity的开发者有所帮助。大家好，我是心疼你的一切，不定时更新Unity开发技巧，觉得有用记得一键三连哦。欢迎点赞评论哦.
  • 【语义分割专栏】4：deeplab系列实战篇(附上完整可运行的代码pytorch) fouen 语义分割pytorch人工智能python计算机视觉深度学习
    文章目录前言Deeplab系列全流程代码模型搭建(model)backbone的搭建Deeplabv1Deeplabv2Deeplabv3Deeplabv3+数据处理(dataloader)评价指标(metric)训练流程(train)模型测试(test)效果图结语前言Deeplab系列原理篇讲解：【语义分割专栏】4：deeplab系列原理篇_deeplab系列详解-CSDN博客代码地址，下载可复
  • pytorch学习笔记-自定义卷积 墨染枫 深度学习pytorch学习笔记
    未完结的草稿———！大概是准备整合一下常见的层，整合完感觉就可以进行搭建了（还没进行到这一步所以不太确定版）（ps我将在完结这一篇的时候删除上面的小字and二编一下整篇文章的结构，如果看到了这部分文字也是很有缘分了/doge这一部分感觉也没啥好说的==也就是reshape部分值得注意一下？剩下的感觉就是了解一下用法就可以importtorchimporttorch.nnasnnimporttorc
  • PyTorch武侠演义 第一卷：初入江湖 第5章：玉如意的秘密
    第一卷：初入江湖第5章：玉如意的秘密百年秘辛藏经阁最深处，大师掀开尘封的《门派大事记》，指向一幅泛黄的画卷：“看，这就是百年前的优化器长老——欧阳调参。”画中人手持玉如意，面前悬浮着九个水晶球。林小码凑近细看，发现如意上刻着「lr=0.001」。“当年TensorFlow帮为何要盗损失玉佩？”大师叹息：“因为这块玉佩，正是控制玉如意能量的钥匙…”突然，书架后传来机关转动的咔嗒声。一道暗门缓缓打开，
  • 使用PyTorch实现目标检测与跟踪 认真写代码i pytorch目标检测人工智能Python
    目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，它可以帮助我们在图像或视频中准确地定位和跟踪特定物体。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具和库，可以用于目标检测与跟踪的实现。本文将详细介绍如何使用PyTorch实现目标检测与跟踪，并提供相应的源代码。安装PyTorch和相关依赖首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的依赖项。你可以通过以下命令使用pip安装PyTorch：pip
  • Pytorch 自定义损失函数 DeniuHe Pytorch
    自定义HingeLossclassMyHingeLoss(torch.nn.Module):#不要忘记继承Moduledef__init__(self):super(MyHingeLoss,self).__init__()defforward(self,output,target):"""output和target都是1-D张量,换句话说,每个样例的返回是一个标量."""hinge_loss=1-
  • Pytorch实现目标检测
    importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
  • 解决TensorBoard报错“log_dir is not a directory“的完整指南 SEVEN是7 tensorflowpython深度学习
    在使用PyTorch的TensorBoard进行训练可视化时，许多开发者会遇到FailedPreconditionError:./文件名isnotadirectory的错误。本文将深入分析这个问题的根源，并提供完整的解决方案，特别是针对中文路径这一常见但容易被忽视的问题。问题一（目录确实存在的情况下）：路径中包含中文解决：更改文件名为正确的命名格式（注意：连模型的文件名也不要用中文，确保绝对路径全
  • Pytorch混合精度训练最佳实践 贝塔西塔 工程经验pytorch人工智能深度学习混合精度模型加速
    混合精度训练（MixedPrecisionTraining）是一种通过结合单精度（FP32）和半精度（FP16/FP8）计算来加速训练、减少显存占用的技术。它在保持模型精度的同时，通常能带来2-3倍的训练速度提升，并减少约50%的显存使用，是平衡训练效率与数值稳定性的核心技术，尤其在大模型训练中不可或缺。以下从GradScaler底层逻辑、避坑技巧（含NaN解决方案）、PyTorchLightni
  • Pytorch自定义优化器最佳实践
    在PyTorch中，自定义优化器需要遵循特定的规范以兼容PyTorch的训练流程。下面从核心方法、closure的作用，到Ranger优化器的实现，逐步展开说明。一、PyTorch自定义优化器的必要方法自定义优化器必须继承torch.optim.Optimizer，并实现以下核心方法：init(self,params,defaults)作用：初始化优化器，定义超参数（如学习率、动量等），并为参数组
  • PytorchLightning最佳实践基础篇 贝塔西塔 工程经验pytorchLightning深度学习编程框架
    PyTorchLightning（简称PL）是一个建立在PyTorch之上的高层框架，核心目标是剥离工程代码与研究逻辑，让研究者专注于模型设计和实验思路，而非训练循环、分布式配置、日志管理等重复性工程工作。本文从基础到进阶，全面介绍其功能、核心组件、封装逻辑及最佳实践。一、PyTorchLightning核心价值原生PyTorch训练代码中，大量精力被消耗在：手动编写训练/验证循环（epoch、b
  • Linux指令&&ros学习&&python深度学习&&bug学习笔记 起个别名 LinuxROSPython
    ##这个文件是关于ros、linux指令，pytorch、python、onnx和相关problem的一些笔记###ROS&&linux**find:在当前路径或指定的路径下递归地搜索文件或目录，并可以根据不同的条件进行过滤和匹配。**```find-name*.pyfind/home/dai/bev_lane_det-main-namemodelsfind/home/dai/bev_lane_d
  • 零基础完整版入门经典深度学习时间序列预测项目实战+最新前沿时间序列预测模型代码讲解学习整理（附完整可运行代码） OverOnEarth 时间序列预测项目实战深度学习学习人工智能
    专栏内容本专栏主要整理了作者在时间序列预测领域内的一些学习思路与代码整理，帮助大家在初进入此领域时，可以快速掌握代码进行实战操作，对代码的操作再结合论文阅读肯定是上升更快嘛，作者也愿意和大家一起讨论进步，下面的内容会逐步更新，作者主页的资源列也会放出一些可下载的资源供大家参考学习噢。一、LSTM时间序列预测完整代码示例学习分析（pytorch框架）精选试读文章二、LSTM多变量输入实现多步预测完整
  • 第十四章:AI的数据“集装箱”：彻底搞懂Tensor的Batch与维度 爱分享的飘哥 AI新纪元：120日觉醒计划TensorPyTorchBatchSize数据处理AI基础深度学习教程
    AI数据集中箱前言：为什么AI从不“零售”，总是“批发”？1：Batch（批次）——GPU的“灵魂伴侣”1.1单个处理vs.批量处理：CPU与GPU的思维差异1.2DataLoader：PyTorch的“自动化装箱员”2：维度的语言——破译[B,L,D]的含义2.1[L,D]：一个句子的“二维画像”2.2[B,L,D]：一批句子的“三维魔方”2.3用代码直观感受维度的增加3：追踪Tensor的“变
  • PyTorch中实现早停机制（EarlyStopping）附代码 自信的小螺丝钉 AI知识pytorchpython人工智能AI深度学习
    1.核心目的当模型在验证集上的性能不再提升时，提前终止训练防止过拟合，节省计算资源2.实现方法监控验证集指标（如损失、准确率），设置耐心值（Patience）3.代码：classEarlyStopping:def__init__(self,patience=10,delta=0):"""EarlystoppingArgs:patience:int,numberofepochstowaitbefor
  • 【已解决】YOLO11模型转wts时报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive lxmyzzs bug人工智能python计算机视觉目标检测神经网络深度学习
    问题：在把训练好的新YOLO11s模型转wts文件时报错，具体信息如下图（PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentraldirectory）解决：新老版本pytorch之间的兼容问题，改动一下生成wts文件即可。代码帖在下面。importsys#noqa:F401importargparseimportosimport
  • Pytorch实现细节解析：Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解 lazycatlove pytorchtransformer人工智能
    文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
  • Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现
    MaskedLoss的核心原理是：在计算损失函数时，只考虑真实有意义的词元（token），而忽略掉为了数据对齐而填充的无意义的填充词元（paddingtoken）。这是重要的技术，可以确保模型专注于学习有意义的任务，并得到一个正确的性能评估。1.原理精讲为什么需要MaskedLoss？在训练神经网络时，我们通常会用一个批次（batch）的数据进行训练，而不是一次只用一个样本。对于自然语言处理任务，
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他