pytorch训练过程中释放显存

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，
使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AI pytorch pandas 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 Pyhton pytorch python mmcv
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
【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 tensorflow python 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 pytorch Lightning 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 Linux ROS Python
##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 Tensor PyTorch BatchSize 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 pytorch python 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 pytorch transformer 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，
Transformer模型Decoder原理精讲及其PyTorch逐行实现老鱼说AI transformer pytorch 深度学习人工智能学习 python
原理：Decoder的核心是一个自回归(Auto-regressive)的生成器。它的任务是在给定源序列的编码表示(encoder_outputs)和已生成的目标序列部分(y_1,...,y_{t-1})的条件下，预测出下一个词y_t的概率分布。一个标准的DecoderLayer包含三个核心子层：1.带掩码的多头自注意力(MaskedMulti-HeadSelf-Attention):用于处理已生
2025暑期—07YOLO-YOLOV11 宇称不守恒4.0 人工智能图像处理 YOLO 深度学习人工智能
安装的环境包括YoloV11，torch2.32.4Clip1.0D2LOpenCV4.12等安装1Conda环境安装YOLOcondacreate--prefix=D:/YOLO11/yolo11_envpython=3.10condaactivateD:\YOLO11\yolo11_envPytorch网站确定condainstallpytorch==2.3.0torchvision==0.1
PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南慕婉0307 自然语言处理 pytorch embedding 人工智能
一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术，它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入，语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入？解决维度灾难：传统one-hot编码维度等于词汇表大小，而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系：通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习：预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
mondb入手木zi_鸣 mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件， mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA mongod --help 查询各种配置配置在mongob 打开批处理，即可启动，27017原生端口，shell操作监控端口扩展28017，web端操作端口启动配置文件配置，数据更灵活
大型高并发高负载网站的系统架构 bijian1013 高并发负载均衡
扩展Web应用程序一.概念简单的来说，如果一个系统可扩展，那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集，并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种： 1.
DISPLAY变量和xhost(原创) czmmiao display
DISPLAY 在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
获取B/S客户端IP 周凡杨 java 编程 jsp Web 浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为： String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); 然而对于WEB
浅谈类和对象朱辉辉33 编程
类是对一类事物的总称，对象是描述一个物体的特征，类是对象的抽象。简单来说，类是抽象的，不占用内存，对象是具体的，占用存储空间。类是由属性和方法构成的，基本格式是public class 类名{ //定义属性 private/public 数据类型属性名； //定义方法 publ
android activity与viewpager+fragment的生命周期问题肆无忌惮_ viewpager
有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。 super.onResume(); bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
base64Encode对图片进行编码 843977358 base64 图片 encoder
/** * 对图片进行base64encoder编码 * * @author mrZhang * @param path * @return */ public static String encodeImage(String path) { BASE64Encoder encoder = null; byte[] b = null; I
Request Header简介 aigo servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：
HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象 alleni123 httpclient 爬虫 ssl
public class HttpClientUtils { public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){ SSLContext sslContext=null; try { sslContext=new SSLContextBuilder().l
java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨百合不是茶位运算符位移
取反：在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数 byte a = -1; 原码：10000001 反码：11111110 补码：11111111 //异或: 00000000 byte b = -2; 原码：10000010 反码：11111101 补码：11111110 //异或: 00000001
java多线程join的作用与用法 bijian1013 java 多线程
对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
Java发送http请求(get 与post方法请求) bijian1013 java spring
PostRequest.java package com.bijian.study; import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURL
【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值 bit1129 struts.xml
在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示： <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts
【Kafka十三】Kafka Simple Consumer bit1129 simple
代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。实际情况是需要将host和port绑定到一起， package kafka.examples.lowlevel; import kafka.api.FetchRequest; import kafka.api.FetchRequestBuilder; impo
nodejs学习api ronin47 nodejs api
NodeJS基础什么是NodeJS JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
java-64.寻找第N个丑数 bylijinnan java
public class UglyNumber { /** * 64.查找第N个丑数具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url] * 题目：我们把只包含因子 2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
二维数组（矩阵）对角线输出 bylijinnan 二维数组
/** 二维数组对角线输出两个方向例如对于数组： { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 }, { 9, 10, 11, 12 }, { 13, 14, 15, 16 }, slash方向输出： 1 5 2 9 6 3 13 10 7 4 14 11 8 15 12 16 backslash输出： 4 3
[JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新) comsci 工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
redis常见使用 cuityang redis 常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets 引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载) package redistest; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Listtest
配置多个redis dalan_123 redis
配置多个redis客户端 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
attrib命令 dcj3sjt126com attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统. 只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护. 存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
Yii使用公共函数 dcj3sjt126com yii
在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下： <?php /** * This is the shortcut to D
linux 系统资源的查看（free、uname、uptime、netstat） eksliang netstat linux uname linux uptime linux free
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JAVA的位操作符 greemranqq 位运算 JAVA位移 <<>>>
最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。 1.按位操作符：按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。与（&）运算： 1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
Web前段学习网站 ihuning Web
Web前段学习网站菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/ JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/ 内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog http://www.icoolxue.com/ http://www.jikexue
强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum justjavac r
原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
java统计在线人数（session存储信息的） macroli java Web
这篇日志是我写的第三次了前两次都发布失败！郁闷极了！由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。 1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。 public class Ses
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SparkSQL读取HBase数据，通过自定义外部数据源 superlxw1234 spark sparksql sparksql读取hbase sparksql外部数据源
关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。 SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
Spring Boot 1.3.0.M1发布 wiselyman spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下： 1.提供一个新的sprin

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