- 英伟达靠什么支撑起了4万亿?AI泡沫还能撑多久?
英伟达市值突破4万亿美元,既是AI算力需求爆发的直接体现,也暗含市场对未来的狂热预期。其支撑逻辑与潜在风险并存,而AI泡沫的可持续性则取决于技术、商业与地缘政治的复杂博弈。⚙️一、英伟达4万亿市值的核心支撑因素技术垄断与生态壁垒硬件优势:英伟达GPU在AI训练市场占有率超87%,H100芯片的FP16算力达1979TFLOPS,领先竞品3-5倍。CUDA生态:400万开发者构建的软件护城河,成为A
- PaddleOCR 快速开始
张欣-男
PaddlePaddlePaddleOCROCR
1.安装1.1安装PaddlePaddle#GPUcudapipinstallpaddlepaddle-gpu#CPUpipinstallpaddlepaddle1.2安装PaddleOCRwhl包pipinstallpaddleocr2.便捷使用2.1命令行使用2.1.1中英文模型检测+方向分类器+识别全流程:–use_angle_clstrue设置使用方向分类器识别180度旋转文字,–use_
- Ubuntu安装LAMP
L_h1
测试ubuntulinux
在安装vim时遇到了一个问题:E:无法获得锁/var/lib/dpkg/lock-frontend-open(11:资源暂时不可用)E:无法获取dpkg前端锁(/var/lib/dpkg/lock-frontend),是否有其他进程正占用它?解决办法:强制解锁sudorm/var/lib/dpkg/lock-frontendsudorm/var/cache/apt/archives/locksud
- Ubuntu lamp
会飞的灰大狼
linuxubuntu
Ubuntulamp前言在Ubuntu安装lamp架构我们了解到lamp是完整的架构我们前面了解到了集合了Linux系统apacheMySQL和PHP语言的完整架构我们前面说了Centos7中编译安装lamp那么我们去说一下在Ubuntu中安装安装apache2apt直接安装apache2apt-yinstallapache2启动apache2systemctlstartapache2#测
- 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,
- LLaMA-Factory微调教程1:LLaMA-Factory安装及使用
Cachel wood
LLM和AIGCllamapython开发语言react.jsjavascript前端microsoft
文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti(16G显存)python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision==0.22.1+cu126torchaudio==2.7.1+cu126PSC:\Users\18098>nvidia-smiTueJul2201:52:192025+<
- 利用Gpu训练
兮℡檬,
深度学习人工智能
方法一:分别对网络模型,数据(输入,标注),损失函数调用.cuda()网络模型:iftorch.cuda.is_available():net=net.cuda()数据(训练和测试):iftorch.cuda.is_available():imgs=imgs.cuda()targets=targets.cuda()损失函数:iftorch.cuda.is_available():loss_fn=l
- 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
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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
- Ubuntu-24.04-live-server-amd64安装界面中文版
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系列文章目录Ubuntu安装qemu-guest-agentUbuntu-24.04-live-server-amd64启用sshUbuntu乌班图安装VIM文本编辑器工具文章目录系列文章目录前言一、准备工作二、开始安装三、测试效果总结前言Centos结束,转战Ubuntu。我之所以写这篇文章,是因为我想帮助大家更好地理解Ubuntu24.04的服务器版安装过程。我知道网上已经有很多类似的文章,但
- Ubuntu服务器安装与运维手册——操作纯享版
夏天里的肥宅水
LINUXSQL服务器服务器运维ubuntu
本手册汇总了从硬件预配置、Ubuntu安装、网络与服务配置,到Windows/macOS访问共享、MySQL初始化的完整流程,便于今后运维参考。目录环境与硬件概览BIOS/UEFI设置制作与启动安装介质Ubuntu24.04LTS安装流程静态IP配置(netplan)SSH远程登录配置Samba文件共享配置MySQL数据库初始化FTPvsSamba对比常见问题&解决环境与硬件概览机型:DellXP
- 【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
- [mmcv系列] pip安装mmcv记录
文章目录1.查看torch和cuda版本1.安装1.1从预编译包安装1.2源码编译安装2.校验报错:frommmcvimportConfig可以直接参考教程:找到pip安装,选择自己的cuda和torch版本,复制指令到终端安装即可:1.查看torch和cuda版本终端运行指令:python-c'importtorch;print(torch.__version__);print(torch.ve
- 【代码问题】【包安装】MMCV
Catching Star
python
可以参考这篇博客【MMCV】MMCV安装与踩坑-CSDN博客MMCV对于版本要求非常严格。python最好是3.10或者3.9,而且torch和cuda版本一定要对应。比如我是cu118,就可以这样安装:#举例:torch2.1.0+cu118pipinstallmmcv-full==1.7.2\-fhttps://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/to
- 模型剪枝(分析)
yc_hu
剪枝python机器学习
1.函数入口与设备初始化defget_layer_level_pruning_rate(args):device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")功能:检测可用设备(优先使用GPU),为后续模型加载做准备。2.数据加载与评估函数定义train_loader,val_loader,test_loader,criterio
- LLaMA-Factory快速入门
@BangBang
LLMllama
文章目录1.背景2.环境准备2.1硬件要求2.2CUDA和Pytorch环境2.3模型下载2.4模型推理3.自定义数据集构建4.基于LoRA的sft指令微调4.1Lora微调训练4.2动态合并LoRA的推理4.3训练效果评估4.4LoRA模型合并导出5.webuiboard的使用5.1使用介绍5.2APIServer的启动与调用6进阶6.1大模型主流评测benchmark6.2部署Ollama1.
- Linux/Ubuntu安装go
大叔是90后大叔
goLinuxlinuxubuntugolang
Linux/Ubuntu安装go1.首先移除旧版本(如有):2.下载Go1.23.9安装包:3.解压到系统目录:4.设置环境变量(添加到~/.profile或~/.bashrc文件末尾):5.使环境变量生效:6.验证安装:7.gomodule设置代理其他:1.首先移除旧版本(如有):sudorm-rf/usr/local/go2.下载Go1.23.9安装包:wgethttps://golang.g
- OpenCV Mat UMat GpuMat Matx HostMem InputArray等设计哲学
我是李武涯
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一、概览:GpuMat对应于cuda;HostMem可以看作是一种特殊的Mat,其存储对应cuda在主机分配的锁页内存,可以不经显示downloadupload自动转变成GpuMat(但是和GpuMat并无继承关系);UMat对应于opencl的存储Matx指代常量Mat,编译时即确定:InputArray则是一种代理模式。注意,InputAray和MatUMatGpuMatMatx等无继承关系!
- WSL2部署训练YOLOv11之环境配置(2025年4月19日)
鱼圆食不食
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一、前言今天尝试在WSL2环境中部署训练YOLOv11,顺便把环境配置好。二、安装CUDA由于WSL2中并不能直接使用宿主机的显卡,所以需要安装CUDAonWSL以安装NVIDIA驱动到WSL中。注意必须是WSL2,WSL2对GPU的支持使这些应用程序能够受益于GPU加速计算,WSL1不支持。打开cmd或pwsh更新一下WSL内核:wsl.exe--update确保宿主机已安装最新的NVIDIAG
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使用Python写CUDA程序有两种方式:*Numba*PyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了,功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。例子numbaNumba通过及时编译机制(JIT)优化Python代码,Numba可以针对本机的硬件环境进行优化,同时支持CPU和GPU的优化,并且可以和Numpy集成,使Python代码可以在GPU上运行,只需在函数上方加上相关的指
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Python成第四个支持CUDA的编程语言3月19日NVIDIA的GTC2013图形技术大会将开幕,在此之前会有很多宣传造势内容,其中最重大也是最主要的就是NVIDIA老总黄仁勋的开幕词了,其他合作伙伴也会发布各自的演讲。ContinuumAnalytics联合NVIDIA宣布将会引入新的PythonCUDA编译器——NumbaPro,Python也成为继C、C++以及Fortan之后的第四个支持
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笔记用于安装和配置一套完整的媒体处理工具链,包括NVIDIA编码头文件、带CUDA加速的FFmpeg以及ZLMediaKit流媒体服务框架,适用于需要进行视频编解码、流媒体推流/拉流等场景的开发与部署。标题核心组件及版本说明nv-codec-headers来源:Gitee仓库jario-jin/nv-codec-headers版本:n11.1.5.0(对应NVIDIAVideoCodecSDK接口
- 【Python 语法】Python 神经网络项目常用语法
一杯水果茶!
人生苦短我用Pythonpython
基础1.导入模块和包2.修改系统路径(sys.path.append)3.命令行参数解析(argparse模块)4.assert确保正确性5.main()脚本入口点6.辅助函数生成器函数`cycle(dl)`一、常用函数1.`.cuda()`/`.cpu()`和`torch.device`2.`torch.zeros`、`torch.randn`、`torch.arrange`、`torch.po
- 深度学习-常用环境配置
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目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda创建python虚拟环境-CSDN博客安装NVIDIA显卡驱动直接进NVIDIA官网:NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA在这里有GeForce驱动程序,立即下载,这是下
- 数字图像处理与Python语言实现-Box模糊CUDA实现
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数字图像处理与Python实现python深度学习计算机视觉图像处理CUDA
Box模糊CUDA实现文章目录Box模糊CUDA实现1、Box模糊的基本原理2、算法优化:滑动窗口技术3、参数对模糊效果的影响4、Box模糊的优缺点5、与高斯模糊的对比6、实际应用场景7、算法实现7.1PyCUDA实现7.2CuPy实现7.3C++与CUDA实现8、总结在图像处理领域,**Box模糊(方框模糊或均值模糊)**是一种基础且高效的模糊算法,其核心思想是通过对像素邻域内的颜色值取平均值来
- 2018 MacBook Pro 安装cuda+cuDNN+pytorch
2018MacBookPro安装cuda+cuDNN+pytorch根据CSDN上的两篇文章和知乎上的一篇文章,前前后后折腾了好几天,在一个小姐姐的帮助下终于装上了。我的环境系统版本:macOS10.13.6(17G10021)GPUDriverVersion:387.10.10.10.40.133CUDADriverVersion:410.130CUDA:cuda_10.0.130cuDNN:c
- mac的m芯片上跑cuda程序
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config里parser.add_argument('--device',type=str,default='mps')main里device=torch.device(cfg['device'])train里x_batch=x_batch.astype('float32')y_batch=y_batch.astype('float32')aux_batch=aux_batch.astype('
- CUDA在不受支持的macOS系统上使用(BigSur)
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macosgithub经验分享大数据功能测试pythonc++
CUDA与WebDriver在macOS系统上不是同一个东西,CUDA是一个图形库,用于使用GPU在某些软件中进行计算或渲染,只安装CUDA不能使Maxwell和Pascal核心显卡工作,必须同时安装WebDriver,其他核心(如Fermi、kepler)等可以在不安装WebDriver的情况下让CUDA工作。果粉众所周知,CUDA与WebDriver只能在支持的macOS系统HighSierr
- 解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号(语音、雷达、脑电)和二维/三维图像(医学、遥感、工业视觉)。关键词数字信号处理(DSP)、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU(CUDA)第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议(AASIP2025)
- autodl云计算平台 使用ollama 部署lightrag 加入streamlit界面
42fourtytoo
云计算深度学习pytorch学习
1到autodl的算力市场里开一台机器镜像选择:PyTorch2.3.0、Python3.12(ubuntu22.04)、Cuda12.1我本来选择的Cuda12.4,但版本过高疑似会使ollama不使用GPU而只用CPU,后来换个镜像就好了2下载lightrag从lightrag的GitHub界面下载zip开机,上传zip,解压到autodl-tmp/lightrag下安装依赖,在文件夹下:pi
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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vagrant
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系统: Centos6.5
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实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
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centosmemcached
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
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