1.http/1.1在mac安装nvm时，在解决了443的错误之后，又提示git拉取的错误fatal:unabletoaccess'https://github.com/nvm-sh/nvm.git/':HTTP/2stream1wasnotclosedcleanlybeforeendoftheunderlyingstream通过排查发现，是git默认使用的通信协议出现了问题，可以通过将默认通信协议修改为http/1.1来解决该问题。gitconfig--globalhttp.versionHTTP/1.1这样改为http/1.1之后，我们再回到终端，按照执行nvm官网提示进行安装即可。cur
安装及配置过程一、下载安装CUDAToolkit1.查看当前系统所支持CUDA版本2.官网下载安装合适的CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.下载合适版本的cuDNN2.替换CUDA中部分文件三、检查是否成功配置GPU加速环境一、下载安装CUDAToolkit1.查看当前系统所支持CUDA版本打开命令行，输入以下命令查看系统支持CUDA版本，如图所示本机最高支持CUDA11.4nvidia-smi若出现**‘nvidia-smi’**不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件的问题。可进入该目录下（C:\ProgramFiles\NVIDIACo
安装及配置过程一、下载安装CUDAToolkit1.查看当前系统所支持CUDA版本2.官网下载安装合适的CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.下载合适版本的cuDNN2.替换CUDA中部分文件三、检查是否成功配置GPU加速环境一、下载安装CUDAToolkit1.查看当前系统所支持CUDA版本打开命令行，输入以下命令查看系统支持CUDA版本，如图所示本机最高支持CUDA11.4nvidia-smi若出现**‘nvidia-smi’**不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件的问题。可进入该目录下（C:\ProgramFiles\NVIDIACo
问题：cMake编译yolov5报错：NoCUDAtoolsetfound.解决：在stackoverflow找到解决方案。将该路径下的四个文件C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions拷贝到以下路径中。C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio\2019\Enterprise\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations再编译，通过。注意：换成
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.blog.csdn.net] 以前还要网上找半天教程，现在用ChatGPT可真的太太方便了！国内免注册使用方法可以看这个：【工具】国内免加速免注册免费使用ChatGPTAI对话机器人可以使用requests库的requests.post()方法，指定stream参数为True，然后通过响应对象的iter_content()方法遍历响应内容，例如：importrequestsurl='https://www.example.com/api'response=requests.post(url,stream=True)forchunkinr
今天用okHttp写了个从本地的Apache服务器上下载资源的安卓app，然后发现偶尔的下载会抛出java.net.ProtocolException:unexpectedendofstream的异常，苦思不得结果后上百度查找，百度有很多分析，有可能的原因是响应头Content-length和实体长度不同，找到几个方法，有的说在请求头中添加Accept-Encoding，值为identity；有的说添加Connection，.addHeader("Accept-Encoding","identity").addHeader("Connection","keep-alive")但是没有用，还是会
备份原有yum源cd/etc/yum.repos.d/mkdirrepo_bakcp-r*.repo./repo_bak/修改阿里源配置（1）centos.repo[baseos]name=CentOSStream$releasever-BaseOSbaseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos-stream/$stream/BaseOS/$basearch/os/gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-centosofficialgpgcheck=1repo_gpgcheck=0metadata_expire=
本期目录Linux安装CUDALinux安装CUDA输入以下命令，查看GPU支持的最高CUDA版本。笔者这里显示的是11.6，这意味着，安装的CUDA版本必须nvidia-smi前往Nvidia的CUDA官网：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper，笔者下载CUDA11.6.2版本：如下图选择：选择好后，下方会显示两条Linux命令。在Linux终端输入这条命令：$wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_
本期目录Linux安装CUDALinux安装CUDA输入以下命令，查看GPU支持的最高CUDA版本。笔者这里显示的是11.6，这意味着，安装的CUDA版本必须nvidia-smi前往Nvidia的CUDA官网：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper，笔者下载CUDA11.6.2版本：如下图选择：选择好后，下方会显示两条Linux命令。在Linux终端输入这条命令：$wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_
该数据结构需要Redis5.0.0+版本才可用使用概述Redisstream是Redis5引入的一种新的数据结构，它是一个高性能、高可靠性的消息队列，主要用于异步消息处理和流式数据处理。在此之前，想要使用Redis实现消息队列，通常可以使用例如：列表，有序集合、发布与订阅3种数据结构。但是stream相比它们具有以下的优势：支持范围查找：内置的索引功能，可以通过索引来对消息进行范围查找支持阻塞操作：避免低效的反复轮询查找消息支持ACK：可以通过确认机制来告知已经成功处理了消息，保证可靠性支持多个消费者：多个消费者可以同时消费同一个流，Redis会确保每个消费者都可以独立地消费流中的消息话不多说
