caffe编译报错求助!!! 5C

ubuntu18.04 CUDA9.1+cuDNN7.1.3 我的报错如下:
NVCC src/caffe/util/im2col.cu nvcc fatal : Option '--generate-code arch=', missing code Makefile:603: recipe for target '.build_release/cuda/src/caffe/util/im2col.o' failed make: *** [.build_release/cuda/src/caffe/util/im2col.o] Error 1 验证CUDA通过,但这个问题解决不了,求助!!!

2个回答

多谢!已经解决了。具体如下:
 仔细查看了一下 Makefile.config 中 CUDA_ARCH 设置未按规定设置:
    # CUDA architecture setting: going with all of them.  
    # For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 lines for compatibility.  
    # For CUDA < 8.0, comment the *_60 and *_61 lines for compatibility.  
    # For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *_21 lines for compatibility.  
    CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \  
            -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \  
                    -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \  
                    -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \  
                    -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \  
                    -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \  
                    -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \  
                    -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \  
                    -gencode arch=compute_61,code=compute_61
    因为我装的是CUDA9.1所以把下面这两行删除就可以
        -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \  
        -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \

lt1712994784
lt1712994784 感谢!
10 个月之前 回复

18.04没有试过,但是在16.04+cuda8上是可以的,看下是不是你的依赖的库或者编译器的不兼容的不兼容问题

具体编译参考这个步骤:https://www.zybuluo.com/hanxiaoyang/note/364737

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
caffe编译报错求助!!

ubuntu18.04+cuda9.1+opencv3.2.0+cuNDD7.1.3 make all报错make: *** [.build_release/tools/upgrade_net_proto_text.bin] Error 1 求助!!!!

紧急求助!!ubuntu16.04 caffe make clean报错!!

我的系统ubuntu16.04,昨天make 了一下没马上清,今天开机在caffe根目录下水make clean 发现报错 rm:无法删除 ".build_release" : 不允许操作 makefile:660:recipe for target "clean" failed make:[clean] error 1 (ignored) rm:无法删除 "build ": 不允许操作 makefile:660:recipe for target "clean" failed make:[clean] error 1 (ignored) rm:无法删除 "distribute": 不允许操作 makefile:660:recipe for target "clean" failed make:[clean] error 1 (ignored) 我什么文件都没改呀!以前一直正常。 跪求各位大侠赐教!! 请问“输出目录”或“输出文件夹”在哪个位置,本人小白请楼下大侠指点,多谢!

win7+1080ti+cuda8.0+cudnn5.0+caffe编译报错

我最近在配置caffe,配置环境是win7+1080ti+cuda8.0+cudnn5.0+caffe,按照网上的相关博文进行了配置,但是现在是Debug版本可以编译成功并运行,Release版本就会直接报错,主要的错误是error MSB3721: 命令“"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_61,code=\"sm_61,compute_61\" --use-local-env --cl-version 2013 -ccbin和error MSB4062: 未能从程序集 D:\Caffe\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks.dll 加载任务“NuGetPackageOverlay”。未能加载文件或程序集“file:///D:\Caffe\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks.dll”或它的某一个依赖项。另一个程序正在使用此文件,进程无法访问。 请问大家知道为什么会出现这种情况吗?谢谢

Jetson tx1 caffe 编译报错

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201612/20/1482201366_449196.png) 补充说明下,我安装了opencv3.0版本和2.4版本,会不会有冲突,网上很多回答是让我修改Makefile,将库链接进来,但是并没什么用

win7 编译caffe报错,搞了一天了,请大牛赐教

caffe下载位置:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/11/1544527414_839454.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/11/1544527446_620309.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/11/1544527471_839592.png) 这是我定位的两个报错地方: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/11/1544527484_33279.png) 然后根据我本地的环境,我把build_win.cmd修改了一下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201812/11/1544527455_174045.png) 新手,刚刚接触,搞了一天了,不知道为什么会报这两个错误

将caffe集成到mfc中,代码可生成,跑开报错,大神求救

报错如下, ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201805/10/1525949353_595196.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201805/10/1525949369_12032.png)

openpose cmake gui 编译报错caffe lib?

CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: Caffe_LIB linked by target "openpose" in directory E:/openpose-1.5.1/src/openpose linked by target "Calibration" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/calibration linked by target "OpenPoseDemo" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/openpose linked by target "1_custom_post_processing" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_add_module linked by target "01_body_from_image_default" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "02_whole_body_from_image_default" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "09_keypoints_from_heatmaps" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "08_heatmaps_from_image" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "03_keypoints_from_image" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "12_asynchronous_custom_input_output_and_datum" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "05_keypoints_from_images_multi_gpu" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "04_keypoints_from_images" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "06_face_from_image" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "07_hand_from_image" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "10_asynchronous_custom_input" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "11_asynchronous_custom_output" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "13_synchronous_custom_input" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "17_synchronous_custom_all_and_datum" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "14_synchronous_custom_preprocessing" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "15_synchronous_custom_postprocessing" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "16_synchronous_custom_output" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "1_thread_user_processing_function" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_thread linked by target "2_thread_user_input_processing_output_and_datum" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_thread Caffe_Proto_LIB linked by target "openpose" in directory E:/openpose-1.5.1/src/openpose linked by target "Calibration" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/calibration linked by target "OpenPoseDemo" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/openpose linked by target "1_custom_post_processing" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_add_module linked by target "01_body_from_image_default" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "02_whole_body_from_image_default" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "09_keypoints_from_heatmaps" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "08_heatmaps_from_image" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "03_keypoints_from_image" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "12_asynchronous_custom_input_output_and_datum" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "05_keypoints_from_images_multi_gpu" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "04_keypoints_from_images" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "06_face_from_image" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "07_hand_from_image" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "10_asynchronous_custom_input" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "11_asynchronous_custom_output" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "13_synchronous_custom_input" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "17_synchronous_custom_all_and_datum" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "14_synchronous_custom_preprocessing" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "15_synchronous_custom_postprocessing" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "16_synchronous_custom_output" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_cpp linked by target "1_thread_user_processing_function" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_thread linked by target "2_thread_user_input_processing_output_and_datum" in directory E:/openpose-1.5.1/examples/tutorial_api_thread Configuring incomplete, errors occurred! See also "E:/openpose-1.5.1/bulid/CMakeFiles/CMakeOutput.log".

编译caffe时make runtest出现7个错误,如图!求大神赐教!!

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201602/28/1456655495_407014.png)

g++编译报错,如何解决

~ mvim test.cpp ~ g++ test.cpp -o test In file included from test.cpp:1: In file included from /Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/../include/c++/v1/iostream:38: In file included from /Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/../include/c++/v1/ios:215: /Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/../include/c++/v1/iosfwd:90:10: fatal error: 'wchar.h' file not found #include <wchar.h> // for mbstate_t ^ 1 error generated.

windows版caffe的编译问题,弄了好几天,求大神看看。

Error 45 error MSB3721: The command ""C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\nvcc.exe" -ccbin "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin\x86_amd64" -x cu -I"D:\NugetPackages\lmdb-v120-clean.0.9.14.0\build\native\..\..\lib\native\include" -I"D:\NugetPackages\LevelDB-vc120.1.2.0.0\build\native\../..//build/native/include/" -I"D:\NugetPackages\protobuf-v120.2.6.1\build\native\../..//build/native/include/" -ID:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\../..//build/native/include/ -ID:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\../..///build/native/include/ -ID:\NugetPackages\boost.1.59.0.0\build\native\..\..\lib\native\include\ -I"D:\NugetPackages\hdf5-v120-complete.1.8.15.2\build\native\..\..\lib\native\include" -ID:\NugetPackages\OpenBLAS.0.2.14.1\build\native\..\..\lib\native\include -ID:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\../../build/native/include/ -I"D:\caffe-master\windows\libcaffe\\..\..\src\D:\Anaconda\python3.6\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include" -I"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include" --keep-dir D:\caffe-master\windows\..\Build\Int\libcaffe\x64\Release -maxrregcount=0 --machine 64 --compile -Xcudafe "--diag_suppress=exception_spec_override_incompat --diag_suppress=useless_using_declaration --diag_suppress=field_without_dll_interface" -D_SCL_SECURE_NO_WARNINGS -DGFLAGS_DLL_DECL= -DHAS_LMDB -DHAS_HDF5 -DHAS_OPENBLAS -DHAS_OPENCV -DNDEBUG -D_SCL_SECURE_NO_WARNINGS -DUSE_OPENCV -DUSE_LEVELDB -DUSE_LMDB -DWITH_PYTHON_LAYER -DBOOST_PYTHON_STATIC_LIB -DUSE_CUDNN -D_UNICODE -DUNICODE -Xcompiler "/EHsc /W1 /nologo /Ox /FS /Zi /MD " -o D:\caffe-master\windows\..\Build\Int\libcaffe\x64\Release\absval_layer.cu.obj "D:\caffe-master\src\caffe\layers\absval_layer.cu" -clean" exited with code 1. C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\BuildCustomizations\CUDA 9.0.targets 883 9 libcaffe

caffe 配置 make、make test 通过,但是make runtest报错

* 我caffe是下载别人代码运行,里面涉及到caffe * 用cmake编译的caffe,make、make test都通过了,make runtest 报错 * 错误如下图 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/08/1554733603_888324.jpg)

caffe在cmake时候报错

在 执行 cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCPU_ONLY=ON ..的时候总是报错![![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201611/28/1480328006_55044.jpg)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201611/28/1480327997_975534.jpg)

caffe编译:compute_image_mean.cpp:(.text.startup+0x2f):对‘boost::system::generic_category()’未定义的引用

caffe编译: compute_image_mean.cpp:(.text.startup+0x2f):对‘boost::system::generic_category()’未定义的引用 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/28/1574900443_165848.png) 求大神解决

window下matlab调用caffe进行编译时提示错误

代码生成时遇到问题提示如下 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201706/14/1497442004_814471.png) 网上查找解决方案,没有解决问题: 1、修改项目->属性->平台工具集,重新生成依然报错 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201706/14/1497442012_485452.png) 2、查看.props中ToolsVersion="4.0" ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201706/14/1497442030_32137.png) 3、用记事本打开.sln文件,如下所示;修改为Format Version 11.0,VS2012;依然报错 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201706/14/1497442043_668968.png)

caffe.sln在编译后出现错误

请教各位大神:caffe.sln在编译后出现错误,错误显示:无法打开输入文件libcaffe.lib 我是按照《深度学习21天实战caffe》中指示的“windows环境准备”的步骤进行的,我电脑win7,装的是VS2013。

caffe编译时出现make: protoc:命令未找到

make all -j8 时出现下面问题: ``` PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto make: protoc:命令未找到 Makefile:629: recipe for target '.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc' failed make: *** [.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc] Error 127 make: *** 正在等待未完成的任务.... ```

windows 编译配置caffe 出错

版本:Windows 10 Visual Studio 2013 Matlab R2016b CUDA 8.0.44 cuDNN v4 步骤按照 http://blog.csdn.net/lk274857347/article/details/53588049 这个博主的教程来的 在4.7编译那一步的时候,出现了这个错误:error msb4030: "否" 对于"CL"任务中的 "TreatWarningAsError" 参数是一个无效值 - 另外原教程中的Anaconda我没下载,因为是新手不太懂,而且看后面没有用到就没有下载 请教大神们,本例中msb4030的错误该怎么解决呢? 非常感谢!!!

caffe编译完成 想要打开的时候出错:提示libcaffe.lib该文件没有与之关联的应用来执行该操作

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/23/1548231762_158501.png) 编译都已经成功了,但是就是到运行caffe.cpp的时候就出错了。 出错内容如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/23/1548231857_563094.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201901/23/1548231881_308470.png) 说是没有启动libcaffe.lib的程序,我以为是编译的问题,又重新编译了几次,都显示已经成功了。运行不了真的是很苦恼。我查了网上很多的教程 都没有类似的问题和具体的解决方案。希望能得到大神的解答。

安装caffe(cpu only)过程中最后一步make runtest时出现错,求助!!!

*** SIGABRT (@0x113c) received by PID 4412 (TID 0x7f64016a5b00) from PID 4412; stack trace: *** @ 0x7f63ffd094b0 (unknown) @ 0x7f63ffd09428 gsignal @ 0x7f63ffd0b02a abort @ 0x7f63ffd4b7ea (unknown) @ 0x7f63ffd53e0a (unknown) @ 0x7f63ffd5798c cfree @ 0x7f64008878af google::protobuf::internal::DestroyDefaultRepeatedFields() @ 0x7f6400886b3b google::protobuf::ShutdownProtobufLibrary() @ 0x7f63e98c6329 (unknown) @ 0x7f64015a2c17 (unknown) @ 0x7f63ffd0dff8 (unknown) @ 0x7f63ffd0e045 exit @ 0x7f63ffcf4837 __libc_start_main @ 0x4077c9 _start @ 0x0 (unknown) Makefile:532: recipe for target 'runtest' failed

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

软件测试入门、SQL、性能测试、测试管理工具

软件测试2小时入门,让您快速了解软件测试基本知识,有系统的了解; SQL一小时,让您快速理解和掌握SQL基本语法 jmeter性能测试 ,让您快速了解主流来源性能测试工具jmeter 测试管理工具-禅道,让您快速学会禅道的使用,学会测试项目、用例、缺陷的管理、

基于西门子S7—1200的单部六层电梯设计程序,1部6层电梯

基于西门子S7—1200的单部六层电梯设计程序,1部6层电梯。 本系统控制六层电梯, 采用集选控制方式。 为了完成设定的控制任务, 主要根据电梯输入/输出点数确定PLC 的机型。 根据电梯控制的要求,

捷联惯导仿真matlab

捷联惯导的仿真(包括轨迹仿真,惯性器件模拟输出,捷联解算),标了详细的注释捷联惯导的仿真(包括轨迹仿真,惯性器件模拟输出,捷联解算),标了详细的注释

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

图书管理系统(Java + Mysql)我的第一个完全自己做的实训项目

图书管理系统 Java + MySQL 完整实训代码,MVC三层架构组织,包含所有用到的图片资源以及数据库文件,大三上学期实训,注释很详细,按照阿里巴巴Java编程规范编写

玩转Linux:常用命令实例指南

人工智能、物联网、大数据时代,Linux正有着一统天下的趋势,几乎每个程序员岗位,都要求掌握Linux。本课程零基础也能轻松入门。 本课程以简洁易懂的语言手把手教你系统掌握日常所需的Linux知识,每个知识点都会配合案例实战让你融汇贯通。课程通俗易懂,简洁流畅,适合0基础以及对Linux掌握不熟练的人学习; 【限时福利】 1)购课后按提示添加小助手,进答疑群,还可获得价值300元的编程大礼包! 2)本月购买此套餐加入老师答疑交流群,可参加老师的免费分享活动,学习最新技术项目经验。 --------------------------------------------------------------- 29元=掌握Linux必修知识+社群答疑+讲师社群分享会+700元编程礼包。 &nbsp;

网络工程师小白入门--【思科CCNA、华为HCNA等网络工程师认证】

本课程适合CCNA或HCNA网络小白同志,高手请绕道,可以直接学习进价课程。通过本预科课程的学习,为学习网络工程师、思科CCNA、华为HCNA这些认证打下坚实的基础! 重要!思科认证2020年2月24日起,已启用新版认证和考试,包括题库都会更新,由于疫情原因,请关注官网和本地考点信息。题库网络上很容易下载到。

C++语言基础视频教程

C++语言基础视频培训课程:本课与主讲者在大学开出的程序设计课程直接对接,准确把握知识点,注重教学视频与实践体系的结合,帮助初学者有效学习。本教程详细介绍C++语言中的封装、数据隐藏、继承、多态的实现等入门知识;主要包括类的声明、对象定义、构造函数和析构函数、运算符重载、继承和派生、多态性实现等。 课程需要有C语言程序设计的基础(可以利用本人开出的《C语言与程序设计》系列课学习)。学习者能够通过实践的方式,学会利用C++语言解决问题,具备进一步学习利用C++开发应用程序的基础。

微信小程序 实例汇总 完整项目源代码

微信小程序 实例汇总 完整项目源代码

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

2020-五一数学建模大赛C类问题饲料加工配比及优化.pdf

2020年,“51”数学建模C类问题,关于饲料配比问题以及加工优化方案。论文采用统计分析,建立了关于饲料加工的多目标优化模型。并利用蒙特卡罗算法对目标函数进行优化,解决了饲料加工质量最优配比问题并进行

MySQL数据库从入门到实战应用

限时福利1:购课进答疑群专享柳峰(刘运强)老师答疑服务 限时福利2:购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按消息提示即可领取编程大礼包! 为什么说每一个程序员都应该学习MySQL? 根据《2019-2020年中国开发者调查报告》显示,超83%的开发者都在使用MySQL数据库。 使用量大同时,掌握MySQL早已是运维、DBA的必备技能,甚至部分IT开发岗位也要求对数据库使用和原理有深入的了解和掌握。 学习编程,你可能会犹豫选择 C++ 还是 Java;入门数据科学,你可能会纠结于选择 Python 还是 R;但无论如何, MySQL 都是 IT 从业人员不可或缺的技能! 【课程设计】 在本课程中,刘运强老师会结合自己十多年来对MySQL的心得体会,通过课程给你分享一条高效的MySQL入门捷径,让学员少走弯路,彻底搞懂MySQL。 本课程包含3大模块:&nbsp; 一、基础篇: 主要以最新的MySQL8.0安装为例帮助学员解决安装与配置MySQL的问题,并对MySQL8.0的新特性做一定介绍,为后续的课程展开做好环境部署。 二、SQL语言篇: 本篇主要讲解SQL语言的四大部分数据查询语言DQL,数据操纵语言DML,数据定义语言DDL,数据控制语言DCL,学会熟练对库表进行增删改查等必备技能。 三、MySQL进阶篇: 本篇可以帮助学员更加高效的管理线上的MySQL数据库;具备MySQL的日常运维能力,语句调优、备份恢复等思路。 &nbsp;

navicat简体中文版 绿色版 (64位)

解压后安装navicat,打开navicat执行PatchNavicat即破解成功。可以正常使用啦。

linux“开发工具三剑客”速成攻略

工欲善其事,必先利其器。Vim+Git+Makefile是Linux环境下嵌入式开发常用的工具。本专题主要面向初次接触Linux的新手,熟练掌握工作中常用的工具,在以后的学习和工作中提高效率。

机器学习初学者必会的案例精讲

通过六个实际的编码项目,带领同学入门人工智能。这些项目涉及机器学习(回归,分类,聚类),深度学习(神经网络),底层数学算法,Weka数据挖掘,利用Git开源项目实战等。

Python代码实现飞机大战

文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片,音频)可从下面的github中下载: 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

一学即懂的计算机视觉(第一季)

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多,但总有“听不透”,“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉,通过生动、细腻的讲解配合实战演练,让学生真正学懂、用会。 【超实用课程内容】 课程内容分为三篇,包括视觉系统构成,图像处理基础,特征提取与描述,运动跟踪,位姿估计,三维重构等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26281 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26281,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

java jdk 8 帮助文档 中文 文档 chm 谷歌翻译

JDK1.8 API 中文谷歌翻译版 java帮助文档 JDK API java 帮助文档 谷歌翻译 JDK1.8 API 中文 谷歌翻译版 java帮助文档 Java最新帮助文档 本帮助文档是使用谷

Qt5.10 GUI完全参考手册(强烈推荐)

本书是Qt中文版的参考手册,内容详尽易懂,详细介绍了Qt实现的各种内部原理,是一本不可多得的参考文献

Python可以这样学(第四季:数据分析与科学计算可视化)

董付国老师系列教材《Python程序设计(第2版)》(ISBN:9787302436515)、《Python可以这样学》(ISBN:9787302456469)配套视频,在教材基础上又增加了大量内容,通过实例讲解numpy、scipy、pandas、statistics、matplotlib等标准库和扩展库用法。

设计模式(JAVA语言实现)--20种设计模式附带源码

课程亮点: 课程培训详细的笔记以及实例代码,让学员开始掌握设计模式知识点 课程内容: 工厂模式、桥接模式、组合模式、装饰器模式、外观模式、享元模式、原型模型、代理模式、单例模式、适配器模式 策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代器模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式 课程特色: 笔记设计模式,用笔记串连所有知识点,让学员从一点一滴积累,学习过程无压力 笔记标题采用关键字标识法,帮助学员更加容易记住知识点 笔记以超链接形式让知识点关联起来,形式知识体系 采用先概念后实例再应用方式,知识点深入浅出 提供授课内容笔记作为课后复习以及工作备查工具 部分图表(电脑PC端查看):

进程监控软件 Performance Monitor中文版

告诉你每个程序现在在做什么,还可以根据你的要求过滤无关的内容。

八数码的深度优先算法c++实现

人工智能的八数码的深度优先算法c++实现

2021考研数学张宇基础30讲.pdf

张宇:博士,全国著名考研数学辅导专家,教育部“国家精品课程建设骨干教师”,全国畅销书《张宇高等数学18讲》《张宇线性代数9讲》《张宇概率论与数理统计9讲》《张宇考研数学题源探析经典1000题》《张宇考

2019 Python开发者日-培训

本次活动将秉承“只讲技术,拒绝空谈”的理念,邀请十余位身处一线的Python技术专家,重点围绕Web开发、自动化运维、数据分析、人工智能等技术模块,分享真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见。此外,针对不同层次的开发者,大会还安排了深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战的机会。

C/C++跨平台研发从基础到高阶实战系列套餐

一 专题从基础的C语言核心到c++ 和stl完成基础强化; 二 再到数据结构,设计模式完成专业计算机技能强化; 三 通过跨平台网络编程,linux编程,qt界面编程,mfc编程,windows编程,c++与lua联合编程来完成应用强化 四 最后通过基于ffmpeg的音视频播放器,直播推流,屏幕录像,

2020_五一数学建模_C题_整理后的数据.zip

该数据是我的程序读取的数据,仅供参考,问题的解决方案:https://blog.csdn.net/qq_41228463/article/details/105993051

机器学习实战系列套餐(必备基础+经典算法+案例实战)

机器学习实战系列套餐以实战为出发点,帮助同学们快速掌握机器学习领域必备经典算法原理并结合Python工具包进行实战应用。建议学习顺序:1.Python必备工具包:掌握实战工具 2.机器学习算法与实战应用:数学原理与应用方法都是必备技能 3.数据挖掘实战:通过真实数据集进行项目实战。按照下列课程顺序学习即可! 课程风格通俗易懂,用最接地气的方式带领大家轻松进军机器学习!提供所有课程代码,PPT与实战数据,有任何问题欢迎随时与我讨论。

实用主义学Python(小白也容易上手的Python实用案例)

原价169,限时立减100元! 系统掌握Python核心语法16点,轻松应对工作中80%以上的Python使用场景! 69元=72讲+源码+社群答疑+讲师社群分享会&nbsp; 【哪些人适合学习这门课程?】 1)大学生,平时只学习了Python理论,并未接触Python实战问题; 2)对Python实用技能掌握薄弱的人,自动化、爬虫、数据分析能让你快速提高工作效率; 3)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; 4)想修炼更好的编程内功,优秀的工程师肯定不能只会一门语言,Python语言功能强大、使用高效、简单易学。 【超实用技能】 从零开始 自动生成工作周报 职场升级 豆瓣电影数据爬取 实用案例 奥运冠军数据分析 自动化办公:通过Python自动化分析Excel数据并自动操作Word文档,最终获得一份基于Excel表格的数据分析报告。 豆瓣电影爬虫:通过Python自动爬取豆瓣电影信息并将电影图片保存到本地。 奥运会数据分析实战 简介:通过Python分析120年间奥运会的数据,从不同角度入手分析,从而得出一些有趣的结论。 【超人气老师】 二两 中国人工智能协会高级会员 生成对抗神经网络研究者 《深入浅出生成对抗网络:原理剖析与TensorFlow实现》一书作者 阿里云大学云学院导师 前大型游戏公司后端工程师 【超丰富实用案例】 0)图片背景去除案例 1)自动生成工作周报案例 2)豆瓣电影数据爬取案例 3)奥运会数据分析案例 4)自动处理邮件案例 5)github信息爬取/更新提醒案例 6)B站百大UP信息爬取与分析案例 7)构建自己的论文网站案例

相关热词 c#分级显示数据 c# 不区分大小写替换 c#中调用就java c#正则表达式 验证小数 c# vscode 配置 c#三维数组能存多少数据 c# 新建excel c#多个文本框 c#怎么创建tcp通讯 c# mvc 电子病例
立即提问