- 【TensorRT】TensorRT及加速原理
浩瀚之水_csdn
tensorrt
一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器,专为GPU加速设计。其核心架构分为三层:前端解析器支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析执行格式验证和初步结构优化优化引擎核心优化层(层融合、精度校准、内存优化等)生成优化后的计算图(OptimizedGraph)运行时环境管理GPU内存分配执行优化后的计算图二、核心加速原理(8大关键技术)1.层融合(La
- Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南
浅沫云归
后端技术栈小结RedisCaffeine缓存
Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南在高并发场景下,缓存是提升系统性能和并发处理能力的关键手段。常见的缓存方案包括远程缓存(如Redis)和本地缓存(如Caffeine)。单层缓存各有优劣,结合两者优势的双层缓存架构已成为生产环境中的最佳实践。本文将基于SpringBoot,从方案对比分析出发,深入探讨Redis、本地Caffeine与双层缓存的实现与性能差异,并给出选型建议与实
- spring boot + caffeine使用
月光一族吖
springbootspringjava
一、Caffeine缓存背景Caffeine是一个高性能、可扩展的Java缓存库,由Google的BenManes开发。Caffeine基于ConcurrentHashMap设计,采用了近似LRU(LeastRecentlyUsed,最近最少使用)算法,以实现高速缓存淘汰策略。Caffeine广泛应用于各类Java项目中,作为一种提高数据读取性能的优秀解决方案。二、Caffeine缓存优点与缺点优
- 两级缓存 Caffeine + Redis 架构:原理、实现与实践
大只鹅
缓存redis架构
一、前言在高性能服务架构设计里,缓存是关键环节。常规做法是将热点数据存于Redis/MemCache等远程缓存,缓存未命中时再查数据库,以此提升访问速度、降低数据库压力。随着发展,架构有了改进,部分场景下单纯远程缓存不够,需结合本地缓存(如Guavacache、Caffeine),形成本地缓存(一级缓存)+远程缓存(二级缓存)的两级缓存架构,进一步提升程序响应与服务性能,其基础访问流程如下(暂不考
- Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别
MonkeyKing.sun
springredismemcached
主流缓存技术Ehcache、Caffeine、SpringCache、Redis、J2Cache、Memcached和GuavaCache的主要区别,涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面:Ehcache类型:本地缓存(JVM内存缓存)特点:轻量级,运行在JVM内部,易于集成到Java应用中。支持堆内、堆外和磁盘缓存,适合处理中小型数据集。提供丰富的缓存配置,如TTL(生存时间)、TTI(空闲时
- 《高并发系统性能优化三板斧:缓存 + 异步 + 限流》
猕员桃
10篇关于分布式和高并发性能优化缓存
高并发系统性能优化三板斧:缓存+异步+限流引言在互联网应用的高并发场景下,系统性能面临巨大挑战。以某电商平台会员活动为例,活动期间瞬时QPS可达10万+,若未进行有效优化,服务器将迅速崩溃。本文从缓存、异步、限流三个核心维度,结合实际案例详细解析高并发系统的性能优化策略,并分享全链路压测与问题定位的实战经验。一、缓存策略分层:从本地到分布式的立体防护1.1本地缓存选型与实战(Caffeine)本地
- 2.6 Spring Boot缓存实战:Redis与Caffeine性能对比
SpringBoot缓存实战:Redis与Caffeine深度性能对比一、缓存技术选型核心指标维度Redis(分布式)Caffeine(本地)数据存储位置独立内存服务器应用进程堆内存数据一致性强一致(集群版)最终一致(需额外同步)网络开销存在TCP/IP通信无网络延迟数据容量支持TB级存储受限于JVM堆大小数据结构支持5种核心数据结构仅Key-Value结构持久化能力RDB/AOF需结合其他存储二
- 深入实践Caffeine+Redis两级缓存架构:从原理到高可用设计
搬砖的小熊猫
缓存redis架构
一、为何需要两级缓存架构?在分布式系统中,Redis作为分布式缓存已广泛应用。但当系统面临超高并发读取(如热点商品详情页访问)或超低延迟要求(如金融行情数据推送)时,纯远程缓存面临两大瓶颈:网络IO开销:每次Redis访问需10-50ms的网络延迟带宽瓶颈:单节点Redis吞吐量上限约10万QPS通过引入Caffeine本地缓存作为一级缓存,Redis作为二级缓存,可实现:命中未命中命中未命中客户
- python opencv rgb_opencv-python的RGB与BGR互转方式
weixin_39798497
pythonopencvrgb
一、格式转换opencv读取图片的默认像素排列是BGR,需要转换。PIL库是RGB格式。caffe底层的图像处理是基于opencv,其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red),而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。在Python中,将RGB顺序的图像转成BGR顺序,需要调整channeldimension的各颜色通道顺序。方法1:img=cv2.imread("001.jpg
- caffe之利用mnist数据集训练好的lenet_iter_10000.caffemodel模型测试一张自己的手写体数字
xunan003
深度学习caffe
一、前沿写这篇博文,是因为一开始在做《21天学习caffe》第6天6.4练习题1的时候看着自己搜索的博文,在不理解其根本的情况下做的,结果显然是错的。在接下来阅读完源代码之后,在第10天学习完caffemodelzoo之后,明白了其中原理,反过来再去做那个习题,一开始在网上搜索并没有完完整整解释整个过程的一篇博文,而是写的不知所云,本着我们初学者互相共享的精神,也方便自己查阅,特详细写一下,将自己
- caffe安装:基于anaconda3---python3.6, linux, 仅CPU
喵酱ooo
目标检测caffeanaconda3python3.6linuxCPU
caffe安装:基于anaconda3---python3.6,linux,仅CPUcaffe安装安装Anaconda3下载caffe配置caffe的Makefile.config安装libboost(基于python3.6)的库编译caffecaffe安装安装Anaconda3下载:Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh默认路径安装(最终安装位置为/home/usenam
- ubuntu 编译caffe makefile.config
AI算法网奇
win/ubuntu
这个是我以前总结的:sudoapt-getinstall-ylibopencv-devpython-opencvsudoapt-getinstall-ybuild-essentialcmakegitpkg-configsudoapt-getinstall-ylibatlas-base-devsudoapt-getinstall-ylibgflags-devlibgoogle-glog-devlib
- caffe中Makefile.config详解
《一夜飘零》
##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome!#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).#USE_CUDNN:=1"CuDNN是NVIDIA专门
- 【性能飙升】Caffeine缓存框架:SpringBoot的高性能秘籍!
码农Q!
程序员JavaIT缓存springbootspringwindows开发语言javalist
高性能Java本地缓存Caffeine框架介绍及在SpringBoot中的使用代码加详解1.引包importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Auto
- 一站式讲解本地缓存Caffeine
想用offer打牌
后台缓存缓存
文章目录theme:condensed-night-purple引言本地缓存的必要性多级缓存访问流程使用Caffeine作为本地缓存️添加**SpringCache和Guava依赖**配置Caffeine缓存启用缓存使用缓存注解总结❤️theme:condensed-night-purple引言上次我们讲了本地缓存guava,那么有没有比它更加优秀的本地缓存呢?有的,兄弟,有的。这次我们来讲本地
- 开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe
wangxiaobei2017
深度学习训练与移植pytorchcaffe人工智能
开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe0.前沿开放词汇检测的概念CLIP模型1.YOLOE环境配置1.1虚拟环境1.2YOLOE模型推理测试1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割2.YOLOE网络结构分析2.1网络结构概述2.2可重参数化区域-文本对齐(Re-parameterizableregion-textalignment:RepRTA)2.3语义激活视觉
- 本地缓存Caffeine的基本使用
海光之蓝
工具类spring
1.本地缓存有ehcache,guavacache,caffein这几种常用的实现,下面介绍caffeine在springboot中的使用caffeine官网:github-caffeinjsr-107缓存规范与spring的对照:jsr-107缓存规范与spring的对照caffeine-plus:caffeine-plus单独使用:2.添加依赖com.github.ben-manes.caff
- Web 架构之缓存策略实战:从本地缓存到分布式缓存
互联网搬砖工老肖
web架构原力计划前端架构缓存
文章目录一、思维导图二、正文内容(一)本地缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点(二)分布式缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点5.缓存问题及解决方案三、总结一、思维导图缓存策略实战本地缓存分布式缓存简介常见实现使用场景优缺点GuavaCacheCaffeine简介常见实现使用场景优缺点RedisMemcached缓存穿透缓存击穿缓存雪崩解决方案解决方案解决方案二、正文内容(一)
- 解锁Java多级缓存:性能飞升的秘密武器
bxlj_jcj
缓存面试架构缓存架构java面试
一、引言文末有彩蛋在当今高并发、低延迟的应用场景中,传统的单级缓存策略往往难以满足性能需求。随着系统规模扩大,数据访问的瓶颈逐渐显现,如何高效管理缓存成为开发者面临的重大挑战。多级缓存架构应运而生,通过分层缓存设计(如本地缓存+分布式缓存+后端存储),显著减少网络开销、降低数据库压力,成为提升Java应用性能的“秘密武器”。本文将深入剖析多级缓存的核心理念,结合Caffeine、Redis等主流技
- Spring Boot缓存组件Ehcache、Caffeine、Redis、Hazelcast
一只帆記
SpringBoot缓存springbootredis
一、SpringBoot缓存架构核心SpringBoot通过spring-boot-starter-cache提供统一的缓存抽象层:业务代码CacheAbstractionCacheManagerCacheImplementationEhcacheCaffeineRedisHazelcast二、主流缓存工具深度对比特性EhcacheCaffeineRedisHazelcast类型本地缓存本地缓存分
- 【Redis】热点key问题,的原因和处理,一致性哈希,删除大key的方法
{⌐■_■}
redisredis哈希算法数据库
热点Key指单个Key被高并发访问(如爆款商品),导致Redis压力骤增。解决方案应针对“单个Key高并发”:分片缓存:将热点Key分散到不同Redis节点(如按一致性哈希算法分片)。本地缓存:在应用层缓存热点数据(如Caffeine),减少Redis压力。增加缓存副本:为热点数据增加缓存副本,将热点数据复制到多个缓存节点上,分散访问压力。(例如,使用Redis的主从复制,将热点数据存储在多个从节
- 在Windows系统下安装caffe
sunmingliu
最近,在怼着球面卷积神经网络源码看,虽然不出意外的看傻了,但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的,毕竟一开始我把电脑一大块空间给了Linux系统。于是我先颠颠的照着网上的教程把anaconda先安装了。anaconda在Linux下的安装还顺道下了一个COCO数据集,官网没法正常打开,就找到了一个不需要的下载方法,贴一个链接:简单的MSCOCO数据集下载方法然后
- 深度学习FPGA开发方式
jack_201316888
FPGAAI
https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN(Tensorflow、caffe)是在GPU、CPU上面进行的,但因为其功耗高、散热不好、价格昂贵。但是在单纯的FPGA这类芯片上进行深度学习类的算法,往往开发难度大,开发周期漫长,不适合CNN算法的实现。CNN算法的步骤划分,训练(P
- Caffeine 深度解析:从核心原理到生产实践
Pasregret
缓存缓存java面试
Caffeine深度解析:从核心原理到生产实践一、Caffeine核心定位与架构设计1.核心能力矩阵深度解析Caffeine作为Java领域高性能本地缓存库,其设计目标围绕高吞吐量、低延迟、高效内存管理展开,核心能力可从技术特性与业务价值两个维度拆解:缓存策略先进性WindowTinyLfu回收算法:结合时间窗口(Window)与TinyLfu频率统计,相比传统LRU提升10%-15%命中率,尤其
- 多级缓存架构深度解析:从设计原理到生产实践
Pasregret
缓存缓存架构
多级缓存架构深度解析:从设计原理到生产实践一、多级缓存架构核心定位与设计原则1.架构分层与角色定位多级缓存通过分层存储、流量削峰、数据分级实现性能与成本的平衡,典型三层架构如下:层级代表组件存储介质数据特征命中目标成本级别一级缓存Caffeine/Guava本地堆内存热数据(访问量前10%)70%+高二级缓存Redis远程内存温数据(访问量20%-30%)25%+中三级缓存MySQL/ES磁盘/S
- 搭建Caffeine+Redis多级缓存机制
moxiaoran5753
缓存redis数据库
本地缓存的简单实现方案有HashMap,CucurrentHashMap,成熟的本地缓存方案有Guava与Caffeine,企业级应用推荐下面说下两者的区别1.核心异同对比特性GuavaCacheCaffeine诞生背景GoogleGuava库的一部分(2011年)基于GuavaCache重构的现代缓存库(2015+)性能中等(锁竞争较多)极高(优化并发设计,吞吐量提升5~10倍)内存管理基于LR
- 3.JVM调优与内存管理
zizisuo
java
目录一、缓存场景下的内存管理核心挑战堆内缓存与堆外缓存的取舍•堆内缓存(Caffeine/Guava)的GC压力分析•堆外缓存(EhcacheOffheap/MapDB)的内存泄漏防护•混合缓存架构的性能与资源平衡高并发下的内存分配优化•TLAB(Thread-LocalAllocationBuffer)与缓存对象分配效率•大对象(缓存Value)直接进入老年代的策略•年轻代与老年代比例调优(避免
- OpenCV学习笔记:使用OpenCV的DNN模块调用Caffe进行人脸识别
EbCoder
机器学习-深度学习
在计算机视觉和图像处理领域,人脸识别是一个重要的任务。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,它提供了强大的功能来处理图像和视频。OpenCV的DNN(深度神经网络)模块允许我们使用已经训练好的深度学习模型进行图像识别任务。本文将介绍如何使用OpenCV的DNN模块调用Caffe框架训练的人脸识别模型。首先,我们需要安装OpenCV和Caffe。确保您已经正确安装了这两个库,并且已经配置好了
- 华为海思系列----昇腾张量编译器(ATC)模型转换工具----入门级使用指南(LINUX版)
不想起名字呢
linuxc++海思ss928atc模型转换
由于官方SDK比较冗余且经常跨文档讲解且SDK整理的乱七八糟,对于新手来说全部看完上手成本较高,本文旨在以简短的方式介绍CAFFE/ONNX模型转om模型,并进行推理的全流程。希望能够帮助到第一次接触华为海思框架的道友们。大佬们就没必要看这种基础文章啦!注:本文所有操作均在WSL(Windows虚拟子系统)上操作的,默认root环境,默认开发板系统为LINUX,所有环境变量均写入bashrc,非虚
- SpringBoot+SpringCache实现两级缓存(Redis+Caffeine)
xfgg
java
1.缓存、两级缓存1.1内容说明Springcache:主要包含springcache定义的接口方法说明和注解中的属性说明springboot+springcache:rediscache实现中的缺陷caffeine简介springboot+springcache实现两级缓存使用缓存时的流程图1.2SpingCachespringcache是spring-context包中提供的基于注解方式使用的
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l