- 【并行计算】Strong scaling和weak Scaling
栏杆拍遍看吴钩
pytorch并行计算
可以从这个角度来区分:StrongScaling在扩展时是壮壮的,即使增加负载,也不需要调整机器。WeakScaling在扩展时是弱弱的,如果要增加负载,也要同步增加机器。Strong的目的是为了知道当前的机器所能够提供的最大并行能力。Weak的目的是为了保证当前的负载均衡性一致的情况下比较不同数量机器的并行效果。
- NUMA架构
weixin_34220623
数据库内存管理操作系统
最近在学习.NET的并行计算技术,学到一个服务器NUMA架构,NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会,AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱,英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比,至强5500采用了
- 模式转变-并行编程方面的设计注意事项
guoxiaoqian8028
并行计算
本文以VisualStudio工具的预发布版为基础。文中的所有信息均有可能发生变更。本文将介绍以下内容:并行计算并发编程性能提高本文使用了以下技术:多线程目录并发和并行结构化多线程数据并行性数据流数据并行性单程序,多数据并发数据结构总结从1986到2002年,微处理器的性能每年提高了52%。这一惊人的技术进步源自晶体管成本依据摩尔法则不断地缩减,以及处理器厂商在工程方面的出色表现。微软的研究员Ji
- CPU服务器如何应对大规模并行计算需求?
Jtti
服务器运维
大规模并行计算是指利用多个处理单元同时处理计算任务,以提高计算效率和缩短完成时间。这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域,面对海量数据与复杂计算时,传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心,这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。多核处理器可以大幅提升并行计算能力,适合处理大型计算任务。CPU服务器通常配备多级高速缓存(L1、L2、L3),有效减
- 环境安装-1:Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1
w坐看云起时
环境安装tensorflowpython人工智能
环境配置建议多看几个别人的安装过程的图文,不要着急,慢慢来,我们肯定行,加油!一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。(来自百度词条)2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程(如前向和反
- ISP(图像信号处理器)是什么?
FoGoiN
嵌入式硬件单片机物联网
由于刚接触到开发版,认识到了图像处理器(imageprocessor),又名imageprocessingengine,imageprocessingunit(IPU),imagesignalprocessor(ISP)。和电脑的GPU类似,通常采并行计算。功能:Bayertransformation图像传感器(就是光电转换器)中的光电二极管(吸收光子产生电流)其实是无法识别颜色的,为了能够识别颜
- 深度学习(二)
小泽爱刷题
深度学习人工智能
CuDNN(CUDADeepNeuralNetworklibrary)是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库,专门优化了深度神经网络(DNN)的常见操作,如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力,提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作:卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络(CNN)中最重要且最计算密集的
- Python 多线程和多进程用法
SmallerFL
Python相关python服务器linux多进程多线程
文章目录1.Python多进程1.1常见用法1.创建进程2.进程池3.进程间通信4.进程同步1.2结合进度条显示2.Python多线程2.1常见用法1.使用线程池2.2结合进度条显示1.Python多进程1.1常见用法multiprocessing是Python标准库中的一个模块,用于在多核或多处理器环境中并行执行任务。它提供了一种便捷的方法来创建和管理多个进程,以实现并行计算。multiproc
- 《C++与新兴硬件技术的完美融合:开启未来科技新篇章》
程序猿阿伟
c++科技开发语言
在科技飞速发展的今天,新兴硬件技术不断涌现,为软件开发带来了前所未有的机遇和挑战。C++作为一种强大而高效的编程语言,如何更好地与这些新兴硬件技术结合,成为了众多开发者关注的焦点。首先,在与GPU(图形处理单元)的结合方面,C++展现出了巨大的潜力。GPU拥有强大的并行计算能力,能够快速处理大量的数据和复杂的计算任务。通过CUDA和OpenCL等技术,C++开发者可以充分利用GPU的性能优势,实现
- Unity3D UI Toolkit数据动态绑定详解
Thomas_YXQ
uijava开发语言Unity游戏开发前端c#
前言在Unity3D中,ComputeShader是一种强大的工具,用于在GPU上执行并行计算任务,这些任务通常涉及大量的数据处理,如图像处理、物理模拟等。然而,由于GPU的并行特性,ComputeShader中的线程(也称为工作项)之间默认是不进行同步的。这意味着每个线程都是独立运行的,且无法直接访问其他线程的数据或执行状态,除非通过特定的机制进行通信。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以
- PyTorch深度学习实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
- C语言中的多线程编程:POSIX线程库(Pthreads)入门与实战(一)
JJJ69
学习C语言吧开发语言c语言
目录一、引言背景介绍文章目的与读者定位二、夽线程基础概念线程与进程的关系并发与并行的区别多线程的优势与挑战三、POSIX线程库(Pthreads)简介POSIX标准与Pthreads规范Pthreads的兼容性与移植性总结一、引言背景介绍随着计算机硬件技术的飞速发展,多核处理器已经成为现代计算设备的标准配置。这种架构变革使得单个处理器芯片能够容纳多个执行核心,从而显著提升了并行计算能力。面对这样的
- 并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹
2401_85763639
pytorch人工智能python
并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。PyTorch作为灵活且强大的深度学习框架,通过torch.cuda.nccl模块提供了对NCCL(NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary)的支持,为多GPU通信提供
- HPC&AI并行计算集群Slurm作业调度系统对通用资源(GRES)的调度
技术瘾君子1573
并行计算AI并行计算Slurm调度系统MPS管理GPU管理MIG多实例管理GPU切片
一、概述Slurm支持定义和调度任意通用RESources的功能(GRES)。为特定GRES类型启用了其他内置功能,包括图形处理单元(GPU)、CUDA多进程服务(MPS)设备,并通过可扩展的插件机制进行分片。二、配置默认情况下,群集的配置中未启用任何GRES。您必须在slurm.conf配置文件中明确指定要管理的GRES。的配置参数兴趣是GresTypes和Gres。有关详细信息,请参见slur
- CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建
小虾米欸
CUDA指南CUDA
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。以下是对CUDA的详细介绍:GPU与CPU的不同GPU(图形处理单元)与CPU(中央处理单元)在设计和功能上有所不同。GPU拥有更多的处理核心,专为并行处理设计,适合执行大量数据的并行计算任务。相比之下,CPU拥有较少的
- 【赵渝强老师】Spark中的RDD
赵渝强老师
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RDD(ResilientDistributedDataset)叫做弹性分布式数据集,它是Spark中最基本、也是最重要的的数据模型。它由分区组成,每个分区被一个Spark的Worker从节点处理,从而支持分布式的并行计算。RDD通过检查点Checkpoint的方式提供自动容错的功能,并且具有位置感知性调度和可伸缩的特性。通过RDD也提供缓存的机制,可以极大地提高数据处理的速度。 视频讲解如
- 曼巴大战变形金刚:号称超越Transformer架构的Mamba架构是什么?
Chauvin912
大模型行业调研科普transformer架构深度学习
曼巴大战变形金刚:号称超越Transformer架构的Mamba架构是什么?Mamba是一种新兴的深度学习架构,旨在解决长序列数据的建模问题。它通过将状态空间模型(StateSpaceModels,SSM)与选择性机制、并行计算等方法相结合,实现了高效的长序列处理。这篇博客将深入探讨Mamba架构的各个组成部分,解释其背后的原理。1.状态空间模型(SSM)1.1状态空间模型的基本原理状态空间模型是
- 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
仰望大佬007
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深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库,它提供了
- 【GPU驱动开发】-GPU架构简介
怪怪王
GPU驱动驱动开发GPUAIchatgpt架构
前言不必害怕未知,无需恐惧犯错,做一个Creator!GPU(GraphicsProcessingUnit,图形处理单元)是一种专门用于处理图形和并行计算的处理器。GPU系统架构通常包括硬件和软件层面的组件。一、总体流程应用程序请求图形操作:应用程序通过图形API(如OpenGL、Vulkan)发送图形操作请求。图形API调用GPU驱动程序:图形API将请求传递给GPU驱动程序。GPU驱动程序解释
- Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现
肆十二
Pytorch语法transformer深度学习人工智能
Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现关注B站查看更多手把手教学:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本结构介绍Transformer结构是近年来自然语言处理(NLP)领域的重要突破,它完全基于注意力机制(AttentionMechanism)来实现,克服了传统RNN模型无法并行计算以及容易丢失长距离依赖信息的问题。Transformer
- 什么是Rust 语言
chunmiao3032
rust开发语言后端
Rust是一种专注于性能和内存安全的系统编程语言,其设计目标包括提供:零开销抽象、移动语义、内存安全、线程无数据竞争、类型安全和实时gc等功能。Rust使用RAII(ResourceAcquisitionIsInitialization)管理资源,通过所有权系统以编译时检查内存安全。它强调零开销的抽象和安全的并行计算。Rust语言的前景非常广阔,包括以下几个方面:系统编程:由于Rust的出色性能和
- CUDA与CUDNN 关系
XF鸭
小知识caffe深度学习人工智能
CUDA与cuDNN1、什么是CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学
- Unity中的Compute Shader
popcorn丶
渲染游戏开发unity图像处理
Unity中的ComputeShader前言一、定义二、创建三、computer代码解析四、c#调用方式五、计算关系六、平台支持七、引用前言游戏开发中,dot编程在处理大数量级的运算应用已经越来越广泛了,而GPU本身对大规模数据的并行计算已经越来越强了,因此现在许多游戏处理大量物体的计算可以利用GPU这一特性,加快并发计算速度,ComputeShader就是专门利用这一特性的。提示:以下是本篇文章
- TiDB 7.5.0 LTS 高性能数据批处理方案
TiDB_PingCAP
tidb分布式云原生数据库
过去,TiDB由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制,使得在TiDB上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。TiDB在面向这种超大规模数据的批处理场景,其能力也一直在演进,其复杂度也变得越来越低:○从TiDB5.0开始,TiFlash支持MPP并行计算能力,在大批量数据上进行聚合、关联的查询性能有了极大的提升○到了TiDB6.1版本,引入了BATCHDML(https://docs.pi
- AI芯片技术架构有哪些?FPGA芯片定义及结构分析
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人工智能架构fpga开发
点击蓝字关注我们关注、星标公众号,精彩内容每日送达来源:网络素材ai芯片技术架构有哪些?AI芯片的技术架构可以根据其设计方式和特点进行分类。以下是几种常见的AI芯片技术架构:GPU(图形处理器)架构:GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的,但由于其高度并行的特性,逐渐被应用于深度学习计算。GPU架构采用多个计算单元(CUDA核心)进行并行计算,能够高效地执行浮点运算和矩阵计算。NVIDIA的Tens
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- 英伟达(NVIDIA)和CUDA
小米人er
我的博客英伟达
英伟达(NVIDIA)是一家知名的图形处理器(GPU)制造公司,而CUDA则是NVIDIA推出的一种并行计算架构和编程模型。CUDA全称为ComputeUnifiedDeviceArchitecture,即计算统一设备架构,它允许开发者使用C/C++、Fortran等编程语言在NVIDIA的GPU上进行通用计算。CUDA是NVIDIA从硬件进驻软件的重要工具,起到了连接的作用。通过CUDA,开发者
- Fork/Join线程池
青衫客36
并发编程java开发语言
Fork/Join线程池是Java7中引入的一个用于并行执行任务的框架,它的设计目的是充分利用多核处理器的计算能力,加快处理速度,提高性能。Fork/Join框架主要用于任务需要分解为多个子任务执行的场景,是一种分而治之的并行计算模型。它的核心思想是将一个大任务分解(Fork)成若干个小任务,如果这些小任务还太大,则继续分解,直到足够小可以直接计算,然后执行这些任务,并将结果合并(Join)。核心
- ChatGPT魔法1: 背后的原理
王丰博
GPTchatgpt
1.AI的三个阶段1)上世纪50~60年代,计算机刚刚产生2)Machinelearning3)Deeplearning,有神经网络,最有代表性的是ChatGPT,GPT(GenerativePre-TrainedTransformer)2.深度神经网络llyaSutskever:做图像识别,使用了GPT去并行计算及训练。Alexnet数据库已经label好的(李飞飞)GPU算力3.GPT3.1T
- 深度神经网络中的BNN和DNN:基于存内计算的原理、实现与能量效率
算法
引言深度神经网络(DNN)在机器学习领域越来越受欢迎,其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果,通常需要大量的训练数据和大型模型,从而使得训练和推理过程变得复杂。尽管图形处理单元(GPU)在许多应用中被用于提供并行计算能力,但较低能耗的平台有可能实现一系列新的应用。目前,一个趋势是降低权重和激活精度的能力,以前的研究表明,在某些情况下,权重和激活可以二值化(即二值化神经网络,BNN),
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不