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l939035548
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题目为了充分发挥GPU算力,需要尽可能多的将任务交给GPU执行,现在有一个任务数组,数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。假设GPU最多一次执行n个任务,一次执行耗时1秒,在保证GPU不空闲情况下,最少需要多长时间执行完成。题目输入第一个参数为GPU一次最多执行的任务个数,取值范围[1,10000]第二个参数为任务数组长度,取值范围[1,10000]第三个参数为任务数组,数字范围
- Faiss Tips:高效向量搜索与聚类的利器
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FaissTips:高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台,包括CPU和GPU,能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索(AN
- 2021-06-07 Do What You Are Meant To Do
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Don’tgiveupontryingtofindbalanceinyourlife.Sticktoyourpriorities.Rememberwhat’smostimportanttoyouanddoeverythingyoucantoputyourselfinapositionwhereyoucanfocusonthosepriorities,ratherthanbeingpulledbyt
- 【安装环境】配置MMTracking环境
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版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高,否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy,因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限,需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
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Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用
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文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型,提供三种规
- 【大模型】triton inference server
idiotyi
大模型自然语言处理语言模型人工智能
前言:tritoninferenceserver常用于大模型部署,可以采用http或GRPC调用,支持大部分的backend,单GPU、多GPU都可以支持,CPU也支持。本文主要是使用tritoninferenceserver部署大模型的简单流程示例。目录1.整体流程2.搭建本地仓库3.服务端代码4.启动服务5.客户端调用1.整体流程搭建模型仓库模型配置服务端调用代码docker启动服务客户端调用
- 安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions
待磨的钝刨
pippytorch人工智能
文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间:2.尝试使用镜像源:3.检查网络连接:4.分次安装:5.重试安装:6.手动下载.whl文件安装1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio==2.0.2--index-urlhttps:
- SAM2跑通(Ubuntu20.04)内含安装多个cuda
好好607
pytorchlinux
参考链接:github链接安装cuda,之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装:Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation?选择no,否则会创建一个软连接覆盖之前那个/usr/local/cudasudogedit~/.bashrc如果按第二个链接安装的cuda,手动改一下版本即可SAM环境安装步骤除了本地
- Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版
吴脑的键客
人工智能人工智能
SolarPro是最智能的LLM,经过优化可在单GPU上运行,性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。该预览版作为开源模型免费提供API访问,
- 使用vllIm部署大语言模型
添砖JAVA的小墨
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使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤:一、准备工作1.系统要求-操作系统:常见的Linux发行版(如Ubuntu、CentOS)或Windows(通过WSL)。-GPU支持:NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包(根据GPU型号选择合适的版本)。二、安装vllm1.创建虚拟环境(推荐)-使用Conda:c
- vllm在线推理踩坑记
懂点投资的码农
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最近在《AI大模型全栈工程师》课程里看老师推荐使用vllm部署大模型,优点就不详细介绍了,这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍:它易于使用,且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理(通过PagedAttention实现)、连续批处理输入请求、优化的CUDA内核等功能。至于原理就先不看了,直接上手部署,以后再来补理论知识。一、vLLM在线推理在Qwen2的上市指南里介绍了v
- 大模型框架:vLLM
m0_37559973
大模型大模型通义千问Qwen
目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」,提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
- 多版本cuda安装及灵活切换详细教程
Fzc_PCL
CUDALinux记录cudalinux
一、首先介绍下我所使用的环境ubuntu18.04+1080ti二、下载安装包1.cudatoolkit下载①环境选择,想要多版本共存的,尽量选择runfile文件进行安装②有些cudatoolkit下载页面,和我上边的一样,没有对应的安装包下载按钮,BaseInstaller中只给了两行命令,如果运行第一行命令的话,下载会比较慢,我是直接复制wget后边的链接在新网页窗口中打开,会自动弹出下载窗
- Cuda 程序编译报错: fatal error: cusparse.h: No such file or directory
原野寻踪
实践经验cuda
编译cuda程序时发现下列报错:/mnt/xxx/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.8/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:6:10:fatalerror:cusparse.h:Nosuchfileordirectory#include^~~~~~~~~~~~检查发现是选择了错误的Cuda版本。ls/
- 天下苦英伟达久矣!PyTorch官方免CUDA加速推理,Triton时代要来?
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖CUDA,使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战,比如OpenAI推出的Triton,它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
- Unity3D GPUDriven渲染详解
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开发语言Unity3D架构游戏Unity
前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用,减少CPU负担,从而提高渲染效率和帧率的方法。其核心思想是将更多的渲染任务转移到GPU上,充分利用现代图形硬件(显卡)的性能。以下是该技术的几个关键组件和它们的作用:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!1.BatchRendererGroup(BRG)BRG是Unity中用于批处理渲
- 1. 下载安装RKNN的docker镜像
jcfszxc
RKNN系列c++Rockchip
安装好docker:1.Docker的安装进入网盘,下载镜像文件:网盘链接:https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3密码:rknn下载最新的版本,当前最新版本2.1.0,([[2024-09-01]]):下载路径:GPU-Group01的分享/RKNPU2SDK/2.1.0/release/rknn-toolkit2-2.1.0-cp38-docker.tar
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【ShuQiHere】在深度学习中,GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而,对于许多刚刚入门的小白来说,如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中,我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练,并确保每一个步骤都简单易懂,跟着我的步骤来,你也能轻松上手!1.安装所需库首先,确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
- 项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(10)---后台搜索Cache优化
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目录背景技术实现策略视频预处理阶段的cache技术视频搜索阶段的cache技术技术实现预处理阶段cache策略实现逻辑代码运行结果问题及注意点搜索阶段cache策略实现系统配置层面逻辑低版本GPUCPU本项目的配置高版本描述goahead策略cache加载策略本项目配置应用层搜索参数的配置配置项本项目的实际配置背景但目前为止,视频搜索系统已经可以正常使用和运转。并且他是基于多策略搜索算法的,能够在
- TensorFlow的基本概念以及使用场景
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TensorFlow是一个机器学习平台,用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务,其中节点表示数学操作,边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括:1.多平台支持:TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上,包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导:TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度,通过优化算法更新参数,以提高模型的准确性。3.分布式计算:Ten
- RTX 4090深度学习性能实测奉上!模型训练可提升60~80%
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近期,我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试,本篇文章将分别围绕单卡,4卡,8卡RTX4090性能测试结果展开分享,以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR,这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计,4U双处理器(第三代英特尔®至强®),双根GPU系统,最多10个P
- 深度学习的零碎知识点
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显卡内存什么是显卡内存简单来说就是,Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下,将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」,它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事?“共享GPU内存”又是什么?
- GPU版pytorch安装
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由于经常重装系统,导致电脑的环境需要经常重新配置,其中尤其是cudatorch比较难以安装,因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1)安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础,一般都会随驱动的更新自动安装,但是不全,仍然需要安装toolkit,并不需要先看已有版本是哪个,反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个:国内网站:只能下载最新的toolkit,但是
- 人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装
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背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算,但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同,如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性,如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整?解决方案问题一:安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版,需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
- 入门篇,带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU
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目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍:CPU是计算机系统的核心,负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成,每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务,如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存(如L1、L2和L3缓存),以减少访问主存储器的延迟
- LLM大模型学习:LLM大模型推理加速
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文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在,尤其在大模型时代背景之下,消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一,今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术,如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等,掌握相应的实现方法。1.1剪枝
- 鸿蒙(API 12 Beta6版)GPU加速引擎服务【自适应VRS】
移动开发技术栈
鸿蒙开发harmonyos华为openharmony鸿蒙鸿蒙系统VRS引擎
XEngineKit提供自适应VRS功能,其通过合理分配画面的计算资源,视觉无损降低渲染频次,使不同的渲染图像使用不同的渲染速率,能够有效提高渲染性能。接口说明以下接口为自适应VRS设置接口,如要使用更丰富的设置和查询接口。接口名描述constGLubyte*HMS_XEG_GetString(GLenumname)XEngineGLES扩展特性查询接口。GL_APICALLvoidGL_APIE
- 安装tensorflow2.5.0 发现 tensorflow 和 numba 两者对应Numpy版本冲突
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问题:python3.8安装tensorflow2.5.0发现tensorflow和numba两者对应Numpy版本冲突tensorflow-gpu2.5.0requiresnumpy~=1.19.2numba0.58.1requiresnumpy=1.22解决方法:将numba降低版本为0.53pipinstallnumba==0.53再将numpy版本改为1.19.2pipinstallnum
- 本地部署大语言模型详细讲解
程序员小羊!
杂文语言模型人工智能自然语言处理
大家好,我是程序员小羊!前言:本地部署大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)需要相应的硬件资源和技术栈支持,如GPU计算能力、大量内存、存储空间,以及模型部署框架。以下是如何在本地部署大语言模型的详细解释,包括选择模型、硬件需求、安装必要的软件和工具、下载和配置模型、以及优化运行性能的建议。一、前期准备1.硬件需求部署大语言模型的硬件要求主要取决于模型的大小和运行任务的复杂度。
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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目录
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>