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探索云计算与安全:基础与挑战1.云计算简介云计算已经成为现代信息技术的重要组成部分,为企业和个人提供了灵活、高效、低成本的计算资源和服务。本文将深入探讨云计算的基本概念、发展历程、服务模型、部署模型以及面临的主要挑战。1.1云计算的历史与发展云计算的发展可以追溯到多个阶段,包括主机计算、集群计算、网格计算、分布式和并行计算、虚拟化、Web2.0、面向服务的计算(SOC)和实用计算。每个阶段都为云计
- AI人工智能 神经网络
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**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- 嵌入式原理与应用篇---常见基础知识(9)
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微处理器原理与应用篇上位机操作篇上位机知识篇网络微处理器原理与应用
冯诺伊曼计算机的组成部分及功能冯诺伊曼计算机的设计基于“存储程序”原理,其核心思想是将程序和数据以二进制形式存储在存储器中,由计算机自动执行。以下是各部分的功能及设计思路:一、运算器(ArithmeticLogicUnit,ALU)功能:负责执行算术运算(如加减乘除)和逻辑运算(如与、或、非),是计算机处理数据的核心部件。设计思路:通过逻辑门电路(如全加器、乘法器)实现基本运算,采用并行计算结构提
- MapReduce概述
Tate小白
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1、MapReduce概述1.1MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。Reduc
- 在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置
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文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理(适用于深度学习)三、高级技巧1.异步计算2.优化GPU内存使用3.使用GPU加速函数四、注意事项在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置MATLAB提供了强大
- 公钥密码体系崩溃风险:Shor算法可在多项式时间内破解RSA、ECC等基于大整数分解和离散对数问题的公钥算法。4099量子位的量子计算机运行Shor算法可在10秒内破解RSA2048
百态老人
算法量子计算
基于我搜索到的资料,以下从四个维度全面分析公钥密码体系的量子威胁现状及应对策略:一、Shor算法对公钥密码体系的威胁机制算法原理与攻击效率Shor算法通过量子傅里叶变换(QFT)高效求解整数分解和离散对数问题:核心步骤包括随机数生成、模指数周期检测(f(x)=axmod Nf(x)=a^x\modNf(x)=axmodN)和量子并行计算,复杂度仅O(log3N)O(\log^3N)O(log3
- Python 执行速度慢的原因及全面优化方案
北辰alk
pythonpython开发语言
文章目录一、Python执行速度慢的深层原因1.解释型语言特性2.内存管理机制3.数据结构特性4.优化器限制二、语言层面的优化策略1.选择高效的数据结构数据结构选择指南:2.利用内置函数和库常用高效内置函数:3.减少全局变量访问三、算法与设计优化1.时间复杂度优化案例2.空间换时间策略3.延迟计算与生成器四、系统级优化方案1.使用PyPy替代CPython2.Cython混合编程3.多进程并行计算
- CUDA编程:优化GPU并行处理与内存管理
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CUDAGPU并行处理线程协作内存管理硬件限制
背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构,它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。在本书的第12章中,我们深入探讨了CUDA编程的关键概念,包括线程间的协作、内存分配与管理以及如何应对硬件限制。CUDA中的线程协作与内存管理在GPU上进行编程时,我们需要处理内存分配、数据传输以及内核(kernel)的调用等任务。CUDA提供了一系列的API来帮助开发者管理这些资源。在提供的
- 20倍推理加速秘诀!揭秘批处理(Batching)的底层优化逻辑 | 附工业级调优指南
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大模型百宝箱人工智能AIGCBatching大模型LLM
1什么是批处理?批处理(Batching)指在模型推理时一次性输入多个样本(如图像、文本序列)而非逐条处理。例如:单样本推理:输入=[样本1]→输出=[结果1]批处理推理:输入=[样本1,样本2,...,样本N]→输出=[结果1,结果2,...,结果N]关键技术价值:通过并行计算最大化硬件利用率,尤其对GPU/TPU等加速器效果显著。2批处理加速推理的三大核心原理2.1并行计算资源榨取(核心机制)
- 浏览器游戏的次世代革命:WebAssembly 3.0 实战指南
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破局开篇:开发者必须跨越的性能鸿沟在2025年,WebAssembly(WASM)技术已经成为高性能Web应用的核心驱动力。特别是WASM3引擎的广泛应用,使得在浏览器中实现主机级游戏画质成为可能。本文将深入探讨WASM3的关键特性、性能优势、核心代码实现以及未来的发展趋势。WASM3技术栈的性能优势WASM3技术栈在性能方面的优势主要体现在以下三个维度:1.SIMD并行计算SIMD(Single
- 《Effective Python》第九章 并发与并行——使用 concurrent.futures 实现真正的并行化
不学无术の码农
EffectivePython精读笔记python开发语言
引言本文基于**《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》**的第9章并发与并行中的**Item79:Considerconcurrent.futuresforTrueParallelism**,旨在总结书中关于利用Python的concurrent.futures模块实现并行计算的核心要点,结合个人实际开发中的经
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MATLAB优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析一、概述优化算法是解决复杂问题的有效工具,在工程设计、机器学习、数据分析等领域有着广泛应用。本文将探讨MATLAB中优化类算法的改进方向,并进行仿真对比分析,包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。二、优化算法简介1.遗传算法(GA)原理:模拟生物进化过程,通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解。优点:全局搜索能力强:能够跳出局部最优解。并行计算能
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CUDA的作用CUDA是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发者通过编写程序利用GPU的强大算力完成复杂的科学运算任务。在深度学习领域中,CUDA能够显著提升神经网络训练的速度和效率CUDA安装前的准备确认系统满足CUDA的硬件和软件要求。需要NVIDIA显卡且支持CUDA,可通过NVIDIA控制面板或命令nvidia-smi查看显卡型号和驱动版本。确保操作系统为Windows、
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Pytorch、torchvision、CUDA各个版本对应关系以及安装指令更多内容,可以移步到我的小红薯哦(复旦孟博士)1、名词解释1.1CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。CUDA旨在利用NVIDIAGPU(图形处理单元)的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学习任务。GPU并行计算C
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- 使用YOLO模型进行线程安全推理
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概述在多线程环境中运行YOLO模型时需要特别注意线程安全问题。Pythonthreading模块允许同时运行多个线程,但在这些线程中使用YOLO模型时,需要注意一些重要的安全问题。Python线程是一种并行计算形式,允许程序同时运行多个操作。不过,Python的全局解释器锁(GIL)控制着一次只能有一个线程执行Python字节码。共享模型实例的危险在线程外实例化YOLO模型并在多个线程间共享该实例
- 云端算力革命:川翔云电脑如何重新定义创作自由
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在设计与科技深度融合的时代,高性能硬件的桎梏正成为创意释放的最大障碍。川翔云电脑以云端算力为支点,通过弹性算力、高效存储、多端接入三大核心优势,让顶级GPU资源触手可及。一、核心优势:突破物理极限的云端工作站弹性算力调度:提供RTX3090至48GB显存的RTX4090Plus全系列GPU配置,支持1-8卡集群并行计算。例如,八卡2080Ti机型(28元/小时)可将12小时的4K动画渲染压缩至90
- JAX革命性优势解剖:GPU/TPU自动并行计算实战
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近年来,大模型训练与科学计算对算力的需求呈现指数级增长。传统框架面临硬件绑定深、并行编码复杂、跨平台迁移成本高三大痛点。Google开源的JAX框架通过函数式编程范式、XLA编译优化与自动并行原语,正在重塑高性能计算的技术栈。一、JAX核心优势:三位一体的技术突破1.1函数式编程+即时编译(JIT)与PyTorch/TensorFlow的面向对象范式不同,JAX强制纯函数设计:#传统PyTorch
- Python multiprocessing模块介绍
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multiprocessing是Python标准库中的一个模块,用于实现多进程并行计算,可以在多核CPU上显著提升程序性能,尤其适用于CPU密集型任务。Python的多线程由于GIL(全局解释器锁)限制,在进行CPU密集型任务时无法真正实现并行。而multiprocessing模块通过创建多个子进程,每个子进程拥有独立的Python解释器,因此可以实现真正的并行运行。常用组件一览组件用途Proce
- 李晓梅老师在并行算法领域太厉害了,为什么没有评院士?
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李晓梅老师是我国数值并行算法研究的开拓者之一。她主持了银河-I、银河-II巨型计算机应用软件的研制与开发,首次在我国建立了“并行线性代数库”、“并行特征值特征向量库”、“并行快速变换库”,研制了我国第一个“中期数值天气预报多任务并行软件系统”,在我国首次建立起向量地震数据处理软件系统等。她为银河-I/银河-II超级计算机研制和数值天气预报、核模拟、石油勘探等领域的向量化应用软件研制,及我国并行计算
- mount.lustre: /dev/sdc has not been formatted with mkfs.lustre or the backend filesystem type is not
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在Linux系统中,如果你尝试挂载一个Lustre文件系统,但遇到了/dev/sdchasnotbeenformattedwithmkfs.lustreorthebackend的错误信息,这通常意味着你的磁盘分区还没有被格式化为Lustre文件系统。Lustre是一个高性能的分布式文件系统,通常用于大规模并行计算环境中。要解决这个问题,你需要按照以下步骤操作:创建文件系统首先,你需要使用mkfs.
- Python函数式编程指南
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Python是一种多范式编程语言,支持面向对象编程、函数式编程和过程式编程三种编程范式。其中函数式编程是Python的一大特色,它是一种使用函数作为基本构造块的编程范式,可以很好地支持高阶函数、闭包、惰性计算、并行计算等特性,使代码更加简洁、易读、易维护。本文将从函数式编程的基础知识、高阶函数、闭包、函数式编程中的数据类型、函数式编程中的设计模式、并行计算等方面介绍Python函数式编程的相关知识
- 大数据领域 OLAP 的分布式查询执行计划优化
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大数据领域OLAP的分布式查询执行计划优化关键词:OLAP、分布式查询、执行计划优化、查询引擎、并行计算、数据分片、成本模型摘要:本文深入探讨了大数据环境下OLAP系统的分布式查询执行计划优化技术。文章首先介绍了OLAP查询的基本概念和特点,然后详细分析了分布式环境下查询执行计划优化的核心挑战和关键技术,包括查询重写、并行执行策略、数据本地性优化等。接着通过具体算法和数学模型阐述了优化原理,并提供
- 全面掌握MPI并行编程
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MPI(MessagePassingInterface)是并行计算领域中使用的一种标准接口,特别是在科学计算中广泛应用。本文深入讲解了MPI的基本概念,包括进程通信和进程管理的关键函数,如初始化、终止、点对点通信和集合通信等。此外,还介绍了OpenMP,一种共享内存多核系统的并行编程模型,以及如何结合MPI和OpenMP实现混合编程模式。提供了相关书籍资源,帮
- 【AI大模型】15、从GPT-1到GPT-3:大语言模型核心技术演进与能力涌现全解析
一、GPT-1:预训练微调范式的奠基者(2018)(一)架构创新:单向Transformer解码器的诞生GPT-1首次将Transformer架构应用于语言模型领域,其核心采用12层Transformer解码器,摒弃了传统RNN的递归结构,通过自注意力机制实现并行计算。与Encoder-Decoder架构不同,GPT-1仅使用解码器部分,每个解码器层包含:多头自注意力模块:8个头,每个头维度64,
- 【AI大模型】14、Transformer架构深度解析:从并行计算到千亿参数模型的扩展密码
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一、Transformer的基因密码:并行化架构的革命性突破(一)序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前,RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷:时间复杂度瓶颈:处理长度为N的序列需O(N)时间,且无法并行,导致训练速度随序列长度呈线性下降。例如,LSTM处理512长度文本需512次递归计算,而Transformer仅需一次矩阵乘法。长距离依赖困境:通过隐藏状态传递信息的
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SIMD的使用与限制介绍什么是SIMD?SIMD(SingleInstruction,MultipleData,单指令多数据流)是一种并行计算技术,允许一个指令在多组数据上同时操作。SIMD通常被用于向量化计算,以加速循环中具有相同操作的数据处理。1.SIMD的使用:Julia中支持通过@simd宏来显式提示编译器使用SIMD优化。但需要注意以下几点:基本使用在循环中添加@simd宏,可以让编译器
- 云主机与云渲染深度解析:动画制作领域的技术选择指南
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一、核心概念解析在数字内容创作领域,云技术正重塑着动画制作的生产流程。本文将深入解析云主机与云渲染的核心差异,并结合实际应用场景,为创作者提供高效技术选型方案。1.1技术定义对比云主机:虚拟化服务器集群,提供可弹性扩展的计算资源池,支持全栈式开发环境部署云渲染:分布式渲染架构,通过并行计算技术实现渲染任务的高效分解与执行二、技术特性对比分析2.1资源调度维度维度云主机云渲染资源形态虚拟化服务器集群
- Python并发编程:多线程与多进程实战
清水白石008
开发语言Python题库pythonpython开发语言网络
Python并发编程:多线程与多进程实战一、引言在Python编程中,并发编程是提高程序执行效率的重要技术之一。由于Python的全局解释器锁(GIL)的存在,使得多线程在CPU密集型任务上的性能提升有限,但在I/O密集型任务上仍然可以显著提高效率。另一方面,多进程编程可以绕过GIL的限制,充分利用多核CPU的并行计算能力。本文将详细介绍如何在Python中实现多线程和多进程,并通过具体示例展示其
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
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javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
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java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
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File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
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PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
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