- 【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
- 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