- 绿色算力网络构建与智能调度实践
智能计算研究中心
其他
内容概要绿色算力网络的构建需以能效优化为核心,通过智能调度系统实现算力资源的高效整合与动态分配。当前架构设计包含三大核心模块:异构计算集群(涵盖GPU、FPGA及量子计算单元)、跨区域网络互联协议(适配东数西算的传输需求)以及能耗监测平台(基于实时数据建模的碳足迹追踪)。下表示例展示了典型算力节点的关键参数对比:节点类型计算密度(TFLOPS/m²)功耗比(TOPS/W)延迟控制(ms)量子计算集
- 算力安全创新驱动未来趋势endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要算力安全与技术创新正在重塑全球算力生态,其核心驱动力来自异构计算、边缘计算及量子计算等前沿技术的深度融合。当前算力架构正经历从集中式向分布式演进,通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化,显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。例如,异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速,使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据:根据IDC预测,到2025年全球智能算力需求将增长30倍,
- H100架构解析与性能优化策略
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品,其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开:首先解析第三代TensorCore的稀疏计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果;其次,针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解;最
- 【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数(tile因子
- 深度学习训练中GPU内存管理
@Mr_LiuYang
遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中,主流GPU显存通常为8GB~80GB,内存不足会导致训练中断或BatchSize受限,GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧,帮助开发者高效利用显存资源。
- 深度学习:CPU和GPU算力
壹十壹
深度学习深度学习gpu算力人工智能
一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- 如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型
DO_Community
教程DeepSeekGPUai大语言模型人工智能
在DigitalOcean,我们一直在关注开源大语言模型(LLMs)和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”,也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前,大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示,它们就会直接给出答案,根本没有什么“二次思考”的过程,也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时,很难进行深入推理、提出疑问或
- 基于llama_cpp 调用本地模型(llama)实现基本推理
月光技术杂谈
大模型初探llamallama.cpppythonLLM集成显卡本地模型AI
零基础实践本地推理模型基本应用:基于llama_cpp的本地模型调用。本文先安装llama_cpppython库,再编写程序,利用其调用llama-2-7b-chat.Q4_K_M.ggu模型。背景llama_cpp是一个基于C++的高性能库(llama.cpp)的Python绑定,支持在CPU或GPU上高效运行LLaMA及其衍生模型(如LLaMA2),并通过量化技术(如GGUF格式)优化内存使用
- C# Winform做动画卡顿怎么办?
肖无疾
游戏gdi/gdi+opengldirectxc#
Winform用的GDI+,像全屏动画这种卡的稀巴烂,任务管理器看进程如果GPU没动静那就是渣,没加速。可以使用OpenGL或者DirectX这样有GPU加速就不卡了。OpenGL用下面这个,控件里会多出一个glControl,拖到form上CreateaWindowsApplication(.NETFramework4.6)NuGettoinstallOpenTK.GLControlNuGett
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-用户模式工作提交(一)
程序员王马
windows图形显示驱动开发驱动开发
本文介绍在Windows11版本24H2(WDDM3.2)中仍在开发的用户模式(UM)工作提交功能。UM工作提交使应用程序能够直接从用户模式将工作提交到GPU,且延迟非常低。目标是提高经常向GPU提交小工作负载的应用程序的性能。此外,如果这些应用程序在容器或虚拟机(VM)中运行,则用户模式提交有望使它们受益匪浅。这一好处是因为在VM中运行的用户模式驱动程序(UMD)可以直接向GPU提交工作,而不必
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-自动显示切换(九)
程序员王马
windows驱动开发
面板驱动程序显示器驱动程序是根据从EDID生成的即插即用(PnP)硬件ID加载的。由于EDID保持不变,当任何一个GPU控制内部面板时,都会加载面板驱动程序。这两个驱动程序将显示相同的亮度功能。因此,加载应该不会造成任何问题,面板驱动程序也不需要知道哪个GPU在控制多路复用器。识别多路复用器控制的目标当OS启动驱动程序时,它会调用驱动程序的DxgkDdiQueryChildRelations来查询
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-自动显示切换(十)
程序员王马
驱动开发windows
电源转换序列以下示例描述了ADS系统的休眠电源转换。系统配置为连接dGPU的多路复用器。系统进入休眠状态。iGPU和dGPU都切换到了D3电源状态。系统关闭电源。用户开启系统电源。固件配置iGPU的多路复用器和iGPU在内部面板上的显示启动序列。Dxgkrnl读取最后的多路复用器配置(本例中为dGPU),并将其与使用ACPI的当前多路复用器位置(本例中为iGPU)进行比较。Dxgkrnl然后调用A
- 解密DeepSeek-R1模型微调实战:VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术
竹木有心
人工智能
引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力,但90%的学习者卡在以下痛点:❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题,提供:✅金融/医疗/法律三大领域高质量微调数据集✅云端GPU实验环境即开即用✅行业头部企业实战案例库(附完整代码)一、基础篇:快速搭建微调环境(免费技巧)1.1使用HuggingFace标准流程fromtran
- 【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用
油泼辣子多加
大模型实战算法gptlangchain人工智能
DeepSeek-R1-Distill-Qwen是由中国人工智能公司深度求索(DeepSeek)开发的轻量化大语言模型,基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。当前模型开源后,我们可以将其部署,使用API方式进行本地调用1.部署环境本文中的部署基础环境如下所示:PyTorch2.5.1Python3.12(ubuntu22.04)Cuda12.4GPURTX3090(24GB)*1
- opencv cuda例程 OpenCV和Cuda结合编程
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本文转载自:https://www.fuwuqizhijia.com/linux/201704/70863.html此网页,仅保存下来供随时查看一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作。该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参
- 利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理:全面指南
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C++(C语言)算法大揭秘opencv图像处理人工智能
利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理:全面指南前言在现代计算机视觉领域,图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控,还是医疗影像分析,图像处理技术都扮演着至关重要的角色。然而,图像处理的计算量非常大,往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是,CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。本篇文章将详细介绍如何结合CUDA与OpenCV,利用GPU的强大计算能
- linux 下 CUDA + Opencv 编程 之 CMakeLists.txt
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编程图像处理CUDAopencvlinuxc++cuda
CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION2.8)PROJECT(medianFilterGPU)#CUDApackageFIND_PACKAGE(CUDAREQUIRED)INCLUDE(FindCUDA)#CUDAincludedirectoriesINCLUDE_DIRECTORIES(/usr/local/cuda/include)#OpenCVpackageFIND_P
- UE发生GPU崩溃D3D丢失,真的跟硬件有关系。
虚幻叫兽
UE虚幻引擎MetaHumanue5GPU崩溃
先说一下我的配置:2022年4月全新台式机。i912900kfDDR560003070ti8G读写7000m的M.2win11,最新显卡驱动,GameReady和Studio都试过。===但是BUT===UE5每天GPU崩溃几十次,UE4比较少见。按说我这配置还可以吧,鲁大师全国排名六百多(4月8日),二百三十多万分,也算够用。但我没说运行哪个UE程序导致的GPU崩溃。也许你看出来了,问题就出在8
- ue5.5崩溃报gpu错误快速修复注册表命令方法
Maya和blender动画技术
ue5ue5.5崩溃报gpu错误
网上已经有很多方法了,自己写了个regedit比处理dos批处理命令,启动时需要win管理员身份拷贝后,将以下代码,保存为run.bat格式批处理文件,右键鼠标,在弹出菜单中,选择用管理员身份运行。即可。南无阿弥陀佛。命令如下:::如果存在先删除原来变量,如下:regdeleteHKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Graphics
- AWS AppStream 2.0:开启云端应用交付新范式(实战解决方案剖析)
AWS官方合作商
aws云计算系统架构
导言:数字化转型中的"最后一公里"挑战当企业加速上云进程时,CAD设计软件、财务系统等专业工具受制于终端性能、数据安全与跨平台难题。AWSAppStream2.0作为全托管应用流服务,正为2000+企业破解这一困局——无需代码改造,将Windows应用转化为云服务。一、为什么AppStream2.0成为技术决策者新宠?1.1技术架构革命(对比传统VDI)去终端化部署:3D渲染/CAD等GPU应用在
- python 程序一次启动有两个进程的问题(flask)
小郎碎碎念
我恨BUGpythonflask开发语言
0.背景写了一个使用flask作为服务框架的程序,发现每次启动程序的时候,使用ps都能观察到两个python进程。此外,这个程序占用了GPU资源,我发现有两个python进程,分别占用了完全相同的GPU显存1.原因问题出在flask的启动方式上,我启动的时候,是这样启动的app.run(debug=True,host='0.0.0.0',port=5000)查到的资料如下,Flask中的debug
- 家庭组装台式电脑配置推荐(2024版)
encoding-console
配置组装台式机家用
家庭组装台式电脑配置推荐(2024版):1、处理器(CPU):可以选择英特尔(Intel)i5-10400F6核12线程盒装,或者13代i5-13400F。这些处理器能够满足大多数日常使用和游戏需求。2、显卡(GPU):RTX4060Ti是推荐的选择,其性能略高于RTX3070,但功耗更低,适合预算在6000元左右的配置。3、内存(RAM):16GB内存是推荐的配置,能够提供足够的多任务处理能力。
- Spring Event实例
五块钱三个
javajvm开发语言
1.定义事件类//设备故障事件(携带设备ID、故障描述、故障级别)publicclassEquipmentFailureEventextendsApplicationEvent{privateStringequipmentId;privateStringfailureDescription;privateFailureLevellevel;//枚举:CRITICAL,WARNINGpublicEq
- 【NPU 系列专栏 2.7 -- - NVIDIA GPU 架构介绍】
主公讲 ARM
#【NPU学习专栏】英伟达GPU架构
请阅读【嵌入式及芯片开发学必备专栏】文章目录NVIDIAGPU架构介绍Tesla架构简介Tesla架构主要特点Tesla架构应用场景Fermi架构简介Fermi架构主要特点Fermi架构应用场景Kepler架构简介Kepler架构主要特点Kepler架构应用场景Maxwell架构简介Maxwell架构主要特点Maxwell架构应用场景Pascal架构简介Pascal架构主要特点Pascal架构应用
- io.net 是什么,DePIN(去中心化物理基础设施网络)
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython教学2021数字交易数字资产区块链io.net
目录io.net是什么io.net去中心化原理DePIN(去中心化物理基础设施网络)1.资源整合与去中心化2.区块链技术与智能合约3.弹性伸缩与负载均衡4.安全性与隐私保护5.用户体验与易用性io.net是什么io.net是一个基于Solana网络的去中心化GPU分配基础设施。以下是关于io.net的详细介绍:项目简介:io.net成立于2023年二月,是一个在Solana网络上构建的分布式GPU
- jupyter notebook参数化运行python
HackerTom
乱搞pythonjupyternotebook
Updates(2019.8.1419:53)吃饭前用这个方法实战了一下,吃完回来一看好像不太行:跑完一组参数之后,到跑下一组参数时好像没有释放之占用的GPU,于是notebook上的结果,后面好几条都报错说cudaoutofmemory。现在改成:将notebook中的代码写在一个python文件中,然后用命令行运行这个文件,比如:#autorun.pyimportos#print(os.get
- 云原生边缘智能:构建分布式IoT设备的自主决策引擎
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引言:突破云计算边界Tesla自动驾驶系统通过边缘节点每秒处理2300帧图像,决策延迟/dev/quality_valve"四、生产场景解决方案4.1典型行业应用场景4.2故障自愈流程#边缘节点健康检查脚本#!/bin/bashcheck_gpu_utilization(){util=$(nvidia-smi--query-gpu=utilization.gpu--format=csv,nohea
- 分布式计算入门(PySpark处理NASA服务器日志)
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Python数据分析实战精要服务器运维统计分析日志NASA服务器分布式计算PySpark
目录分布式计算入门(PySpark处理NASA服务器日志)1.引言2.分布式计算概述2.1分布式计算的基本概念2.2ApacheSpark与PySpark3.NASA服务器日志数据集介绍3.1数据背景3.2数据格式与挑战4.PySpark基础与分布式日志处理4.1PySpark基本架构4.2日志数据加载与解析4.3数据清洗与内存优化4.4GPU加速与SparkRAPIDS5.实验环境与依赖库6.数
- POJ-2227 The Wedding Juicer(NYOJ-547 Interesting Punch-Bowl)
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TheWeddingJuicerTimeLimit:2000MSMemoryLimit:65536KTotalSubmissions:2803Accepted:1225DescriptionFarmerJohn'scowshavetakenasidejobdesigninginterestingpunch-bowldesigns.Thedesignsarecreatedasfollows:*Afl
- GPU编程实战指南03:CUDA开发快速上手示例,GPU性能碾压实测
anda0109
CUDA并行编程linux运维服务器
上一节《GPU编程指南02:CUDA开发快速上手示例》中我们完成了一个使用GPU进行加减乘除四则运算的例子。没有学习的可以先跳转学习这一节,因为它有详细的代码注释,学习完这一篇,你就基本入门了GPU编程。在这个例子中,我们使用GPU进行运算,同时也会用CPU进行运算,然后将两者的结果进行对比,以确保我们代码运行的结果是正确的。既然CPU可以计算,为什么要用GPU呢?因为GPU可以进行并行计算,计算
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR