- FPGA和eeprom通信
数 学 王 子
fpga开发
本文有参考【精品博文】IIC通信协议的Verilog实现作者的一些思想,并尝试补充eeprom一端的代码,并不完美,主要是一eeprom完全按照scl上升沿或下降沿采取动作(写数据或读数据),很难在scl低电平中间点使sda线发生变化(似乎不太符合iic协议要求),二另外在FPGA放弃sda线控制权和eeprom取得sda线控制权之间会有一小段高阻态(衔接并不连续),以下代码`timescale1
- 解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号(语音、雷达、脑电)和二维/三维图像(医学、遥感、工业视觉)。关键词数字信号处理(DSP)、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU(CUDA)第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议(AASIP2025)
- 深度学习分布式训练:并行策略与通信机制的系统性分析
Takoony
深度学习分布式人工智能
1.引言随着深度学习模型规模的指数级增长,单一计算设备已无法满足训练需求。以GPT-3为例,其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间(每个参数2字节),远超当前主流GPU的显存容量(如NVIDIAA100的80GB)。根据OpenAI的技术报告[1],即使使用最先进的硬件,单卡训练GPT-3需要355年。这一计算瓶颈催生了分布式训练技术的快速发展。本文将从理论基础出发,系统性地分析
- 2025软考中高级全套备考资料免费领
启航挨踢
软考资料整理软件工程
无偿分享软考中高级全套学习资料,有需要的小伙伴自取,资料整理自互联网,如有侵权,请联系删除通过百度网盘分享的文件:中级软件设计师链接:https://pan.baidu.com/s/1-aKW35KBxpvd5Wqm5NmlxQ?pwd=ufpi提取码:ufpi通过百度网盘分享的文件:(软考中级)信息系统监理师链接:https://pan.baidu.com/s/1LgdNpqp8Us9yIMmh
- ThinkSound:阿里开源首个“会思考”的音频生成模型——从“看图配音”到“听懂画面”的技术跃迁
从零开始学习人工智能
音视频
1.为什么「看懂」还不够,AI必须「听懂」画面?过去两年,视频生成模型把画面做到了4K60fps,音频却仍是“罐头音效”:狗叫永远是同一段WAV,飞机轰鸣与镜头距离无关,雨点落在铁皮和草地声音毫无区别。根本原因在于——模型并不理解“为什么这个物体在这个场景会发出这样的声音”,只能做粗糙的“像素→波形”映射。阿里巴巴通义实验室在2025-07-20开源的ThinkSound,第一次把CoT(Chai
- RTL8211FSI PHY电路设计
今朝无言
Ethernet原理图&PCBfpga开发嵌入式硬件
文章目录硬件设计引脚功能框图说明PHYADDRPageLED模式自动协商/速度/全半双工模式SoftReset上电顺序原理图设计参考软件控制(FPGA)硬件调试硬件设计引脚 笔者前代数字采集板采用的PHY芯片是博通Boardcom的B50610,其仅支持0∼70∘C0\sim70^\circC0∼70∘C的工作温度,不符合预期的工作环境温度范围,且没有可直接替换的低温版本。因此在新一版采集板设计
- 一分钟英语趣问答 95
GBmelody
Whichisnotatree:pine,oak,maple,ivy?译句:松树,橡树,枫树或常春藤,哪个不是一颗树?(答案附在文末)pine/paɪn/n.松树,松木[例句]:•Weputin20rowsofpinetrees.我们种植了20排松树。•Thattreeisactuallyafir,notapine.那棵树实际上是冷杉,不是松树。oak/ok/n.栎树,橡树,栎木,橡木[例句]:•
- Unit5 复盘
黄静怡
Part11,从本单元中我学到的最重要的理念(精读和视听说分别总结)视听说:urbanpulse精读:Animalsalsohaveemotions2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词(精读和视听说分别总结)3,在本片文章/音频/视频中我最喜欢的一句话(精读和视听说分别总结)视听说:Ilikethemixofpeopleandallthedifferentthingsthatyouc
- Prometheus+node_exporter+grafana监控部署(上)
努力爬的小菜鸟
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目录一、部署Prometheus二、部署node_exporter三、把node_exporter加载进Prometheus四、部署grafana一、部署Prometheus1、从官网下载好Prometheus的安装包2、解压tarxfprometheus-2.41.0.linux-amd64.tar.gz3、做个软链方便更新ln-svprometheus-2.41.0.linux-amd64pr
- 大模型部署的整体架构
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人工智能云计算架构
一、大模型部署架构1.1部署架构大模型部署的整体架构是一个多层次、软硬件协同的系统工程,旨在解决模型规模庞大、计算资源密集、延迟敏感等挑战。1.1.1、基础架构层:硬件资源与网络算力集群GPU/NPU阵列:如NVIDIAA100/H100/H200/H800、华为昇腾、昆仑芯等,支持FP16/INT8量化计算,显存带宽需达TB级(如HBM3e显存带宽达3.35TB/s)。异构计算:CPU+GPU/
- 从文本到语音:使用 ElevenLabs 和 FFmpeg 实现语音合成与播放
曦紫沐
语音模型ffmpegElevenLabs语音合成
摘要在当今的人工智能时代,语音合成技术正变得越来越普及。ElevenLabs是一个强大的语音合成平台,能够生成高质量的语音音频。本文将详细介绍如何结合Python、ElevenLabsAPI和FFmpeg工具集,实现从文本到语音的转换,并通过ffplay播放生成的音频文件。同时,我们将解决常见的问题,如ffplay未找到或音频无法播放等。1.引言随着人工智能技术的发展,语音合成(Text-to-S
- XC7A75T‑2FGG484I Xilinx Artix‑7 FPGA AMD
XC7A75T‑2FGG484I属于Xilinx28 nmArtix‑7FPGA内部包含约75,000个查找表(LUT)及相应触发器,对应数十万级组合逻辑和状态存储;它还集成了4.9 Mb的分布式BlockRAM,满足高速缓存与FIFO需求;240个DSP48E1乘加单元为数字信号处理、滤波器及乘法累加运算提供硬件加速。超网格(super‑net)布局与高效的路由交换矩阵,确保了内部时钟域频率可达
- GEE土地分类——利用landsat 8 和随机森林方法进行土地分类
此星光明
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目录简介代码解释代码函数ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees,variablesPerSplit,minLeafPopulation,bagFraction,maxNodes,seed)Arguments:Returns:Classifier结果简介GEE土地分类——利用landsat8和随机森林方法进行土地分类代码解释这段代码是用Google
- 大模型日报10月21日
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资讯篇资讯01清华开源混合精度推理系统MixQ量化权重与激活:MixQ同时量化权重和激活,使用INT8/INT4张量核心进行推理加速,并通过FP16张量核心处理少量激活中的离群值,既保持精度又提升吞吐量。其混合精度量化策略使推理精度几乎无损,精度下降不到0.1%。等价变换优化计算图:MixQ基于离群点的局部性,优化了混合精度推理的计算图,避免了重复检查离群点的开销。通过量化系数中的amax值判断矩
- FPGA自学——整体设计思路
Sunrise黎
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FPGA自学——整体设计思路1.设计定义写一套硬件描述语言,能够在指定的硬件平台上实现响应的功能根据想要实现的功能进行设定(如:让LED一秒闪烁一次)2.设计输入方法:编写逻辑:使用verilog代码描述逻辑画逻辑图使用IP3.分析综合(EDA)逻辑门级别的电路内容:对所写的逻辑描述的内容进行分析4.功能仿真1.目的:使用专门的仿真工具进行仿真,验证设计的逻辑功能能够实现2.仿真工具:models
- 5万人流挤地铁如何追踪?陌讯算法实战FPS飙升300%
开篇痛点在智慧城市安防场景中,传统视觉算法常面临“三难困境”:低光照漏检率飙升(夜间误报率超30%)、人群遮挡ID切换混乱(MOTA指标<50%)、硬件资源吃紧(1080P视频流处理>200ms)。某省会交警平台曾反馈:“雨雾天车牌识别准确率骤降至65%,追踪目标平均5分钟丢失1次”。技术解析:动态多目标蒸馏网络陌讯视觉算法创新性融合多任务蒸馏架构与时空注意力机制,攻克复杂场景泛化难题。核心公式创
- 3步实现安防高精度检测:陌讯算法夜间监控落地实战
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开篇痛点:安防监控系统在实时目标检测中常面临严峻挑战。实测数据显示,传统算法在低光、遮挡或动态场景下,泛化能力不足,导致平均误报率高达15%(数据来源:安防行业报告)。尤其在夜间或拥挤环境下,系统卡顿、漏检频发,不仅降低响应效率,还增加安全隐患。例如,某城市交通监控中心反馈,其开源模型在高密度人流中出现每秒帧率(FPS)骤降至20帧以下,引发报警延迟问题。这些问题根源在于算法鲁棒性和实时性不足,亟
- 雨天障碍物漏检?陌讯多模态算法实测 98% 准确率
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算法目标跟踪人工智能计算机视觉
开篇痛点:自动驾驶视觉系统的“暗礁”在自动驾驶感知层,路面障碍物识别堪称“生命线工程”。传统视觉算法在复杂场景下常面临三重困境:雨天水雾导致特征模糊时漏检率高达25%,逆光环境下小目标(如碎石、井盖)检出率不足60%,而追求高精度又会导致帧率跌破20FPS,难以满足实时性要求[1]。某车企实测数据显示,传统YOLOv8在城郊混合路况中,因障碍物识别延迟引发的决策偏差占测试事故的37%,这些问题成为
- 监控漏检频发?陌讯YOLOv7实时优化方案召回率提升25%
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目标跟踪人工智能计算机视觉算法目标检测视觉检测智慧城市
一、开篇痛点在安防监控领域,传统目标检测模型面临三重困境:实时性差:1080P视频流处理普遍低于20FPS(VGG16仅15FPS)漏检率高:密集场景下小目标召回率常低于60%(COCO-val实测数据)部署成本高:ResNet-101需8GB显存,难以边缘化部署某智慧园区项目显示:夜间误报率高达34%,运维成本激增300%二、技术解析:陌讯SlimYOLO架构创新针对上述痛点,陌讯视觉算法提出三
- ADC(Analog-to-Digital Converter,模数转换器)是什么?
Yashar Qian
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ADC(Analog-to-DigitalConverter,模数转换器)是什么?ADC(Analog-to-DigitalConverter,模数转换器)是电子系统中一种至关重要的硬件电路或集成模块,它的核心功能是将连续的模拟信号(如电压、电流、温度、压力、声音等物理量转换成的电信号)转换为离散的数字信号(由0和1组成的二进制代码),以便数字系统(如微控制器MCU、处理器CPU、FPGA等)能够
- 多通路fpga 通信_FPGA高速接口PCIe详解
weixin_39597636
多通路fpga通信
在高速互连领域中,使用高速差分总线替代并行总线是大势所趋。与单端并行信号(PCI总线)相比,高速差分信号(PCIe总线)可以使用更高的时钟频率,从而使用更少的信号线,完成之前需要许多单端并行数据信号才能达到的总线带宽。PCIe协议基础知识PCI总线使用并行总线结构,在同一条总线上的所有外部设备共享总线带宽,而PCIe总线使用了高速差分总线,并采用端到端的连接方式,因此在每一条PCIe链路中只能连接
- Verilog实现FPGA串口通信详解
CodeMystic
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:FPGA以其灵活性和高效性在数字信号处理和接口通信领域广泛应用。本文详细介绍了使用Verilog硬件描述语言实现FPGA串口通信的基础知识和设计流程。主要内容涵盖UART协议的理解、Verilog中UART模块的定义和实现、设计流程的步骤以及注意事项。通过掌握这些知识点,读者可以学习如何在FPGA上实现UART串口通信,这一技能对于嵌入式系统设计至关重要。1.
- FPGA通信设计十问
1.FFT有什么用?FFT(快速傅里叶变换)是离散傅里叶变换(DFT)的高效实现算法,它的核心作用是快速将信号从时域转换到频域,从而简化信号分析和处理的过程。自然界的信号(如声音、图像、电磁波等)通常以时域形式存在(即随时间变化的波形),但很多特性(如频率成分、谐波分布)在频域中更易分析FFT能快速计算信号中各频率分量的幅值和相位。可以进行频率拆分与实时处理。FFT是“信号的透视镜”,让我们能“看
- FPGA相关通信问题详解
霖12
fpga开发笔记信号处理信息与通信学习开发语言
首先感谢大佬@征途黯然.-CSDN博客的就我的上篇文章《FPGA通信设计十问》提出的问题,我在此做出回复一.解释FFT(快速傅里叶变换)如何在FPGA的IP核中高效实现FFT作为将时域信号转换为频域的核心算法,其在FPGA中的高效实现依赖于硬件架构与算法特性的深度适配。1.流水线架构:提升吞吐量FFT的核心是“蝶形运算”,其计算过程可分解为log2(N)级(N为FFT点数),每级包含N/2次蝶形运
- 神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目(1-9图片数字识别)
霖12
深度学习pytorch神经网络fpga开发人工智能机器学习
1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块,如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据集与图像预处理工具#定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):#PyTorch库中所有神经网络的“基础模
- MTK CAMERA ISP6S SFP
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mtkcameramtk
1,mtkcam3/pipeline/pipeline/PipelineContextImpl.cpplaunchOneNode()2.mtkcam3/pipeline/pipeline/NodeActorImpl.cppinit()-->onInit()3.mtkcam3/pipeline/hwnode/p2/P2_StreamingNode.cppinit()4.mtkcam3/pipelin
- 孙金鹏、姜长涛、孔炜又又又登顶刊!Nature余热未尽,Science揭秘神经酰胺和FPR2受体竟是脂肪代谢 “操控大师”
Biotree_2025
r语言
英文标题:MetabolicsignalingofceramidesthroughtheFPR2receptorinhibitsadipocytethermogenesis中文标题:神经酰胺通过FPR2介导的代谢信号传导抑制脂肪细胞产热发表期刊:Science影响因子:44.7研究背景神经酰胺是鞘磷脂代谢关键产物,与多种代谢疾病密切相关,但其作为系统信号分子的体内作用机制尚不明晰。脂肪细胞产热对维
- fdata = fp.read()ValueError: read of closed file 什么意思
whale fall
python进阶python
这个错误提示ValueError:readofclosedfile意味着你尝试从一个已经关闭的文件对象中读取数据。在Python中,当你打开一个文件后,文件需要保持打开状态才能进行读取或者写入操作。如果你关闭了文件(例如使用file.close()或者文件对象自动关闭),再尝试读取就会触发这个错误。要避免这个错误,可以确保在文件关闭之前读取文件,或者使用with语句来自动管理文件的打开和关闭。例如
- 【KDD2025】时间序列|KDD‘25 FPS:预测模型也能改变未来!
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2411.15241v2代码地址:https://github.com/AdityaLab/pets为了更好地理解时间序列模型的理论与实现,推荐参考UP“ThePPP时间序列”的教学视频。该系列内容系统介绍了时间序列相关知识,并提供配套的论文资料与代码示例,有助于理论与实践相结合。https://space.bilibili.com/61345
- 2019-04-13
令狐云忌
今天的lpl春季赛季后赛的半决赛上,jdg3:2战胜常规赛霸主fpx,成功闯进决赛,上演了黑八传奇!当我打开电脑时,比赛已经进入了第二场,fpx1:0暂时领先。此后双方比分胶着,1:1,2:1,2:2……打到了最后一场决胜局。决胜局开始的时候,jdg开局失利,人头数逊于对方。但是jdg上单zoom使用船长对阵吸血鬼,打出了极大优势,虽然被抓了一次,但影响不大。jdg打野小夫前期死了一次,但之后疯狂
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文