- PyTorch 实战教程:从模型搭建到训练的每一步
AI_小站
pytorch人工智能pythontransformer深度学习大模型LLM
用深度学习搞事情,模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch,作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架,简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1,实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了,看完你就能自己搭个神经网络,喂点数据进去,再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch,得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究,主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
DO_Community
技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- springboot+vue项目实战2024第四集修改文章信息
java后端
1.添加文章信息@PostMappingpublicResultadd(@RequestBody@ValidatedArticlearticle){articleService.add(article);returnResult.success();}voidadd(Articlearticle);@Overridepublicvoidadd(Articlearticle){article.set
- 如何训练Stable Diffusion 模型
俊偉
AGIstablediffusion扩散模型训练AI炼丹
训练StableDiffusion模型是一个复杂且资源密集的过程,通常需要大量的计算资源(如GPU或TPU)和时间。StableDiffusion是一种基于扩散模型的生成式AI,能够根据文本提示生成高质量的图像。它的训练过程涉及多个步骤,包括数据准备、模型配置、训练参数调整等。以下是训练StableDiffusion模型的基本步骤和注意事项:1.环境准备1.1安装依赖项首先,确保你有一个适合深度学
- FPGA在空间领域应用的权衡之道
forgeda
EDA硬件辅助验证fpga开发硬件架构嵌入式硬件EDA硬件辅助验证故障注入测试SEUEmulation商业航天
新官上任,干货较多。去年10月30日,紫光国微在投资者关系活动中表示,对FPGA产品的国产化率以及未来价格压力趋势的答复是,除了个别品类外,FPGA领域已基本完成国产化替代。价格竞争激烈,现有存量市场需求不足,导致产品价格成为重要竞争手段等。价格是市场新进入者的唯一机会,FPGA行业自然也不例外。当下火热的“智算概念”,如果说GPU在数据中心堆算力的方式有多风光,那么在追求性能之外,必须权衡SWa
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- CSGHub 快速部署指南
算法llm
CSGHub快速部署指南OmnibusCSGHub是OpenCSG推出的使用Docker快速部署CSGHub的一种方式,主要用于快速功能体验和测试。Docker部署方式允许用户以较低成本在本地计算机部署CSGHub。此种部署方法非常适合概念验证和测试,使用户能够立即访问CSGHub的核心功能(包括模型,数据集管理、Space应用创建以及模型的推理和微调(需要GPU))。本文将带您一步步完成部署。什
- 详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列,各显卡配置参数(长期更新 - 2024.12)
JiaWen技术圈
人工智能深度学习机器学习gpu算力AIGC人工智能图形渲染
NVIDIAGeForceRTX系列是NVIDIA面向消费级市场的高性能GPU产品线,注重提供高性能的图形处理能力和游戏特性。主要面向游戏玩家和普通用户,同时也被广泛用于深度学习推理和训练等计算密集型任务。主要GPU产品有:50Series、40Series、30Series、20Series、10Series。其主要参数如下:NVIDIAGeForceRTX50Series规格架构:Blackw
- 对本地部署的ChatGLM模型进行API调用
BBluster
LLMpython开发语言语言模型
ChatGLM作为一个小参数模型,给予了我们在本地部署LLM的条件,接下来我将展示如何使用python对本地部署的ChatGLM模型进行API调用对于如何部署本地ChatGLM模型我们可以访问本地化部署大语言模型ChatGLM接下来我首先分享api调用的测试代码:importtimeimportrequests#测试GPU运行是否成功deftest_function_1():importtorch
- NVIDIA GPU架构
gy笨瓜
NVIDIAGPU
本文主要为1.NVIDIAGeForce800系列GPU架构2.GTX1050TiGPU架构NVIDIAGeForce800系列型号芯片代号架构GeForce800MGF117FermiGeForce810M(GF117)GF117FermiGeForce810M(GK107)GK107KeplerGeForce820M(GF117)GF117FermiGeForce820M(GK107)GK10
- GPU 集群和分布式计算
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《GPU集群和分布式计算》关键词:GPU集群、分布式计算、CUDA、OpenACC、OpenMP、性能优化、故障处理、案例分析摘要:本文详细探讨了GPU集群和分布式计算的基本概念、架构、编程模型以及应用场景。通过剖析GPU集群在多个领域的实际应用,探讨了性能优化和故障处理的方法,并提供了若干案例以加深理解。文章旨在为读者提供一个全面而深入的GPU集群和分布式计算的知识框架。《GPU集群和分布式计算
- 360智算中心万卡GPU集群架构分析
科技互联人生
科技数码人工智能硬件架构系统架构人工智能
360智算中心:万卡GPU集群落地实践 360智算中心是一个融合了人工智能、异构计算、大数据、高性能网络、AI平台等多种技术的综合计算设施,旨在为各类复杂的AI计算任务提供高效、智能化的算力支持。360智算中心不仅具备强大的计算和数据处理能力,还结合了AI开发平台,使得计算资源的使用更加高效和智能化。360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性,本文将深入探讨3
- 3D高斯泼溅原理及实践【3DGS】
新缸中之脑
3d
人工智能可能是我们这个时代的主要领域之一,它几乎可以用于从驾驶汽车到医疗保健甚至能够预防失明等所有领域,最近提出了一种新的3D重建方法。SNGULAR及其人工智能团队希望了解有关3D重建技术的最新更新的更多信息。目前可用于3D重建的许多SOTA方法需要大量CPU/GPU使用率来处理场景或渲染场景,其中一些甚至需要两者兼而有之。SIGGRAPH2023GaussianSplatting上提出的新方法
- python 随机数 随机种子
AI算法网奇
python宝典python开发语言后端
目录神经网络推理随机种子gpu新版:神经网络推理随机种子gpu:神经网络推理随机种子含npu:numpy.full创建相同矩阵python生成n个随机整数python随机数种子,每次获取相同的随机数随机在区间M内取不重复的N个随机数取一个范围内均匀不重复的随机数神经网络推理随机种子gpu新版:defset_random_seed(seed):"""Setrandomseeds."""random.
- RocketMQ源码之消息刷盘分析
小虾米 ~
RocketMQrocketmq
前言刷盘是将内存中的消息写入磁盘,分为同步刷盘和异步刷盘。同步刷盘指一条消息写入磁盘才返回成功,异步刷盘指写入内存就返回成功,稍后异步线程刷盘。在创建CommitLog对象的时候,会初始化刷盘服务://代码位置:org.apache.rocketmq.store.CommitLogpublicCommitLog(finalDefaultMessageStoredefaultMessageStore
- 几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因
AlphaFinance
多媒体AI技术人工智能python机器学习
可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢:复杂度:DeepFaceLab的算法和模型较为复杂,需要处理大量数据和计算复杂的数学运算,这可能导致训练速度较慢。硬件配置:DeepFaceLab需要较高的计算机配置才能运行,包括较大的内存、高性能的GPU、快速的存储器等。如果你的计算机配置不够高,可能会导致训练速度较慢。数据量:DeepFaceLab需要大量的训练数据来训练模型,如果你的数据
- Vulkan研究一:概述Vulkan的使用流程
MeepoNJ
Vulkanc++图形渲染
1.创建Vulkan句柄设备Vulkan的初始化过程始于创建一个Vulkan实例(VkInstance)。每个Vulkan实例是相互独立的,彼此之间没有影响。在创建实例时,需要指定所需的层(layer)和扩展(extension)。若不确定可用的层或扩展,可以通过查询函数枚举它们。在获得VkInstance后,可以检测可用的GPU设备。每个GPU设备对应一个VkPhysicalDevice类型的句
- GPUStack使用
James506
AIServer人工智能GPULLMBGEGPU监控
1.概述官网:https://github.com/gpustackOpen-sourceGPUclustermanagerforrunninglargelanguagemodels(LLMs)https://github.com/gpustack/gpustack,ManageGPUclustersforrunningAImodelsGPUStack是一个用于运行AI模型的开源GPU集群管理器。
- 增强大型语言模型(LLM)可访问性:深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程
109702008
人工智能#ROCm#python语言模型llama人工智能
EnhancingLLMAccessibility:ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《使用LoRA微调Llama2》的内容,我们深入研究了一种称为量化低秩调整(QLoRA)的参数高效微调(PEFT)方法。本次重点是利用QLoRA技术在单块AMDGPU上,使用ROCm微调Llama-2
- 小土堆学习笔记10(利用GPU训练于模型验证)
干啥都是小小白
pytorch学习——小土堆学习笔记深度学习
1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU,如果可以直接model.cuda()先设定device,用的时候直接model.to(“device”)损失函数1.1利用以前实战模型训练(经过完整测试最高到70%左右的正确率)实战模型如下:小土堆学习笔记5(sequential与小实战)-CSDN博客具体代码如下:classmymodel(Module):de
- 前端开发之性能优化
水煮白菜王
前端前端面试性能优化前端javascript
本文章对各大学习技术论坛知识点,进行总结、归纳自用学习,共勉文章目录1.[CDN](https://www.bootcdn.cn/)2.懒加载3.缓存4.图片压缩5.图片分割6.sprite7.CodeSplitting8.gzip9.GPU加速10.Ajax11.TreeShaking12.ResourceHints技术或策略描述CDN(内容分发网络)提高网站访问速度和可靠性,通过全球分布的节点
- 安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本)步骤
学乐乐
pytorch人工智能python
一.先看自己的电脑NVIDIA支持CUDA版本是多少?1.打开NVIDIA控制面板2.点击帮助---系统信息--组件我的支持CUDA11.6二.再看支持Pytorch的CUDA版本三.打开CUDA官网下载CUDA11.6下载好后,安装选择自定义然后安装位置(先去F盘建个CUDA-manger文件夹然后在里面建个CUDA11.6文件夹再在里面建立CUDA1CUDA2这两个文件夹前两个位置选到CUDA
- 如何有效控制 KV 缓存的内存占用,优化推理速度?
m0_70960708
笔记缓存
使用KV缓存技术的目的是在生成过程中计算过去tokens的键和值张量时,将这些张量存储(“缓存”)在GPU内存中,从而避免在每个生成步骤中重新计算这些tokens的键和值张量。KV缓存是一种妥协:我们以内存的消耗换取计算量的减少。在这篇文章中,我们将了解KV缓存的容量有多大、会带来哪些挑战,以及面对这些挑战最常用的应对策略是什么。01KV缓存的容量有多大?这相当简单:对于每个batch中每个序列的
- 鸿蒙Flutter实战:15-Flutter引擎Impeller鸿蒙化、性能优化与未来
星释
鸿蒙Flutter实战鸿蒙flutterharmonyos
Flutter技术原理Flutter是一个主流的跨平台应用开发框架,基于Dart语言开发UI界面,它将描述界面的Dart代码直接编译成机器码,并使用渲染引擎调用GPU/CPU渲染。渲染引擎的优势使用自己的渲染引擎,这也是Flutter与其他跨平台框架最大的区别。与ReactNative等高度依赖原生组件的框架不同,Flutter摆脱了原生组件依赖,界面布局更加灵活,多端展示效果高度一致。由于渲染引
- Vue3轮播图的实现:vue3-carousel的使用和配置
闲人陈二狗
html5vue.js
目录一、安装vue3-carousel二、引入三、轮播全局样式修改一、安装vue3-carousel官方文档:Gettingstarted|Vue3-carouselnpminstallvue3-carousel二、引入在Vue3项目中添加,这是一个简单的轮播demo://IfyouareusingPurgeCSS,makesuretowhitelistthecarouselCSSclassesi
- MacOS/C/C++下怎样进行软件性能分析(CPU/GPU/Memory)
捕鲸叉
软件调试和诊断软件调试软件验证
在macOS环境下进行C/C++软件性能分析,可以使用多种工具和技术来测量和优化CPU、GPU和内存的性能。macOS提供了丰富的性能分析工具,如Instruments、gprof、Perf、以及NVIDIA和Intel的专用工具。下面详细介绍了实现思想和操作方法。1.性能分析的目标CPU:分析CPU的使用情况,找出性能瓶颈、热点代码。GPU:分析GPU的使用情况,确保GPU资源被有效利用。内存:
- linux下jax-GPU安装
liu_zhaoda
深度学习-jaxlinuxpythonpytorch
安装命令详细内容可查看jax官方文档在已有cuda的情况下,先使用命令1,再使用命令2,即可完成安装命令1:linux下jax安装命令pipinstalljax[cpu]==0.3.25-fhttps://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html将黑体部分,替换成想要的版本即可命令2:linux下jaxlibcuda安装命令pipi
- 英伟达最新的算力芯片Blackwell芯片名为GB200
算力资源比较多
算力智算大模型人工智能gpu算力语言模型大数据推荐算法
英伟达最新的算力芯片相关信息如下:Blackwell芯片:英伟达在2024年6月2日由创始人兼CEO黄仁勋宣布,其Blackwell芯片已开始投产。第一款Blackwell芯片名为GB200,被宣称为目前“全球最强大的芯片”。Blackwell芯片基于新的BlackwellGPU架构,专为人工智能模型设计。每个B200GPU包含2080亿个晶体管,GB200由两个这样的GPU和一个GraceCPU
- 大模型推理:vllm多机多卡分布式本地部署
m0_74824755
面试学习路线阿里巴巴分布式
文章目录1、vLLM分布式部署docker镜像构建通信环境配置2、其他大模型部署工具3、问题记录参考文献单台机器GPU资源不足以执行推理任务时,一个方法是模型蒸馏量化,结果就是会牺牲些效果。另一种方式是采用多台机器多个GPU进行推理,资源不足就堆机器虽然暴力但也是个不错的解决方法。值得注意的是多机多卡部署的推理框架,也适用于单机多卡,单机单卡,这里不过多赘述。1、vLLM分布式部署我的需求是Ubu
- GPU介绍之GPU监控中,如何确定GPU忙碌程度
借雨醉东风
热点追踪人工智能大数据
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23