- 显卡GPU的架构和工作原理
InnoLink_1024
芯片人工智能AGI架构硬件架构人工智能
显卡GPU(图形处理单元)是专为并行计算和图形处理设计的芯片,广泛应用于游戏、科学计算、人工智能和数据中心等领域。以下详细介绍GPU的架构和工作原理,涵盖核心组件、计算流程和关键技术,尽量简洁清晰。一、GPU架构概述GPU架构与CPU不同,专注于高并行计算,适合处理大量简单、重复的任务。其核心设计目标是最大化吞吐量,而非单任务的低延迟。主流GPU厂商(如NVIDIA、AMD、Intel)架构虽有差
- Java多线程实战指南:从基础到高并发的核心技术解析
添砖Java中
javapython开发语言springbootspringcloudspring
一、为什么必须掌握多线程?在单核CPU时代,多线程主要用于提高程序响应速度;在如今的多核处理器时代,多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统,还是游戏引擎,都离不开多线程技术的支撑。典型案例:电商秒杀系统:1秒内处理10万+请求大数据处理:并行计算TB级数据金融交易系统:毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类(不推荐)classMyTh
- 华为OD技术面试高频考点(算法篇、AI方向)
一、Transformer核心机制:自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理:1.Q/K/V矩阵:输入向量通过线性变换生成Query(查询)、Key(键)、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出:权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势:并行计算、全局上下文感知
- 量子化学仿真软件:NWChem_(12).并行计算技术
kkchenjj
化工仿真2化工仿真模拟化工仿真
并行计算技术并行计算技术在量子化学仿真软件中扮演着至关重要的角色。随着计算化学任务的复杂度和数据规模的不断增长,传统的单核计算已经无法满足高性能计算的需求。并行计算通过利用多个处理器或计算节点来分担计算任务,可以在显著减少计算时间的同时提高计算效率。在NWChem中,支持多种并行计算模式,包括共享内存并行(OpenMP)、分布式内存并行(MPI)以及混合并行(OpenMP+MPI)。本节将详细介绍
- 2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐
OpenCV图像识别
人工智能深度学习智能电视人工智能
2025年跑深度学习任务,电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量,以下是具体分析:处理器(CPU)多核高性能:深度学习涉及大量并行计算任务,需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器(SapphireRapids或后续架构)和AMDEPYC处理器(Genoa或后续架构)是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
- Spark RDD 及性能调优
Aurora_NeAr
sparkwpfc#
RDDProgrammingRDD核心架构与特性分区(Partitions):数据被切分为多个分区;每个分区在集群节点上独立处理;分区是并行计算的基本单位。计算函数(ComputeFunction):每个分区应用相同的转换函数;惰性执行机制。依赖关系(Dependencies)窄依赖:1个父分区→1个子分区(map、filter)。宽依赖:1个父分区→多个子分区(groupByKey、join)。
- Hadoop-Mapreduce入门
Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍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)。知识。Map负责“分”,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。Redu
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- 9、并行计算在现代计算中的应用与优化
seed
探索并行计算与HPC新范式并行计算高性能计算大数据分析
并行计算在现代计算中的应用与优化1.引言并行计算作为一种高效的计算模式,近年来在工业和学术界得到了广泛的应用和发展。随着计算需求的不断增加,传统的串行计算模式已经难以满足现代复杂问题的需求。并行计算通过将计算任务分解为多个子任务,并在多个处理单元上同时执行,从而显著提高了计算效率。本文将探讨并行计算在现代计算中的应用与优化,重点介绍并行计算的基本原理、应用场景和技术细节。2.并行计算的基本原理并行
- Node.js worker_threads:并发 vs 并行
红衣大叔
nodejs帮助文档node.js
一、核心结论Node.js的worker_threads模块实现的是并行计算,而非传统意义上的“并发”。其通过操作系统级线程实现多核CPU的并行执行,同时保留Node.js单线程事件循环的并发模型。二、关键概念解析1.并发(Concurrency)vs并行(Parallelism)并发:指系统同时处理多个任务的能力,但任务可能交替执行(如单核CPU通过时间片轮转)。Node.js主线程的事件循环是
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
- AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
Clf丶忆笙
AI人工智能开发全栈教程学习python人工智能ai
文章目录Python市场行情:AI开发的首选语言为什么学习Python对AI至关重要AI开发所需的Python知识体系Python编程基础科学计算与数据处理机器学习与深度学习性能优化与并行计算Python学习路线推荐阶段一:Python编程基础(1-2个月)阶段二:科学计算与数据处理(1-2个月)阶段三:机器学习基础(2-3个月)阶段四:深度学习与AI专项(3-6个月)阶段五:进阶与专项深化(持续
- 【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布
fastembed-rs-AI嵌入库FastEmbed的Rust实现,提供了快速的文本嵌入、图像嵌入和候选项重新排序功能。它具有以下主要特性:支持同步使用,无需依赖Tokio。使用@pykeio/ort进行高性能的ONNX推理。使用@huggingface/tokenizers进行快速编码。支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。默认模型是FlagEmbedding,在M
- 33、探索云计算与安全:基础与挑战
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
马里亚纳海沟网
人工智能神经网络深度学习笔记运维全文检索搜索引擎
**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)
Atticus-Orion
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
大数据学习mapreduce
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
东北豆子哥
CUDA数值计算/数值优化Matlab/Octavematlab
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
Omoo
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
Lilith的AI星球
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
Lucas55555555
游戏wasm
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
- MATLAB 优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析
鱼弦
人工智能时代算法matlab人工智能
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
- 【CUDA】认识CUDA
Gappsong874
网络安全web安全黑客大数据
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、
- 【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
CL_Meng77
安装教程基础知识pytorch人工智能linux服务器python
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
- Java 并发工具类核心使用场景深度解析
液态不合群
javawindows开发语言
在Java并发编程中,java.util.concurrent(JUC)包提供的工具类是解决多线程协作、资源控制及任务调度的关键。本文聚焦同步协调、资源控制、线程协作、并行计算四大核心场景,系统解析CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier等工具类的设计原理与工程实践,确保内容深度与去重性,助力面试者构建场景化知识体系。同步协调场景:线程执行节奏控制一次性任务汇总
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- 使用YOLO模型进行线程安全推理
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLOpython
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
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置