- 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
- 【CUDA编程】Dim3
量化投资和人工智能
CUDA昇腾CUDA人工智能深度学习c++云计算
dim3是CUDA编程中用于定义线程块(Block)和网格(Grid)维度的三维向量结构体,本质是包含三个无符号整数成员(x、y、z)的轻量级容器。以下是其核心特性与用法详解:一、核心定义与结构structdim3{unsignedintx;//第一维度(宽度)unsignedinty;//第二维度(高度)unsignedintz;//第三维度(深度)};默认值规则:未显式赋值的维度默认为1。示例
- 【CUDA编程】OptionalCUDAGuard详解
量化投资和人工智能
CUDA大模型人工智能机器学习CUDA云计算pythonc++
OptionalCUDAGuard是PyTorch的CUDA工具库(c10/cuda)中用于安全管理GPU设备上下文的RAII(ResourceAcquisitionIsInitialization)类。其核心作用是在特定代码块中临时切换GPU设备,并在退出作用域时自动恢复原设备状态,尤其适用于设备可能为“未指定”(nullopt)的场景。以下从作用、原理、用法和典型场景详细解析:⚙️一、核心作用
- 【CUDA编程】 C10_CUDA_CHECK 宏详细解析
量化投资和人工智能
CUDACUDA人工智能云计算大模型
以下是对C10_CUDA_CHECK宏的详细解析,结合CUDA错误处理机制和PyTorch框架设计进行说明:一、宏定义结构解析#defineC10_CUDA_CHECK(EXPR)\do{\constcudaError_t__err=EXPR;\c10::cuda::c10_cuda_check_implementation(\static_cast(__err),\__FILE__,\__fun
- 第四篇:Python 高级-高性能计算加速秘籍
程序员勇哥
Python全套教程python开发语言
第四篇:Python高级-高性能计算加速秘籍在当今数据量与计算需求日益增长的环境下,提升Python程序的计算性能显得尤为关键。本篇将深入探讨向量化计算的深度优化以及如何借助CUDA编程与GPU加速来显著提升Python计算效率。一、向量化计算的深度优化(一)利用Numba实现复杂算法的高效向量化Numba简介Numba是一个用于Python的即时编译器(JIT),它能够将Python函数转换为机
- Python中使用CUDA/GPU的方式比较
东北豆子哥
CUDAHPC/MPIpythonCUDA
Python中使用CUDA/GPU的方式比较在Python中利用GPU加速计算有多种方式,以下是主要的几种方法及其比较:1.CUDA原生开发方式:使用NVIDIA提供的CUDAC/C++API开发内核通过PyCUDA或Numba等工具在Python中调用特点:最底层,性能最优开发复杂度高需要熟悉CUDA编程模型示例库:PyCUDANumbaCUDA2.通用GPU计算框架2.1CUDA加速库方式:使
- flash attention的CUDA编程流水并行加速-V6
谨慎付费(看不懂试读博客不要订阅)
高性能计算redis数据库缓存
之前关于flashattention的介绍可以继续参考链接添加链接描述矩阵乘法的优化参考添加链接描述,我们发现矩阵乘法的最优配置为:BLOCK_DIM_x=BLOCK_DIM_y=16,同时每个线程处理一个8×8的子矩阵。线程网格设置如下所示:constintRq=8;constintRv
- 被 CUDA 性能问题困扰?从全局内存到共享内存,并行归约优化全解析!
讳疾忌医丶
动手学习CUDA编程c++CUDA开发语言
你是不是也觉得GPU编程听起来很酷,但一上手就头大?别慌,今天我带你玩转CUDA里一个既基础又硬核的东西——并行归约。啥是归约?简单说,就是把一堆数加起来(或者其他累积操作),但在GPU上,这可不是简单的for循环,而是能让性能起飞的优化手法。作为一个写了好几年CUDA的老司机,我有个独家观点:并行归约是CUDA编程的灵魂,搞懂它,你就摸到了GPU优化的门道。这篇文章不整虚的,我会用大白话带你从最
- 《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书
翁佳忱
《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书【下载地址】GPU高性能编程CUDA实战中文版电子书探索GPU高性能编程的奥秘,掌握CUDA实战技巧!本资源提供了《GPU高性能编程CUDA实战》中文电子书,深入解析GPU编程基础与CUDA架构,助您从理论到实践全面提升。无论您是编程新手还是资深开发者,本书都能为您提供清晰的指导与丰富的实战案例。立即下载,开启您的CUDA编程之旅,解锁GPU计算的无限潜
- Cuda Instruction Replay
ZhiqianXia
CUDA技术笔记cuda
在CUDA编程中,指令重放(InstructionReplay)是GPU执行指令时因特定原因导致指令需重复发射或重新执行的现象,通常会影响性能。以下是其关键点:指令重放的原因分支分歧(DivergentBranches)当同一线程束(Warp)中的线程执行不同分支(如if-else)时,GPU需串行化处理每个分支路径。同一指令可能被多次发射(重放),导致执行时间增加。内存访问延迟全局内存访问未命中
- CUDA编程高阶优化:如何突破GPU内存带宽瓶颈的6种实战策略
学术猿之吻
GPU高校人工智能边缘计算人工智能transformer深度学习gpu算力aiAI编程
在GPU计算领域,内存带宽瓶颈是制约性能提升的"隐形杀手"。本文面向具备CUDA基础的研究者,从寄存器、共享内存到TensorCore,系统剖析6项突破性优化策略,助你充分释放GPU算力。一、全局内存访问优化:对齐与合并原则1.1合并访问的本质GPU全局内存以线程束(Warp)为单位执行合并事务。当32个线程访问连续且对齐的128字节内存块时,总线利用率可达100%。以下代码演示如何实现合并
- CUDA编程优化:如何实现矩阵计算的100倍加速
学术猿之吻
GPU高校人工智能矩阵人工智能线性代数深度学习量子计算算法gpu算力
一、突破性能瓶颈的核心路径矩阵计算的百倍加速需要打通"内存带宽→计算密度→指令吞吐"三重关卡。根据NVIDIAAmpere架构白皮书,A100GPU的理论计算峰值(FP32)为19.5TFLOPS,但原生CUDA代码往往只能达到5-8%的理论值。通过系统化优化策略,我们成功将1024×1024矩阵乘法从初始的212ms优化至2.1ms,实现101倍加速(测试平台:NVIDIARTX3090)。二、
- C++开发者的逆袭之路:大部份的高薪岗位都在招 CUDA 人才,你还不行动?
讳疾忌医丶
动手学习CUDA编程c++开发语言
为什么你必须学会CUDA编程?想象一下,你手头有个计算任务,普通CPU跑得慢得像乌龟爬,而GPU却能像火箭一样把性能拉满——这就是高性能计算(HPC)的魅力!在这个数据爆炸的时代,无论是AI训练、科学仿真还是金融建模,HPC都成了不可或缺的利器。而NVIDIA的CUDA平台,正是这场革命的核心,把GPU从画图的“小能手”变成了并行计算的“大杀器”。作为一名C++专家,我可以负责任地说:学会CUDA
- CUDA 编程相关的开源库
byxdaz
CUDAcuda
CUDA编程相关的开源库非常丰富,涵盖了高性能计算、深度学习、图像处理、线性代数、优化算法等多个领域。1.通用GPU计算库CUDAToolkit(NVIDIA官方):包含CUDA运行时库、编译器(nvcc)、调试工具(cuda-gdb、Nsight)、数学库(如cuBLAS、cuFFT)等。CUDAToolkit-FreeToolsandTraining|NVIDIADeveloperThrust
- GPU编程实战指南04:CUDA编程示例,使用共享内存优化性能
anda0109
CUDA并行编程gpu算力AI编程ai
在CUDA编程中,共享内存(SharedMemory)比全局内存(GlobalMemory)效率高的原因主要与CUDA的硬件架构和内存访问特性密切相关。以下是详细分析:1.CUDA内存层次结构CUDA设备(GPU)具有多层次的内存架构,主要包括以下几种:寄存器(Registers):每个线程私有的高速存储单元,速度最快但容量有限。共享内存(SharedMemory):由同一个线程块(Block)中
- gather算子的CUDA编程和算子测试
谨慎付费(看不懂试读博客不要订阅)
高性能计算CUDA
知乎介绍参考添加链接描述完整测试框架参考本人仓库添加链接描述gather算子的onnx定义参考添加链接描述,该算子的主要变换参考下图:这里我们不妨以input=[A,dimsize,D],indices=[B,C],axis=1举例子,此时对应的output形状是[A,B,C,D],并且根据gather算子定义,我们知道output[i,j,k,s]=input[i,indices[j,k],s]
- Python调用CUDA
源代码分析
python开发语言
CUDA常用语法和函数CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型,允许开发者使用NVIDIAGPU进行高性能计算。以下是一些CUDA编程中的常用语法和函数:核函数(KernelFunctions):使用__global__修饰符定义,这种函数可以从主机(CPU)调用并在设备(GPU)上并行执行。调用格式:kernel>
- NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总
扫地的小何尚
NVIDIAGPUlinuxAI算法
NVIDIAGTC开发者社区WatchParty资料汇总以下是所有涉及到的工具中文解读汇总,希望可以帮到各位:1.CUDA编程模型开发者指南和最新功能解析专栏2.NVIDIAWarp:高性能GPU模拟与图形计算的Python框架3.NVIDIAcuDF:GPU加速的数据处理库详解4.NVIDIAcuML:GPU加速的机器学习库详解5.NVIDIAcuFFT详解:从入门到高级应用6.NVIDIAcu
- GPU计算的历史与CUDA编程入门
己见明
GPU计算CUDAC数据并行性CUDA程序结构向量加法内核
GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究,如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。本文将探讨GPU计算的发展史,重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献,以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。历史回顾回顾历史,GPU计算的发展始于1986年Hillis与Steele在《Comm
- CUDA编程基础
清 澜
算法面试人工智能c++算法nvidiacuda编程
一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务,而不仅仅是图形渲染。通过CUDA,开发者可以编写C、C++或Fortran代码,并将其扩展以在GPU上运行,从而显著提高性能,特别是在处理大规模数据集和复杂算法
- c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作
FakeOccupational
深度学习c++开发语言
目录cub::BlockReduce自定义归约操作(`cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库(CUDAUnBound)提供的一种用于GPU线程块内数据归约(一般完成所有数据规约需要两次规约)的高效工具。它允许线程块内的多个线程并行地对数据执行归约操作,cub::BlockRe
- 英伟达的ptx是什么?ptx在接近汇编语言的层级运行?
AI-AIGC-7744423
人工智能
PTX(ParallelThreadeXecution)是英伟达CUDA架构中的一种中间表示形式(IR)语言。以下是关于它的介绍以及它与汇编语言层级关系的说明:PTX介绍•性质与作用:PTX是一种类似于汇编语言的指令集架构,但它更像是一种抽象的、面向并行计算的中间语言。它是CUDA编程模型中,主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码,在编译过程中
- CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用
byxdaz
CUDAopencv人工智能计算机视觉
OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。一、版本匹配与环境配置CUDA与OpenCV版本兼容性OpenCV各版本对CUDA的支持存在差异,例如OpenCV4.5.4需搭配CUDA10.02,而较新的OpenCV4.8.0需使用更高版本CUDA。需注意部分模块(如级联检测器)可能因CUDA版本更新而不再支持。OpenCV版本CUDA版本4.5.x推荐CUDA11.x及以下
- GPU编程实战指南01:CUDA编程极简手册
anda0109
CUDA并行编程算法
目录1.CUDA基础概念1.1线程层次结构1.2内存层次结构2.CUDA编程核心要素2.1核函数2.2内存管理2.3同步机制3.CUDA优化技巧3.1内存访问优化3.2共享内存使用3.3线程分配优化4.常见问题和解决方案5.实际案例分析1.CUDA基础概念1.1线程层次结构CUDA采用层次化的线程组织结构,从小到大依次为:线程(Thread):最基本的执行单元每个线程执行相同的核函数代码通过thr
- 高性能计算中如何优化内存管理?
gpu
在高性能计算(HPC)中,优化内存管理是提升计算性能的关键环节之一。以下是一些常见的优化策略和方法:内存分配与管理策略内存池技术:通过预分配一定大小的内存池,避免频繁的内存分配和释放操作,减少内存碎片化。例如,在CUDA编程中,可以使用内存池来管理GPU内存,从而提高内存访问效率。异构内存管理:在异构计算环境中(如CPU+GPU),采用统一内存管理(UnifiedMemory)或智能数据迁移策略,
- cuda编程入门——并行归约(五)
我不会打代码啊啊
cuda编程算法c++gpu算力
CUDA编程入门—并行归约(数组求和为例)在并行计算中,归约(Reduction)是一种将多个数据通过特定操作(如求和、求最大值等)合并为单一结果的并行算法。其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型:可结合且可交换的操作(如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等)适合并行归约。若操作不可结合(如减法或除法),需特殊处理或无法直接并行化。并行实现方式:树形结构归约:将数据
- cuda编程入门——并行性与异构性概念
我不会打代码啊啊
cuda编程gpu算力c++
CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。它可以在不同的层次上实现,包括指令级并行、数据级并行和任务级并行等。分类指令级并行(Instruction-LevelParallelism,ILP):在处理器的指令执行层面,通过硬件技术(如流水线、超标量技术等)让多条指令在不同阶段同时执行,从而提高处理器的指
- CUDA检测失败的解决方案
HackDashX
Python
CUDA检测失败的解决方案在使用Python进行CUDA编程时,有时候会遇到"CUDAdetectionfailed"的错误信息。这个错误通常表示CUDA驱动程序无法正确地检测到CUDA设备。在本文中,我将为您提供一些解决这个问题的方法。以下是一些可能的原因和相应的解决方案:CUDA驱动程序未正确安装:首先,请确保您已正确安装了与您的CUDA版本相匹配的CUDA驱动程序。您可以从NVIDIA官方网
- CUDA环境配置
波小澜
CUDAcudaubuntu环境配置
本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算(HPC)并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网,上面许多文档写的都相当不错,比如CUDA编程指南、如何使用cuRand生成随机数等。环境配置博主主要在Linux下进行CUDA程序的开发,包括Ubuntu14.04、CentOS6等以在Ubuntu下安装CUDA为例:首先,在命令行中执行nvidia-smi指令,查看
- CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介
AI Player
CUDA人工智能CUDANVIDIA
CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型,CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,它可以看
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&