#include"nvapi/nvapi.h"intdetectSync(){//初始化NVAPIif(NvAPI_Initialize()!=NVAPI_OK){std::cerr<<"FailedtoinitializeNVAPI."<
【Python】科研代码学习:十三 Accelerate
溢流眼泪
【科研代码】python学习开发语言
【Python】科研代码学习:十三AccelerateAccelerate统一的加速接口修改训练代码(torch.nn)更简单的使用Accelerate【HF官网-Doc-Accelerate:API】HFAccelerate是一个库,能够让PyTorch代码添加几行代码之后,就能在分布式配置中运行(比如多Gpus卡)前言:建议Python3.8+pipinstallaccelerate统一的加速
使用 Xinference 命令行工具(xinference launch)部署 Nanonets-OCR-s
没刮胡子
Linux服务器技术人工智能AI软件开发技术实战专栏ocr
使用Xinference命令行工具(xinferencelaunch)部署Nanonets-OCR-s一、核心优势与适用场景通过xinferencelaunch命令可直接在命令行完成模型部署,无需编写Python代码,适合快速验证或生产环境批量部署。二、部署步骤:从命令行启动模型1.确认环境与依赖已安装Xinference:pipinstall"xinference[all]"GPU显存≥9GB(
Unity纹理的性能优化
东邪丶
游戏开发图形学/渲染unity性能优化游戏引擎纹理贴图
https://developer.unity.cn/projects/6482ba86edbc2a116e4f27c1在Unity的储存方式大部分的纹理,Unity都会保存两份像素数据的副本:GPU内存:对应的数据对象为RenderTexture,是渲染所需的数据CPU内存:对应的数据对象为Texture,属于可选数据,又被成为可读纹理,用于读取/写入/控制像素数据在Unity不同位置的像素数据
计算机基础和Java编程的练习题
柳依依@
Java入门java开发语言
1.计算机的核心硬件是什么?各自有什么用?中央处理器(CPU):负责执行程序中的指令,进行算术和逻辑运算,是计算机的“大脑”。内存(RAM):临时存储CPU正在处理的程序和数据,速度快但断电后数据丢失。硬盘(HDD/SSD):永久存储操作系统、应用程序和用户数据,断电后数据不丢失。主板:连接所有硬件组件,提供数据传输的通道。显卡(GPU):负责图形渲染,将数字信号转换为图像显示在屏幕上。电源:为计
Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略
Echo_Wish
Python!实战!python自动驾驶深度学习
Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶,大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等,背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为,甚至实时做出决策。可是,跑在车上的这些模型不仅要精准,还得轻量、实时、稳定,这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天,咱们就从Python开发者的视角,聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比
joker-G
计算机视觉pytorchpython
实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU,最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口,感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
AI算力综述和资料整理
木鱼时刻
人工智能
目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施,涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%,FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16(半精度浮点数),但并不是只使用FP16,而是采用**混合精度
【PyTorch】2024保姆级安装教程-Python-(CPU+GPU详细完整版)
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3pythonpytorch人工智能
【PyTorch】2024保姆级安装教程(CPU+GPU详细完整版)PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架之一。本文将详细讲解在Python环境中安装PyTorch,包括CPU和GPU版本的全方位指南。一、前置环境首先确保已安装Python环境,推荐使用Python3.8或以上版本。验证Python安装:python--versionpip--version推荐使用虚拟环境(如conda或ve
YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南:.pt到.bin转换与优化实践
pk_xz123456
python算法仿真模型YOLO人工智能rnn深度学习开发语言lstm
以下是针对在RDK5开发板(基于NVIDIAJetsonOrin平台)部署YOLOv8模型的详细技术指南,涵盖从模型转换、优化到部署的全流程:YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南:.pt到.bin转换与优化实践——基于TensorRT的高性能嵌入式部署方案第一章:技术背景与核心概念1.1RDK5开发板硬件架构NVIDIAJetsonOrinNX核心参数:1024-coreAmpereGPU
分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域,模型与数据规模呈指数级增长趋势,传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求,分布式训练技术应运而生,其核心驱动力源于以下三大关键困境:1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例,其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS,面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型,若采用单机单卡训练,仅完成一
鸿蒙应用动画优化:流畅交互的实现方法
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos交互华为ai
鸿蒙应用动画优化:流畅交互的实现方法关键词:鸿蒙应用开发、动画优化、流畅交互、图形渲染、性能分析、VSYNC、GPU加速摘要:本文深入解析鸿蒙系统动画优化的核心技术,从动画渲染原理、性能瓶颈分析到具体优化策略,结合实战案例演示如何实现60FPS的流畅交互体验。通过剖析鸿蒙动画架构、输入处理机制和渲染管线,详细讲解帧率同步、资源调度、内存优化等关键技术,并提供基于ArkUI的代码实现和DevEcoP
【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
OpenGL-什么是软OpenGL/软渲染/软光栅?
软OpenGL(SoftwareOpenGL)或者软渲染指完全通过CPU模拟实现的OpenGL渲染方式(包括几何处理、光栅化、着色等),不依赖GPU硬件加速。这种模式通常性能较低,但兼容性极强,常用于不支持硬件加速的环境或开发调试。例如在集成显卡HD620上运行SolidWorks时,若驱动不支持硬件加速,系统会自动回退到软件OpenGL模式(即"软件opengl")进行渲染。计算机图形学中也
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
gem5-gpu教程 DSENT (Design Space Exploration of Networks Tool) 配合gem5
事橙1999
gem5-gpu硬件架构
概述DSENT是一种建模工具,旨在快速探索电子和新兴的片上光电网络(NoC)的设计空间。它为各种网络组件提供分析和参数化模型,并可在一系列技术假设下移植。给定架构级参数,DSENT从电气和光学构建块分层构建指定的模型,并输出详细的功率和面积估计。版本当前:0.91(2012年6月26日)最新版本或其他信息可在以下网址找到https://sites.google.com/site/mitdsent系
OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器,支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz,可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
阿里云魔搭社区AIGC专区:中国AI创作的革命性平台
Liudef06小白
阿里云AIGC人工智能
在生成式人工智能重塑全球数字创作版图的浪潮中,中国首个一站式AIGC开发平台——阿里云魔搭社区AIGC专区于2024年9月杭州云栖大会正式亮相。这一突破性进展不仅填补了国内全流程AI创作工具的空白,更以157款多模态开源模型和全免费GPU算力的开放姿态,为超过690万开发者提供了从模型调用到应用落地的完整生态支持。一、魔搭社区:中国AI模型生态的奠基者魔搭社区(ModelScope)作为阿里云在2
高通手机跑AI系列之——3D姿势估计
伊利丹~怒风
Qualcomm智能手机AI编程armpython人工智能
目录环境准备手机软件算法Demo代码功能分析关键模块解析示例代码代码效果环境准备手机测试手机型号:RedmiK60Pro处理器:第二代骁龙8移动--8gen2运行内存:8.0GB,LPDDR5X-8400,67.0GB/s摄像头:前置16MP+后置50MP+8MP+2MPAI算力:NPU48TopsINT8&&GPU1536ALUx2x680MHz=2.089TFLOPS提示:任意手机均可以,性能
高通手机跑AI系列之——姿态识别
伊利丹~怒风
Qualcomm智能手机人工智能AI编程pythonarm
环境准备手机测试手机型号:RedmiK60Pro处理器:第二代骁龙8移动--8gen2运行内存:8.0GB,LPDDR5X-8400,67.0GB/s摄像头:前置16MP+后置50MP+8MP+2MPAI算力:NPU48TopsINT8&&GPU1536ALUx2x680MHz=2.089TFLOPS提示:任意手机均可以,性能越好的手机速度越快软件APP:AidLux2.0系统环境:Ubuntu2
高通手机跑AI系列之——实时头发识别
伊利丹~怒风
Qualcomm智能手机AI编程pythonarm人工智能
环境准备手机测试手机型号:RedmiK60Pro处理器:第二代骁龙8移动--8gen2运行内存:8.0GB,LPDDR5X-8400,67.0GB/s摄像头:前置16MP+后置50MP+8MP+2MPAI算力:NPU48TopsINT8&&GPU1536ALUx2x680MHz=2.089TFLOPS提示:任意手机均可以,性能越好的手机速度越快软件APP:AidLux2.0系统环境:Ubuntu2
高通手机跑AI系列之——手部姿势跟踪
伊利丹~怒风
Qualcomm智能手机AI编程pythonarm人工智能
环境准备手机测试手机型号:RedmiK60Pro处理器:第二代骁龙8移动--8gen2运行内存:8.0GB,LPDDR5X-8400,67.0GB/s摄像头:前置16MP+后置50MP+8MP+2MPAI算力:NPU48TopsINT8&&GPU1536ALUx2x680MHz=2.089TFLOPS提示:任意手机均可以,性能越好的手机运行速度越快软件APP:AidLux2.0系统环境:Ubunt
✨【Blender/Houdini 渲染必看】CPUⓥⓢGPU?3 分钟选对算力不踩坑!
渲染101专业云渲染
blenderhoudini分布式服务器maya
核心问题速答Q:渲染该选CPU还是GPU?✅CPU:复杂场景/批量渲染/预算可控首选✅GPU:单帧速度/实时预览/急单交付必选维度1:硬件硬刚——CPU凭啥赢麻了?▫️多线程王者:16核/32核服务器矩阵,支持50-300台并行渲染▫️场景兼容性:粒子特效/全局光照/超复杂模型稳定输出秘密武器:CPU批量渲染100帧耗时=GPU单帧耗时,整体效率持平!⚙️维度2:动态计费逻辑——成本由什么决定?计
川翔云电脑全新上线:三维行业高效云端算力新选择
渲染101专业云渲染
电脑houdinimayablender3d云计算
一、核心定位与优势云端虚拟工作站服务依托云端高性能CPU/GPU集群,提供远程桌面服务,支持普通设备运行专业软件。按需付费模式:无需采购高端硬件,大幅降低成本投入。生态协同优势:与渲染101同属母公司,可在云电脑中完成创作后一键提交至渲染101平台进行分布式渲染。二、硬件配置与性能参数CPU机型(侧重计算能力)GPU机型(图形渲染/AI训练)性能亮点支持最高8卡并联,显存叠加提升复杂场景处理能力。
【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】
岁月玲珑
AIstablediffusionAI编程AI作画
在本地安装部署StableDiffusion,需要准备好硬件环境,安装相关依赖,然后配置模型。下面为你详细介绍安装部署的步骤:一、硬件要求显卡:需要NVIDIAGPU,显存至少6GB,推荐8GB及以上。系统:Windows10/11、Linux(Ubuntu等)或macOS(需要Rosetta2)。内存:至少16GBRAM。存储空间:准备10GB以上的可用空间。二、软件准备首先要安装Python和
【PyTorch】保存和加载模型
Jackilina_Stone
#DeepLearningpytorchpython人工智能深度学习模型
目录■state_dict■用于推理的保存和加载模型保存/加载state_dict保存/加载整个模型以TorchScript格式导出/加载模型■保存和加载用于推断和/或恢复训练的一般检查点(Checkpoint)■将多个模型保存在一个文件中■使用来自不同模型的参数进行暖启动(Warmstarting)模型■跨设备保存和加载模型保存在GPU,加载到CPU保存在GPU,加载到GPU保存在CPU,加载到
docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].
这个错误表明Docker无法识别或加载支持GPU所需的设备驱动程序。以下是完整的解决方案和根本原因分析,结合最新技术和实践整理:根本原因分析缺少NVIDIAContainerToolkit现代Docker依赖NVIDIAContainerToolkit(前身为nvidia-docker2)实现GPU透传,未安装时无法调用GPU驱动。Docker配置未启用NVIDIA运行时需在daemon.json
centos 7 安装NVIDIA Container Toolkit
几道之旅
centoslinux运维
要在CentOS7上离线安装NVIDIAContainerToolkit,需确保已安装NVIDIA驱动和Docker环境。以下是完整步骤及注意事项:⚙️一、环境准备验证NVIDIA驱动运行nvidia-smi确认驱动已正确安装,若未安装需先离线安装驱动:下载对应GPU型号的驱动包(如NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run)。禁用系统自带nouveau驱动(修改/etc/modpro
辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多