- Linux命令:Nvidia显卡状态监控命令
Bean_zx
linux学习记录linux服务器人工智能
有时候需要在linux中一直监控显卡的状态,包括功率,温度,显存占用。因此使用Nvidia显卡状态监控命令:#使用watch命令watch-n0nvidia-smi0是几秒刷新一下
- NVIDIA相关工具
tang-0203
NVIDIAprofile工具
模型profile相关nvvp,nvprof是cudatoolkit集成的工具,用于生成GPUtimeline的工具。nvprof是命令行工具,我们的模型常常是运行在远端的服务器上,我们需要把输出的监测数据拷贝至本地查看,这个时候需要用到nvvp进行可视化分析。nsight是NVIDIA最新的用于监测kerneltimeline的工具。nvprofnvvpnsight
- RuntimeError: (PreconditionNotMet) The third-party dynamic library (cublas64_102.dll;cublas64_10.dll
xxxggany
pippaddlepaddle
校验paddle报错:RuntimeError:(PreconditionNotMet)Thethird-partydynamiclibrary(cublas64_102.dll;cublas64_10.dll)thatPaddledependsonisnotconfiguredcorrectly.C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10
- 大模型加速与性能对比
__如风__
人工智能语言模型
大模型加速与性能对比阿里通义千问flash-attention加速正常运行通义千问会提示安装flash-attention以获得更快的推理速度,缺少这个包并不影响模型运行。事实证明安装之后对于推理速度的提升也很小(5%),网上说对于微调训练的速度提升比较大,因为是在内网环境下,安装还费了一番周折。本人环境torch2.0.1+cu118cuda11.8nvidia-driver535.98gcc9
- 在Linux中使用docker【下】(常见命令下)
长孤秋落
日常笔记#Deepin使用经验linuxdocker运维ubuntudeepin常用命令
在Linux中使用docker【下】(常见命令下)一、Docker介绍二、在Linux中使用Docker的意义2.1轻量级与资源高效2.2快速部署与版本控制2.3隔离与安全2.4简化运维2.5跨平台兼容2.6持续集成与持续部署(CI/CD)三、Docker的安装3.1ubuntu下安装docker3.2ubuntu下安装nvidia-docker3.3centos下安装docker3.4cento
- 华为昇腾系列——入门学习
chenxy02
人工智能华为昇腾
概述昇腾(Ascend)是华为推出的人工智能处理器品牌,其系列产品包括昇腾910和昇腾310芯片等。生态情况众所周知,华为昇腾存在的意义就是替代英伟达的GPU。从事AI开发的小伙伴,应该明白这个替代,不仅仅是Ascend-910加速卡的算力达到了Nvidia-A100的算力,而是需要整个AI开发生态的替代。下面简单列一下,昇腾生态与英伟达生态的一些对标项。AscendNvidia加速卡Ascend
- Unity双屏全屏方法
inlet511
Unity3D技巧显示双屏全屏
项目中遇到了需要双屏全屏的需求,向大神请教了,方法如下:Nvida显卡的情况下(没有A卡,也不太清楚怎么设置,应该也不麻烦):打开nvidia控制面板,打开”3D设置>配置Surround、PhysX”,勾选”使用Surround跨越多个显示器”。点击下方的”配置”,勾选两个显示器,拖动设置好两个显示器的显示顺序,确定。在生成的执行文件目录下创建一个bat文件,写入内容:demo.exe-popu
- Made In Heaven,LLM要加速了
DisonTangor
人工智能transformer
借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架,而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算,而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验,尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
- Nvidia 的迅速崛起同时也让它成为众矢之的
Hcoco_me
AIMAKEMONEYarm开发AI英伟达
在AI热潮中,连Nvidia自己的客户也想分一杯羹黄仁勋常说,他不做长远打算。他之所以不戴手表,是因为他认为“当下最为重要”。对NvidiaCEO黄仁勋来说,这是一个充满巨大成就与不小挑战的时刻。在一场AI驱动的商业盛宴后,Nvidia的市值飙升至2万亿美元的高峰,黄仁勋成了科技界的领军人物。他成功地将公司的半导体设计从计算机图形转化为训练人工智能系统,让他的芯片成为了从Microsoft到Tes
- Ubuntu 22.04.4 LTS 安装cuda和cudnn
鹤蓝桉
ubuntulinux
Ubuntu22.04.4LTS安装cuda和cudnn最简单最直接最快速的方法直接在命令行输入下面两行代码安装cudasudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit安装cudnnsudoaptinstallnvidia-cudnn我实测安装的版本是cuda11.5,cudnn8.2.4
- [C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测
FL1623863129
C/C++目标检测人工智能计算机视觉
部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程,主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先,确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK,它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化,从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。接下来,你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT
- unknown flag: --gpus See ‘docker run --help‘
开心的宇大帅
docker
这是docker的版本过低导致的解决办法2种升级docker版本nvidia-dockerrun(后面不用加–gpus=all)
- [NVIDIA]-6 入手 Jetson Xavier NX USB摄像头图像采集+显示(opencv)示例
钟学森
JetsonXavierNXopencvc++linux
[NVIDIA]-6入手JetsonXavierNXUSB摄像头图像采集+显示(基于opencv)示例本文主要讲述,基于JetsonXavierNX开发者套件及安装opencv3.3.1,进行USB摄像头图像采集+显示,其中显示前进行resize操作。WhatisJetsonXavierNX:NVIDIA®JetsonXavier™NX是体型超小的AI超级计算机,适用于嵌入式系统和边缘系统。高达2
- VR游戏开发干货教程:如何创建一个VR项目
wust小吴
手游开发手游开发VR
筑基为了准备好学习使用Unity开发VR应用,我们首先要检查下自己的电脑硬件和软件配置是否满足要求。简单来说,显卡要NVIDIAGTX970或AMD290以上,CPU要Inteli5-459以上,内存8GB以上,要有两个USB3.0接口,一个USB2.0接口,一个HDMI1.3接口。操作系统比较坑爹,不支持Mac,也不支持Linux。支持Win7,Win8,Win10。当然,还要把自己的显卡驱动升
- ubuntu20修改xorg.conf实现双屏幕输出
集智飞行
ubuntu笔记系统ubuntulinux运维
如果显卡工作正常是不需要自己手动编写xorg.conf的(这个文件一般不存在或者是空的),系统会根据xorg.conf的缺省自动设置屏幕。但有时候有的屏幕输出不对,想手动固定一下配置。比如我的ROG想设置内屏用intel驱动(集显),外屏用nvidia独显驱动,那么可以这么写(虽然因为显卡驱动的bug目前不支持这种搭配,我的xorg.conf没有发挥应有的作用,但还是记录一下):#没有/etc/X
- GPU独显下ubuntu屏幕亮度不能调节解决方法
集智飞行
ubuntu笔记ubuntulinux
GPU独显下屏幕亮度不能调节(假设你已经安装了合适的nvidia显卡驱动),我试过修改/etc/default/grub的GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quietsplashacpi_backlight=vendor",没用。修改和xorg.conf相关的文件,添加EnableBrightnessControl=1也没用。解决方法:方法一:装一个软件brightness-
- 渲染对硬件的要求有哪些?渲染100邀请码1a12
千野竹之卫
前端javascript开发语言图形渲染3dsmax
效果图需要渲染,而渲染的好坏不仅与场景有关,还受到硬件影响,这次我们就看下高质量的渲染对硬件有哪些要求吧。1、CPUCPU是渲染的核心部件,它负责进行大量运算和处理。一般来说CPU的核心数、线程数、主频和缓存越高,渲染效率就越高。如果用的是传统CPU渲染软件,那么一个强大的多核心CPU就非常重要。如果用的软件支持Nvidia的CUDA并行运算,那对CPU的性能要求就降低了。2、GPUGPU或图形处
- AI新工具(20240219) Ollama Windows预览版;谷歌开源的人工智能文件类型识别系统; PopAi是您的个人人工智能工作空间
go2coding
AI智能工具人工智能开源
OllamaWindowspreview-OllamaWindows预览版用户可以在本地创建和运行大语言模型,并且支持NVIDIAGPU和现代CPU指令集的硬件加速Ollama发布了Windows预览版,使用户能够在原生的Windows环境中拉取、运行和创建大语言模型。该版本支持英伟达的GPU,并需要CPU支持AVX和AVX2等指令集。Ollama利用NVIDIAGPU和现代CPU指令集来加速模型
- 本地个性化聊天机器人CHAT WITH RTX
崎山小鹿
神经网络人工智能神经网络gpt
英伟达推出了自家版本的ChatGPTChatwithRTX是一个技术演示,现已免费>>>下载<<<,可让用户使用自己的内容个性化聊天机器人,并由本地NVIDIAGeForceRTX30系列GPU或更高版本(具有至少8GB视频随机存取存储器或VRAM)加速系统要求平台视窗图形处理器NVIDIAGeForce™RTX30或40系列GPU或NVIDIARTX™Ampere或AdaGenerationGP
- jetson agx orin 实时内核 调度延时测试
王燕龙(大卫)
unix服务器
jetsonagxorin是nvidia推出的计算平台,在自动驾驶领域得到广泛应用。确定性执行是自动驾驶系统的基本要求,而任务调度的确定性是影响确定性执行的重要因素。本文测试了jetsonagxorin的调度延时,对比测试了两种情况:打实时内核补丁和不打实时内核补丁。从测试结果来看,对于rt调度策略来说,打了实时内核补丁之后,最大调度延时在70μs以内;而不打实时内核补丁的话,最大调度延时在100
- MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署2 create_core之参数设置
端木的AI探索屋
自动驾驶cudacuda-bevfusionnvidia部署模型算法部署bev
目录加载命令行参数main函数中的create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始,我们将一起看CUDA-BEVFusion的代码流程,看看NVIDIA部署方案的思路方法。加载命令行参数将代码debug起来,launch.json中配置好了传入的参数。C+
- CUDA和cudnn安装教程
悲伤的拾荒
Pytorchtensorflowcuda深度学习pythontensorflowpytorch
查看本机的CUDA驱动适配版本检查是否有合适的GPU,若有安装Cuda与CuDNN在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本点击帮助->点击系统信息弹出下面的对话框,在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。查询电脑的显卡安装的版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolki
- CUDA与CUDNN 关系
XF鸭
小知识caffe深度学习人工智能
CUDA与cuDNN1、什么是CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学
- 绕过Nvidia登陆步骤直接下载cuDNN的方法 亲测有效
ian_41732417
深度学习机器学习
绕过Nvidia登陆步骤直接下载cuDNN的方法亲测有效现在要下载cuDNN,点击下载的页面后都是出现要求先加入Nvidiadevelopers会员才能进行下载,这里笔者根据亲身的经验介绍一个可以绕过这个注册或登陆步骤的方式直接下载cuDNN的方法。1.首先打开cuDNN各个版本的下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-colla
- 绕过Nvidia官方要求的注册或登陆步骤直接下载cuDNN的方法
是阳阳呀
pythonpython
参考:https://blog.csdn.net/jiao_mrswang/article/details/95309247
- 无需注册登录NVIDIA官网下载CUDNN
justablackacat
pytorchpytorch深度学习
由于注册一直不成功,参考了这篇博客但是参考博客的方法有一点问题,如果复制的网址是展开之前的,可能下载到的还是cudnn-archive,所以对这个方法做出一点修改。打开cuDNN下载网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive点击cuDNNArchive|NVIDIADeveloper进入下图界面:找到需要的版本,点击展开下一层比如我想找CUDA
- 在使用cuda12 报错Library cublas64_11.dll is not found
atlasroben
python深度学习人工智能
因为nvidia的升级基本上都是是CUDA12了,在我发表文章的时候如果去官网下载CUDA包默认安装CUDA版本就是12了.今天在调用fast-whisper的时候使用GPU报错Librarycublas64_11.dllisnotfoundmodel=faster_whisper.WhisperModel(model_size,device="cuda",compute_type="float1
- [技术杂谈]Chat With RTX 介绍
FL1623863129
技术杂谈人工智能
英伟达(Nvidia)已于近日发布了名为“ChatwithRTX”的Demo版个性化AI聊天机器人,并在其海外官网渠道中提供了下载链接。据了解,这是一款适用于Windows平台的聊天机器人,由TensorRT-LLM提供支持,完全在本地运行。据官网信息显示,想要安装该聊天机器人应用,用户的系统配置需使用Nvidia的30系/40系显卡(或Ampere/Ada架构的其他显卡),且显存至少为8GB。此
- cudnn免登录下载
FL1623863129
环境配置人工智能
现在要下载cuDNN,点击下载的页面后都是出现要求先加入Nvidiadevelopers才能进行下载,但这个注册的过程非常慢,常常卡在第二个步骤,这里根据亲身的经验介绍一个可以绕过这个注册或登陆步骤的方式直接下载cuDNN。遇到此类问题的可以试一下。打开cuDNN各个版本的下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse5
- GPU服务器安装显卡驱动、CUDA和cuDNN
嘻哈记
服务器人工智能深度学习
GPU服务器安装cuda和cudnn1.服务器驱动安装2.cuda安装3.cudNN安装4.安装docker环境5.安装nvidia-docker25.1ubuntu系统安装5.2centos系统安装6.测试docker容调用GPU服务1.服务器驱动安装显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn显卡驱动安装完成后可以通过命令:
- 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]
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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
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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
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- 浅谈enum与单例设计模式
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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
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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()
{
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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
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- Java 定时任务总结一
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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