- Deepfacelive安装报错解决记录
matouxiao
conda
去c盘:windows/system32目录下面找不能load的文件比如kernel132.dll,然后copy到.\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行
- linux下用ffmpeg测试nvidia 显示驱动是否安装成功的脚本
谢平康
linuxffmpeg运维
#!/bin/bash#生成一个10秒用户来测试的文件ffmpeg-y-flavfi-itestsrc=duration=10:size=1280x720:rate=30\-flavfi-isine=frequency=1000:duration=10\-c:vlibx264-presetfast-crf23\-c:aaac-b:a192k\input.mp4#测试输入文件(可替换为你自己的视频文
- 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
- 恐怖黎明 决定版 中文 免安 离线运行版
与凌风000
恐怖黎明决定版
最低配置:操作系统*:WindowsXP/WindowsVista/Windows7/Windows8/Windows10处理器:x86兼容2.3GHz或更快的处理器(英特尔第2代酷睿i系列或同等产品)内存:2GB内存显卡:512MBNVIDIAGeForce6800系列或ATIRadeonX800系列或更高DirectX版本:9.0摄氏度存储空间:需要5GB可用空间声卡:兼容DirectX9.0
- 龙之信条2 DEBUG版 报错修复方法
与凌风000
教程
DEBUG版报错修复补丁启用说明解压后将“Game”里的文件覆盖并替换到游戏根目录,运行“runtime_il2cpp.exe”开始游戏。不用补丁报错解决方案2先将DD2.EXE备份,防止出错,将runtime_il2cpp.exe文件复制出一个副本,改名DD2.exe,替换掉文件里原本的dd2.exe,用改名的dd2.exe启动游戏如果还是闪退报错请参考:1.更新显卡驱动2.强制使用window
- 最后的生还者2:重制版 免安 中文离线运行版+整合包
与凌风000
最后的生还者2
最后的生还者2:重制版1.4.10515.0636免安中文离线运行版+整合包最低配置:需要64位处理器和操作系统操作系统:Windows10/1164-bit(version1909orhigher)处理器:IntelCorei3-8100,AMDRyzen31300X内存:16GBRAM显卡:NVIDIAGeForceGTX1650,AMDRadeonRX5500XT存储空间:需要150GB可用
- linux nvidia-smi失败(已测有效)
Summer_Anny
linux运维服务器
ref:https://worktile.com/kb/ask/345201.html当在Linux终端中无法找到nvidia命令时,可能有以下几种原因:Nvidia驱动未安装:首先,要使用nvidia命令,需要在系统上安装Nvidia驱动程序。您可以通过以下步骤来安装驱动:a.检查系统上是否已经安装了Nvidia显卡。可以运行以下命令来检查:“lspci|grep-invidia“b.如果未安装
- nvidia-container-runtime离线包安装说明:快速部署NVIDIA容器环境
盛罡城Rachel
nvidia-container-runtime离线包安装说明:快速部署NVIDIA容器环境【下载地址】nvidia-container-runtime离线包安装说明此项目为无网络环境下的用户提供了nvidia-container-runtime的离线安装包,极大简化了安装流程。通过简单的解压缩和rpm包安装,用户可以快速完成环境配置。安装完成后,仅需重启Docker容器即可生效。项目特别适合网络
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation
justtoomuchforyou
智驾
NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- 基于摩尔线程 S80 显卡在 Ubuntu 系统下双卡交火部署 DeepSeek
流量留
Deepseek人工智能
以下是基于摩尔线程S80显卡在Ubuntu系统下双卡交火部署DeepSeek的详细教程:###一、环境准备1.**操作系统**:推荐使用Ubuntu22.04。2.**显卡驱动**:-访问摩尔线程官网,登录账号后进入产品页面,找到软件部分下载MUSASDK。-安装显卡驱动,确保驱动版本与MUSASDK兼容。3.**安装Ollama**:-官方推荐使用命令安装Ollama,但下载速度可能较慢,可前往
- 【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
- 昇腾AI生态组件全解析:与英伟达生态的深度对比
随着人工智能技术的快速发展,国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾(Ascend)系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构,构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度,深入剖析昇腾与英伟达(NVIDIA)生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎:MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
- 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
- 编译OpenCV支持CUDA视频解码
AI标书
pythonopenvccudanvidiadockerbuild
如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持(cudacodec)在深度学习、视频处理等高性能计算领域,OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块,能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码,极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境,详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV,并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
- CUDA与venv的配置
老兵发新帖
经验分享
根据技术原理和实际配置经验,CUDA工具包本身无法完全安装在Python的venv虚拟环境目录中,但可通过环境变量和依赖管理实现虚拟环境对特定CUDA版本的调用。以下是关键分析及配置方案:⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包(含nvcc编译器、CUDA运行时库等)必须安装在系统全局路径(如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo
- PyTorch版本匹配终极指南:手把手教你避开99%的安装坑
被版本支配的恐惧(真实故事)上周我的学弟兴冲冲跑来:“师兄!我照着CSDN教程装PyTorch,结果训练时直接报错cudaruntimeerror!”我一看他的环境——Python3.12强行装PyTorch1.8,搭配CUDA11.6…(此时应有乌鸦飞过)这就像用Win11系统装XP时代的显卡驱动,能不翻车吗?!一、版本对应表(2024最新版)(掏出小本本记重点!!!)这是我整理的最新版本对应关
- 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
- 2021-02-03
thalch
深度学习
服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动服务器安装nvidia驱动如果之前装过驱动,此时卡在登陆界面或黑屏可以尝试卸载之前装的驱动进入、usr/src版本430.40sudoapt-getremovenvidia-*sudonvidia-uninstallsudoapt-getautoremove//谨慎使用,可能误删别的文件最好不用禁掉nouveausudogedit/etc/mod
- Python学习Day33
m0_64472246
python打卡学习python
学习来源:浙大疏锦行一、PyTorch和CUDA的安装:给电脑装“超级计算器”通俗解释PyTorch:是一个专门用于深度学习的“工具箱”,类似程序员的“智能积木”,能快速搭建神经网络。CUDA:是NVIDIA显卡的“加速引擎”,相当于给电脑的显卡装了一个“超级计算器”,让它能快速计算复杂的数学问题(如图像识别、数据训练)。安装逻辑:先装CUDA(显卡的“计算器驱动”),再装PyTorch(用这个计
- torch-gpu版本 anaconda配置教程
GXYGGYXG
python
教程Pytorch的GPU版本安装,在安装anaconda的前提下安装pytorch_pytorch-gpu-CSDN博客版本对应PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客cuda下载地址CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercudacudnn
- 服务器安装指南
星码
服务器使用服务器运维
服务器安装指南一、安装系统二、磁盘挂载2.1磁盘分区2.2磁盘格式化2.3磁盘挂载三、显卡驱动安装(容易bug)3.1参考目录3.2常见错误3.3正确安装步骤四、Cuda安装五、显卡压力测试六、Cudnn安装七、Conda安装八、用户添加与删除九、关闭图形界面十、其他问题一、安装系统制作ubuntu18.04的启动盘二、磁盘挂载磁盘挂载主要是把硬盘分区后挂载在某个目录下,之后存储在这个目录下的东西
- F5 携手NVIDIA BlueField-3 DPU加速服务提供商边缘AI发展
资讯分享周
人工智能
F5BIG-IPNext云原生网络功能部署于NVIDIABlueField-3DPU,可提升数据管理与安全性,加速边缘AI创新,引领AI-RAN未来发展世界移动通信大会,巴塞罗那,2025年3月6日-F5(NASDAQ:FFIV)日前宣布将BIG-IPNext云原生网络功能(BIG-IPNextCloud-NativeNetworkFunctions,CNF)部署于NVIDIABlueField-
- CentOS7安装显卡驱动
贲_WM
CentOScentos显卡
服务器安装了CentOS7.6操作系统(带GUI的服务器),安装了RTX6000显卡,以下开始安装显卡驱动,并测试UE4。1、下载驱动从官方驱动|NVIDIA下载驱动程序,此处下载了NVIDIA-Linux-x86_64-515.57.run。2、禁用nouveau检查系统是否存在nouveau驱动:lsmod|grepnouveau如果没有输出则表示禁用成功,进入下一步。如果有输出则表示存在no
- centos8安装显卡驱动
1、查看显卡型号```powershell命令:lspci|grep-ivga输出:01:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationGP102[GeForceGTX1080Ti](reva1)2、查看系统内核命令:uname-r输出:3.10.0-862.el7.x86_644、官网下载对应的显卡版本https://www.nvidia.cn/dri
- ubuntu系统下安装显卡驱动及cuda9.0
复古蓝
Ubuntucuda9.0卸载显卡驱动ubuntu下显示器分辨率无法达到最大cuda安装
安装记录,试了很多个版本,最后重装系统,最后找到正确的解决方案。1、下载并安装显卡驱动,由于需要安装cuda9.0考虑到兼容性,安装384.130版本的显卡驱动下载链接:https://www.geforce.cn/drivers/results/133208设置禁止使用nouveau输入命令:sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在gedi
- 本地部署大语言模型
小俊学长
语言模型人工智能自然语言处理
本地部署大语言模型(LLMs)是一个涉及多个步骤和技术细节的过程,包括硬件准备、软件安装、模型下载与配置等。以下是一个详细且全面的指南,旨在帮助读者在本地环境中成功部署大语言模型。一、硬件准备本地部署大语言模型对硬件有一定的要求,主要集中在显卡(GPU)和内存(RAM)上。由于大语言模型通常具有庞大的参数量和计算量,因此需要强大的硬件支持。显卡(GPU):入门级配置:推荐至少使用NVIDIAGeF
- TensorFlow 安装与 GPU 驱动兼容(h800)
weixin_44719529
tensorflowneo4j人工智能
环境说明TensorFlow安装与GPU驱动兼容CUDA/H800特殊注意事项PyCharm和终端环境变量设置方法测试GPU是否可用的Python脚本#使用TensorFlow2.13在NVIDIAH800上启用GPU加速完整指南在使用TensorFlow进行深度学习训练时,充分利用GPU能力至关重要。本文记录了在Linux环境下使用TensorFlow2.13搭配NVIDIAH800GPU的完整
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟