- Py-spy:优秀的 Python 程序性能监控、分析器
py-spy是用于Python程序的性能监控、分析器。它使你可以直观地看到Python程序花费的时间,而无需重新启动程序或以任何方式修改代码。py-spy的开销非常低:为了最大化提高速度,它是用Rust编写的,并且与配置的Python程序不在同一进程中运行。这意味着py-spy可以安全地用于生产环境的Python程序。py-spy可在Linux,OSX,Windows和FreeBSD上运行,并支持
- PPP 点到点协议
太阁闫辉
一、PPP协议介绍PPP协议包含LCPPAPCHAPNCP(IPV4CPIPV6CPIPXCP)等工作在链路层支持链路级的AAA认证。Authentication认证:出示凭证主认证被认证如锁是主认证,钥匙就是被认证被认证方要向主认证方出示用户名密码,主认证方确定没有问题在把链路开启。Authorization授权:认证通过后,我需要判断你能使用多少资源Accounting审计:监控接收什么样流量
- 【软件系统架构】系列七:系统性能——网络性能深入解析
目录一、什么是网络性能?网络性能的核心指标二、网络性能影响因素1.物理层因素2.链路质量3.网络设备性能4.协议栈影响5.应用层特性三、网络性能测试指标详解网络性能测试方法四、网络性能测试方法1.链路测试2.路径分析3.协议级分析4.大规模监控五、网络性能优化策略1.带宽优化2.延迟与抖动优化3.丢包率控制4.TCP调优5.DNS优化六、网络性能瓶颈诊断流程(实战推荐)七、不同网络环境的性能关注重
- 5.k8s:helm包管理器,prometheus监控,elk,k8s可视化
鹏哥哥啊Aaaa
运维kubernetes容器云原生
目录一、Helm包管理器1.什么是Helm2.安装Helm(3)Helm常用命令(4)目录结构(5)使用Helm完成redis主从搭建二、Prometheus集群监控1.监控方案2.Prometheus监控k8s三、ELK日志搜集1.elk流程2.配置elk(1)配置es(2)配置logstash(3)配置filebeat,kibana3.kibana使用和日志检索四、k8s可视化管理1.Dash
- 深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例
你喜欢喝可乐吗?
deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型,不仅延续了YOLO系列的高效实时性能,还在检测精度和泛化能力上取得显著突破,使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程,并结合YOLOv11的具体实现,提
- 众趣SDK重磅升级:空间物联IOT新视界,赋能实景三维场景深度应用
zhongqu_3dnest
物联网3d点云处理人工智能计算机视觉点云扫描
近日,空间数字孪生云服务行业领导者—众趣科技宣布旗下核心产品云服务平台QverseSDK迎来里程碑式升级!本次升级聚焦行业前沿需求,重磅推出IoT设备监控系统、iframe跨平台页面无缝集成、BI数据智能三大解决方案,旨在将三维空间计算能力转化为更强大、更易用的生产力工具,为企业用户和开发者构建下一代空间数字化应用提供坚实底座。一、IoT空间物联,让设备运行尽在掌控痛点解决:告别传统分散的设备管理
- aocache:AOCache 新增功能深度解析:从性能监控到灵活配置的全方位升级
10km
aocachejavajavaaocache性能分析
最近对aocache进行了重要升级,最新版本0.6.0增加了几项新功能:性能分析日志,AOCache性能分析工具,切入点自定义配置,全局配置,本文详细说明这几项目新功能的作用和使用方式。一、性能分析日志需求背景对于哪些方法适合使用aocache注解提高性能,开始我是凭经验和直觉来判断的。但是对于下面这个方法,凭直觉你觉得用方法缓存能提高性能么?publicStringnext(Stringexpr
- Python日志终极指南:深入探索logging日志管理模块
c01dkit
pythonpython开发语言
在任何一个严谨的软件开发项目中,日志(Logging)都是不可或缺的一环。它不仅是调试代码的利器,更是线上问题追踪、性能分析和数据监控的重要依据。相比于随处可见的print()语句,Python内置的logging模块提供了更为强大、灵活且标准化的解决方案。[1][2]这篇博客将带你由浅入深,全面掌握logging模块的使用,从基础配置到高级技巧,再到企业级项目的最佳实践。一、告别print():
- AI大模型训练的云原生实践:如何用Kubernetes指挥千卡集群?
当你的团队还在手动拼装显卡集群时,聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家,万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房,硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群,训练效率竟高出他们47%。这不是魔法,而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练:为什么传统方法行不通?想象指挥没有乐谱的千
- PAM认证相关的日志信息
Yana.com
PAMlinux
目录**1.主要日志文件****(1)`/var/log/secure`(RHEL/CentOS/Fedora)****(2)`/var/log/auth.log`(Debian/Ubuntu)****(3)`/var/log/sssd/sssd_pam.log`(SSSD相关认证)****(4)`/var/log/audit/audit.log`(SELinux相关)****2.如何实时监控PA
- 性能优化实践:Modbus 在高并发场景下的吞吐量提升(一)
一、引言**在工业自动化领域,Modbus协议凭借其简单易用、开放性高以及广泛的设备支持等特点,成为了设备间通信的重要标准之一。自1979年由Modicon公司(现为施耐德电气)首次开发以来,Modbus协议历经多年发展,已广泛应用于各类工业场景,从工厂自动化生产线到智能建筑控制系统,从能源管理系统到远程监控平台,Modbus协议无处不在,连接着各种不同类型的设备,实现数据的交换与控制指令的传递。
- 达梦分布式集群DPC_DPC线程深度解析_yxy
yxy___
达梦分布式集群分布式线程DPC
达梦分布式集群DPC_DPC线程深度解析1.DPC专用线程体系1.1DPC线程池分类1.1.1底层公共线程池1.1.2上层专用线程池1.2线程管理模式1.2.1生产者-消费者模式1.2.2领导者跟随者模式2.DPC线程相关视图2.1THREADS2.2DPC_STASK_THRD2.3关键列解释3.DPC线程管理监控3.1sql卡顿,找出关键线程分析3.2完整sql执行示例1.DPC专用线程体系文
- 聚众识别漏检难题?陌讯多尺度检测实测提升 92%
一、开篇痛点:复杂场景下的聚众识别困境在安防监控、大型赛事等场景中,实时聚众识别是保障公共安全的核心技术。但传统视觉算法常面临三大难题:一是密集人群重叠导致小目标漏检率超30%,二是光照变化(如夜间逆光)引发误报率飙升,三是复杂背景干扰下实时性不足(FPS<15)。某景区监控项目曾反馈,开源模型在节假日人流高峰时,因漏检导致预警延迟达20秒,存在严重安全隐患。这些问题的根源在于传统算法的局限性:单
- 复杂场景检测失效?陌讯多模态算法在千万级监控网的落地实战
2501_92473061
算法视觉检测安全计算机视觉
开篇痛点:安防监控的检测困境"明明人就在画面里,系统却毫无反应!"——这是某智慧园区安防负责人的吐槽。传统目标检测模型在安防监控场景面临三大死穴:漏报:夜间、遮挡场景下召回率骤降(实测ResNet50漏报率>40%)误报:树叶晃动、光影变化引发的误报占比超35%延迟:1080P视频流检测延迟普遍>100ms,难以满足实时响应需求技术解析:陌讯算法的三阶优化架构陌讯视觉算法采用多模态特征金字塔(MM
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
2501_92453489
算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- lesson18:Python函数的闭包与装饰器(难)
你的电影很有趣
python开发语言
目录引言闭包:函数式编程的"状态容器"一、闭包的本质与定义二、闭包的三大形成条件三、闭包的工作原理:变量的“持久化”四、闭包的核心应用场景五、闭包的注意事项六、闭包与装饰器的关系装饰器:基于闭包的功能增强工具一.装饰器的定义与作用二.装饰器的实现原理(基于闭包)三、装饰器进阶:灵活扩展功能1.带参数的装饰器2.保留函数元信息3.类装饰器与装饰器嵌套四、装饰器实战案例案例一:时间开销计算(性能监控)
- 用Flink实现的一个实时订单对账功能, Flink的双流实时对账
1.为什么业务订单数据不用Mysql之类的强事务性数据库监控反而用Flink的实时?一般这种涉及到订单的数据流都要用mysql监控实现,但是鉴于减少mysql的数据库压力和提高更实时性,可以考虑用Flink实时的数据流做实时的参考2.如何处理乱序数据?使用watermark水位保证第一层数据延迟.PS:这里的水位不能设置太长延迟使用processfuntion更加灵活的处理迟到数据,设置一个定时器
- Qt/C++音视频开发22-通用GPU显示
feiyangqingyun
Qt/C++音视频开发Qt视频监控Qt音视频Qt硬解码
一、前言采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点,如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员,这个坎必须迈过去,本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发,视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下,关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。之前用ffmpeg解码的时候,已经做了硬解码的处理,比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理,但是当时解码出来以后,还是重
- 时序数据库选型全指南:为什么越来越多企业选择IoTDB?
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习facebook课程设计经验分享
>在工业物联网爆发式增长的今天,一台风力发电机每秒产生200+数据点,一座智慧工厂每天新增10亿级数据记录——传统数据库已无法承受时序数据的洪流。###时序数据:数字时代的脉搏时序数据(Time-SeriesData)是以时间戳为索引的连续数据流,广泛存在于物联网设备监控、金融交易记录、应用性能监测等场景。这类数据具有三大特性:-**海量性**:单个设备每秒可产生多条数据-**时效性**:新数据价
- 微算法科技研究量子视觉计算,利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉,作为人工智能领域的一个重要分支,致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而,随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升,传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ:MLGO)研究量子视觉计算,探索量子计算与经典卷
- 如何使用Google AdSense实现H5小游戏变现(二)
Louisa的工作日记
上一篇内容主要介绍了H5小游戏的市场情况洞察、GoogleAdSense介绍、收入核心指标,本篇文章将介绍如何改善展示次数、eCPM,以及如何使用GA来优化网站质量。01.如何改善展示次数1、网站DAU网站DAU和你的渠道息息相关,这里作为H5小游戏网站常常容易遇到的问题:服务器承载压力过大崩溃。需要时刻监控服务器情况,海外推荐使用亚马逊相关服务,国内服务提供商均存在不稳定情况。此外,必须支持ht
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 反光衣识别漏检率 30%?陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中,反光衣是保障作业人员安全的重要装备,对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁:强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源:某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后,给安全生产埋下隐患。一、技术解析:反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
- Python 爬虫实战:视频平台播放量实时监控(含反爬对抗与数据趋势预测)
西攻城狮北
python爬虫音视频
一、引言在数字内容蓬勃发展的当下,视频平台的播放量数据已成为内容创作者、营销人员以及行业分析师手中极为关键的情报资源。它不仅能够实时反映内容的受欢迎程度,更能在竞争分析、营销策略制定以及内容优化等方面发挥不可估量的作用。然而,视频平台为了保护自身数据和用户隐私,往往会设置一系列反爬虫机制,对数据爬取行为进行限制。这就向我们发起了挑战:如何巧妙地突破这些限制,同时精准地捕捉并预测播放量的动态变化趋势
- redis集群之Sentinel哨兵高可用
会飞的爱迪生
redisredissentinelbootstrap
Sentinel是官网推荐的高可用(HA)解决方案,可以实现redis的高可用,即主挂了从代替主工作,在一台单独的服务器上运行多个sentinel,去监控其他服务器上的redismaster-slave状态(可以监控多个master-slave),当发现master宕机后sentinel会在slave中选举并启动新的master。至少需要3台redis才能建立起基于哨兵的reids集群。一、通过s
- GoView 强势入驻 GitCode:拖拽低代码,打造高颜值数据大屏
GitCode 代码君
gitcode低代码开源
信息可视化时代,数字大屏日益成为展示核心KPI、运营状态、监控预警的主流形式。然而,用传统方式开发一个定制化数字大屏需要解决多少问题?1.繁复的数据源集成,各种不同的协议和格式……2.让人晕头转向的可视化逻辑,调动艰难的样式、布局、动画,和往往难以统一的风格3.牵一发而动全身的代码结构,就想换个主题色结果开启的全局CSS大冒险……现在,一个开源项目即可搞定上述问题——拖拽式低代码数字可视化平台Go
- 基于Python的智能公示信息监控爬虫系统开发实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言音视频搜索引擎scrapy
摘要本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效的公示信息监控爬虫系统。系统采用最新技术栈,包括异步爬取、智能解析、反反爬策略等,能够自动监控各类政府网站、企业公示平台的更新信息。文章从系统设计到具体实现,提供了完整的代码示例和详细的技术解析,帮助读者掌握大规模公示信息采集的核心技术。关键词:Python爬虫、公示监控、信息采集、异步爬取、智能解析1.引言在数字化时代,各类公示信息(如政府采购、
- 目标检测(object detection)
加油吧zkf
目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术,在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景,帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测(ObjectDetection)是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题:分类(Classification):确定图像中每个目标的类
- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- UDP服务器的优缺点都包含哪些?
wanhengidc
udp服务器网络协议
UDP协议不需要像TCP协议那样进行复杂的连接建立与拆除过程,在进行传输数据信息的过程中,应用层将数据交给UDP层,UDP层直接加上首部就发往网络层,极大地减少了处理时间和资源消耗。例如在一些简单的网络监控程序中,只是定期发送一些状态信息,对数据准确性的要求不高时,企业可以选择使用UDP服务器,能够实现快速传输数据的功能。由于UDP服务器不需要连接建立过程和重传机制的束缚,UDP数据能够快速地从发
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓