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自动化jmeter分布式测试工具
引言在数字化竞争日益激烈的今天,软件系统的性能表现直接影响用户体验和业务连续性。无论是电商大促的“秒杀”场景,还是金融系统的高频交易,性能测试自动化已成为保障系统稳定性的核心手段。ApacheJMeter作为开源性能测试工具中的标杆,凭借其灵活性和扩展性,成为企业构建自动化测试体系的首选工具。本文将从脚本设计与分布式压测两大核心维度,系统阐述JMeter在性能测试自动化中的实践方法,为企业提供可落
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继推出AI老师后,粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布,将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”,为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍,AI刷题系统班以AI为主导,采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式,资深教师直播授课,AI教师启发式教学,具备DeepSeek同款深度思考能力,由数字人老师全程伴学,提供交互式学习体验,依托AI算法实现用户全周期学习管
- 京瓷初期的按职能划分的组织
即兴小索奇
企业
在京瓷创立后相当长的一段时间里,我亲自开展销售活动,从客户处获取订单,亲自开发产品并参与制造,一个人要承担多项工作。从这些经验中,我考虑到,经营一家制造企业,最低限度必须具备销售、制造、研发、管理四种职能。因此我构筑了如图表1这样的组织。
- Unreal Engine开发:Unreal Engine基础入门_静态网格物体与材质基础
chenlz2007
游戏开发2虚幻材质游戏引擎关卡设计网络java
静态网格物体与材质基础在上一节中,我们探讨了如何在UnrealEngine中创建和配置基本的游戏场景。现在,我们将深入学习静态网格物体(StaticMesh)和材质(Material)的基础知识,这是构建游戏世界的重要组成部分。静态网格物体什么是静态网格物体?静态网格物体是UnrealEngine中用于表示不可变形的3D物体的基本资源类型。它们通常用于游戏环境中的建筑、装饰物、地面等。静态网格物体
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在ArkTS应用开发中,布局优化和性能提升是确保应用流畅运行的关键。本文将从避免二次布局、优先使用layoutWeight、响应式布局设计、懒加载、优化大型对象更新以及内存管理六个方面,探讨如何优化布局和提升性能。避免不必要的二次布局二次布局通常发生在子元素尺寸或位置发生变化时,导致父容器需要重新计算布局。以下是常见的二次布局场景及优化方法:场景1:动态改变子元素尺寸当子元素的尺寸动态变化时(如字
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${project.artifactId}org.springframework.bootspring-boot-maven-plugin ZIP具体包名具体artifact名repackageorg.apache.maven.pluginsmaven-dependency-plugin 3.1.2copy-dependenciespackagecop
- Python在生物信息学中的应用:基因组学与蛋白质组学
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摘要:本文主要介绍了Python在生物信息学中的应用,特别是在基因组学和蛋白质组学领域。文章详细讲述了各个原理,并以代码实例展示了实际应用。我们将探讨如何利用Python分析基因组数据,解析蛋白质序列,以及进行比对分析等。文章目录1.引言2.分析基因组数据2.1读取和解析FASTA文件2.2基因频率分析2.3代码实例3.蛋白质组学3.1解析蛋白质序列3.2蛋白质序列比对3.3代码实例4.总结1.引
- Node.js系列(1)--架构设计指南
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Node.js架构设计指南️引言Node.js作为一个高性能的JavaScript运行时环境,其架构设计对于构建可扩展的服务端应用至关重要。本文将深入探讨Node.js的架构设计原则、最佳实践和实现方案。架构概述Node.js架构主要包括以下方面:事件驱动:基于事件循环的异步非阻塞架构模块系统:CommonJS和ES模块系统进程模型:单线程主进程与工作线程流处理:基于Stream的数据处理错误处理
- 二分查找 -- 分巧克力
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P8647[蓝桥杯2017省AB]分巧克力-洛谷思路:”二分+贪心“由于目标是使每个人所分的的巧克力的边长尽可能大,(注意要保证公平,全部同一大小),设边长L*L,最小(L=1);最大min(H_i,W_i)每次检查当前K是否可行可行性检查(贪心计算):检查可行性(贪心计算):对每一块巧克力H_i*W_i,能切出的L*L巧克力数量是:count=(Hi/L)*(Wi/L)---->用整除统计所有N
- 适配器模式(Adapter Pattern)详解:如何通过适配器解决接口不兼容的问题
江沉晚呤时
设计模式服务器.net运维c#.netcore开发语言适配器模式
在软件开发中,我们经常遇到不同系统或组件之间的接口不兼容的问题。如何将这些不兼容的接口进行整合,使得它们能够协同工作,成为一个常见的挑战。适配器模式(AdapterPattern)正是为了解决这个问题而设计的一种结构型设计模式。适配器模式通过提供一个中间层,将不兼容的接口适配成客户端需要的接口,从而让它们能够正常协作。本文将深入探讨适配器模式的概念、工作原理以及在C#中的实现,帮助开发者在实际项目
- C# 建造者模式(Builder Pattern)详细讲解
江沉晚呤时
设计模式C#java数据库开发语言.netcorec#netjavascript
一、什么是建造者模式?建造者模式(BuilderPattern)是一种创建型设计模式,它通过将一个复杂对象的构建过程与其表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。这个模式主要应用于那些构建过程复杂且涉及多个步骤的场景,特别适合于需要灵活配置且逐步构建的对象。1.1.设计模式分类设计模式(DesignPatterns)分为三大类:创建型模式(CreationalPatterns):关注如何创建
- 每日一题之地宫取宝
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题目描述X国王有一个地宫宝库。是n×m个格子的矩阵。每个格子放一件宝贝。每个宝贝贴着价值标签。地宫的入口在左上角,出口在右下角。小明被带到地宫的入口,国王要求他只能向右或向下行走。走过某个格子时,如果那个格子中的宝贝价值比小明手中任意宝贝价值都大,小明就可以拿起它(当然,也可以不拿)。当小明走到出口时,如果他手中的宝贝恰好是k件,则这些宝贝就可以送给小明。请你帮小明算一算,在给定的局面下,他有多少
- 【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3:完整指南
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目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展,开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一,不仅提供了强大的推理能力,同时也支持本地部署,使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3,涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU(支持
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前言人工智能(AI)技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统,从个性化推荐到自动化决策,AI的应用无处不在。然而,随着技术的快速发展,其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。人工智能伦理不仅涉及技术本身的公平性、透明性和安全性,还涉及到更广泛的社会、经济和环境影响。本文将探讨人工智能伦理的核心问题,并从可持续发展的角度提出应对策略。一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
- 异步加载回调问题,多个资源异步加载,让其全部加载完回调
QO_GQ
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刚刚遇到一个bug,场景大图需要提前加载,所有场景组件就需要等图加载好后再处理,但是由于场景背景图是异步加载的,并且是同时for循环进行异步加载的,所以无法确认哪一个图是最后加载出来的,抱着试一试的心态,这样写了一下,发现没用:---记载所有背景图functionLoadBgRawImage(mapID,func)fori=1,lendo...localpath="xxx\xxx\xxx.jpg"
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在生成式AI重塑数字世界的今天,API作为数据流动的“数字血管”,其安全性已成为企业生死存亡的关键。行业数据显示,2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术,承载着75%互联网流量的API体系,正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。然而,这场技术革命也催生了新型威胁:攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求,绕过传统规则引擎;大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露;甚至AI生成的代码漏洞
- 证券交易系统核心技术解析:LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践
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一、行业痛点:为什么传统交易系统正在被淘汰?2024年,证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。以下是传统系统的三大致命缺陷:数据延迟:非官方行情源导致套利窗口丢失(实测延迟普遍>0.1秒);风控低效:依赖人工监控,凌晨时段风险拦截率不足30%;扩展性差:单体架构下订单处理峰值低于10万/秒,极易崩溃。典型案例:某券商因系统延迟0.05秒,单日
- 缓存:节省使用大模型的成本
雪碧没气阿
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稍有经验的程序员对缓存都不陌生,在任何一个正式的工程项目上都少不了缓存的身影。硬件里面有缓存,软件里面也有缓存,缓存已经成了程序员的必修课。我们为什么要使用缓存呢?主要就是为了减少访问低速服务的次数,提高访问速度。大模型显然就是一个低速服务,甚至比普通的服务还要慢。为了改善大模型的使用体验,人们已经做出了一些努力,比如采用流式响应,提升第一个字出现在用户面前的速度。缓存,显然是另外一个可以解决大模
- 【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型
源泉的小广场
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1.量化背景之所以做量化,就是希望在现有的硬件条件下,提升性能。量化能将模型权重从高精度(如FP32)转换为低精度(如INT8/FP16),内存占用可减少50%~75%。低精度运算(如INT8)在GPU等硬件上计算效率更高,推理速度可提升2~4倍。我们的任务是,将QwQ-32B微调后的推理模型,也就是bf16的精度,通过量化,压缩到int4。关于QwQ-32B微调,可以参考《利用ms-swift微
- 【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集
小L工程师
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一、项目背景随着电子商务的快速发展,快递行业成为了现代物流的重要组成部分。快递网点的分布和服务质量直接影响到用户的物流体验。为了更好地了解快递网点的分布情况、服务范围以及联系方式等信息,本项目通过爬虫技术从公开的快递信息网站上采集相关数据。‘>本文章中所有内容仅供学习交流使用,不用于其他任何目的,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关!二、项目目的和意义本项目的主要目的是通
- 从零开始学习鸿蒙系统
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1.移动通讯技术的发展-1G时代:1980年摩托罗拉开发出了第一部手机,使用的就是1G的技术。只能进行语音通话。就是大哥大。-2G时代:1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机,增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话,还可以数据收发的功能,最开始的速度只有9K/S。如果我想收发一些图片或者音频技术是不可能的,因为速度太慢了。后来随着互联网多媒体的流行,多了图片,视频等,所以
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随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- Linux如何查询文件及文件夹大小
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操作系统相关linux
查看当前目录下各文件、文件夹的大小,这个比较实用du-h-max-depth=1*查询当前目录总大小du-sh3.最大文件夹倒叙和正序du-s*|sort-rn从小到大按字节排序du-sh*sort-n从小到大按字节和M排序4.最大文件夹倒排前10和后10du-sh*|sort-rn|head前面10个du-sh*|sort-rn|tail后面10个
- 大模型RAG实战|混合检索:BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现
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ThinkRAG大模型RAG实战系列文章,带你深入探索使用LlamaIndex框架,构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题,通过代码与实例,讲解如何打造生产级系统,实现本地知识库的快速检索与智能问答。本文我将介绍一种效果更好的混合检索方法,在实际问答场景中,优于向量数据库自带的混合检索功能。1什么是混合检索目前,大模型RAG系统中普遍采用混合检索来提升检索
- 深入理解C++编程:从内存管理到多态与算法实现
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C++c++算法开发语言
C++是一门功能强大的编程语言,广泛应用于系统编程、游戏开发和高性能计算等领域。本文将通过一系列经典问题,深入探讨C++的核心知识点,包括内存管理、多态(结合函数重载与覆盖)、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别,以及常见算法实现。每个知识点都配有详细的代码示例和解释,帮助你更好地理解和掌握。1.内存管理:内存泄露与检测什么是内存泄露?内存泄露是指程序在动态分配内存后,未能正确释放已不再
- 外包工作:不只是赚钱,更是人生的加油站
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外包工作:不只是赚钱,更是人生的加油站在当今互联网时代,外包工作已经成为很多人的职业选择。但你是否想过,外包工作不仅仅是一份收入来源,更可能是你人生的重要跳板?今天,让我们一起来聊聊外包工作带来的三大机遇。一、自我提升的黄金期1.时间优势工作时间相对灵活可以自主安排学习计划有更多个人支配时间2.学习机会接触不同类型的项目了解各行各业的需求积累多样化的经验实践建议:制定学习计划每周固定学习时间设定明
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
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一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- [小白学大模型]dify-终于用mac intel跑起了大模型
码农丁丁
人工智能#pythondify
Dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。GitHub-langgenius/dify:Difyisanopen-sourceLLMappdevelopmentplatform.Dify'sintuitiveinterfacecombinesAIworkflow,RAGpipeline,agen
- C/C++每日一练:实现冒泡排序
風清掦
C/C++~每日一练算法c语言c++排序算法
题目要求编写一个程序,实现冒泡排序算法。给定一个由n个整数组成的数组,要求通过冒泡排序对数组从小到大进行排序。输入:一个整数数组,长度为n,数组中的元素可能是正数或负数。输出:按照升序排序后的数组。做题思路冒泡排序是一种简单直观的排序算法。其基本思想是通过多次遍历数组,逐步将未排序部分中的最大或最小元素“冒泡”到数组的一端,直到整个数组有序。冒泡排序的步骤如下:从数组的第一个元素开始,依次比较相邻
- 深入浅出分布式事务原理
梵高的猪v
分布式事务
一、Seata四大事务模式详解模式实现机制事务一致性业务侵入性适用场景AT数据库本地事务+Undo日志+二阶段提交最终一致性无侵入电商、订单等高性能要求TCCTry-Confirm-Cancel强一致性强业务侵入金融支付、账户、转账等SAGA补偿事务(前进+回滚)最终一致性轻微侵入长事务,如营销活动XA标准XA协议强一致性无侵入银行、转账等二、逐个详细拆解每一种事务模式1.AT模式(Automat
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
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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