- 三维仿射变换矩阵
惆怅客123
计算几何仿射变换矩阵平移缩放旋转
三维仿射变换矩阵平移变换缩放变换旋转变换绕x、y、z单个轴旋转的变换绕任意轴旋转 三维仿射变换矩阵有3×4、4×43\times4、4\times43×4、4×4两种写法,都是施加到三维点的齐次式上,4×44\times44×4的仿射变换矩阵是在3×43\times43×4的矩阵后追加一行(0,0,0,1)(0,0,0,1)(0,0,0,1),便于通过连续左乘计算组合变换矩阵,这里只对平移、缩放
- 正则表达式(1)
林深的林
正则表达式
正则表达式概述正则表达式,又称正规表示法、常规表示法(英语:RegularExpression,在代码中常简写为regex、regexp或RE),计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。正则表达式类似于JSON,是一种通用的标准,被各种开发语言所支持,包括但不限于:Java,JavaScript,C,C++,C#,Python,SQL等等;因为在J
- 绿色算力网络构建与智能调度实践
智能计算研究中心
其他
内容概要绿色算力网络的构建需以能效优化为核心,通过智能调度系统实现算力资源的高效整合与动态分配。当前架构设计包含三大核心模块:异构计算集群(涵盖GPU、FPGA及量子计算单元)、跨区域网络互联协议(适配东数西算的传输需求)以及能耗监测平台(基于实时数据建模的碳足迹追踪)。下表示例展示了典型算力节点的关键参数对比:节点类型计算密度(TFLOPS/m²)功耗比(TOPS/W)延迟控制(ms)量子计算集
- 跨领域算法安全优化与可解释实践
智能计算研究中心
其他
内容概要作为系统性研究框架,《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入,重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性,构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式,同时引入动态可解释性分析技术,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。在技术路径层面,研究聚焦特征工程的鲁棒性设计、超参数的自适应调优策略,以及生成对抗网络在数据
- 智能算法安全与跨领域创新实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在智能算法快速渗透各行业的背景下,安全治理与技术创新已成为驱动跨领域应用的核心议题。当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开,通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力,构建起多模态技术融合的创新路径。在应用场景层面,医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系,其中超参数优化、特征工程
- A800算力部署实战策略
智能计算研究中心
其他
内容概要《A800算力部署实战策略》聚焦于高性能计算集群的全生命周期管理,系统梳理从底层硬件选型到上层软件生态协同的关键技术路径。本书以A800芯片的并行计算特性为切入点,深入探讨算力密度与能效比之间的动态平衡机制,覆盖硬件拓扑优化、分布式任务调度、跨架构编译优化等核心环节。通过模块化设计思路,将复杂的部署流程拆解为可迭代实施的标准化操作单元,为不同规模的计算场景提供灵活适配方案。建议在规划初期建
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- 算力安全创新驱动未来趋势endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要算力安全与技术创新正在重塑全球算力生态,其核心驱动力来自异构计算、边缘计算及量子计算等前沿技术的深度融合。当前算力架构正经历从集中式向分布式演进,通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化,显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。例如,异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速,使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据:根据IDC预测,到2025年全球智能算力需求将增长30倍,
- H800实战应用深度解析endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要H800作为新一代计算架构的核心组件,其设计理念聚焦于高性能计算与人工智能场景的深度融合。通过模块化异构计算架构,H800实现了计算密度与能效比的突破性提升。下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比:场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出:"H800的异构计算架构在模型并行处理方面
- 数字频率计设计与实现
IT源码大师
竞赛项目研究实战汇集单片机
1.引言数字频率计是计算机、通讯设备、音频视频等科研生产领域不可或缺的测量仪器。它通过十进制数字显示被测信号的频率,广泛应用于模拟、数字电路的设计、安装和调试过程。本设计采用定时、计数的方法测量频率,并使用1602ALCD显示器动态显示6位数,测量范围为1Hz至10kHz的正弦波、方波和三角波,时基宽度为1us、10us、100us和1ms。2.频率测量仪的设计思路与频率计算2.1设计思路频率测量
- 【C语言】用三种循环语句 计算1到1000之间能被2或3整除的数的总和
Hugo_McQueen
c语言
#includeintmain(){ints=0,i;for(i=1;iintmain(){inti=1,s=0;while(iintmain(){inti=1,s=0;do{if(i%2==0||i%3==0){s+=i;}i++;}while(i<=1000);printf("s=%d",s);return0;}
- STM32实时时钟(RTC)代码深度解析 | 零基础入门STM32第三十九步
触角01010001
STM32stm32单片机嵌入式硬件
主题内容教学目的/扩展视频RTC时钟的使用重点课程RTC时钟的原理,电路原理分析,固件库分析,驱动程序分析。在超级终端上显示时钟。做可修改的超级终端显示RTC的项目。师从洋桃电子,杜洋老师文章目录一、RTC初始化流程分析1.1时钟与备份域配置1.2初始化检测机制二、时间处理核心算法2.1闰年判断算法2.2时间戳转换(Unix时间)三、时间读取与转换3.1读取计数器值3.2星期计算算法四、中断处理机
- 1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础
Unknown To Known
动手学习深度学习深度学习人工智能
视频资源B站:动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数,目标函数,过拟合,优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络,多层感知机卷积神经网络——
- 什么是分布式系统?什么是微服务架构?
BELONGS TO YOU .
微服务架构分布式
什么是分布式系统?分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器,处理更多的数据。首先需要明确的是,只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候,且硬件的提升(加内存、加磁盘、使用更好的CPU)高昂到得不偿失的时候,应用程序也不能进一步
- 探索IT世界的宝藏:优质资源推荐与深度解析
点我头像干啥
Ai分类人工智能数据挖掘python深度学习
引言在当今数字化时代,信息技术(IT)已经成为推动社会进步和经济发展的重要引擎。无论是软件开发、网络安全、数据分析,还是人工智能、云计算等领域,IT技术都在不断革新和演进。对于IT从业者、学生以及技术爱好者来说,掌握最新的技术动态和获取优质的学习资源至关重要。本文将为大家推荐一些优质的IT资源,并深入探讨如何利用这些资源提升自己的技术能力。一、优质IT资源推荐1.在线学习平台1.1Coursera
- H100架构解析与性能优化策略
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品,其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开:首先解析第三代TensorCore的稀疏计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果;其次,针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解;最
- Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:使用Flask构建机器学习API作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域,模型训练和部署一直是重要的挑战。传统的机器学习项目往往采用独立的脚本或复杂的流程,难以实现模型的自动化、可视化和复现。为了解决这一问题,将机器学习模型封装成可访问的API变得越来越流行。Fla
- 一张表多少记录,会成为大表?如何计算
18你磊哥
mysql数据库mysql
首先,“大表”的定义并不是绝对的。不同的数据库系统、不同的硬件配置、不同的查询模式,对“大”的定义可能都不一样。比如,对于MySQL来说,百万级别的记录可能已经算大表,而对于一些分布式数据库,可能处理十亿级别的数据才算挑战。接下来,用户可能想知道如何判断自己的表是否过大,以及如何计算这个阈值。这时候,我需要考虑几个方面:数据量、性能指标、存储引擎的特性、索引情况、查询复杂度等。数据量方面,表的记录
- Sijia_y的个人经历以及计算机行业发展
Sijia_y
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如今互联网发展的速度甚是快,以至于技术都在更新迭代。稍有不注意可能就会被淘汰甚至是替代。作为一名中专生,我的成绩也是很差。因为高中考不上的缘故,来到了江苏上学。计算机行业我了解的并不是很多,当时只是听说工资高,铁饭碗。我是一个很懒的人,也是很贪玩。并没有学习很高的兴趣。我接触编程语言,完全是因为我的朋友。因为他是自学C语言的,后面他参加比赛得奖了。我就觉得非常厉害。我就开始学习Python,学会一
- 讲一下Spark的shuffle过程
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首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分,shuffle数据存储,shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。首先shuffle的阶段分为shuffle的shufflewrite阶段和shuffleread阶段。shufflewrite的触发条件就是上游的Stage任务shuffleMapTask完成计算后,会哪找下游S
- Spark数据倾斜的问题
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
Spark数据倾斜业务背景Spark数据倾斜表现Spark的数据倾斜,包括SparkStreaming和SparkSQL,表现主要有下面几种:1、Excutorlost,OOM,Shuffle过程出错2、DriverOOM3、单个Excutor执行器一直在运行,整体任务卡在某个阶段不能结束4、正常运行的任务突然失败数据倾斜产生的原因以Spark使用场景为例,我们再做数据计算的时候会涉及类似coun
- PySpark实现导出两个包含多个Parquet数据文件的S3目录里的对应值的差异值分析
weixin_30777913
pythonspark数据分析云计算
编写PySpark代码实现从一个包含多个Parquet数据文件的AmazonS3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据,根据这两个维度字段的数据分组统计,计算度量字段的数据的分组总计值,得到一个包含两个维度字段和度量字段的分组总计值字段的dataframe,再从另一个包含多个Parquet数据文件的S3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据组成一
- NTIRE比赛:技术前沿、国内企业表现与计算机视觉未来展望
AndrewHZ
深度学习新浪潮计算机视觉人工智能深度学习调研报告算法NTIRE画质算法
一、NTIRE比赛概述:图像恢复与增强领域的全球竞技场1.1NTIRE的定位与历史NTIRE(NewTrendsinImageRestorationandEnhancement)是计算机视觉领域最具影响力的国际赛事之一,聚焦于图像恢复与增强技术的前沿探索。自2017年首次举办以来,NTIRE每年与计算机视觉顶会CVPR联合召开,成为学术界与工业界技术实力的重要展示平台。其竞赛内容涵盖图像超分辨率、
- 数组 + 函数
..儒
数据结构javascript前端
数组1.声明语法let数组名=[数据1,数据2,...,数据n]letarr=newArray[数据1,数据2,..数据]例letnames=['小明',‘小刚',‘小红',‘小丽',‘小米']数组是按顺序保存,所以每个数据都有自己的编号计算机中的编号从0开始,所以小明的编号为0,小刚编号为1,以此类推在数组中,数据的编号也叫索引或下标数组可以存储任意类型的数据2,数组的基本使用一些术语:元素:数
- 量子计算如何颠覆能源优化领域:从理论到实践
Echo_Wish
人工智能前沿技术量子计算能源
量子计算如何颠覆能源优化领域:从理论到实践大家好,我是Echo_Wish,一个热爱探索前沿技术的人工智能与Python领域的技术分享者。今天,我们将深入探讨一个激动人心的话题——量子计算在能源优化中的应用。这不仅是科技领域的全新趋势,也可能为全人类的能源利用效率带来革命性突破。从理论模型到实际应用,量子计算已经在一些能源相关领域崭露头角,例如电网优化、可再生能源分配和物流节能规划。以下,让我们一步
- AI人工智能 Agent:电力系统中智能体的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能Agent:电力系统中智能体的应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1电力系统的挑战与机遇电力系统是现代社会运行的基石,其安全、可靠、高效运行对经济发展和人民生活至关重要。近年来,随着可再生能源的快速发展、电力需求的不断增长以及电力市场化的推进,电力系统面临着前所未有的挑战,同时也迎来了新的发展机遇。挑战:可再生能源的波动性和间歇性:太阳能和风能等可再生能源的输出功率受天气条
- 池化的定义与核心思想
code 旭
AI人工智能学习pythonnumpy人工智能
一、池化的定义与核心思想定义:池化是卷积神经网络(CNN)中的一种下采样操作,用于降低特征图的空间维度(宽高),保留主要特征。核心目标:减少计算量:缩小特征图尺寸,降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性:对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合:通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化(MaxPooling)取池化窗口内的最大值:yi,j=maxp=0kh−1maxq=0kw−1xi⋅
- 三维声学各向异性材料设计:具体步骤与示例
斡旋小羊
机器学习算法人工智能
三维声学各向异性材料设计:具体步骤与示例1.理论建模:三维微结构与等效参数映射(1)各向异性密度张量推导假设材料由椭球体散射体周期性嵌入基体材料构成,其等效密度张量可通过三维均匀化理论计算:未旋转椭球的局部密度张量(主轴对齐坐标系):ρell=[ρbase+f⋅Δρ⋅ab000ρbase+f⋅Δρ⋅ba000ρbase+f⋅Δρ⋅ca]\rho_{\text{ell}}=\begin{bmatri
- 【新手向】从零开始学习Java(Day29)Java 网络编程
星河天欲瞩
从零开始学习Java学习java开发语言jvm网络后端
每天二十分钟,成就Java大神,点点关注不迷路!今天是第二十九天,给坚持到这里的小伙伴点个赞!对抗混乱即修行,共勉!目录网络编程基础概念Socket(套接字)ServerSocket类(服务器端)构造方法常用方法Socket类构造方法常用方法InetAddress类本地实例服务端客户端运行步骤下节预告网络编程基础概念网络编程是指编写运行在多个设备(计算机)的程序,这些设备都通过网络连接起来。网络模
- 八股文-Linux系统部分
im长街
八股文专栏linux服务器
目录权限掩码有什么作用?直到粘滞位吗?怎样将程序停留在预处理过程/编译/汇编过程后?用过gdb吗?讲讲常见的热键谈谈你对整个计算机体系的认识什么是进程?谈谈你自己的理解?进程在运行时可能会出现哪些状态?Fork函数了解多少?了解过僵尸进程和孤儿进程吗?并行和并发的区别?当发生进程切换后再次被调度时,怎样知道上次运行到哪儿了?了解过哪些环境变量什么是地址空间?和物理内存是什么关系?为什么要有它?谈谈
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR