- 一文搞懂最新NVIDIA GPU满血版和阉割版芯片:A100、H100、A800、H800、H20的差异
神马行空
GPU芯片AI编程gpu算力
目录一、NVIDIAGPU架构1、Blackwell架构2、Hopper架构3、Ampere架构4、Turing架构5、Volta架构二、A100、H100、A800、H800、H20差异对比1.A100:数据中心AI计算的奠基石2.H100:性能提升的算力王者3.A800&H800:中国市场专供版4.H20:新一代受限算力GPU一、NVIDIAGPU架构1、Blackwell架构Blackwel
- NVIDIA jetson查看资源占用情况,打印/保存资源使用情况日志
低配加班人
jetson日志工具测试工具
1.jtopjtop这个一般都有安装,只能实时查看安装方式为sudo-Hpipinstalljetson-stats运行就是直接jtop即可2.tegrastats这个是jetson自带的工具,可以保存日志到文件,用于测试资源占用有无异常比较好用,如果资源有异常,但是不知道具体现象,可以打开日志功能,再打开异常程序,放在一边跑就行。tegrastats在目录/usr/bin/下使用tegrasta
- 服务器拔下内存条系统不能启动,电脑主板不能启动的解决方法
weixin_39742065
服务器拔下内存条系统不能启动
电脑主板不能启动的解决方法因为主板扩展槽或扩展卡有问题,导致插上显卡、声卡等扩展卡后,主板没有响应,因此造成开机无显示。例如蛮力拆装agp显卡,导致agp插槽开裂,即可造成此类故障。下面是JY135小编收集整理的电脑主板不能启动的解决方法,欢迎阅读。电脑主板不能启动的解决方法一:电脑开机的过程大概是这样的,主板进行BIOS自检,通过后交给设定的引导磁盘,即光盘或硬盘,然后读取引导磁盘的信息进行引导
- window11和Ubuntu20.04安装Nvidia驱动和CUDA的正确方法
qq_29128985
linuxpython深度学习
零、双系统安装Win11Ubuntu20.04双系统安装解决ubuntu+win11双系统时间不一致问题Ubuntu:系统分区一、安装Nvidia驱动参考:Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN及突破NVENC并发限制、多版本CUDA切换1、准备工作1)查看显卡型号lspci|grep-invidia2)禁用nouveau并重启(安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自
- 开发基于提示工程的大语言模型(LLM)应用——学习笔记
ricky_fan
人工智能python
本文是学习笔记。学习通过提示工程与大语言模型进行程序化的交互。将从最基本的开始,比如使用哪些模型,以及如何向它们发送提示词并查看响应。将逐步构建更复杂的提示词,并学习LangChain为我们提供的、用于与大语言模型交互的丰富工具。Langchain链核心是运行时(runnable),它们能以多种方式组合的为工作流。如何创建LangChain链 fromlangchain_nvidia_ai_end
- DeepSeek入门:安装与配置
梦落青云
deepseek
3.1系统要求硬件要求DeepSeek的硬件要求因模型版本而异,以下是不同版本的硬件要求:DeepSeek-R1-1.5B:CPU:最低4核(推荐Intel/AMD多核处理器)内存:8GB+硬盘:3GB+存储空间(模型文件约1.5-2GB)显卡:非必需(纯CPU推理),若GPU加速可选4GB+显存(如GTX1650)DeepSeek-R1-7B:CPU:8核以上(推荐现代多核CPU)内存:16GB
- 手机跑AI大模型?QPython全新黑科技让移动端变身AI实验室
程之编
开发语言python青少年编程
【手机跑AI大模型?QPython全新黑科技让移动端变身AI实验室!】你好,未来创造者!你是否还在为这些场景抓狂?☑️想玩转AI大模型却苦于没有显卡☑️灵感迸发时身边没有开发设备☑️云服务API调用成本高到肉疼✨现在,QPython3.5.2携「Ollama+DeepSeek」双核引擎震撼登场!手机端即可部署轻量化AI大模型,从此人人都能拥有移动智能终端!【四大革命性突破】❶全球首款支持手机端部署
- Anaconda配置tensorflow-gpu教程
rubisco214
tensorflow人工智能python
最近在入门tensorflow深度学习,配置环境吃了不少苦头,写个完整的教程首先得在自己主机上装cuda(我之前就是主机上没装cuda,只在虚拟环境里面装了,结果jupyter里面怎么调都识别不到GPU)打开Nvidia控制面板,左上角帮助-系统信息-组件NVCUDA64.DLL后面的NVIDIACUDA12.1就是你的显卡支持的CUDA版本,去CUDA官网CUDAToolkitArchive|N
- QPST驱动安装失败的原因以及解决方法
浪迹天涯的野马
原因:电脑是WIN10系统,会自动签名安装的应用,QPST不支持签名。解决方法:打开设置窗口—>选择更新和安全—>选择恢复—>点击高级启动中的立即重新启动。最后电脑重启进入重启选项窗口,选择禁止驱动签名安装即可。
- 服务器Ubuntu22.04系统下 ollama的详细部署安装和搭配open_webui使用
m0_74824954
服务器运维
服务器Ubuntu22.04系统下ollama的详细部署安装和搭配open_webui使用一、ubuntu和docker基本环境配置1.更新包列表:2.安装docker依赖3.添加docker密钥4.添加阿里云docker软件源5.安装docker6.安装完成docker测试7.docker配置国内镜像源二、安装英伟达显卡驱动1.使用Apt安装三、使用docker安装ollama1.使用docke
- 【有啥问啥】深入了解 FlashMLA:Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核
有啥问啥
大模型行业调研科普算法语言模型
深入了解FlashMLA:HopperGPU的高效MLA解码内核简介在人工智能(AI)领域,特别是大型语言模型(LLM)领域,对计算效率和速度的需求持续增长。为了应对这些挑战,DeepSeek推出了FlashMLA,这是一种专为NVIDIAHopperGPU架构优化的高效MLA(Multi-LayerAttention)解码内核。FlashMLA旨在加速LLM的解码过程,从而显著提高模型的响应速度
- Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录
寸先生的牛马庄园
扩散模型stablediffusion
1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio==2.2.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidiaJupyter能使用Anaconda虚环境condainstallipykernelpython-mi
- Llama.cpp 服务器安装指南(使用 Docker,GPU 专用)
田猿笔记
AI高级应用llama服务器dockerllama.cpp
前置条件在开始之前,请确保你的系统满足以下要求:操作系统:Ubuntu20.04/22.04(或支持Docker的Linux系统)。硬件:NVIDIAGPU(例如RTX4090)。内存:16GB+系统内存,GPU需12GB+显存(RTX4090有24GB)。存储:15GB+可用空间(用于源码、镜像和模型文件)。网络:需要互联网连接以下载源码和依赖。软件:已安装并运行Docker。已安装NVIDIA
- 阿里重磅模型深夜开源;DeepSeek宣布开源DeepGEMM;微软开源多模态AI Agent基础模型Magma...|网易数智日报
网易数智
网易数智日报开源人工智能大数据业界资讯aiAIGC
阿里重磅模型深夜开源:表现超越Sora、Pika,消费级显卡就能跑2月26日,25日深夜阿里云视频生成大模型万相2.1(Wan)正式宣布开源,此次开源采用Apache2.0协议,14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源,同时支持文生视频和图生视频任务。据阿里云官方介绍,14B版本万相模型在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、文字视频生成等方面表现突出,在权威评测集Vbench中,万相
- H100生成式AI效能跃升指南
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIAHopper架构的旗舰产品,H100GPU通过革命性的硬件设计与计算范式重构,为生成式AI工作负载提供了前所未有的加速能力。本文将从芯片架构创新出发,首先解析第四代TensorCore如何通过FP8精度支持与动态指令调度机制,实现矩阵运算效率的指数级提升;继而探讨显存子系统在带宽扩容与智能缓存分配上的突破,揭示其突破生成式AI内存墙的关键路径。在技术实践层面,文章系统梳理了
- A100高效架构深度解析
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAA100GPU作为面向人工智能与高性能计算的关键硬件载体,其架构创新标志着计算范式的重要演进。本文通过系统性拆解A100的核心技术模块,重点探讨其在计算密度、互联效率与资源利用率三个维度的突破性设计。在计算架构层面,第三代TensorCore通过引入细粒度结构化稀疏支持与新型数据格式,显著提升矩阵运算效率;多实例GPU(MIG)技术则通过物理级硬件隔离实现单卡多任务并行处理,为
- nvidia docker, nvidia docker2, nvidia container toolkits区别
coco_1998_2
#CUDA#Dockerdocker容器
背景在docker容器中用GPU时,查阅了网上许多教程,教程之间概念模糊不清,相互矛盾,过时的教程和新的教程混杂在一起。主要原因是Nvidia为docker容器的支持发生了好几代变更,api发生了不少变化。下面来总结一下各代支持发展历程。省流版总结凡是使用了命令nvidiadocker或者在docker中引入了--runtime=nvidia参数的都是过时教程,最新方法只需要下载nvidia-co
- DeepSeek本地部署必要性分析及云端替代方案推荐
Asher_Yao
人工智能
一、本地部署适用场景分析硬件要求完整版模型需≥32GB显存(推荐NVIDIAA100/A800)基础版也需RTX3090级别显卡(约150W功耗)适用人群建议✔️企业用户:需私有化部署处理敏感数据✔️研究人员:需定制模型微调✔️开发者:需API深度集成维护成本单节点年运维成本≈¥18,000(含电费/散热)二、已验证的云端替代方案(2025.2实测)方案1:硅基流动SaaS平台技术特性:支持API
- ubuntu14.04 sqlite3 及可视化工具安装
Andre-S
linux工具可视化工具sqlite3界面数据库ubuntu
1.安装sqlite3sudoapt-getinstallsqlite3检查版本:sqlite3-version2.使用方法查看帮助信息.help创建数据库sqlite3test.db查询数据库信息.database查看该数据库内的表信息.tables退出.exit3.安装图形化界面sudoapt-getinstallsqlitebrowser4.使用方法sqlitebrowsertest.db注
- docker部署GPU环境
atom goper
grudocker
使用Docker部署GPU环境涉及到几个关键步骤,以下是详细步骤:1.安装NVIDIA驱动程序确保你的系统已经安装了NVIDIAGPU驱动。这是使用GPU的前提条件。2.安装Docker和nvidia-container-toolkit首先,确保你已经安装了Docker。然后,安装NVIDIAContainerToolkit,它允许Docker容器访问宿主机上的GPU资源。对于Ubuntu系统,安
- A100 解析:为何它成为 AI 大模型时代的首选?
PPIO派欧云
算力gpu算力算法ai
前言NVIDIAA100TensorCoreGPU可针对AI、数据分析和HPC应用场景,在不同规模下实现出色的加速,有效助力更高性能的弹性数据中心。A100采用NVIDIAAmpere架构,是NVIDIA数据中心平台的引擎。A100的性能比上一代产品提升高达20倍,并可划分为七个GPU实例,以根据变化的需求进行动态调整。A100提供40GB和80GB显存两种版本,A10080GB将GPU显存增加了
- Linux进程相关命令之nvidia-smi
find_element_by_id
linux服务器运维
进程管理命令是进行系统监控和进程管理时的重要工具,常用的进程管理命令有以下几种:ps:查看正在运行的进程top:动态显示正在运行的进程pstree:树状查看正在运行的进程pgrep:用于查找进程nice:更改进程的优先级jobs:显示进程的相关信息bg和fg:将进程调入后台kill:杀死进程在开发机中还有一条特殊的命令nvidia-smi,它是NVIDIA系统管理接口(NVIDIASystemMa
- NVIDIA CUDA Compiler Driver NVCC
Yongqiang Cheng
NVIDIAGPU-CUDA-cuDNNNVIDIACUDACompilerNVCC
NVIDIACUDACompilerDriverNVCC4.2.8.23.`--list-gpu-code`(`-code-ls`)4.2.8.24.`--list-gpu-arch`(`-arch-ls`)Referenceshttps://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/Thedocumentationfornvcc,theCUDA
- NVIDIA JetPack 6.2 引入超级模式
雨田嘟嘟
nvidialinux
NVIDIAJetPack6.2为NVIDIAJetsonOrinNano和JetsonOrinNX模块引入超级模式借助SuperModes,JetsonOrinNX系列可将AITOPS提升高达70%。你值得拥有!!!Jetson平台服务:一系列即用型服务,用于在Jetson上加速AI应用程序开发。JetPack6JetPack6是有史以来最大的升级。它不仅带来了更新的内核和更新的Ubuntu根文
- 云原生周刊:云原生和 AI
云计算
开源项目推荐FlashMLADeepSeek于北京时间2025年2月24日上午9点正式开源了FlashMLA项目。FlashMLA是专为NVIDIAHopper架构GPU(如H100、H800)优化的高效多头潜在注意力(MLA)解码内核,旨在提升大模型推理性能,特别是针对可变长度序列进行了优化。性能表现:在NVIDIAH800SXM5GPU上,FlashMLA展现了卓越的性能:内存带宽:高达300
- DeepSeek在笔记本电脑本地部署
SayForLin
深度学习python
春节期间,DeepSeek大出圈,试过本地SD的我也尝试着做了一下本地部署,没想到,太简单了,几乎不需要做任何处理!电脑:Notebook,Intel集成显卡环境:Windows11准备:安装python3.10以上版本,我的电脑里有3.10.11,略过此步骤。一,下载Ollama并安装运行DeepSeek1,从Ollama官方网站下载Ollama:https://ollama.com/Ollam
- 在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入
shuoac
python
在现代人工智能应用中,尤其在诸如检索增强生成(RAG)和文档问答等任务中,低延迟是一个至关重要的指标。Intel的IPEX-LLM是一种专门为IntelCPU和GPU优化的PyTorch库,能够在包括本地PC上的集成显卡和独立显卡(如Arc、Flex和Max)在内的Intel硬件上以极低的延迟运行大型语言模型(LLM)。本文将介绍如何在IntelGPU上结合LangChain使用IPEX-LLM进
- 下载cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow-gpu2.5
听微雨
深度学习tensorflow人工智能
下载前请先安装显卡驱动,去显卡官网找对应的驱动,英伟达4060就去英伟达官网找4060的驱动。安装cuda11.2和cudnn8.1要注意自己的版本,目前tensorflow-gpu2.5或最高版本tensorflow-gpu2.6只支持cuda11.2和cudnn8.1。同时cuda版本要低于显卡最高支持版本,使用命令行语句查看:nvidia-smi具体安装过程看cuda11.2+cudnn8.
- 【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络
HyperAI超神经
TVM神经网络人工智能深度学习TVMGPUNVIDIA语言模型
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:LianminZheng针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络,需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
- K8S集群搭建(kubeadm+calico)
kubernetes
准备阶段环境显卡:4060ti系统:ubuntu22.041.安装docker官网安装步骤:#AddDocker'sofficialGPGkey:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallca-certificatescurlsudoinstall-m0755-d/etc/apt/keyringssudocurl-fsSLhttps://download.docker.
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt