- 408计算机网络考研试题,2021考研408计算机网络专业基础综合试题特点分析
hkelll
408计算机网络考研试题
通过对2021考研的试题进行深入解析,发现计算机网络专业在今年的408考查突出体现了以下几个特点:一、选择题(一)特点:2021年计算机网络的选择题相对比较基础,主要考查对知识点细节的把握。(二)解析:1.概念题:考点1:TCP/IP模型结构围绕知识点的基础概念和原理去考察,大部分是中公考研课堂上要求记忆的内容,如第33题考查TCP/IP模型中各层的结构和功能。2.计算题:①考点1:划分子网②考点
- DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,通过670亿参数的混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上,能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。例如,在论文写作领域,模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能,
- 资产负债管理(ALM)与内部资金转移定价(FTP)的协同构建与创新应用
静语金科媛
银行科技金融
一、ALM与FTP的深度协同逻辑战略与战术的双轮驱动ALM作为战略中枢:通过压力测试、缺口分析等工具,设定流动性覆盖率(LCR)、净稳定资金比例(NSFR)等核心指标,明确资本约束下的业务边界。例如,某城商行通过ALM模型测算出零售存款占比需提升至40%以上以改善流动性结构。FTP作为战术执行:将ALM的战略意图转化为具体价格信号。如对绿色信贷设置-20BP的FTP优惠,引导分支机构调整资产结构,
- 国外大型 3d 建模 工控软件 是如何演变成如今这种形态的
七贤岭双花红棍
开发语言
国外大型3D建模和工控软件(如AutoCAD、CATIA、SolidWorks、SiemensNX、PTCCreo等)的演变历程,是技术突破、行业需求、市场竞争和生态体系共同作用的结果。以下从技术、行业、商业三个维度解析其发展路径:一、技术演进的底层逻辑从「几何建模」到「全生命周期管理」1960s-1970s:几何建模的诞生早期CAD(计算机辅助设计)以线框模型为主,仅能表达基本几何形状(如美国洛
- 三步部署阿里通义万相视频生成大模型【万相开源、喜大普奔】
坐望峰
机器学习语言模型计算机视觉
阿里巴巴于2025年2月25日晚宣布全面开源其视频生成大模型通义万相2.1(Wan),这一举措标志着中国AI开源生态的又一重大突破。通义万相的开源不仅加速了AI技术在视频创作、文化传播等领域的落地,也引发了关于AI生成内容伦理与质量的讨论。随着技术迭代,其应用可能扩展至实时内容生成、个性化创作等方向,进一步推动人机协作的边界。开发者可通过GitHub、HuggingFace、魔搭社区下载模型,体验
- 2025年AI编程的进展与突破
调皮的芋头
低代码神经网络人工智能AIGCAI编程
2025年AI编程的进展与突破1.AI编程能力达到中级工程师水平核心技术突破:大语言模型(如GPT-4、Claude3.5)通过海量代码训练,已能理解自然语言需求并生成符合规范的代码,支持复杂任务(如多文件修改、测试生成、代码部署)。能力边界扩展:AI可独立完成模块化开发、代码调试及简单架构设计,例如Meta计划在2025年将中级工程师的工作自动化,部分企业代码生成率已超50%(如科大讯飞)。多模
- 基于阿里云调用deepseek大模型
atwdy
大模型deepseekdeepseek-r1deepseekAPI阿里云
文章目录1.单轮对话2.多轮对话参考文档选择需要调用的模型,每个模型的详细信息中会有API示例(deepseek-r1),需要做的就是申请自己的APIkey就行了,过程中可能需要实名认证。python中安装OpenAISDK:pipinstallopenai。安装后如果出现ImportError,可能是python的版本低了,升级下版本。当前测试环境是Python3.9.7,openai==1.6
- 百变背景:万相实验室AIGC电商图片可控生成技术
阿里妈妈技术
AIGC人工智能
✍本文作者:云芑、因尘、岁星、也鹿1.背景随着AI生成内容(AIGC)技术如Diffusion的飞速进展,现如今,大家已能够轻易地使用StableDiffusion(SD)[1]等文生图的模型或工具,将心中所想仅凭语言描述(prompt)即转化为具体图像。基于此,我们不禁思考:是否有可能进一步发展该技术,允许用户通过描述来为商品定制特定背景,从而协助商家快速且轻松地打造理想的商品图像?例如,为一个
- 驭码CodeRider 闪电适配阿里QwQ-32B:8小时全栈集成,AI编程效率飞跃!
极小狐
AI编程驭码CodeRiderDevSecOpsgitlab极狐GitLab
今日凌晨,国产大模型领域迎来重大突破:阿里正式发布32B推理模型QwQ-32B,根据Qwen公布的基准测试数据,QwQ-32B整体性能可媲美DeepSeek-R1,在数学推理、编程能力和通用能力等关键测试中展现出卓越性能。作为AI编程领域的创新力量,驭码CodeRider始终秉承SOTA(State-of-the-Art,指在特定任务或领域中目前性能最先进的模型)模型策略,不断动态测试与更新适配最
- 阿里云CTO:通义稳居全球最强开源大模型,性能接近GPT-4o
首席数智官
人工智能阿里云云计算
来源:@首席数智官9月19日,在2024杭州云栖大会上,阿里云CTO周靖人表示,阿里云正在围绕AI时代,树立一个AI基础设施的新标准,全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系,让数据中心成为一台超级计算机,为每个AI和应用提供高性能、高效的算力服务。大会现场,通义大模型迎来了年度重磅发布。基础模型升级,性能媲美GPT-4o,发布最强开源模型Qwen2.5系列,
- 数据的封装和解封装
数据链路摸索者
网络安全网络网络协议tcp/ip
一、什么是封装封装(encapsulate/encapsulation):发送方数据要通过网络进行传输,从高向下逐层传送,如果一个主机要传送数据到别的主机,需要加上每层的报头控制信息,这个过程叫封装。封装分为:切片和加控制信息(加上每层的报头)注意:只有封装完成的数据才可以发送出去!!二、什么是解封装解封装:针对接收方,进行数据报头的剥离,上述的逆向过程三、发送方的数据封装TCP/IP对等模型发送
- 特斯拉FSD不同版本的进化
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境,做出安全可靠的驾驶决策。FSD(FullSelf-Driving)是特斯拉自动驾驶系统的最高级别,它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
- 介绍常见的图片分类模型与算法
萧鼎
python基础到进阶教程算法分类数据挖掘
介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中,图片分类任务是一个广泛的应用场景。随着深度学习技术的飞速发展,很多强大的图像分类算法和模型已经被提出,广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型,帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前,传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模
- DeepSeek掘金——Deepseek + Lakehouse 架构 赋能企业数字化转型
不二人生
大模型DeepSeek掘金指南大模型deepseek数据湖
Deepseek+Lakehouse架构最近Deepseek这股风刮得太猛了,本周末的大事莫过于腾讯于2025年2月15日晚开始灰度测试在微信中接入DeepSeek-R1模型。作为一个月活将近14亿的国民级app,表达一个开放的意愿就已经能够让股价火箭上天。而另一面,笔者的朋友圈也都很躁动,众多企业朋友们都在热情入局Deepseek。今天想跟大家聊聊最近比较火的Deepseek私有部署+Lakeh
- 【实战】Deepseek+Heygen+剪映快速生产数字人讲解的视频内容
kakaZhui
AI前线:解密DeepSeek重塑未来竞争力音视频人工智能数据库AIGCchatgpt
在当今这个视频内容爆炸的时代,如何快速、高效地生产高质量的视频内容成为了许多内容创作者=的焦点。特别是对于需要大量讲解类视频的场景,例如产品介绍、知识科普、在线教育等,传统真人出镜的方式往往耗时耗力。而数字人技术的出现,为我们提供了一种全新的解决方案。结合强大的AI语言模型和便捷的视频剪辑工具,我们可以轻松实现低成本、高效率的数字人讲解视频生产。本文将为大家介绍一种基于Deepseek+Heyge
- 硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之: Rasa 3.x Config
StarSpaceNLP
面试职场和发展
ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前,只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略,可以使用建议的配置功能,这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略
- 如何通过卷积神经网络(CNN)有效地提取图像的局部特征,并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类?
浪九天
人工智能理论python后端深度学习神经网络人工智能机器学习pytorch
目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是专门为处理具有网格结构数据(如图像)而设计的深度学习模型,能够有效地提取图像的局部特征。下面将详细介绍如何通过CNN提取图像局
- 大模型企业落地:汽车行业知识大模型应用
AGI大模型学习
python人工智能prompt机器学习深度学习学习语言模型
前言在当今这个信息爆炸的时代,知识管理成为了企业提升核心竞争力的关键。特别是在汽车行业这样一个技术密集、信息量庞大的领域,如何高效管理和利用知识资源,成为了每个企业必须面对的挑战。汽车行业的知识管理痛点汽车行业作为现代工业的集大成者,其知识体系庞杂而精细。从设计知识到生产知识,从营销知识到客户服务知识,每一个环节都依赖于大量的专业信息和经验积累。然而,传统的知识管理方式面临着诸多挑战:知识分散:知
- AI大模型在职业教育中的应用解决方案
中年猿人
人工智能ai学习
1.引言随着新经济、新技术的加速发展和经济结构的不断调整,职业教育迎来了新的发展机遇与挑战。传统的职业教育模式难以满足日益个性化、多样化的学习需求,同时,技术快速更迭使得职业技能更新频率大幅提高。这些变化要求职业教育能够更加灵活、高效地适应劳动力市场的需求,并为学生提供与时俱进的技能培养。人工智能(AI)作为一种前沿的科技趋势,其大模型技术通过强大的数据处理能力和学习算法,在众多行业中均展现了巨大
- 主流爬虫框架scrapy的架构及原理
迷鹿鹿鹿鹿鹿
爬虫scrapy架构
一、Scrapy架构概览Scrapy是一个基于Twisted异步网络框架构建的高效爬虫框架,其核心架构采用事件驱动模型,支持高并发、可扩展的网页抓取。以下是其核心组件及数据流示意图:+-------------------------------------------------+|ScrapyEngine|控制数据流+--------+------------------+----------
- 《Ollama :开启本地大模型部署新时代》:此文为AI自动生成
空云风语
人工智能python网络人工智能
《Ollama:开启本地大模型部署新时代》:此文为AI自动生成走进Ollama在大模型技术迅猛发展的当下,Ollama如同一颗耀眼的新星,在众多大模型中崭露头角。它以其独特的魅力,吸引了无数开发者和科技爱好者的目光,成为了本地大模型部署领域中备受瞩目的存在。大模型领域的发展日新月异,从最初的探索到如今的广泛应用,每一次突破都带来了全新的可能性。而Ollama的出现,无疑为这一领域注入了新的活力。它
- Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构
ByteCodeLabs
维度数据仓库设计数据仓库架构
目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域,深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统,其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构,例如Multidimensiona
- 一文读懂!OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1,小白也能轻松实操的超详细教程(完整教程及源码)
AI_DL_CODE
opencv人工智能计算机视觉人脸识别
摘要:本文围绕使用OpenCV实现实时人脸识别展开。从环境搭建入手,详细介绍Python及相关库的安装。数据准备环节涵盖收集、标注及预处理步骤。深入阐述特征提取、模型训练方法,包含传统与深度学习方式,还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程,包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。针对复杂场景,提出光照、姿态、遮挡等问题的解决办法及模型更新维护策略。通过丰富代码示例与解释,助
- 【ESP32接入国产大模型之豆包】
2345VOR
arduino学习esp32国产大模型接入#Arduino小项目开发ESP32豆包大模型
【ESP32接入国产大模型之豆包】1.豆包大模型1.1了解豆包api1.2Http接口鉴权1.3.接口参数说明1.3.1请求体(request)参数1.3.2返回(response)参数1.3.3错误响应2.先决条件2.1环境配置2.2所需零件3.核心代码3.1源码分享3.2源码解析4.上传验证4.1对话测试4.2报错5.总结1.豆包大模型视频地址:https://www.bilibili.com
- 【硬核拆解】DeepSeek开源周五连击:中国AI底层技术的“破壁之战”
shelly聊AI
AI核心技术AI应用工具开源人工智能deepseek深度学习
大家好,我是Shelly,一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练,体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具,拥抱AI时代的到来。当全球AI竞赛聚焦于大模型军备竞赛时,DeepSeek开源周的五连发,却将战火引向了更底层的技术战场。从GPU计算内核到分布式训练框架,用五大开源项目,在硬件适配、算力优化、通信调度等“卡脖子”领域打
- 上汽乘用车接入豆包大模型
凭空起惊雷
物联网/互联网/人工智能/其他汽车豆包大模型
近日,据火山引擎官方公众号透露,上汽乘用车已接入字节豆包大模型,借助豆包大模型强大的自然理解能力,提升「用户之声」平台的反馈效率和质量,为上汽客户带来更加优质的服务体验。豆包大模型由字节跳动自研,原名“云雀”,是国内首批通过算法备案的大模型之一,现通过字节跳动旗下的云服务平台火山引擎对外向企业客户提供服务。火山引擎官方于7月25日在「AI创新巡展」活动中透露,截至7月,豆包大模型日均Tokens使
- 第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach(perfedavg联邦学习+元学习)2020个性化联邦学习使用Hessian
还不秃顶的计科生
联邦学习学习
第一部分:解决的问题联邦学习(FL)在多用户协同训练模型时,因数据隐私和通信限制,用户仅与中央服务器交互。传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据,导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分:idea基于模型无关元学习(MAML)框架,提出个性化联邦学习问题的新公式。通过寻找一个初始共享模型,让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
- Lumoz Chain正式上线:AI 时代的新算力破局者
区块链小八歌
区块链
新的叙事和技术突破永远是推动行业前行的核心动力。当下,AIAgent无疑是最炙手可热的赛道之一。当加密世界将目光投向AI领域时,大多数项目仍停留在以AI为工具或应用场景的层面,试图通过集成AI模型或优化链上功能来吸引用户。然而,这种浅层次的结合并未真正触及AI领域的核心痛点——算力供给的高成本、数据隐私的脆弱性以及中心化架构的局限性。区块链技术本应以其去中心化、透明和安全的特性为AI领域带来革命性
- 量化投资与算法交易
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介量化投资(Quantitativeinvestment)和算法交易(AlgorithmicTrading),两者是近几年兴起的两个热门词汇。市场对这两个词汇的认识也是逐渐加深。在过去几年里,人们普遍认为,算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源(如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等)自动分析生成的模型,能够预测出股价
- 企业数据挖掘平台×DeepSeek强强联合,多种应用场景适用
泰迪智能科技01
DeepSeek数据挖掘人工智能
企业数据挖掘建模平台简单易用,可提供代码方便定制,全面培训服务+丰富模型参考+专业建模人员支持服务。在科技飞速发展的今天,人工智能领域的每一次突破都如同投入湖面的巨石,激起层层波澜。DeepSeek作为大模型领域的璀璨新星,以其卓越的技术实力和创新的应用模式,成为了全球瞩目的焦点,也为高校教育、企业发展都带来了前所未有的机遇与变革。当数据挖掘平台×DeepSeek强强联合,又会碰撞出怎样的火花呢?
- 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
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- 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