- CUDA——内存
UCAS_HMM
CUDAc++c语言性能优化
内存形式静态全局内存#include#include__device__floatdevData;//-GPU静态变量(所有设备代码均可见,主机代码不允许直接访问)__global__voidcheckGlobalVariable(){printf("threadIdx.x=%ddevData=%0.2f\n",threadIdx.x,devData);devData+=2.0f;}intmain
- 高质量 Git 仓库汇总(持续更新,方便查看)
Nice_cool.
学习
Leetcodehttps://github.com/kamyu104/LeetCode-SolutionsCmakehttps://github.com/viva64/pvs-studio-cmake-examples3D目标检测Awesome-3D-Object-DetectionAwesome-3D-Object-Detection-for-Autonomous-DrivingCudaCod
- NVIDIA相关工具
tang-0203
NVIDIAprofile工具
模型profile相关nvvp,nvprof是cudatoolkit集成的工具,用于生成GPUtimeline的工具。nvprof是命令行工具,我们的模型常常是运行在远端的服务器上,我们需要把输出的监测数据拷贝至本地查看,这个时候需要用到nvvp进行可视化分析。nsight是NVIDIA最新的用于监测kerneltimeline的工具。nvprofnvvpnsight
- 深度学习踩坑记录(持续更新)
芒果不茫QAQ
深度学习人工智能
目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境:torch1.11.0+cu113程序报错RuntimeError:nvrtc:error:invalidvaluefor--gpu-architecture(-arch)可能原因与解决办法4060显卡是sm_89架构,支持11.7以上cu
- RuntimeError: (PreconditionNotMet) The third-party dynamic library (cublas64_102.dll;cublas64_10.dll
xxxggany
pippaddlepaddle
校验paddle报错:RuntimeError:(PreconditionNotMet)Thethird-partydynamiclibrary(cublas64_102.dll;cublas64_10.dll)thatPaddledependsonisnotconfiguredcorrectly.C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10
- 大模型加速与性能对比
__如风__
人工智能语言模型
大模型加速与性能对比阿里通义千问flash-attention加速正常运行通义千问会提示安装flash-attention以获得更快的推理速度,缺少这个包并不影响模型运行。事实证明安装之后对于推理速度的提升也很小(5%),网上说对于微调训练的速度提升比较大,因为是在内网环境下,安装还费了一番周折。本人环境torch2.0.1+cu118cuda11.8nvidia-driver535.98gcc9
- Ubuntu20.04安装并配置vscode
double_c之
科研vscodeubuntu
Ubuntu20.04安装并配置vscodevscode安装miniconda安装创建虚拟python3.8环境pytorch和匹配的cuda安装vscode安装VSCode可以通过Snapcraft商店或者微软源仓库中的一个deb软件包来安装。我们这里选用安装VSCodesnap版,打开你的终端(Ctrl+Alt+T)并且运行下面的命令:sudosnapinstall--classiccode运
- ChatGPT引领的AI面试攻略系列:cuda和tensorRT
梦想的理由
深度学习c++chatgpt人工智能面试
系列文章目录cuda和tensorRT(本文)AI全栈工程师文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.CUDA编程基础2.CUDA编程进阶3.性能优化4.TensorRT基础5.TensorRT进阶6.实际应用与案例分析7.编程与代码实践8.高级话题与趋势一、前言随着人工智能技术的飞速发展,该领域的就业机会也随之增多。无论是刚刚踏入这一领域的新手,还是经验丰富的专业人士,都可能面临着各种面试挑战。
- Made In Heaven,LLM要加速了
DisonTangor
人工智能transformer
借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架,而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算,而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验,尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
- Ubuntu 22.04.4 LTS 安装cuda和cudnn
鹤蓝桉
ubuntulinux
Ubuntu22.04.4LTS安装cuda和cudnn最简单最直接最快速的方法直接在命令行输入下面两行代码安装cudasudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit安装cudnnsudoaptinstallnvidia-cudnn我实测安装的版本是cuda11.5,cudnn8.2.4
- 解决conda环境下import TensorFlow失败的问题
绿竹巷人
功能安装condatensorflow人工智能
问题描述安装了anaconda的电脑,新建了一个名叫deeplearning的环境,在该环境下已经成功安装了tensorflow。于是在终端打开python并执行代码importtensorflowastfprint(1)除了提示2024-02-2721:50:00.801427:Iexternal/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:31]Couldnotfind
- 图像数据增强
菜鸟瞎编
一、做随机亮度、对比度、饱和度修改,使用tensorflowAPI核心部分是aug_op函数,这可是菜鸟的心血啊!#coding:utf-8importtensorflowastfimportcv2importrandomimportsysimportosimportshutil#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""defrandom_normal(img,m
- 基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计 其三
大鸟仙童
课程设计计算机视觉深度学习
文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下:简介:使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像
- 渲染对硬件的要求有哪些?渲染100邀请码1a12
千野竹之卫
前端javascript开发语言图形渲染3dsmax
效果图需要渲染,而渲染的好坏不仅与场景有关,还受到硬件影响,这次我们就看下高质量的渲染对硬件有哪些要求吧。1、CPUCPU是渲染的核心部件,它负责进行大量运算和处理。一般来说CPU的核心数、线程数、主频和缓存越高,渲染效率就越高。如果用的是传统CPU渲染软件,那么一个强大的多核心CPU就非常重要。如果用的软件支持Nvidia的CUDA并行运算,那对CPU的性能要求就降低了。2、GPUGPU或图形处
- MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署1 debug代码
端木的AI探索屋
CUDACUDA-BEVFusion模型算法部署自动驾驶bevnvidia
目录开启Debug常用数据在一起看CUDA-BEVFusion的代码前,我们把后面会常见到的变量以及他的含义写在前方,看代码的时候如果看到同名的变量,可以过来看一看数据的形状和含义。另外这里介绍了开启debug的方法。总而言之,本篇文章是一个类似前言的文章,方便后续大家调试代码,理解代码。开启Debug修改CMakeLists.txt,注释26行,打开27行注释。修改前,默认设置修改后重新运行ba
- MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署2 create_core之参数设置
端木的AI探索屋
自动驾驶cudacuda-bevfusionnvidia部署模型算法部署bev
目录加载命令行参数main函数中的create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始,我们将一起看CUDA-BEVFusion的代码流程,看看NVIDIA部署方案的思路方法。加载命令行参数将代码debug起来,launch.json中配置好了传入的参数。C+
- CUDA和cudnn安装教程
悲伤的拾荒
Pytorchtensorflowcuda深度学习pythontensorflowpytorch
查看本机的CUDA驱动适配版本检查是否有合适的GPU,若有安装Cuda与CuDNN在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本点击帮助->点击系统信息弹出下面的对话框,在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。查询电脑的显卡安装的版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolki
- CUDA与CUDNN 关系
XF鸭
小知识caffe深度学习人工智能
CUDA与cuDNN1、什么是CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学
- 无需注册登录NVIDIA官网下载CUDNN
justablackacat
pytorchpytorch深度学习
由于注册一直不成功,参考了这篇博客但是参考博客的方法有一点问题,如果复制的网址是展开之前的,可能下载到的还是cudnn-archive,所以对这个方法做出一点修改。打开cuDNN下载网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive点击cuDNNArchive|NVIDIADeveloper进入下图界面:找到需要的版本,点击展开下一层比如我想找CUDA
- 在使用cuda12 报错Library cublas64_11.dll is not found
atlasroben
python深度学习人工智能
因为nvidia的升级基本上都是是CUDA12了,在我发表文章的时候如果去官网下载CUDA包默认安装CUDA版本就是12了.今天在调用fast-whisper的时候使用GPU报错Librarycublas64_11.dllisnotfoundmodel=faster_whisper.WhisperModel(model_size,device="cuda",compute_type="float1
- 【踩坑系列记录 】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu
RoyZz_
python深度学习pytorch
概要很早前做过深度学习,配环境之类的坑由于没记录都记不清了。这段时间开始做深度学习的项目,于是用Anaconda给项目创建了一个环境,其他的环境配置很顺利,就是到了安装pytorch时,我用pytorch官网的代码一直下载的是cpu版本。condainstallpytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit=11.3-
- GPU服务器安装显卡驱动、CUDA和cuDNN
嘻哈记
服务器人工智能深度学习
GPU服务器安装cuda和cudnn1.服务器驱动安装2.cuda安装3.cudNN安装4.安装docker环境5.安装nvidia-docker25.1ubuntu系统安装5.2centos系统安装6.测试docker容调用GPU服务1.服务器驱动安装显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn显卡驱动安装完成后可以通过命令:
- LSTM 08:超详细LSTM调参指南
datamonday
时间序列分析(TimeSeries)LSTMkeras调参
本文代码运行环境:cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01:理解LSTM网络及训练方法LSTM02:如何为LSTM准备数据LSTM03:如何使用Keras编写LSTMLSTM04:4种序列预测模型及Keras实现LSTM05:Keras实现多层LSTM进行序列预测LSTM06:Keras
- 2018-11-23
啊啊啊啊啊1231
attempttosolvetheproblemwhichoccurredfrequentlyduringthedebuggingexperiencerecently."expectedtofindtorch.FloatTensorbutfoundtorch.cuda.FloatTensorinstead"So!!!hereanamazingwebsitehasbeenfoundasthesolu
- Pytorch backward报错2次访问计算图需要 retain_graph=True 的一种情况
培之
pytorch人工智能python
错误代码错误的原因在于y1=0.5*x*2-1.2*xy2=x**3没有放到循环里面,没有随着x的优化而相应变化。importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimtorch.autograd.set_detect_anomaly(True)device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()e
- 将pytorch中变量的梯度为 nan 的替换成 1 还是 0?
培之
pytorch人工智能python
替换成0,则变量保持不动0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)替换成1,变量会变化0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0
- C/C++/Cuda不依赖任何三方库求解3x3矩阵的特征值和特征向量
OTZ_2333
c++特征值特征向量cuda
https://www.mpi-hd.mpg.de/personalhomes/globes/3x3/适用于C/C++下载dsyevv3-C-1.1.tar.gz采用LGPL协议,不适合商业开发https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/cuda/common/include/pcl/cuda/common/eigen.h适用于Cuda
- GPU,CUDA,cuDNN的理解
达微
我们知道做深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解。先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1(CUDA的官方文档):从上图可以看出GPU(图像处理器,GraphicsProcessingUnit)和CPU(中央处理器,CentralProcessingUnit)在
- AI芯片技术架构有哪些?FPGA芯片定义及结构分析
Hack电子
人工智能架构fpga开发
点击蓝字关注我们关注、星标公众号,精彩内容每日送达来源:网络素材ai芯片技术架构有哪些?AI芯片的技术架构可以根据其设计方式和特点进行分类。以下是几种常见的AI芯片技术架构:GPU(图形处理器)架构:GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的,但由于其高度并行的特性,逐渐被应用于深度学习计算。GPU架构采用多个计算单元(CUDA核心)进行并行计算,能够高效地执行浮点运算和矩阵计算。NVIDIA的Tens
- 英伟达(NVIDIA)和CUDA
小米人er
我的博客英伟达
英伟达(NVIDIA)是一家知名的图形处理器(GPU)制造公司,而CUDA则是NVIDIA推出的一种并行计算架构和编程模型。CUDA全称为ComputeUnifiedDeviceArchitecture,即计算统一设备架构,它允许开发者使用C/C++、Fortran等编程语言在NVIDIA的GPU上进行通用计算。CUDA是NVIDIA从硬件进驻软件的重要工具,起到了连接的作用。通过CUDA,开发者
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
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