- 位宽512bit显卡_6144 CUDA/512bit位宽 Maxwell架构曝光
李涛PS
位宽512bit显卡
【IT168资讯】NVIDIA目前一代的显卡有GK104和GK110两大分支,它们的侧重点不同,但都是基于Kepler(开普勒,天文学家)架构的,下一代架构名为Maxwell(麦克斯韦尔,物理学家),根据之前的传闻Maxwell最快将在明年Q1季度问世,制程有可能继续使用TSMC的28nm工艺。现在网上又流传开Maxwell的架构设计了,旗舰GM100将有6144个CUDA核心,512bit位宽显
- CUDA 学习(3)——CUDA 初步实践
哦豁灬
CUDA学习笔记学习CUDA
1定位threadCUDA中提供了blockIdx,threadIdx,blockDim,GridDim来定位发起thread,下面发起1个grid,里面有2个block,每个block里有5个threads。程序让每个thread输出自己的id号:#include__global__voidprint_id(){intid=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;pr
- pytorch v1.4.0安装问题
大柠丶
pytorch人工智能python
直接使用conda安装报错:(CenterNet)C:\Users\16323>condainstallpytorch==1.4.0torchvision==0.5.0cudatoolkit=10.1-cpytorch-cconda-forgeChannels:-pytorch-conda-forge-defaultsPlatform:win-64Collectingpackagemetadata
- Windows和Linux系统上的Mamba_ssm环境配置
清纯世纪
笔记python深度学习人工智能
目录一、Linux系统安装二、Win系统安装1)、安装causal_conv1d1、第一种方法2、第二种方法(感觉可靠)3、第三种方法:直接下载大神编译好的文件进行安装2)、安装mamba-ssm1、第一种方法2、第二种方法:直接下载大神编译好的文件进行安装一、Linux系统安装如果自己的系统不是cuda11.8,那么需要先创建一个新环境来安装对应的cuda版本:condacreate-nyour
- Ubuntu和Windows系统之Mamba_ssm安装
Netceor
Pythonubuntuwindowslinux
Mamba的论文:https://arxiv.org/abs/2312.00752Mamba的github:https://github.com/state-spaces/mamba一、Ubuntu安装直接新建一个环境是最好的,不然很容易产生各种冲突#创建环境和相关包condacreate-nmambapython=3.10.13condaactivatemambacondainstallcuda
- 不用再当“技术宅“!这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人
阳光永恒736
AI工具人工智能deepseek一键包本地部署AI资源
最近我在朋友圈刷到好多朋友都在玩AI画图、AI写诗,看得我心痒痒。可每次想自己试试,打开教程就被满屏的代码吓退——"Python环境配置"、"CUDA驱动安装"这些词比数学作业还让人头疼。直到我发现了一个叫DeepSeek本地部署一键包的神器,我的AI探索之旅终于变得像搭乐高一样简单!夸克网盘分享一、原来AI离我们这么近上周三放学路上,我看见隔壁班的小美用AI给自己照片生成古风造型,这让我突然意识
- GPU计算的历史与CUDA编程入门
己见明
GPU计算CUDAC数据并行性CUDA程序结构向量加法内核
GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究,如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。本文将探讨GPU计算的发展史,重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献,以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。历史回顾回顾历史,GPU计算的发展始于1986年Hillis与Steele在《Comm
- GTC 2025 中文在线解读
扫地的小何尚
人工智能NVIDIAGPU深度学习机器学习
GTC2025中文在线解读|CUDA最新特性与未来[WP72383]NVIDIAGTC大会火热进行中,一波波重磅科技演讲让人应接不暇,3月24日,NVIDIA企业开发者社区邀请KenHe、YipengLi两位技术专家,面向开发者,以中文深度拆解GTC2025四场重磅开发技术相关会议,直击AI行业应用痛点,破解前沿技术难题!作为GPU计算领域的基石,CUDA通过其编程语言、编译器、运行时环境及核心库
- 英伟达消费级RTX显卡配置表
真相很简单
识别算法网络rtxnvidia英伟达游戏显卡
显卡型号显存大小显存频率显存位宽显存带宽CUDA核心数TDP(功耗)上市年份RTX409024GB21Gbps384-bit1,008GB/s16,384450W2022RTX4080(16GB)16GB22.4Gbps256-bit716.8GB/s9,728320W2022RTX4080(12GB)12GB21Gbps192-bit504GB/s7,680285W2023RTX4070Ti12
- 3090显卡Ktransformer本地部署deepseek R1:70B
SIATdog
ai
这里写自定义目录标题效果完成视频:配置参考依赖安装安装cuda配置环境下载deepseekR170B下载ktransoformer开始安装运行Web启动常见问题runtimeerrordon'tmatch更新cudaERROR:Failedtobuildinstallablewheelsforsomepyproject.tomlbasedprojects(ktransformers)效果完成视频:
- 【ai】mocap:conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision
等风来不如迎风去
AI入门与实战人工智能ubuntuconda
MotionCapubuntu18.04不知道为啥会依赖于ffmpeg、xorg渲染?安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx:安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的,还涉及到rapidjson所以python的环境隔离很重要。核心库-cudatoolkit=11.3-pytor
- 查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本
FergusJ
备份python开发语言
查看显卡型号:lspci|grepVGA(lspci是linux查看硬件信息的命令),屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
- 查看 Linux 系统中安装的 CUDA 版本
烟锁池塘柳0
LinuxCUDAlinuxubuntu
查看Linux系统中安装的CUDA版本的常见方法:文章目录1查看/usr/local/cuda目录2使用nvcc命令3检查libcublas版本注意:nvidia-smi1查看/usr/local/cuda目录通常,CUDA被安装在/usr/local/cuda目录下,所以可以使用ls命令来查看这个目录是否存在,以及查看其中的内容。ls/usr/local/cuda如果这个目录存在,通常它会是一个
- 已解决:python多线程使用TensorRT输出为零?附tensorrt推理代码
李卓璐
算法实战python开发语言
我是多个不同类型的模型多线程调用报错。设备:cuda12.1,cudnn8.9.2,tensorrt8.6.11.问题tensorrt的推理没输出???有输入:想要的输出:原因:多进程时,每进程应单独调用importpycuda.driverascuda和cuda.init(),完成初始化CUDA驱动,并需要使用self.cfx.push()和self.cfx.pop()管理CUDA上下文,以保证
- CUDA编程基础
清 澜
算法面试人工智能c++算法nvidiacuda编程
一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务,而不仅仅是图形渲染。通过CUDA,开发者可以编写C、C++或Fortran代码,并将其扩展以在GPU上运行,从而显著提高性能,特别是在处理大规模数据集和复杂算法
- 2025年开发者工具全景图:IDE与AI协同的效能革命
He.Tech
ide人工智能
2025年开发者工具全景图:IDE与AI协同的效能革命(基于CSDN、腾讯云等平台技术文档与行业趋势分析)一、核心工具链的务实演进与配置指南主流开发工具的升级聚焦于工程化适配与智能化增强,以下是2025年开发者必须掌握的配置技巧:1.VSCode:性能优化与远程协作标杆核心特性:CUDA核心利用率分析:通过NVIDIANsight插件优化GPU计算任务,需在settings.json中添加:"ns
- bitsandbytes 报错
HuggingMe
pytorch
把bitsandbytes更新到最新版本。用nvidia-smi查看CUDA版本,我的是12.2。在~/.bashrc中添加了以下几行:exportPATH="/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH"exportBNB_CUDA_VERSION=122exportLD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_P
- centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo
小太阳,乐向上
python开发语言
在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda,跑大模型会报错,提示让输入python-mbitsandbytes依然报错:CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3/lib/python3.9/site-packages/bitsandbytes/libbitsandbytes_cuda117.so.../lib64/libstdc++.so.6:ve
- 关于bitsandbytes安装报错
跃跃欲试88
语言模型人工智能transformer
RunTimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.InspecttheCUDASETUPoutputsabovetofixyourenvironment!ubuntu@VM-0-8-ubuntu:~$python-mbitsandbytesFalse===================================BUGREPORT===
- python -m bitsandbytes 报错解释与解决
MityKif
python开发语言
RuntimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation:python-mbitsandbytesInspecttheoutputofthecommandandseeifyoucanlocateCUDAlibraries.Youmightneedtoad
- c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作
FakeOccupational
深度学习c++开发语言
目录cub::BlockReduce自定义归约操作(`cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库(CUDAUnBound)提供的一种用于GPU线程块内数据归约(一般完成所有数据规约需要两次规约)的高效工具。它允许线程块内的多个线程并行地对数据执行归约操作,cub::BlockRe
- 使用LoRA微调LLaMA3
想胖的壮壮
深度学习人工智能
使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中,我们将使用LoRA微调LLaMA3模型,进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一:环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证GPU是否可用。importtor
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
- NVIDIA-B200 OFED安装失败解决步骤,实际生产环境故障一例
清风 001
AI大模型底层建设linux运维服务器
环境信息系统ubuntu22.04硬件nvidiaB200nvidia-driverubuntu2204-570.124.06cudacuda-toolkit-12-8报错信息./MLNX_OFED_LINUX-24.10-2.1.8.0-ubuntu22.04-x86_64/DEBS/libibumad-dev_2410mlnx54-1.2410068_amd64.deb./MLNX_OFED_
- Ubuntu20.04 RTX4060 AI环境搭建
stxinu
人工智能人工智能
下面记录在Ubuntu20.04环境下,使用ASUSATS-RTX4060-O8G-V2显卡,搭建NvidiaTensorRT开发环境。1.安装步骤0)准备工作使用如下命令创建我们的工作目录:mkdir~/nvidia再使用如下命令进入到上面的目录(接下来的步骤,如无特殊说明,均在该目录下进行):cd~/nvidia1)安装CUDA下载并安装NVIDIACUDAToolkit:wgethttps:
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
wlz249
pythonpytorch算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- 【保姆级视频教程(一)】YOLOv12环境配置:从零到一,手把手保姆级教程!| 小白也能轻松玩转目标检测!
一只云卷云舒
YOLOv12保姆级通关教程YOLOYOLOv12flashattentionGPU计算能力算力
【2025全站首发】YOLOv12环境配置:从零到一,手把手保姆级教程!|小白也能轻松玩转目标检测!文章目录1.FlashAttentionWindows端WHL包下载1.1简介1.2下载链接1.3国内镜像站1.4安装方法2.NVIDIAGPU计算能力概述2.1简介2.2计算能力版本与GPU型号对照表2.2.1CUDA-EnabledDatacenterProducts2.2.2CUDA-Enab
- LLaMA-Factory 微调训练
zsh_abc
llamadocker深度学习人工智能pythonlinux
LLaMA-Factory微调训练该框架功能,标注-微调-导出-合并-部署,一整条流程都有,而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一,安装(推荐在linux中训练,win可以用wsl+docker)gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcdLLaMA-Factory#根据cuda版本选择安装pytoch版本pip3installtor
- llama-factory微调
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深度学习人工智能机器学习deepseek
大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch下载安装地址PreviousPyTorchVersions|PyTorchllama-factory项目和文档地址https://githu
- PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
小诸葛IT课堂
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一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀,通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的GPU加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例(PyTorch)impo
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
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/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交