- HarmonyOS NEXT应用开发性能优化篇(一)
周星0927
harmonyos性能优化华为
在开发HarmonyOSNEXT应用时,优化应用性能是至关重要的。文章将性能优化分为四篇按照顺序(1.并行化、预加载和缓存2.布局嵌套层数3.管理状态变量4.系统接口)来介绍介绍应用开发过程中常见的一些性能问题,配合相关参考示例。合理使用并行化、预加载和缓存优化篇一:合理地使用并行化、预加载和缓存等方法,例如使用多线程并发、异步并发、Web预加载等能力,提升系统资源利用率,减少主线程负载,加快应用
- LLM大模型学习:LLM大模型推理加速
七七Seven~
学习人工智能transformer深度学习llama
文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在,尤其在大模型时代背景之下,消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一,今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术,如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等,掌握相应的实现方法。1.1剪枝
- python分布式集群ray_Ray:为人工智能而生的分布式执行框架
不死鹰阿江
python分布式集群ray
许多人工智能算法在计算上都非常密集,并且显示出复杂的通信模式。为此许多研究人员将大部分时间花在构建定制系统上,以高效地在集群中分发代码。然而,定制的系统通常是基于特定的单一算法或算法类。因此我们构建了Ray来帮助消除一堆冗余的工程任务,这些任务目前在每个新算法中反复出现。我们希望能够重用一些基本的基础元素来实现并高效地执行各种算法和应用程序。现有代码的简单并行化Ray允许通过最少的修改来远程执行P
- 【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示
RS迷途小书童
激光雷达点云数据python开发语言激光点云数据点云数据处理
1Open3D库介绍Open3D是一个开源的3D数据处理库,发布于2015年,目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可,使用C++11实现,并经过高度优化,还通过PythonPybinding提供了前端PythonAPI。Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法,内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用,包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
- 并行处理的艺术:深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块
杨哥带你写代码
pytorch人工智能python
标题:并行处理的艺术:深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。PyTorch,作为当前流行的深度学习框架之一,提供了torch.nn.parallel模块,允许我们轻松地将模型部署到多个GPU上。本文将详细介绍如何使用这个模块,以及如何通过并行化来提高模型的计算效率。引言深度学
- 大语言模型算力优化策略:基于并行化技术的算力共享平台研究
ZhangJiQun&MXP
2024算力共享2021论文语言模型人工智能自然语言处理
目录大语言模型算力优化策略:基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先,大语言模型(如GPT系列、BERT等)和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点。算力共享旨在通过分布式计算技术,将大规模计算任务分配给多个计算节点,以提高计算效率、降低资源成本并加速模型训练和推理过程。其次,
- 大语言模型诞生、探索和爆发阶段
花开盛夏^.^
人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型的发展可以分为几个阶段,每个阶段都有其特点和发展重点。以下是大致的时间线以及各个阶段的特点:一、大语言模型诞生阶段这一阶段大约从2017年末到2019年初,期间出现了几个关键的技术突破,这些技术奠定了现代大语言模型的基础。2017年:Google发表了Transformer架构,这是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,使得大规模并行化处理成为可能,
- 深度学习--Transformer和BERT区别详解
Ambition_LAO
深度学习
Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全摒弃了循环和卷积结构,依赖于自注意力机制和并行化的处理方式,极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
- Numpy、Pandas库的使用
貮叁
量化投资分析pythonpython数据分析
目录Numpy1、概述2、基础操作2.1生成一个numpy的array数组:2.2自定义一个新的数据类型:np.dtype()3、并行化思想4、量化分析应用4.1索引选取和切片选择4.2数据转换与规整4.3逻辑条件进行数据筛选4.4通用序列函数4.5文件保存与读取Pandas1、简介2、Series和DataFrame的使用2.1Series2.2DataFrame3、量化分析应用3.1形成一个p
- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- sprintboot集成flink快速入门demo
AskHarries
flink大数据
一、flink介绍Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(DataProcessing)场景:高并发pipeline处理数据,时延毫秒级,且兼具可靠性。二、环境搭建安装flinkhttps://nightlies.apache.org
- ElasticSearch为什么快?
z.jiaminf
ElasticSearchelasticsearch大数据搜索引擎
ElasticSearch是一个高性能,分布式搜索引擎,它之所以快,主要有以下几个原因:1.分布式存储:ElasticSearch使用分布式存储技术,将数据存储在多个节点上从而减少单个节点的压力,提高整体性能。2.索引分片:ElasticSearch把每个索引划分成多个分片,这样可以让查询操作并行化,从而提高查询速度。3.全文索引:ElasticSearch使用了高效的全文索引技术,把文档转化成可
- transformer-Attention is All You Need(一)
liaolaa
transformer深度学习人工智能自然语言处理
1.为什么需要transformer循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置进行因子计算。通过在计算期间将位置与步骤对齐,它们根据前一步的隐藏状态和输入产生位置的隐藏状态序列。这种固有的顺序特性阻止了训练样本内的并行化,这在较长的序列长度上变得至关重要,因为有限的内存限制了样本的批处理大小。相较于seq2seq结构每个时间步的输出需要依赖于前面时间步的输出,这使得模型没有办法并行,效率低,面临对齐问
- 基于 C# 的 ETL 大数据并行编程
dotNET跨平台
c#数据库编程语言java大数据
作者:JamesSpinella译者:精致码农原文:https://bit.ly/3nGQu4J并行编程在历史上一直是软件开发中比较小众和复杂的环节,往往不值得头疼。但编写并行化应用只会越来越简单,一个应用同时利用设备CPU上的多个内核,来实现效率最大化也是很常见的。如今,随着数据工程作为一个专业领域的兴起,并行编程比以往任何时候都更受欢迎。ApacheSpark是一个用于Extract(提取),
- 首个支持RWA交易的订单簿DEX-PoseiSwap,即将开启IEO
西柚财经
区块链
随着DeFi世界的发展,越来越多的链上协议支持以合成资产的方式,将传统金融资产以加密资产的形式映射至链上,包括美股、黄金期货等等,虽然这种方式进一步帮助投资者,以非许可的形式丰富了投资标的,但这种方式缺乏合规性保障。与此同时,链上DEX基本都是以AMM模型为基础实现交易与流动性,这意味着多数链上DEX难以实现复杂的功能,交易体验差。NautilusChain是行业内第一个并行化且运行速度最快EVM
- Hadoop:认识MapReduce
爱写代码的July
大数据与云计算hadoopmapreduce大数据
MapReduce是一个用于处理大数据集的编程模型和算法框架。其优势在于能够处理大量的数据,通过并行化来加速计算过程。它适用于那些可以分解为多个独立子任务的计算密集型作业,如文本处理、数据分析和大规模数据集的聚合等。然而,MapReduce也有其局限性,比如对于需要快速迭代的任务或者实时数据处理,MapReduce可能不是最佳选择。总的来说,MapReduce是大数据技术中的一个重要概念,它在Ha
- 【论文精读】Transformer
None-D
BackBonestransformer深度学习人工智能
摘要以往的循环神经网络如LSTM和GRU,在序列建模和翻译问题中已经成为最先进的方法,但由于其循环结构,导致无法并行化计算,且难以对长序列的全局关系建模。故本文提出Transformer,一种非递归式的模型架构,完全依靠注意力机制来获取序列输入和输出之间的全局依赖关系,且Transformer允许并行化计算。具体为:提出自注意力机制,是一种为了方便计算序列表示而关联单个序列的不同位置的注意力机制基
- numpy常用操作
卅清
numpynumpy是一个开源的python科学计算库,使用ndarray对象处理任意维度的数组1.ndarray相对原生python列表优势:1.内存块存储优势:ndarray在存储元素是内存连续,而python原生list存储元素是选择元素外置的形式,查找时通过寻址方式找到下一个元素,在科学计算时,ndarray的速度快于list。2.ndarray支持并行化运算(向量化运算)3.numpy底
- Spark是什么?与MapReduce的对比
Tim在路上
Spark是一个基于内存的集群计算系统,是一个分布式的计算框架。Spark可以将计算任务分发到多个机器并行计算。目前Spark集成了SQL查询,图处理,机器学习,流处理等,在计算引擎中生态比较健全,所以其适用范围比较广。Spark主要解决计算的并行化,集群资源的管理与分配,容错与恢复,任务的分发与回收管理等问题。SparkvsMapReduceJob的划分方式不同,MapReduce中一个map和
- 【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择(深度学习的数据集处理)
编程到天明
matlab随机森林算法
1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时,算法能够为每个特征提供一个重要性得分,从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力,减少过拟合的风险,并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征,模型的复杂度降低,同时保持了较高的预测准确性。随机森林是一种集成学习算法,利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的
- OpenAI Gym 高级教程——分布式训练与并行化
Echo_Wish
Python笔记Python算法分布式
PythonOpenAIGym高级教程:分布式训练与并行化在本篇博客中,我们将深入探讨OpenAIGym高级教程,特别关注分布式训练与并行化的方法。我们将使用Ray这个强大的分布式计算库来实现并行化训练。1.安装依赖首先,确保你已经安装了OpenAIGym和Ray:pipinstallgym[box2d]ray2.Ray的初始化在使用Ray进行并行化训练之前,需要初始化Ray。下面是一个简单的初始
- FLUENT UDF并行化(1)
BetterFlow_CFD
FLUENTUDFc++c语言
来源:ANSYSFLUENTUDF帮助文档,翻译自用,如有错误,欢迎指出!本章概述了并行ANSYSFluent的用户定义函数(UDF)及其用法。有关并行UDF功能的详细信息,请参见以下部分,本文介绍前两部分。7.1.OverviewofParallelANSYSFluent7.2.CellsandFacesinaPartitionedMesh7.3.ParallelizingYourSerialU
- FLUENT UDF并行化(2)
BetterFlow_CFD
FLUENTUDFc++c语言
来源:ANSYSFLUENTUDF帮助文档,翻译自用,如有错误,欢迎指出!本章概述了并行ANSYSFluent的用户定义函数(UDF)及其用法。有关并行UDF功能的详细信息,请参见以下部分,本文介绍第三部分。7.1.OverviewofParallelANSYSFluent7.2.CellsandFacesinaPartitionedMesh7.3.ParallelizingYourSerialU
- FLUENT UDF并行化(3)
BetterFlow_CFD
FLUENTUDF服务器windowsjava
来源:ANSYSFLUENTUDF帮助文档,翻译自用,如有错误,欢迎指出!本章概述了并行ANSYSFluent的用户定义函数(UDF)及其用法。有关并行UDF功能的详细信息,请参见以下部分,本文介绍第四、五部分。7.1.OverviewofParallelANSYSFluent7.2.CellsandFacesinaPartitionedMesh7.3.ParallelizingYourSeria
- Google Earth Engine(GEE)——缩放错误指南(聚合过多、超出内存、超出最大像素和超出内存限制)!
此星光明
GoogleEarthEnginegoogleearthGEE缩放内存溢出超出最大值
缩放错误虽然脚本可能是有效的JavaScript,没有逻辑错误,并代表服务器的一组有效指令,但在并行化和执行计算时,结果对象可能太大、太多或计算时间太长。在这种情况下,您将收到一个错误,指出该算法无法缩放。这些错误通常是最难诊断和解决的。此类错误的示例包括:ComputationtimedoutToomanyconcurrentaggregationsUsermemorylimitexceeded
- 【Docker】【深度学习算法】在Docker中使用gunicorn启动多个并行算法服务,优化算法服务:从单进程到并行化
XD742971636
Linux与运维dockergunicorn容器
文章目录优化算法服务:从单进程到并行化单个服务架构多并行服务架构Docker化并指定并行服务数量扩展知识优化算法服务:从单进程到并行化在实际应用中,单个算法服务的并发能力可能无法满足需求。为了提高性能和并发处理能力,我们可以使用Gunicorn和Docker来实现算法服务的并行化部署。单个服务架构首先,让我们来看看单个服务的架构:fromfastapiimportFastAPIapp=FastAP
- 消息队列之RabbitMQ
五月高高
消息队列
消息队列之RabbitMQ:一、准备知识:把数据放到消息队列叫做生产者从消息队列里取数据叫做消费者消息队列主要实现的功能:a.异步:批量数据的异步处理b.解耦:串行任务的并行化我的理解:将原先直接关联的系统,间接关联化,引入第三方(消息队列)作为中间系统。如下图所示:c.销锋:高负载任务的负载均衡消息队列有低延迟和高吞吐量的特性二、RabbitMQ:RabbitMQ的工作模型:整个过程:生产者连接
- 2017HPCS-The Parallel and Distributed Future of Data Series Mining
Caucher
标题:时间序列挖掘到的并行化和分布式的未来本文是时间序列大佬ThemisPalpanas在2017年HPCS上做的一篇techreport。2017年发布了DPiSAX,之后2018-2020三年,涌现了近十篇timeseriessimilaritysearch的分布式并行算法。除了Palpanas的实验室以外,还有伍斯特理工学院的课题组提供的TARDIS方案2019、Chainlink方案202
- SparkCore之RDD---弹性分布式数据集
孤独の√ 3
大数据#spark分布式
目录:RDD的设计与运行原理一、RDD设计背景二、RDD概念1.什么是RDD?2.RDD的属性三、RDD特点1.可分区2.不可变3.依赖关系4.缓存(cache)5.检测点(CheckPoint)四、RDD的创建1.通过并行化的方式创建RDD2.读取文件生成RDD3.通过其他RDD转换五、RDD运行过程RDD的设计与运行原理Spark的核心是建立在统一的抽象RDD上的,使得Spark的各个组件可以
- HIVE优化场景三-合理并行控制
xuanxing123
场景三.合理进行并行控制合理的使用并行化参数控制并行化参数有以下几个:开启任务并行执行sethive.exec.parallel=true;允许并行任务的最大线程数sethive.exec.parallel.thread.number=8;这个只是开启并行化建议,具体最终能不能并行,还是依赖于之间有无依赖关系。有依赖关系,既使开启了优化参数也是不行的。如何查看每个阶段间是否有依赖关系,我们可以通过
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc