- 深度学习基础知识
namelijink
深度学习人工智能
cuda简介:CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU(图形处理器)来加速各种计算任务,包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司,专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU,NVIDIA还提供与其GPU
- Python 并发处理
亚图跨际
Pythonpython并发编程
特点介绍了一些最流行的库和框架,并深入探讨了如何将这些库用于您自己的高并发、高性能Python程序介绍了能够用Python编写您自己的并发和并行软件系统所需的并发的基本概念介绍调试和异常处理等概念,以及一些允许您创建事件驱动和反应式系统的最流行的库和框架内容加快速度并行化线程的生命线程间同步线程之间的通信调试和基准测试执行和池多进程事件驱动编程反应式编程使用GPU选择解决方案详情参阅-亚图跨际
- 【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练
LittleNyima
人工智能深度学习pytorch分布式
本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关|使用Pytorch进行分布式训练,转载请注明出处。其实Pytorch分布式训练已经不算什么新技术了,之所以专门写一篇blog是因为今天训模型的时候出现了一个没见过的问题,在调试的时候发现自己平时都是用别人写好的分布式代码,没有深入研究过其中的实现细节,因此感觉有必要整理吸收一下。最简单的数据并行作为最简单的并行计算方式,使用nn.Data
- python使用ray框架改进原有代码,实现多进程与分布式
呆萌的代Ma
pythonpython
安装依赖:pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/'ray[default]'ray框架可以在几乎不改变现有代码的基础上实现分布式与并行计算!!改变的只有传值的方式,与每个函数加上装饰器即可对于常规的循环任务defexponentiation_test(a,b):importtimetime.sleep(1)#这里是为了看是否是真正的多
- Python 魔法学院 - 第24篇:Python 解释器优化 ⭐⭐⭐
星核日记
《Python魔法学院》python开发语言pycharmwindowsPython性能优化
目录引言1.Cython与PyPy1.1Cython1.1.1Cython的优势1.1.2Cython的简单示例1.1.3Cython的适用场景1.2PyPy1.2.1PyPy的优势1.2.2PyPy的简单示例1.2.3PyPy的适用场景1.3Cython与PyPy的对比2.并行计算与分布式计算2.1并行计算2.1.1multiprocessing模块2.1.2concurrent.futures
- 我国化学信息学研究的地位与近期研究进展
xoaxo
算法优化生物数据库网络工作
近两年来,我国的化学信息学研究得到了快速发展,在某些专题的研究方面达到了国际前沿水平。在理论与计算化学研究中,基于第一性原理的新型并行计算方法被提出并用于纳米材料电子结构的高效计算[24],轨道分解方法被用来简化磁性质的四分量相对论计算[25]。同时,量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27],并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外,密度泛函理
- GPU(Graphics Processing Unit)详解
美好的事情总会发生
AI人工智能嵌入式硬件硬件工程ai
GPU(GraphicsProcessingUnit)详解1.GPU的定义与核心特性GPU(图形处理器)是一种专为并行计算和图形渲染优化的处理器。与CPU(中央处理器)不同,GPU通过大规模并行架构实现高效处理海量数据,尤其在处理规则化、高并发任务时性能显著优于CPU。关键特性:高并行度:现代GPU包含数千个计算核心(如NVIDIAH100拥有18,432个CUDA核心)。专用内存系统:配备高带宽
- Python numpyf2py链接库
q56731523
python开发语言
1、问题背景用户在使用Python的numpy/f2py模块将FORTRAN程序包装成Python模块时遇到了问题。在链接FORTRAN程序中用到的外部库时,遇到了错误信息:gfortran:f77:/var/folders/46/l1mrxgls07s6tpwb6tgpvhpr0000gn/T/tmpPCM7Ne/src.macosx-10.9-intel-2.7/progs-f2pywrapp
- CUDA与CUDPP源码解析及实战应用
昊叔Crescdim
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台,CUDPP是一个提供GPU优化算法的开源库。本课程将深入解析CUDPP的核心组件,包括基数排序、扫描操作、动态并行性、随机数生成、缓存机制、矩阵乘法和基准测试等。通过学习CUDPP源码,开发者可以掌握GPU并行计算的优化技巧,提升应用程序性能。同时,本课程也会介绍如何在具备CUDASDK和NVIDIA驱动的系统上安装和
- Joblib - Python轻量流水线工具
Think@
Joblib是一款用于在Python中提供轻量流水线的工具。#joblib是一组用于在Python中提供轻量级流水线的工具。#joblib具有以下功能:#透明的磁盘缓存功能和“懒惰”执行模式,简单的并行计算#joblib对numpy大型矩阵进行了特定的优化,简单快速importtime,mathfromjoblibimportParallel,delayed#利用joblib实现并行计算defmy
- FORTRAN语言的云计算
冯逸桐
包罗万象golang开发语言后端
FORTRAN语言的云计算探索引言在数字化转型的浪潮中,云计算作为一种新兴的计算模式,正迅速改变着我们的工作和生活方式。随着科学计算和高性能计算需求的日益增长,众多传统编程语言和技术开始被纳入云计算生态系统。FORTRAN(FormulaTranslation)作为一种历史悠久的编程语言,在科学计算领域中占据着不可或缺的地位。本文将探讨FORTRAN语言在云计算中的应用、现状以及未来发展方向。一、
- Unity Dots理论学习-3.ECS有关的模块(2)
keep-learner
Unityunity学习游戏引擎
Burst编译器如前所述,Unity中的C#代码默认通过JIT(即时编译)编译器Mono编译;或通过AOT(提前编译)编译器IL2CPP编译以提供更好的运行时性能,在某些目标平台上也会有更好的支持。Burst模块提供了第三种编译器,它执行了大量优化,通常能带来比Mono甚至IL2CPP更好的性能。使用Burst可以大大提高并行计算的性能和可扩展性,正如以下图像所示:然而,需要注意的是,Burst只
- 川翔云电脑是什么?租电脑?
渲染101专业云渲染
电脑服务器运维
在数字化时代,川翔云电脑借助云计算技术,把用户终端和云端虚拟电脑连接,打破本地硬件的局限,让大家随时随地工作、娱乐。川翔云电脑的优势强大硬件配置川翔云电脑硬件配置处于行业前列,显卡尤为突出。它配备性能不错的RTX3090,还有48G显存的RTX4090plus,支持1-8卡机配置。多卡模式下,RTX4090plus并行计算能力大幅提升,能处理高显存需求的复杂任务。在超高清视频剪辑中,无论是8K还是
- 均薪23W还缺人,FPGA工程师到底有多重要?
博览鸿蒙
FPGAfpga开发
近两年,随着FPGA行业的快速发展,FPGA工程师的需求量持续增长。FPGA技术在通信、人工智能、自动驾驶、数据中心等领域的广泛应用,使得这一岗位变得尤为重要。尤其是在高性能计算、边缘计算等场景下,FPGA凭借其高并行计算能力和灵活性,成为不可或缺的技术方案。FPGA工程师的核心职责FPGA工程师主要负责FPGA的开发、调试和优化,具体包括:逻辑设计与实现:使用Verilog/VHDL等硬件描述语
- 100.12 AI量化面试题:量化金融中什么是蒙特卡罗模拟?
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python
目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2应用场景维度1.3实践实现维度2.基础实现方法2.1几何布朗运动模拟2.2期权定价实现3.高级优化技术3.1方差缩减方法3.2并行计算实现4.风险度量应用4.1VaR计算5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulation)在量化金融中的应用,包括基本原理、实现方法和实际案例。如果想更加全面清晰地了解金
- 算力机房选择RoCE还是InfiniBand(IB)
helpme流水
人工智能云计算
前言超高带宽、超低延迟、超高可靠,这是大模型训练对于网络的要求。多年来,TCP/IP协议一直是互联网通信的支柱,但对于AI网络来说,TCP/IP在某些方面存在着致命的缺点。TCP/IP协议的时延较高,通常在数十微秒左右,同时还会对CPU造成严重的负载。RDMA能直接通过网络接口访问内存数据,无需操作系统内核的介入。这允许高吞吐、低延迟的网络通信,尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA技术有
- CUDA环境配置
波小澜
CUDAcudaubuntu环境配置
本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算(HPC)并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网,上面许多文档写的都相当不错,比如CUDA编程指南、如何使用cuRand生成随机数等。环境配置博主主要在Linux下进行CUDA程序的开发,包括Ubuntu14.04、CentOS6等以在Ubuntu下安装CUDA为例:首先,在命令行中执行nvidia-smi指令,查看
- MapReduce是什么?
头发那是一根不剩了
mapreduce大数据
MapReduce是一种编程模型,最初由Google提出,旨在处理大规模数据集。它是分布式计算的一个重要概念,通常用于处理海量数据并进行并行计算。MapReduce的基本思想是将计算任务分解为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:在这个阶段,输入的数据会被拆分成多个片段,每个片段会被分配给不同的计算节点(也叫做“Mapper”)。每个Mapper处理一部分数据并输出键值对(key-v
- 14.4K+ Star!GPT Researcher:一个基于AI的智能研究助手
鱼满满记
AI应用Github项目python人工智能ai
GPTResearcher简介GPTResearcher[1]是一个基于大型语言模型(LLM)的自动化智能体,目标是对任何给定主题进行在线全面研究。该智能体能够生成详细、事实和无偏见的研究报告,并提供定制化选项,以关注相关资源和大纲。GPTResearcher的设计灵感来源于最新的Plan-and-Solve和RAG论文,目标是解决错误信息、速度、确定性和可靠性问题,通过并行化智能体工作而不是同步
- c/c++蓝桥杯经典编程题100道(14)矩阵转置
tamak
算法数据结构蓝桥杯c语言c++
矩阵转置->返回c/c++蓝桥杯经典编程题100道-目录目录矩阵转置一、题型解释二、例题问题描述三、C语言实现解法1:使用额外空间(难度★)解法2:原地转置(仅限方阵,难度★★)四、C++实现解法1:使用STL容器(难度★☆)解法2:原地转置优化(方阵,难度★★)五、总结对比表六、特殊方法与内置函数补充1.C语言中的变长数组(VLA)2.C++的swap函数3.并行化优化一、题型解释矩阵转置是将矩
- AI硬件加速:CPU vs GPU性能对比
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AI硬件加速:CPUvsGPU性能对比关键词:人工智能、硬件加速、CPU、GPU、性能对比、硬件架构、并行计算、优化策略、项目实战摘要:本文将深入探讨AI硬件加速领域中的两个核心组件:CPU和GPU,通过性能对比分析,揭示它们在AI计算中的优势与不足。文章将从基本概念、硬件加速原理、性能指标评测、实际应用场景到项目实战,逐步分析CPU与GPU在AI硬件加速中的表现,为读者提供全面的技术解读与实战指
- .NET FrameWork 4.0 新特性
浪子回头了
asp.net.net框架windowsasp.net扩展语言
请注意,.NET框架4引入了一个改进的安全模式。有关该内容的更多的信息,请参阅文章《.NET框架4中的安全变化》。具体来说,本文中将介绍.NET框架4的如下一些新功能和改进特征:应用程序兼容性和部署\内核新功能及改进\托管扩展框架\并行计算\网络编程\Web开发\客户端开发\数据\通信和工作流一、应用程序兼容性和部署除了一些在安全、标准遵从、正确性、可靠性及性能等方面的改进之外,.NET框架4与基
- Github 2025-02-05 C开源项目日报 Top9
老孙正经胡说
githubc语言开发语言Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,今日(2025-02-05统计)共有9个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量C项目9Fortran项目1Shell项目1Klipper-开源3D打印机固件创建周期:3087天开发语言:C协议类型:GNUGeneralPublicLicensev3.0Star数量:9488个Fork数量:5316次关注人数:9488人贡献人数:
- python使用jit没加速_# 加速python运行-numba
weixin_39750195
python使用jit没加速
加速python运行-numbanumba是一个用于编译Python数组和数值计算函数的编译器,这个编译器能够大幅提高直接使用Python编写的函数的运算速度。numba使用LLVM编译器架构将纯Python代码生成优化过的机器码,通过一些添加简单的注解,将面向数组和使用大量数学的python代码优化到与c,c++和Fortran类似的性能,而无需改变Python的解释器。Numba的主要特性:动
- 第19章《VTK并行渲染》
《雨声》
VTK小白入门算法c++信息可视化计算机视觉
在VTK中,并行渲染是一种优化计算和渲染性能的技术,尤其在处理大规模数据集时非常重要。VTK提供了一些工具和方法来利用多核处理器、分布式计算环境以及GPU加速来进行并行渲染。1.并行渲染的目标加速数据处理:通过将计算任务分配给多个处理器或计算节点,减少数据处理时间。优化渲染性能:通过并行化渲染过程,尤其是在显示大规模数据(例如,体积渲染、大型网格、三维模型等)时,提高帧率和渲染效率。2.VTK中的
- 2025年大年初一篇,C#调用GPU并行计算推荐
zzlyx99
c#开发语言
C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力,加速计算密集型任务,提高程序性能,支持大规模数据处理,优化资源利用,满足特定应用场景的需求,并提升用户体验。在需要处理大量并行数据或进行复杂计算的场景中,使用GPU可以显著提高效率。以下是一些在C#中比较常用且好用的调用GPU的库:1.CUDAfy.NET特点:CUDAfy.NET是一个开源库,可以将C#代码转换为CUDA代码,支持在NVIDI
- Python 如何使用dask库来并行化Pandas DataFrame
openwin_top
python编程示例系列二pythonpandas开发语言
Dask是一个用于并行计算的Python库,它可以处理比内存大得多的数据集。DaskDataFrame是一个类似于PandasDataFrame的大型并行数据结构,它可以在分布式计算环境中高效地执行复杂的数据操作。以下是如何使用Dask来并行化PandasDataFrame的基本步骤:安装Dask:首先,确保你已经安装了Dask。如果还没有安装,可以使用pip来安装它:pipinstalldask
- Java 8 Stream 方法详解
AI天才研究院
编程实践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.简介为什么要学习Java8stream()方法?一句话概述学习stream()方法可以使得我们的编程工作更加高效、清晰、优雅,并且更容易处理并行化计算。为什么要学习JavaStreamAPI?在java中,集合类为我们提供了非常便捷的数据结构进行数据的存储、管理。但是对于大量数据的处理,集合中的一些方法就显得力不从心了。比如对一个列表进行过滤、排序、映射等操作的时候
- 各个编程语言编译器源码收集
Chesium
编译器编程语言
心血来潮在Github收集了各个主流编程语言的编译器源码,下面列出了各个编译器文件链接以及实现语言(可能会有错误)。GCC系列官网官方仓库Github镜像TheGNUCompilerCollectionincludesfrontendsforC,C++,Objective-C,Fortran,Ada,Go,andD,aswellaslibrariesfortheselanguages.C-GCC实
- Hadoop1.0-HDFS介绍
szjianzr
HADOOP介绍hadoopHDFS
Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括HadoopCommon、HDFS与MapReduce。HDFS是Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能。一、HDFS基本概念1、Bl
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要