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GPU架构介绍科技gpu算力
图形处理单元,作为现代计算机中不可或缺的一部分,已经从最初的图形渲染专用处理器,发展成为强大的并行计算引擎,广泛应用于人工智能、科学计算、游戏娱乐等领域。本文将深入探讨GPU架构的演变历程、核心组件以及其在不同应用场景中的优势。GPU架构的演变:从固定功能到可编程流水线早期的GPU采用固定功能流水线架构,专为图形渲染任务而设计。这种架构将图形渲染流程划分为一系列固定的阶段,例如顶点处理、光栅化、纹
- GPU的优势:并行计算的利器
绿算技术
GPU架构介绍科技gpu算力
GPU相较于CPU,在并行计算方面具有以下优势:强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心,能够同时执行大量的线程,非常适合处理数据并行性高的任务。高内存带宽:GPU配备了高带宽的内存子系统,能够快速地将数据传输到计算核心,满足大规模数据处理的需求。高效的线程调度:GPU采用硬件多线程技术,能够快速地切换线程上下文,最大限度地提高计算资源的利用率。灵活的编程模型:GPU提供了丰富的编程模型和
- 在MATLAB中进行并行计算和GPU加速?
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在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。一、并行计算MATLAB提供了并行计算的功能,可以充分利用多核处理器和分布式计算资源,显著提高代码执行效率。在MATLAB中进行并行计算的主要工具有ParallelComputingToolbox和parfor循环。ParallelComputingToolboxPa
- 深入理解 GPU 渲染加速与合成层(Composite Layers)
一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中,GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。传统浏览器渲染依赖CPU处理DOM解析、样式计算和布局,但CPU的串行处理模式在处理大规模图形数据(如复杂动画、3D变换、高清图像)时易成为性能瓶颈。GPU的介入解决了这一核心矛盾:流处理器核心并行计算:GPU拥有数千个小型核心,可同时处理大量像素数据,例如同时对元素的所有像
- 信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记
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信息技术常见专有名词信息技术基础课程中常见的专有名词英文缩写或简称及其详细含义,按领域分类整理:硬件与存储CPU(CentralProcessingUnit)中央处理器,负责执行计算机指令和处理数据。GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器,专用于处理图形和并行计算。RAM(RandomAccessMemory)随机存取存储器,临时存储运行中的程序和数据。ROM(Read-
- 一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系
平凡而伟大.
编程语言人工智能架构设计pytorch人工智能python
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU(图形处理单元)进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具,使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解:1.CUDA与GPU:GPU:是一种专门用于
- 分子动力学仿真软件:ESPResSo_(14).优化与性能提升
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优化与性能提升在分子动力学仿真中,性能优化是一个至关重要的环节。高效的仿真可以显著减少计算时间,提高研究效率。本节将详细介绍如何在ESPResSo中进行性能优化,包括并行计算、算法优化、内存管理等方面的内容。并行计算并行计算是提高分子动力学仿真性能的有效手段。ESPResSo支持多种并行计算模式,包括多线程(OpenMP)和分布式计算(MPI)。合理利用这些并行计算模式可以显著提升仿真速度。Ope
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使用Python的multiprocessing模块实现多进程并行计算的较为详细复杂的示例代码,用于计算一个较大范围内数字的平方,并将结果汇总。以下是一个更具体、复杂且详尽的多进程并行计算代码示例,用于分析多个大型文本文件中单词出现的频率:importmultiprocessingimporttimeimportrefromcollectionsimportCounter#函数用于读取单个文件内容
- 【Python】multiprocessing 模块:多进程并行计算
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Pythonmultiprocessing模块Python的multiprocessing模块用于多进程并行计算,可以充分利用多核CPU进行任务加速,突破PythonGIL(全局解释器锁)的限制,提高程序执行效率。1.为什么使用multiprocessing?Python默认的threading模块使用线程进行并发,但由于GIL(全局解释器锁)的存在,多线程无法真正实现CPU级别的并行计算,适用于
- 英伟达的ptx是什么?ptx在接近汇编语言的层级运行?
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PTX(ParallelThreadeXecution)是英伟达CUDA架构中的一种中间表示形式(IR)语言。以下是关于它的介绍以及它与汇编语言层级关系的说明:PTX介绍•性质与作用:PTX是一种类似于汇编语言的指令集架构,但它更像是一种抽象的、面向并行计算的中间语言。它是CUDA编程模型中,主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码,在编译过程中
- 问deepseek: openfoam并行分区,数据交换逻辑解释
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在OpenFOAM中,并行计算通过将计算域分解为多个子域来实现,每个子域由一个独立的进程处理。并行分区和数据交换是确保计算正确性和效率的关键部分。以下是并行分区和数据交换逻辑的详细解释:1.并行分区并行分区是将计算域分解为多个子域的过程,每个子域由一个独立的MPI进程处理。OpenFOAM提供了多种分区工具,如decomposePar,支持以下分区方法:简单分区:将域均匀划分为若干块。层次分区:递
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- MATLAB 脑电数据处理代码优化:从基础到并行计算的演变
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文章目录前言版本1:基础的串行处理版本2:引入并行计算提高效率版本3:进一步优化的并行化处理总结前言在处理EEG(脑电图)数据时,我们常常需要对大量信号进行滤波、降噪等操作。随着数据规模的不断增大,传统的串行处理方法往往变得效率低下。为了提高计算速度,我们可以通过引入并行计算来大幅度提升处理效率。本文将通过三个版本的MATLAB代码演示如何优化EEG数据处理流程,从基础的串行处理到并行计算,再到进
- mySQL和Hive的区别
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SQL和HQL的区别整体1、存储位置:Hive在Hadoop上;Mysql将数据存储在设备或本地系统中;2、数据更新:Hive不支持数据的改写和添加,是在加载的时候就已经确定好了;数据库可以CRUD;3、索引:Hive无索引,每次扫描所有数据,底层是MR,并行计算,适用于大数据量;MySQL有索引,适合在线查询数据;4、执行:Hive底层是MapReduce;MySQL底层是执行引擎;5、可扩展性
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多进程(Multiprocessing)概念多进程是指一个程序同时运行多个进程。每个进程都有自己的内存空间和资源,进程之间通过进程间通信(IPC)来共享数据。优点独立性:每个进程都有独立的内存空间,一个进程的崩溃不会影响其他进程。并行性:可以利用多核CPU的优势,实现真正的并行计算。缺点资源消耗:每个进程都有自己的内存空间,因此资源消耗较大。通信成本:进程间通信需要通过IPC,通信成本较高。多线程
- A800算力部署实战策略
智能计算研究中心
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内容概要《A800算力部署实战策略》聚焦于高性能计算集群的全生命周期管理,系统梳理从底层硬件选型到上层软件生态协同的关键技术路径。本书以A800芯片的并行计算特性为切入点,深入探讨算力密度与能效比之间的动态平衡机制,覆盖硬件拓扑优化、分布式任务调度、跨架构编译优化等核心环节。通过模块化设计思路,将复杂的部署流程拆解为可迭代实施的标准化操作单元,为不同规模的计算场景提供灵活适配方案。建议在规划初期建
- matlab spmd,matlab并行计算命令
其实我是老莫
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1.matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口,输入matlabpoolopen就OK了。这样,就相当于将一台计算机的两个核心,当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种?主要是两种:parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中,parfor其实就是parallel+for简化而来,顾名思义啊,就是把原来
- 本地部署AI大模型之并行计算:什么是可重入互斥锁/递归锁
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目录1.普通互斥锁的局限性2.可重入互斥锁的工作原理3.使用场景4.代码示例5.实现关键6.注意事项可重入互斥锁(ReentrantMutex,或称为递归锁)是一种特殊类型的互斥锁,允许同一线程多次获取同一把锁而不会导致死锁。以下是其核心要点:1.普通互斥锁的局限性普通互斥锁(Mutex)在同一个线程中只能被获取一次。若线程尝试重复获取已持有的锁,会导致自死锁(线程无限等待自己释放锁)。2.可重入
- 《深度解析DeepSeek-M8:量子经典融合,重塑计算能效格局》
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在科技飞速发展的今天,量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”,宛如一把钥匙,开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门,为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。量子计算,基于量子力学的奇妙特性,如量子比特的叠加与纠缠,展现出了超越经典计算的潜力。量子比特能够同时处于多个状态,实现并行计算,这使得量子计算机在处理某些特定问题时,具备指数级加速
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概述该脚本使用UnityJobSystem和BurstCompiler高效管理大量剑对象的位移计算与坐标更新。通过双缓冲技术实现无锁并行计算,适用于需要高性能批量处理Transform的场景。核心类SwordManager成员变量变量名类型说明swordPrefabGameObject剑对象预制体_deltaPositionsNativeArray每帧位移增量数据(临时内存分配)_position
- 分子动力学仿真软件:GROMACS_(12).并行计算与性能优化
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并行计算与性能优化并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源(如处理器、计算节点等)来执行计算任务,以提高计算效率和速度。在分子动力学仿真中,系统的规模往往非常大,涉及数百万甚至数十亿个原子的相互作用。因此,并行计算是提高仿真效率的关键技术之一。并行计算的类型并行计算主要分为以下几种类型:数据并行:将数据分割成多个部分,每部分由不同的计算资源处理。任务并行:将任务分解成多个子任务,每个子任
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自2017年Transformer横空出世以来,它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时,是否真正理解了它的局限性?本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷,并试图在数学维度揭示其本质。一、全局注意力的"诅咒":从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式:Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{
- 探秘开源项目 MapReduce:分布式计算的新篇章
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探秘开源项目MapReduce:分布式计算的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据处理领域,一个名字始终熠熠生辉,那就是。这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型,用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力,分析其技术原理,探讨它的应用场景,并揭示它独特的特性。项目简介该项目是ChubbyJiang对原始GoogleMapRe
- GPU编程实战指南03:CUDA开发快速上手示例,GPU性能碾压实测
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上一节《GPU编程指南02:CUDA开发快速上手示例》中我们完成了一个使用GPU进行加减乘除四则运算的例子。没有学习的可以先跳转学习这一节,因为它有详细的代码注释,学习完这一篇,你就基本入门了GPU编程。在这个例子中,我们使用GPU进行运算,同时也会用CPU进行运算,然后将两者的结果进行对比,以确保我们代码运行的结果是正确的。既然CPU可以计算,为什么要用GPU呢?因为GPU可以进行并行计算,计算
- 弹性算力革命:企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界
企业级GPU云服务是一种面向企业用户,基于云计算技术,将强大的图形处理器(GPU)资源以服务的形式提供给企业的创新模式。通过这种模式,企业无需自行购置、安装和维护昂贵的GPU硬件设备,只需按需从云端获取GPU计算资源,就能满足自身多样化的业务需求。随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透,企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
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- 数据管理-估算和建模数据处理的内存需求
李星星BruceL
自动化测试pythonnumpypandas大数据
估算和建模数据处理的内存需求无论是数据处理管道还是科学计算,您通常需要了解您的进程需要多少内存:如果您的内存不足,了解您是否只需要将笔记本电脑的内存从8GB升级到16GB,或者您的进程需要200GB内存并需要优化,这是很有帮助的。如果您正在运行并行计算,您需要了解每个任务的内存需求,以便知道可以并行运行多少个任务。如果您要扩展到多次运行,您需要估算硬件或云资源的成本。在第一种情况下,您实际上无法测
- 量子算法:英译名、概念、历史、现状与展望?
lisw05
量子计算计算机科学技术
李升伟整理####英译名量子算法的英文为**QuantumAlgorithm**。####概念量子算法是利用量子力学原理(如叠加态、纠缠态和干涉)设计的算法,旨在通过量子计算机高效解决经典计算机难以处理的问题。其核心在于利用量子比特(qubit)的并行计算能力,显著提升计算效率。####历史1.**1980年代**:RichardFeynman提出量子计算概念,认为量子计算机可以模拟经典计算机无法
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
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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
#
- 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