- 【JS】执行时长(100分) |思路参考+代码解析(C++)
l939035548
JS算法数据结构c++
题目为了充分发挥GPU算力,需要尽可能多的将任务交给GPU执行,现在有一个任务数组,数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。假设GPU最多一次执行n个任务,一次执行耗时1秒,在保证GPU不空闲情况下,最少需要多长时间执行完成。题目输入第一个参数为GPU一次最多执行的任务个数,取值范围[1,10000]第二个参数为任务数组长度,取值范围[1,10000]第三个参数为任务数组,数字范围
- Faiss Tips:高效向量搜索与聚类的利器
焦习娜Samantha
FaissTips:高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台,包括CPU和GPU,能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索(AN
- 2021-06-07 Do What You Are Meant To Do
春生阁
Don’tgiveupontryingtofindbalanceinyourlife.Sticktoyourpriorities.Rememberwhat’smostimportanttoyouanddoeverythingyoucantoputyourselfinapositionwhereyoucanfocusonthosepriorities,ratherthanbeingpulledbyt
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用
皮皮冰燃
深度学习深度学习
文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型,提供三种规
- 【大模型】triton inference server
idiotyi
大模型自然语言处理语言模型人工智能
前言:tritoninferenceserver常用于大模型部署,可以采用http或GRPC调用,支持大部分的backend,单GPU、多GPU都可以支持,CPU也支持。本文主要是使用tritoninferenceserver部署大模型的简单流程示例。目录1.整体流程2.搭建本地仓库3.服务端代码4.启动服务5.客户端调用1.整体流程搭建模型仓库模型配置服务端调用代码docker启动服务客户端调用
- Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版
吴脑的键客
人工智能人工智能
SolarPro是最智能的LLM,经过优化可在单GPU上运行,性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。该预览版作为开源模型免费提供API访问,
- 使用vllIm部署大语言模型
添砖JAVA的小墨
机器学习
使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤:一、准备工作1.系统要求-操作系统:常见的Linux发行版(如Ubuntu、CentOS)或Windows(通过WSL)。-GPU支持:NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包(根据GPU型号选择合适的版本)。二、安装vllm1.创建虚拟环境(推荐)-使用Conda:c
- 大模型框架:vLLM
m0_37559973
大模型大模型通义千问Qwen
目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」,提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
- 天下苦英伟达久矣!PyTorch官方免CUDA加速推理,Triton时代要来?
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖CUDA,使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战,比如OpenAI推出的Triton,它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
- Unity3D GPUDriven渲染详解
Thomas_YXQ
开发语言Unity3D架构游戏Unity
前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用,减少CPU负担,从而提高渲染效率和帧率的方法。其核心思想是将更多的渲染任务转移到GPU上,充分利用现代图形硬件(显卡)的性能。以下是该技术的几个关键组件和它们的作用:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!1.BatchRendererGroup(BRG)BRG是Unity中用于批处理渲
- 1. 下载安装RKNN的docker镜像
jcfszxc
RKNN系列c++Rockchip
安装好docker:1.Docker的安装进入网盘,下载镜像文件:网盘链接:https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3密码:rknn下载最新的版本,当前最新版本2.1.0,([[2024-09-01]]):下载路径:GPU-Group01的分享/RKNPU2SDK/2.1.0/release/rknn-toolkit2-2.1.0-cp38-docker.tar
- 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程
ShuQiHere
tensorflowpytorch人工智能
【ShuQiHere】在深度学习中,GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而,对于许多刚刚入门的小白来说,如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中,我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练,并确保每一个步骤都简单易懂,跟着我的步骤来,你也能轻松上手!1.安装所需库首先,确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
- 项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(10)---后台搜索Cache优化
PhoenixAI8
AIPython商用视频搜索系统vectordbmilvusrediscache
目录背景技术实现策略视频预处理阶段的cache技术视频搜索阶段的cache技术技术实现预处理阶段cache策略实现逻辑代码运行结果问题及注意点搜索阶段cache策略实现系统配置层面逻辑低版本GPUCPU本项目的配置高版本描述goahead策略cache加载策略本项目配置应用层搜索参数的配置配置项本项目的实际配置背景但目前为止,视频搜索系统已经可以正常使用和运转。并且他是基于多策略搜索算法的,能够在
- TensorFlow的基本概念以及使用场景
张柏慈
决策树
TensorFlow是一个机器学习平台,用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务,其中节点表示数学操作,边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括:1.多平台支持:TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上,包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导:TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度,通过优化算法更新参数,以提高模型的准确性。3.分布式计算:Ten
- RTX 4090深度学习性能实测奉上!模型训练可提升60~80%
赋创小助手
服务器深度学习人工智能图像处理自动驾驶
近期,我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试,本篇文章将分别围绕单卡,4卡,8卡RTX4090性能测试结果展开分享,以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR,这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计,4U双处理器(第三代英特尔®至强®),双根GPU系统,最多10个P
- 深度学习的零碎知识点
csdn_now
深度学习人工智能
显卡内存什么是显卡内存简单来说就是,Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下,将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」,它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事?“共享GPU内存”又是什么?
- GPU版pytorch安装
普通攻击往后拉
pythontips神经网络基础模型关键点
由于经常重装系统,导致电脑的环境需要经常重新配置,其中尤其是cudatorch比较难以安装,因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1)安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础,一般都会随驱动的更新自动安装,但是不全,仍然需要安装toolkit,并不需要先看已有版本是哪个,反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个:国内网站:只能下载最新的toolkit,但是
- 人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装
bw876720687
人工智能机器学习深度学习
背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算,但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同,如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性,如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整?解决方案问题一:安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版,需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
- 入门篇,带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU
今夕是何年,
视觉算法部署深度学习算法人工智能
目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍:CPU是计算机系统的核心,负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成,每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务,如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存(如L1、L2和L3缓存),以减少访问主存储器的延迟
- 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
- 鸿蒙(API 12 Beta6版)GPU加速引擎服务【自适应VRS】
移动开发技术栈
鸿蒙开发harmonyos华为openharmony鸿蒙鸿蒙系统VRS引擎
XEngineKit提供自适应VRS功能,其通过合理分配画面的计算资源,视觉无损降低渲染频次,使不同的渲染图像使用不同的渲染速率,能够有效提高渲染性能。接口说明以下接口为自适应VRS设置接口,如要使用更丰富的设置和查询接口。接口名描述constGLubyte*HMS_XEG_GetString(GLenumname)XEngineGLES扩展特性查询接口。GL_APICALLvoidGL_APIE
- 安装tensorflow2.5.0 发现 tensorflow 和 numba 两者对应Numpy版本冲突
GJK_
tensorflownumpy人工智能
问题:python3.8安装tensorflow2.5.0发现tensorflow和numba两者对应Numpy版本冲突tensorflow-gpu2.5.0requiresnumpy~=1.19.2numba0.58.1requiresnumpy=1.22解决方法:将numba降低版本为0.53pipinstallnumba==0.53再将numpy版本改为1.19.2pipinstallnum
- 本地部署大语言模型详细讲解
程序员小羊!
杂文语言模型人工智能自然语言处理
大家好,我是程序员小羊!前言:本地部署大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)需要相应的硬件资源和技术栈支持,如GPU计算能力、大量内存、存储空间,以及模型部署框架。以下是如何在本地部署大语言模型的详细解释,包括选择模型、硬件需求、安装必要的软件和工具、下载和配置模型、以及优化运行性能的建议。一、前期准备1.硬件需求部署大语言模型的硬件要求主要取决于模型的大小和运行任务的复杂度。
- 验证resneXt,densenet,mobilenet和SENet的特色结构
dfj77477
人工智能python
简介图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度。这两个需求推动了网络结构的发展。resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数。densenet:密集的跳连接。mobilenet:标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积,即深度分离卷积。SENet:注意力机制。简单起见,使用了[1]的代码,注释掉layer4,作为基本框架resnet14。然后改变局部结构,验证分类效果。实验结果GPU:gtx107
- Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误:/usr/bin/ld: cannot find -lcuda
徐小妞66666
一.利用GPU训练Yolov3时,首先要修改MakeFile文件,修改格式如下:GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码:LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应
可keke
ML&DLpytorchdeeplearning
文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意,到目前为止,onnxruntime-gpu在CUDA12.x和CUDA11.x下的安装命令是不同的,仔细阅读官方文档。验证安装python>>>importonnxru
- ONNXRuntime与CUDA版本对应
zy_destiny
部署YOLOonnxruntimeonnX部署cudapython
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时,需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应,其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end