- 内存泄漏系列专题分析之二十九:高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理
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内存泄漏和内存占用拆解系列专题数码相机android图像处理
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:内存泄漏系列专题分析之二十九:高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理目录一、背景二、:Android通用GPU内存分配和释放原理2.1:用户态GPU内存分配2.2:内核态GPU内存分配2.3:kgslioctlgpumemalloc分析2.4:gpumemallocentry分析2.5:内核态GP
- QuACK:用纯 Python 把 H100 推到“光速”
吴脑的键客
人工智能python开发语言gpu算力
FlashAttention的共同作者TriDao与普林斯顿大学的两位博士生最近联合推出了一个名为QuACK的新内核库。这一创新的内核库引起了广泛关注,尤其是在高性能计算领域。QuACK的开发背景QuACK的开发完全基于Python和CuTe-DSL,令人瞩目的是,它不涉及任何CUDAC++代码。这一设计理念打破了传统的编程框架,使得开发者能够在更友好的环境中进行高效的GPU编程。性能优势在强大的
- COLMAP 编译全流程问题与解决方案汇总【含Ceres/absl/CUDA/GCC/CMake 报错详解】
逐云者123
三维重建算法工程与架构colmap三维重建编译
CeresSolver&COLMAP编译全流程问题与解决方案汇总【含absl/CUDA/GCC/CMake报错详解】适配环境:Ubuntu24.04+GCC12/13+CUDA12.6+Conda+RTX4090本文总结了从源码编译CeresSolver+COLMAP(无GUI)全流程中遇到的所有实际问题、报错信息、成因分析与解决办法,适用于从事3DGS/SfM/三维视觉方向的开发者。包含对abs
- 基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频
Mr数据杨
Python音频技术音视频
本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境,为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力,用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置,用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能,并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
- 常用显卡命令
Mr.小海
Linuxlinux机器学习人工智能深度学习服务器
常用显卡命令1.查看显卡基本信息lspci|grep-invidia2.查看显卡驱动版本不更新:nvidia-smi-a每秒更新:watch-n1nvidia-smi3.查看gpu使用情况nvidia-smi4.动态查看gpu使用情况watch-n1nvidia-smi5.查看谁正在使用GPUpsaux|grep30856.打开系统监视器,快捷键:winctrl+alt+del:gnome-sys
- 阿里云产品介绍
阿里云产品相关计算:云服务器ECS、云虚拟机、GPU云服务器网络:负载均衡SLB、弹性公网IP、专有网络VPC、CDN(CDN通过将内容缓存到全球分布的多个边缘节点(EdgeNodes)上,使用户可以从离自己最近的节点获取内容,从而减少网络延迟,提升访问速度)存储:块存储EBS(ElasticBlockStorage)、对象存储OSS(ObjectStorageService)、文件存储NAS数据
- 第 20 课时:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制(车漾)
阿里云云原生
CNCFX阿里巴巴云原生技术公开课阿里云KubernetesCNCF专家团队CNCF专家团队CNCF专家团队Kubernetes
本文将主要分享以下几个方面的内容:需求来源GPU的容器化Kubernetes的GPU管理工作原理课后思考与实践需求来源2016年,随着AlphaGo的走红和TensorFlow项目的异军突起,一场名为AI的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓AI革命从此拉开了帷幕。经过三年的发展,AI有了许许多多的落地场景,包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能,并不是
- Docker 与 GPU 训练
wydxry
docker容器运维
以下是Docker与GPU训练相关的核心命令和操作指南,涵盖容器启动、资源监控和调试技巧:1.启用GPU支持的Docker安装NVIDIA容器工具包(必须步骤)#添加源并安装distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)\&&curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoa
- 2025-04-22| Docker: --privileged参数详解
在Docker中,--privileged是一个运行容器时的标志,它赋予容器特权模式,大幅提升容器对宿主机资源的访问权限。以下是--privileged的作用和相关细节:作用完全访问宿主机的设备:容器可以访问宿主机的所有设备(如/dev下的设备文件,包括GPU、USB设备等)。例如,容器可以直接操作宿主机的磁盘、分区或硬件设备。绕过权限限制:容器内的进程以接近宿主机root用户的权限运行,忽略许多
- Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析
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国产NPU×Android推理优化android人工智能
Android异构计算与OpenCL/CUDA/OpenVX的协同方式实战解析关键词Android异构计算、OpenCL、CUDA、OpenVX、GPU加速、NPU调度、HSA架构、神经网络推理、计算图编排、SoC协同处理、AI芯片编程摘要随着国产SoC平台持续迭代,Android系统中异构计算模式已从传统CPU+GPU并行计算,扩展到集成NPU、DSP、ISP等多核单元的复杂协同体系。在AI推理
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当你的团队还在手动拼装显卡集群时,聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家,万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房,硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群,训练效率竟高出他们47%。这不是魔法,而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练:为什么传统方法行不通?想象指挥没有乐谱的千
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一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”(如all-reduce、broadcast)的高频、大流量需求,主流技术方案及特点如下:网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟(~1us)、高带宽(400Gb/s)、原生RDMA支持超大规模集群(≥1000节点)、千亿参数模型训练子网管理、固件兼容性、链路健康RoCE(RDMAoverConverg
- 深度学习——CNN(3)
飘涯
前言:前面介绍了最基本的Lenet,下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图:从图中可以看出,采用双gpu训练增加LRN归一化层:本质上,这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调,诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性,在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
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Qt/C++音视频开发Qt视频监控Qt音视频Qt硬解码
一、前言采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点,如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员,这个坎必须迈过去,本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发,视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下,关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。之前用ffmpeg解码的时候,已经做了硬解码的处理,比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理,但是当时解码出来以后,还是重
- 『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!
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大模型笔记大模型人工智能Hintonllya大语言模型多模态大脑工作方式
GeoffreyHinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!文章目录一.整个访谈内容1.1.起点:理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya:他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多,但从多模态中学习会更容易1.5.关于认知的三种观点1.6.黄仁勋送了我一块GPU1.7.数字系统有人类无法比拟的优势1.8.需要得到重视的快速权
- UGUI 性能优化系列:第三篇——渲染与像素填充率优化
吉良吉影NeKoSuKi
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在UnityUGUI性能优化之旅中,我们已经学习了基础的资源管理和Canvas与UI元素的管理。现在,我们将把目光转向更深层次的渲染层面,特别是如何优化像素填充率(PixelFillRate)。在这个环节中,Overdraw(过度绘制)是一个我们必须理解和解决的关键问题,因为它直接关系到GPU的工作效率。一、Overdraw(过度绘制)的危害与检测1.什么是Overdraw?为什么会影响性能?想象
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程
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文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程本文是在Ubuntu24.04+CUDA12.8+Python3.12环境下复现成功的二、配置环境2.1安装虚
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简介为了获得最佳性能,您需要在Linux上运行5090/5080/5070Ti/5070或其他50系列GPU(或Windows上的WSL)。这篇文章将包含有关如何操作的详细指南。主线内核和驱动程序怪癖之旅Nvidia50系列GPU拥有最新的Nvidia技术。但是,新硬件需要一些新软件或更新,这需要一些耐心。如果您在这里,您可能会遇到Ubuntu默认设置的障碍。不要害怕!我最近自己摸索了这个迷宫,结
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
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简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
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简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- 什么是热力学计算?它如何帮助人工智能发展?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能量子计算
现代计算的基础是晶体管,这是一种微型电子开关,可以用它构建逻辑门,从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步,晶体管变得越来越小。根据摩尔定律,集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。这种指数级增长使得计算技术呈指数级发展。然而,晶体管尺寸的缩小是有限度的。我们很快就会达到晶体管无法工作的阈值。此外,人工智能的进步使得对计算能力的需求比以往任何时候都更加迫切。根本问题是自然是随机的(
- 【医学影像】无痛安装mamba
周树皮
医学影像python
去年编辑的一个帖子。摆了一段时间后重新回归,发送一下作为状态分界线。很癫狂的体验,man,whatcanisay!issue查看我的狗急跳墙状态1.确定版本cudanvcc-Vpythonpython--versiontorchpipshowtorch2.下载对应版本wheelcausal-conv1d:https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/rele
- LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理LLMAgentvLLMAI大模型大模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.#设置pip全局镜像(加速下载)pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#安装ms-swiftpipinstall'ms-swift[llm]'-U#vllm与
- jetson agx orin 刷机、cuda、pytorch配置指南【亲测有效】
jetsonagxorin刷机指南注意事项刷机具体指南cuda环境配置指南Anconda、Pytorch配置注意事项1.使用设备自带usbtoc的传输线时,注意c口插到orin左侧的口,右侧的口不支持数据传输;2.刷机时需准备ubuntu系统,可以是虚拟机,注意安装SDKManager刷机时,JetPack版本要选对,JetPack6.0的对应ubuntu22,cuda12版本,对应pytorch
- 8卡RTX 5090D服务器部署Qwen3-32B-AWQ模型执行性能测试
一、背景最近得了一台8卡5090D服务器进行测试评估。GPU拓扑情况如下(test)root@ubuntu:/opt/models#nvidia-smitopo-mGPU0GPU1GPU2GPU3GPU4GPU5GPU6GPU7CPUAffinityNUMAAffinityGPUNUMAIDGPU0XNODENODENODESYSSYSSYSSYS0-31,64-950N/AGPU1NODEXNO
- Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)
关于在执行pythonsetup.pydevelop#or"pipinstall-v-e."时poly_nms_cuda.cu报错问题。前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时(我的是1.10):poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“,删除“constdoubleeps=1E-8;”这句2.pytorch版本较高时(我用的是1.27)h
- YOLO11 目标检测从安装到实战
前言YOLO(YouOnlyLookOnce)系列是目标检测领域的经典算法,凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化,本文将从环境搭建到实战应用,详细讲解YOLO11的使用方法,适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统:Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件:CPU可运行,GPU(NVIDIA)可加速(推荐,需支持CU
- 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
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- 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