- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
星星点点洲
stablediffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- 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
- 【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
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- 我国化学信息学研究的地位与近期研究进展
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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
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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
- 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
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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
- 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?
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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
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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?
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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
- MapReduce是什么?
头发那是一根不剩了
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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
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- .NET FrameWork 4.0 新特性
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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
- 2025年大年初一篇,C#调用GPU并行计算推荐
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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
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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
- Hadoop1.0-HDFS介绍
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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
- NVIDIA的算力支持
杭州大厂Java程序媛
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NVIDIA的算力支持关键词:NVIDIA,GPU,Turing架构,RTX,AI,AIoT,云计算,大数据,深度学习1.背景介绍NVIDIA作为全球领先的图形处理芯片制造商,近年来在人工智能领域也取得了显著的进展。NVIDIA的GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力,成为了深度学习和人工智能(AI)领域的主流硬件。NVIDIA的Turing架构引入了更强的张量计算能力,使得深度学习任务能够更
- 【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇
小超编程
c语言java算法
AscendC是面向算子开发场景的编程语言,它原生支持C和C++标准规范,并提供了多层接口抽象、自动并行计算等关键技术,以提高算子开发效率。AscendC的特点C/C++原语编程编程模型屏蔽硬件差异类库API封装,兼顾易用与高效孪生调试,可在CPU侧模拟NPU侧的行为开发基本流程环境准备使用AscendC完成Add算子核函数开发;使用ICPU_RUN_KFCPU调测宏完成算子核函数CPU侧运行验证
- Kafka架构
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引言Kafka凭借其独树一帜的分区架构,在消息中间件领域展现出了卓越的性能表现。其分区架构不仅赋予了Kafka强大的并行计算能力,使其能够高效处理海量数据,还显著提升了系统的容灾能力,确保在复杂的运行环境中始终保持稳定可靠。本文将深入剖析Kafka的架构选型,通过对其底层逻辑的抽丝剥茧,帮助我们提炼架构设计的关键能力与思维模式,进而为优化自身系统架构提供极具价值的参考。消息中间件通用架构生产者功能
- 大数据(一)MaxCompute
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一、引言作者后面会使用MaxCompute,所以在进行学习研究,总会有一些疑问产生,这里讲讲作者的疑问和思路二、介绍MaxCompute(原名ODPS-OpenDataProcessingService)是阿里云提供的大数据处理平台,专门用于批量数据存储和大规模并行计算。它广泛应用于数据分析和处理任务,为企业级数据处理提供高效的解决方案。下面是MaxCompute的一些主要功能和应用场景:大规模数
- 电脑要使用cuda需要进行什么配置
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在电脑上使用CUDA(NVIDIA的并行计算平台和API),需要进行以下配置和准备:1.检查NVIDIA显卡支持确保你的电脑拥有支持CUDA的NVIDIA显卡。可以在NVIDIA官方CUDA支持显卡列表中查看显卡型号是否支持CUDA。2.安装NVIDIA显卡驱动需要安装与显卡和CUDA版本兼容的NVIDIA驱动程序:前往NVIDIA驱动下载页面,选择显卡型号下载并安装驱动。安装完成后,使用命令检查
- Java 大数据高性能计算:利用多线程与并行计算框架(39)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据高性能计算多线程并行计算框架ApacheSpark线程安全数据一致性java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- matlab的多线程操作
m0_74823044
面试学习路线阿里巴巴资料职业发展matlab单片机开发语言后端
matlab的多线程操作先导知识一、结论二、定时器timer三、多进程操作先导知识听说过:定时器中断、线程、进程知道:matlab的帮助文档使用方式,如:docmemmapfile、helpmemmapfile理解:回调函数,同步回调、异步回调(不知道也没关系,csdn里面很多人都写了这个)一、结论截止到2021a版本,matlab不能实现传统意义的多线程,但是可以实现并行计算(docparall
- CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介
AI Player
CUDA人工智能CUDANVIDIA
CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型,CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,它可以看
- GPU编程与CUDA
Nice_cool.
Cuda与TensorRTc++
CUDA编程并行计算整体流程从主机端申请内存,把内存部分的内容拷贝到设备端在设备端的核函数计算从设备端拷贝到主机端,并且释放内存显存主机端:cpu设备端:gpu核函数:在gpu上运行的函数CUDA内存模型CUDA中的内存模型分为以下几个层次(硬件):•每个线程处理器(SP)都用自己的registers(寄存器)•每个SP都有自己的localmemory(局部内存),register和localme
- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
AI大模型学习不迷路
transformer自然语言处理大模型深度学习NLPLLM大语言模型
1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
}
const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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