- 美国AI圈破防了。。。
强化学习曾小健
LLM大语言模型人工智能
美国AI圈破防了。。。原创HaFung覺Cha2025年01月25日17:46福建这一个月以来刷推很明显的感觉到英文技术社区对中国AI产业的进步速度处于一种半震惊、半懵逼的状态...应激来源➡来自中国的开源MoE模型DeepSeek-V3。DeepSeek在软件的原生地盘,把国外大模型厂商都给硬控住了。奥特曼被逼急了,卷起来!微软、Meta和谷歌等巨头正在将资源投入到庞大的10万GPU集群中进行人
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-本机 GPU 围栏对象(四)
程序员王马
windows图形显示驱动开发驱动开发单片机stm32
用于创建、打开和销毁本机围栏的D3DKMT内核API引入了以下D3DKMT内核模式API来创建和打开本机围栏对象。D3DKMTCreateNativeFence/D3DKMT_CREATENATIVEFENCED3DKMTOpenNativeFenceFromNTHandle/D3DKMT_OPENNATIVEFENCEFROMNTHANDLEDxgkrnl调用现有的D3DKMTDestroySy
- Docker中GPU的使用指南
俞兆鹏
云原生实践docker容器运维
在当今的计算领域,GPU(图形处理单元)已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件,特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。Docker作为流行的容器化平台,允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器,在不同的环境中运行。当需要在Docker容器中利用GPU的计算能力时,我们需要进行一些特定的配置和设置。本文将详细介绍如何在Docker中使用GPU,从环境准备到实际应用,帮助你充分利
- LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3
一个处女座的程序猿
NLP/LLMs成长书屋大语言模型unslothLLaMA-3LoRA
LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【instruction-input-output】实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式,进配置微调→参数行LoRA指令微调→模型推
- DeepSeek开源技术全景解析:从硬件榨取到AI民主化革命
大刘讲IT
开源人工智能
DeepSeek开源技术全景解析:从硬件榨取到AI民主化革命一、开源周核心成果概览2025年2月24日启动的"开源周"计划,DeepSeek团队连续发布三项底层技术突破:FlashMLA(2.24):动态资源调度算法,Hopper架构GPU性能榨取专家DeepEP(2.25):全球首个MoE全流程通信优化库DeepGEMM(2.26):300行代码重构矩阵计算范式三项技术构成完整技术栈,覆盖大模型
- win11编译pytorch cuda128版本流程
System_sleep
pytorch人工智能python编译windowscuda
Geforce50xx系显卡最低支持cuda128,torchcu128release版本目前还没有释放,所以自己基于2.6.0源码自己编译wheel包。1.前置条件1.使用visualstudioinstaller安装visualstudio2022,工作负荷选择【使用c++的桌面开发】,安装完成后将“VC\Tools\MSVC\\bin\Hostx64\x64”对应的路径加入环境变量;2.访问
- 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11
linuxpytorch运维
一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit(CUDA)为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包,您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
- 【Qt】Qt Widgets和QML(Qt Quick)开发界面的区别
£އއ昔年
qt开发语言
Qt提供了两种主要的UI技术:QtWidgets和QML(QtQuick)。它们的核心区别主要体现在使用方式、架构、性能、开发难度和适用场景等方面。1.QtWidgetsvs.QML总体对比对比项QtWidgetsQML(QtQuick)语言C++(带QtUI库)QML+JavaScript(底层C++)渲染方式传统窗口系统控件(原生或模拟)基于OpenGL,使用GPU加速UI风格经典桌面UI(W
- 大型项目,选择conda还是Poetry要点分析
Hello kele
condaPythonPoetryAI编程人工智能
在大型项目中选择conda还是Poetry,取决于项目的具体需求,以下从多个维度进行分析,助你判断哪个更合适:包管理方面支持的包类型conda:作为跨语言的包管理系统,不仅能管理Python包,还能处理其他语言(如C、C++、R等)的包和依赖。对于大型项目,尤其是涉及多语言协同开发的项目,比如数据科学项目中可能会用到Python进行数据分析,同时依赖底层用C语言编写的高性能计算库,conda可以很
- 只需几步!在本地电脑轻松部署DeepSeek大模型
魔法小匠
AI大模型AI大模型DeepSeekOllama大模型部署大模型API
使用Ollama进行本地部署AI大模型一、Ollama简介Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架,支持在Windows、Linux和macOS上本地运行大语言模型。它提供了丰富的模型库,包括Qwen、Llama等1700+大语言模型,并支持用户上传自己的模型。Ollama还允许用户通过编写Modelfile配置文件来自定义模型的推理参数,支持多GPU并行推理加速。二、安装Ollama(一)
- 揭秘AWS GPU实例:以极致AI算力与成本优化,重塑企业智能竞争力
AWS官方合作商
人工智能aws云计算gpu算力
在AI模型规模指数级增长的今天,算力已成为企业创新的胜负手。面对动辄千亿参数的LLM大模型训练、实时高并发的AI推理场景,如何兼顾超强算力与极致成本?本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案,带您解锁AI时代的核心生产力。一、AWSGPU实例:为AI而生的算力引擎1.1硬件级加速:定义行业标杆NVIDIA顶级芯片阵容:搭载A100/V100TensorCoreGPU(P4/P3实例)、最新H
- chatglm3如何进行微调
learner_ctr
人工智能chatglm3llm
一、需要的环境内存:因为在loadmodel时,是先放在内存里面,所以内存不能小,最好在30GB左右显存:如果用half()精度来loadmodel的话(int4是不支持微调的),显存在16GB就可以,比如可以用kaggle的t4gpu,这款性能相当于2070系列,但是显存翻倍python:3.10即可需要安装的包和版本:!pipinstallmodelscope-ihttps://pypi.tu
- yolov8训练模型、测试视频
灰灰学姐
深度学习神经网络YOLOpython机器学习
yolov8先训练生成best.pt文件,用这个生成的模型进行视频的测试因为本来用的代码生成的测试视频打不开,格式应该是损坏了,或者部分帧没有正常保存吧。修改了一下代码,现状可以正常打开生成的视频了。1、训练代码train.pyimportos#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="3"#同样是选择第3块GPUfromultralyticsimportYOLO#L
- 《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》
Eqwaak00
matplotlibwebgl微服务架构云原生分布式
引言:科学可视化的算力革命当WebGL在2011年首次亮相时,它开启了浏览器端3D渲染的新纪元。然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求,WebGL的架构瓶颈日益凸显。WebGPU作为下一代Web图形标准,通过显存直存、多线程渲染和计算着色器三大革新,将科学可视化性能提升至10倍以上。本文将深入解析如何利用WebGPU突破大规模数据渲染的极限。一、WebGPU核心架构解析1.1
- VoVNet(2019 CVPR)
刘若里
论文阅读人工智能计算机视觉学习笔记网络
论文标题AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection论文作者YoungwanLee,Joong-wonHwang,SangrokLee,YuseokBae,JongyoulPark发表日期2019年04月22日GB引用>LeeYoungwan,HwangJoong-won,LeeSangr
- 高效部署通义万相Wan2.1:ComfyUI文生/图生视频实战,工作流直取!
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型通义万相文生视频图生视频本地部署
手把手教你在免费GPU算力环境、本地环境部署运行ComfyUI工作流,玩转Wan2.1文生视频、图生视频案例实践。01魔搭Notebook运行ComfyUI文生视频工作流step1如何在魔搭中启动Notebook1、打开ModelScope魔搭社区首页,点击我的Notebook2、魔搭社区免费提供的GPU免费算力上体验,选择方式二启动后点击查看Notebook
- INA(In-Network Aggregation)技术
一只积极向上的小咸鱼
人工智能
In-NetworkAggregation(网络内聚合)是大模型分布式训练或推理中优化通信效率的一种技术,核心思想是在网络传输路径中直接完成数据聚合,而非依赖终端节点处理,从而降低通信开销、提升整体效率。核心原理在传统分布式训练中,计算节点(如GPU)需要将本地计算的梯度或中间结果发送到中心节点(如参数服务器)进行聚合,这会产生大量的网络传输。In-NetworkAggregation则是通过可编
- AI 自动剪视频神器,小白也能轻松上手!
6v6-博客
人工智能
你是否为剪辑视频烦恼?今天推荐一款AI自动剪视频工具——易剪媒!✨软件介绍易剪媒是一款纯净无广告的AI自动剪视频工具,基于DeepSeek对话式AI技术(DS-V3模型)进行分析推理。只需根据描述的要求以处理命令的形式交给AI,即可自动输出视频。无需复杂操作,适合批量短视频处理和小白用户粗略剪辑等场景。✨软件功能批量视频处理:支持批量任务,可多线程并行处理。CPU本地算力加速:利用本地CPU加速处
- 解决No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda:...‘
北冰洋漂流
环境配置linux服务器运维
【报错】error:[Errno2]Nosuchfileordirectory:':/usr/local/cuda:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc'【解决方法】命令行输入命令exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda重新运行安装(如pipinstall-v-e.)
- PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装
小赖同学啊
人工智能pytorch人工智能python
PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程,包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。1.检查NVIDIAGPU和驱动1.1检查GPU型号确保你的机器上有NVIDIAGPU,并知道其型号。可以通过以下命令检查:nvidia-smi输出示例:+-----------------------------------
- C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理
奇华智能
AIc++开发语言人工智能AI计算机视觉
onnxruntime和tensorrt是我们常用的两种推理方式,下面整理了两个推理示例,仅供参考。步骤流程模型训练,python下生成pytorch的模型.pth,并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理,与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境windows10+RTX308015GB显存cuda11.3onnxru
- kubevirt源码分析之谁分配了gpu_device(3)
生命不息折腾不止
kubernetes容器云原生
目标当一个launcherpod被创建时,它会请求资源,如下Requests:cpu:16devices.kubevirt.io/kvm:1devices.kubevirt.io/tun:1devices.kubevirt.io/vhost-net:1ephemeral-storage:50Mhugepages-2Mi:8Gimemory:1574961152nvidia.com/GA102_GE
- 《基于WebGL的matplotlib三维可视化性能调优》——让大规模3D数据流畅运行在浏览器端!
Eqwaak00
matplotlibwebglmatplotlib3d开发语言python科技
引言:当科学计算遇见浏览器革命传统三维可视化在浏览器中面临百万级数据点时往往力不从心,每秒帧数(FPS)断崖式下跌。本文将解锁matplotlib与WebGL的融合之道,通过GPU加速渲染+数据压缩算法+计算负载转移三大杀招,实现浏览器端千万级粒子系统60FPS流畅交互。一、WebGL渲染引擎架构设计1.1传统渲染管线瓶颈分析mermaid:graphTDA[CPU数据准备]-->B[主线程传输]
- 大模型训练内存预估计算方法
junjunzai123
人工智能深度学习机器学习
方法论大模型在训练过程中,需要预估需要多少显存进行参数的存储,需要进行预估.来方便GPU的购买.举例以DeepSeek-V3模型为例,总共有671B个参数.B=Billion(十亿),因此,671B模型指拥有6710亿参数的模型。基础计算(以训练为例)假设使用FP16(16位浮点数)存储参数:每个参数占用2字节。671B参数总显存≈6710亿×2字节≈1,342GB实际训练时需额外存储梯度、优化器
- Python | Pytorch | Tensor知识点总结
漂亮_大男孩
Python拾遗pythonpytorch深度学习人工智能
如是我闻:Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念,这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结,涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。1.Tensor基本概念Tensor是PyTorch的核心数据结构,类似于NumPy的ndarray,但支持GPU加速和自动求导。PyTorch的Tensor具有动态计算图,可用于深度学习模型的前向
- Rust编程基础教程:Web开发入门
AI天才研究院
AI实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型Python实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍由于Rust语言的出生地广泛流行于各个领域,有许多公司、组织都在用Rust进行开发,包括微软、Facebook、阿里巴巴、GitHub等。在移动端领域,包括华为、苹果、OPPO、vivo等都在大力推动Rust的应用。同时,Rust也越来越受欢迎,成为云计算、区块链、高性能计算等领域的主流编程语言。因此,对于新手而言,理解Rust编程语言的基本概念及特性,掌握
- NCU使用指南及模型性能测试(pytorch2.5.1)
Jakari
cudagpuncupythondocker深度学习pytorch
本项目在原项目的基础上增加了NsightCompute(ncu)测试的功能,并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强,同时,对一些框架的代码进行了更改(主要是数据集的大小和epoch等),增加模型性能测试的效率,同时完善了模型LSTM的有关功能。OverviewNsightCompute(NCU)是NVIDIA提供的GPU内核级性能分析工具,专注于CUDA程序的优化。它提供详细的计算资源、内存带宽、指
- AI 芯片全解析:定义、市场趋势与主流芯片对比
嵌入式Jerry
AI人工智能物联网嵌入式硬件服务器运维
1.引言:什么是AI芯片?随着人工智能(AI)的快速发展,AI计算的需求不断增长,从云计算到边缘计算,AI芯片成为推动智能化时代的核心动力。那么,什么样的芯片才算AI芯片?与普通处理器(如CPU、GPU)相比,AI芯片有什么不同?本文将详细解析AI芯片的定义、核心特性、市场上的流行产品(国内外),以及AI芯片的定位与发展趋势。2.什么才算AI芯片?2.1AI芯片的核心特性AI芯片专为神经网络计算、
- 高性能计算中如何优化内存管理?
gpu
在高性能计算(HPC)中,优化内存管理是提升计算性能的关键环节之一。以下是一些常见的优化策略和方法:内存分配与管理策略内存池技术:通过预分配一定大小的内存池,避免频繁的内存分配和释放操作,减少内存碎片化。例如,在CUDA编程中,可以使用内存池来管理GPU内存,从而提高内存访问效率。异构内存管理:在异构计算环境中(如CPU+GPU),采用统一内存管理(UnifiedMemory)或智能数据迁移策略,
- 基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor
Wis4e
深度学习pytorchnumpy
Tensor自称为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处,最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算,而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多,可以从列表或ndarray等类型进行构建,也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt