- Today‘s Translation Accumulation
进击切图仔
English学习笔记FDS
功能设计说明书关于…的全面描述软件必须提供的功能⭐它细化了…软件必须支持的…开发团队对于干系人也同样重要测试人员(软件新增)的功能⭐清晰的展示了在功能层面⭐技术架构或者代码细节图标,数据流图,屏幕布局设计开发参考…的基准测试和验收最终产出和…保持一致最初设计满足客户需求写FDS对于…的重要步骤⭐计划阶段保证…的关键⭐对…有着一致的理解文档是为了尽可能的减少理解上的差异和分歧⭐期待和最终交付的功能用
- Effective accumulation or self-pride?
yi条不会游泳的鱼么罗屹
Thisisareviewofmylesson.Ilearned3thingsfromthiscourse.Whatisthetomatomethod?Whatvalueithas?HowcanIuseit?番茄工作法.jpgwhatistomatomethod?Forashortterm,itcouldbeunderstoodasaskilltoallocateyoureneryin30minu
- 基于transformers,用GPU训练的显存优化方法
鱼鱼9901
nlp人工智能算法机器学习
声明:以下基本都是基于时间换空间的方法,微调方法用的是firefly(流萤)框架1.减小"per_device_train_batch_size",设置"gradient_accumulation_steps"。这样在计算梯度的时候是每per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps个样本计算一下2.设置gradient_checkpo
- 大语言模型占显存的计算和优化
鱼鱼9901
nlp语言模型人工智能自然语言处理
可以优化的地方:per_device_train_batch_size(相当于batchsize,越小显存占的越小)gradient_accumulation_steps(per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数)gradient_checkpointing(前项激活值里面有很多是不需要存的,可以在反向传播再次
- Academic accumulation|行政管理方向的文章
封印师请假去地球钓鱼
社会科学扩展阅读行政管理文献整理
一、评西方的“新公共管理”范式文献来源:[1]陈振明.评西方的“新公共管理”范式[J].中国社会科学,2000(06):73-82+207.下载链接:https://pan.baidu.com/s/1M1jDT-5tsJ0ES46j4pb7Cg提取码:mj54在当代西方政府改革浪潮的冲击下,世纪之交的西方公共部门管理研究领域取得了突破性的进展,出现了由传统的公共行政学向“新公共管理学”的范式转变。
- 显存优化 Trick(gradient_accumulation、gradient_checkpointing、xformers)
Yuezero_
人工智能
目录OutofMemoryGradientAccumulationGradientCheckpointingXformersDiffusers的显存优化OutofMemory先来说下OOM问题,其实也是日常会遇到的情况。模型申请的显存超过了设备实际显存大小,则会报错OutofMemory。一般情况下,batchsize设置过大,不能匹配自己手里的计算设备(GPU、TPU等)显存时,会经常触发这个问
- TA-Lib学习研究笔记——Volume Indicators (四)
六月闻君
数据分析Pythonpython量化
TA-Lib学习研究笔记——VolumeIndicators(四)1.ADChaikinA/DLine量价指标函数名:AD名称:ChaikinA/DLine累积/派发线(Accumulation/DistributionLine)简介:MarcChaikin提出的一种平衡交易量指标,以当日的收盘价位来估算成交流量,用于估定一段时间内该证券累积的资金流量。计算公式:多空对比=[(收盘价-最低价)-(
- 微电子专业词汇汇总,芯片人必备!
IC修真院
IC学习指南IC设计微电子
在芯片行业,很多相关的技术术语都是用英文表述。在这里为大家整理了一些常用的微电子专业词汇,希望对大家有所帮助。(文末可领全部文档)Abruptjunction突变结Acceleratedtesting加速实验Acceptor受主Acceptoratom受主原子Accumulation积累、堆积Accumulatingcontact积累接触Accumulationregion积累区Accumulat
- ZKP10.1 Recursive SNARKs, Aggregation and Accumulation
Simba14
零知识证明笔记零知识证明1024程序员节
ZKP学习笔记ZK-LearningMOOC课程笔记Lecture10:RecursiveSNARKs,AggregationandAccumulation(DanBoneh)10.1IntroductionandApplicationsofRecursiveSNARKsRecall:SNARKalgorithmsApreprocessingSNARKisatriple(S,P,V):S(C)S(
- 计算成像论文速递 | Optics Express 2023, Weak non-line-of-sight target echoes extraction without accumulation
R.X. NLOS
#计算机视觉/三维重建论文速递#无线感知/雷达成像论文速递#计算成像/非视距成像论文速递OENLOS非视距成像
本文提出了两种在非视距成像(NLOS)中提取弱目标回波的新方法。第一种方法:双探测器方法利用两个探测器并结合软件操作提高对弱信号的检测能力,避免硬件AND门引入的时间分辨率损失。将返回光束分为两道,独立进入两个探测通道。软件操作采取两个通道的最小保持值作为置信系数,与每个通道相乘作为加权计算,可放大两通道相似部分(目标信号),抑制单通道噪声。该方法可提高对弱第三次反射目标回波的检测能力,在返回光子
- 2022-12-09 Favorable Accumulation 良性积累
姗姗me
Youcannotconnectthedotslookingforward.Youcanonlyconnectthembackwards.ThisquotesaidbySteveJobsmadeanimpressiononme.Inacertainperiod,itgivesaspecificdirectiontomylife.Tomymind,it'sanotherexpressionoffav
- Academic accumulation|英文文献速读
封印师请假去地球钓鱼
AcademicInquiry你好未来的Dr.Lv论文阅读英文学术写作
一、英文文献速读法(一)明确目的建议大家阅读一篇论文之前先问一下自己是出于怎样的目的来阅读这篇文章,是为了找选题方向、学某个问题的研究设计、学某种研究方法、学文章写作还是别的。不同的阅读目的会导致不同的关注重点,例如为了找选题,那么读论文时是不是应该多关注这篇论文问题提出的过程以及未来可以拓展的研究方向呢。(二)注重方法图片来源:英文文献速读密码!别做不会读论文的研究生结合明确目的和上述表格推荐的
- Academic accumulation|社会创业研究:过去的成就和未来的承诺
封印师请假去地球钓鱼
Academicaccumulation社会创业
文献来源:SaebiT,FossNJ,LinderS.Socialentrepreneurshipresearch:Pastachievementsandfuturepromises[J].Journalofmanagement,2019,45(1):70-95.一、文章介绍(一)文章主要包含什么?SE越来越受到学术界的关注。因此,对日益广泛和丰富的SE研究的成就和不足进行全面的审视,对于想要进入
- ChatGLM LoRA微调定制AI大模型
张志翔的博客
ChatGLM实战教程人工智能自然语言处理语言模型
一、前言对于ChatGLM2-6B模型基于PEFT的特定任务微调实验。1.1硬件需求注:r为LoRA维数大小,p为前缀词表大小,l为微调层数,ex/s为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps参数设置为1。上述结果均来自于单个TeslaV100GPU,仅供参考。1.2微调方法目前我们实现了针对以下高效微调方法的支持:LoRA:仅微调低秩适应器。P-TuningV2:
- 递归算法详解
Alex_yuan666
算法算法递归算法java
概述递归算法,不断调用本身,每调用一次在内存中添加一层,不断地叠加到最底层,直到遇到返回值,然后从最底层一层层的返回到最顶层举例publicstaticvoidmain(String[]args){//System.out.println(fibbonacciFunction(6));System.out.println(accumulation(100));}//斐波那契数列,从第二项开始,等于
- 【BBuf的cuda学习笔记十】Megatron-LM的gradient_accumulation_fusion优化
just_sort
学习笔记pytorch
0x0.前言这篇文章来解析一下Megaton-LM涉及到的一个优化gradient_accumulation_fusion。这里fusion的意思是在gemm接口中会将当前的结果累加到先前计算的梯度上,所有这些都在一个操作中完成,可以避免多次访问globalmemory提升算子的带宽。下面解析一下这个优化的调度逻辑和cuda实现。0x1.调度逻辑解析gradient_accumulation_fu
- ChatGLM2-6B 训练参数解释
AI生成曾小健
大语言模型LLM-ChatGPT等人工智能
Numexamples=243NumEpochs=100Instantaneousbatchsizeperdevice=4Totaltrainbatchsize(w.parallel,distributed&accumulation)=16GradientAccumulationsteps=4Totaloptimizationsteps=1,500Numberoftrainableparamete
- Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution论文复现及对比结果
学渣在路上
工作经验深度学习pythonoctave
一、结论:octave网络对Resnet这类运算量较大的网络有较好的增速效果,但是对于mobilenet这类已经对计算量进行过优化的网络,增速效果不理想甚至会造成减速二、测试结果:FLOPs(10^9)MACs(Multiply-Accumulation)opsinterencetime(ms)mobilenetv137092000001854177282968.274oct0.375-mobil
- ChatGLM + PEFT 进行finetune
桂花很香,旭很美
LLM自然语言处理
kingglory/ChatGLM-Efficient-Tuning一、前言1.1硬件需求注:r为LoRA维数大小,p为前缀词表大小,l为微调层数,ex/s为每秒训练的样本数。gradient_accumulation_steps参数设置为1。上述结果均来自于单个TeslaV100GPU,仅供参考。1.2微调方法LoRA:仅微调低秩适应器。P-TuningV2:仅微调前缀编码器。Freeze:仅微
- 阅读笔记:Memory Recall Support System Based on Active Acquisition and Accumulation of Memory Fragments
Aptitude
Abstract利用人的日常活动记录对唤醒记忆是有用的。本文的目标是实现一个获取人们经历记录的记忆唤醒系统,将这些记录转换为活动信息源,基于元数据自动管理积累的数据以及支持用户的记忆唤醒。这篇文章中设计并实现了一个日常活动记录的基本框架同时根据用户需求将所提供的信息和过去的经历联系起来。最后对这个系统做了评估实验。Keywords:memoryrecallsupport;lifelog;auton
- 梯度累积(Gradient Accumulation)
HadesZ~
生产系统中的机器学习工程#深度学习#自然语言处理tensorflowpython人工智能深度学习
随着深度学习模型参数量的增加,现有GPU加载一个深度模型(尤其是预训练模型)后,剩余显存无法容纳很多的训练数据,甚至会仅能容纳一条训练数据。梯度累积(GradientAccumulation)是一种不需要额外硬件资源就可以增加批量样本数量(BatchSize)的训练技巧。这是一个通过时间换空间的优化措施,它将多个Batch训练数据的梯度进行累积,在达到指定累积次数后,使用累积梯度统一更新一次模型参
- gradient_accumulation_steps --梯度累加理解
ningyuanfeng
NLPbatch深度学习机器学习
参考:https://blog.csdn.net/Princeicon/article/details/108058822https://blog.csdn.net/weixin_43643246/article/details/107785089假设情景:batch_size=10#每批次大小total_num=1000#数据总量按照训练一个批次数据,更新一次梯度;训练步数train_steps
- 梯度累加(Gradient Accumulation)
SUN_SU3
模型pytorch深度学习人工智能
受显存限制,运行一些预训练的large模型时,batch-size往往设置的比较小1-4,否则就会‘CUDAoutofmemory’,但一般batch-size越大(一定范围内)模型收敛越稳定效果相对越好,这时梯度累加(GradientAccumulation)就可以发挥作用了,梯度累加可以先累加多个batch的梯度再进行一次参数更新,相当于增大了batch-size,这里记录一下梯度累计的使用(
- pytorch DDP加速之gradient accumulation设置
kaims
pytorchpytorch深度学习梯度累积DDP
pytorchDDP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/250471767GPU高效通信算法-RingAllreduce:https://www.zhihu.com/question/57799212/answer/612786337梯度累积:https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166gradien
- 通俗理解深度学习梯度累加(Gradient Accumulation)的原理
daimashiren_1999
深度学习深度学习人工智能python
首先你得明白什么是梯度,可以看我之前写的一篇博客:微分与梯度的概念理解本质上,梯度是一种方向导数,是一个矢量,因此这里的梯度累加并不是简单的相加,而是类似于初高中物理学的力的合成,梯度作为一种方向导数(矢量)的其累加的效果就是将各个小的梯度合成为一个指向Lossfunction最终优化方向的梯度。这里结合代码理解一下:正常训练的过程fori,(images,labels)inenumerate(t
- Gradient Accumulation 梯度累加 (Pytorch)
hxxjxw
我们在训练神经网络的时候,batch_size的大小会对最终的模型效果产生很大的影响。一定条件下,batch_size设置的越大,模型就会越稳定。batch_size的值通常设置在8-32之间,但是当我们做一些计算量需求大的任务(例如语义分割、GAN等)或者输入图片尺寸太大的时候,我们的batchsize往往只能设置为2或者4,否则就会出现“CUDAOUTOFMEMORY”的不可抗力报错。那么如何
- yolov3-tiny神经网络FPGA(ZYNQ7020)实现
QQ_778132974
D1:ZYNQ设计fpga
本文介绍使用ZYNQ实现yolov3-tiny,下图为ZYNQ上ARM与FPGA交互框图:通过HLS将设计得每层网络进行封装IP核,在vivado进行调用:下图为theconvolution,accumulation,maxpooling,upsampleandyoloblocks之间得连接。下图为vivado上设计block框图:
- pytorch 梯度累积(gradient accumulation)
ytusdc
AI之路-Facepytorch深度学习人工智能
梯度累积-gradientaccumulation在深度学习训练的时候,数据的batchsize大小受到GPU内存限制,batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batchsize只能缩小,这个时候,梯度累积(GradientAccumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。梯度累积(Gradient
- 刷题记录:牛客NC51180Accumulation Degree
yingjiayu12
c++算法算法动态规划树形dpc++
传送门:牛客题目描述:Treesalsoplayanintimateroleinmanyoftheworld'smythologies.Manyscholarsareinterestedinfindingpeculiarpropertiesabouttrees,suchasthecenterofatree,treecounting,treecoloring.A(x)isoneofsuchprope
- <<视觉问答>>2022:MuKEA: Multimodal Knowledge Extraction and Accumulation for Knowledge-based VQA
金克丝、
VisualQuestionAnswering深度学习人工智能计算机视觉神经网络
`目录摘要一、介绍二、RelatedWork三、Methodology3.1、MultimodalKnowledgeTripletExtraction3.2、KnowledgeTripletRepresentationLearning3.3、KnowledgeAccumulationandPrediction四、Experiments4.1、ComparisonwithState-of-the-A
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息