- 【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
目录引言1.Cython与PyPy1.1Cython1.1.1Cython的优势1.1.2Cython的简单示例1.1.3Cython的适用场景1.2PyPy1.2.1PyPy的优势1.2.2PyPy的简单示例1.2.3PyPy的适用场景1.3Cython与PyPy的对比2.并行计算与分布式计算2.1并行计算2.1.1multiprocessing模块2.1.2concurrent.futures
- 我国化学信息学研究的地位与近期研究进展
xoaxo
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
AI人工智能嵌入式硬件硬件工程ai
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
Think@
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?
渲染101专业云渲染
电脑服务器运维
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
- 均薪23W还缺人,FPGA工程师到底有多重要?
博览鸿蒙
FPGAfpga开发
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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金融资产组合模型进化论人工智能金融python
目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2应用场景维度1.3实践实现维度2.基础实现方法2.1几何布朗运动模拟2.2期权定价实现3.高级优化技术3.1方差缩减方法3.2并行计算实现4.风险度量应用4.1VaR计算5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulation)在量化金融中的应用,包括基本原理、实现方法和实际案例。如果想更加全面清晰地了解金
- 算力机房选择RoCE还是InfiniBand(IB)
helpme流水
人工智能云计算
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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AI硬件加速:CPUvsGPU性能对比关键词:人工智能、硬件加速、CPU、GPU、性能对比、硬件架构、并行计算、优化策略、项目实战摘要:本文将深入探讨AI硬件加速领域中的两个核心组件:CPU和GPU,通过性能对比分析,揭示它们在AI计算中的优势与不足。文章将从基本概念、硬件加速原理、性能指标评测、实际应用场景到项目实战,逐步分析CPU与GPU在AI硬件加速中的表现,为读者提供全面的技术解读与实战指
- .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
szjianzr
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
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
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
优人ovo
kafka架构分布式
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
胖当当技术
架构云计算odps学习大数据
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
Channing Lewis
计算机科学AI电脑cuda
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
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
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/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr