- 深度学习部署:Triton(Triton inference server)【旧称:TensorRT serving,专门针对TensorRT设计的服务器框架,后来变为Triton,支持其他推理后端】
u013250861
#LLM/部署深度学习人工智能
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架,个人认为很好用而且很稳定,API接口的变化也不大,我从2020年的20.06切换到2022年的22.06,两个大版本切换,一些涉及到代码的工程变动很少,稍微修改修改就可以直接复用,很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析,以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成,适合同样喜欢深入的小
- OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory
王小葱鸭
python
linux安装完torch或者tensorflow的gpu版本,安装没问题,但是import就有问题,报错OSError:libnccl.so.2:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory,是缺少nvidia的ncll,下面介绍解决方法:1安装ncll下载链接https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-dow
- 活动|华院计算宣晓华受邀出席“AI引领新工业革命”大会,探讨全球科技的最新趋势
华院计算
人工智能
8月31日,“AI引领新工业革命”大会于上海图书馆圆满落幕。本次大会由TAA校联会和台协科创工委会联合主办,得到上海市台办、上海市台联、康师傅的大力支持。大会邀请了NVIDIA全球副总裁、亚太区企业营销负责人刘念宁,元禾厚望资本创始合伙人潘海东,芯原微电子董事长兼总裁戴伟民及华院计算技术(上海)股份有限公司(以下简称“华院计算”)创始人、董事长宣晓华分别就各自领域的最新动态与未来趋势展开精彩分享,
- 电脑驱动分类
黄卷青灯77
电脑驱动分类
电脑驱动程序(驱动程序)是操作系统与硬件设备之间的桥梁,用于使操作系统能够识别并与硬件设备进行通信。以下是常见的驱动分类:1.设备驱动程序显示驱动程序:控制显卡和显示器的显示功能,负责图形渲染和屏幕显示。示例:NVIDIA、AMD显示驱动程序。打印机驱动程序:允许操作系统与打印机通信,控制打印任务。示例:HP、Canon打印机驱动程序。声卡驱动程序:管理音频输入和输出,与声卡硬件交互。示例:Rea
- 合约跟单(对接火币/币安/OK/欧易OKEX交易所)系统开发
2301_78234743
java
合约跟单(对接火币/币安/OK/欧易OKEX交易所)系统开发合约跟单开发是指开发一个系统,让用户能够根据专业交易者的交易策略自动执行交易。以下是合约跟单系统开发NvidiaSONiC测开面经已octimeline一面3.111.英文自我介绍2.英文介绍项目3.ARP协议已知目的ip获数马笔试全a没面正常嘛看群里都在面试了,焦虑[牛泪]在boss投的还查不到状态短剧对接广告联盟系统开发详情玩法/案例
- 机器人仿真常用软件简介
三十度角阳光的问候
机器人
目录1ros-gazebo2agxunity3matlab-robotstudio-simscape4rviz+box2d,2d仿真方案5nvidia-issac-sim/gym6mujaco7pybullet结合工作经验简单介绍下目前比较常用的机器人仿真软件。1ros-gazebo基于ros系统,ros安装包自带的插件,用urdf文件描述刚体属性和连接关系,3d物理引擎,简单易用,上手快可以与r
- apex安装,解决ModuleNotFoundError: No module named ‘packaging‘ error: subprocess-exited-with-error
pingtaner1105
pythonpip
在anaconda上安装apex:安装步骤:gitclonehttps://github.com/NVIDIA/apexcdapexpipinstall-v--no-cache-dir--global-option="--pyprof"--global-option="--cpp_ext"--global-option="--cuda_ext"./报错:ModuleNotFoundError:No
- 【FFMPEG】Install FFmpeg CUDA gltransition in Ubuntu
RockWang.
环境配置ffmpegubuntulinux
因为比较复杂,记录一下自己安装过程,方便后续查找,所有都是在docker环境安装cuda11.7的**ffmpeg4.2.2nv-codec-headers-9.1.23.3**手动下载安装吧https://github.com/aperim/docker-nvidia-cuda-ffmpeg/blob/v0.1.10/ffmpeg/Dockerfile最好手动一个一个安装,错误跳过,后面报错再说
- 常见大模型框架
AI小夜
ai
生成对抗网络(GAN)类似框架StyleGAN(及其变体StyleGAN2和StyleGAN3):开发者:NVIDIA特点:能够生成极高质量的图像,广泛应用于人脸生成、艺术创作等领域。BigGAN:开发者:DeepMind特点:在大规模数据集上训练的高质量图像生成模型,特别适用于高分辨率图像生成。CycleGAN:特点:用于图像到图像的转换任务,如风格迁移,无需成对的训练数据。Pix2Pix:特点
- 环境安装-1:Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1
w坐看云起时
环境安装tensorflowpython人工智能
环境配置建议多看几个别人的安装过程的图文,不要着急,慢慢来,我们肯定行,加油!一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。(来自百度词条)2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库,能够以高度优化的方式实现标准例程(如前向和反
- ffmpeg+nvidia 编码错误
嵌入梦想
工具视频编解码
ffmpegversiongit-2021-12-31-6b7e4deCopyright(c)2000-2021theFFmpegdevelopersbuiltwithgcc7(Ubuntu7.5.0-3ubuntu1~18.04)configuration:--pkg-config-flags=--static--extra-libs='-lpthread-lm'--ld=g++--enable
- Nvidia GPU benchmark压力测试工具
花花少年
运维NvidiabenchmarkGPUgpu_burn
一、参考资料使用Pytorch测试cuda设备的性能(单卡或多卡并行)GPU:使用gpu-burn压测GPU二、GPU压力测试方法1.PyTorch方式使用torch.ones测试CUDA设备。importtorchimporttimedefcuda_benchmark(device_id,N=1000000):#指定要使用的显卡设备torch.cuda.set_device(device_id)
- Linux 编译 qtav,QtAV 1.3.3 发布,跨平台音视频播放库
丶本心灬
Linux编译qtav
QtAV1.3.3发布-支持调用NVIDIA的cuvid库进行CUDA硬解。支持平台:windows,linux。(是linux上第一个支持cuda硬解的么?)。有些视频播放会抖动,目前原因还不清楚。4k硬解画面貌似有点花,效果不如lavfilters好。-OpenGL和OpenGLES2支持16-bit的YUV渲染,包括9,10,12,14,16bit的little/bigendian的yuv。
- Ubuntu下安装CUDA和cuDNN
_Mallow_
ubuntulinux
Ubuntu下安装CUDA和cuDNNCUDA1.查看显卡是否支持CUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。2.CUDA版本选择查看ubuntu版本是否对应要下载的CUDA,比如我选择的是11.7,对应CUDATOOLKITDOCUMENTION。在systemrequirements中查看版本,在pre-installationoactions有所
- 【debug】dpkg: error processing archive...Invalid cross-device link
李加号pluuuus
debugssh连接人工智能
更新系统驱动后,sudoaptinstall时出现:Thefollowingpackageshaveunmetdependencies:nvidia-dkms-535:Depends:nvidia-firmware-535-535.183.01butitisnotgoingtobeinstallednvidia-driver-535:Depends:libnvidia-compute-535(=5
- NVIDIA NCCL 源码学习(八)- 数据通信链路transport的建立
KIDGINBROOK
ncclncclgpucuda
上节以ringGraph为例介绍了机器间channel的连接过程,现在环里每个rank都知道了从哪个rank接收数据以及将数据发送给哪个rank,本节具体介绍下P2P和rdmaNET场景下数据通信链路的建立过程。上节说到nccl通过ncclTransportP2pSetup完成了数据通信链路的建立,还是以上节两机十六卡的环为例:第一台机器的环:graph->intra:GPU/0GPU/7GPU/
- 支持nvidia显卡硬件加速的ffmpeg库编译
wjsiou123
ffmpeg
前提是安装了cuda#安装nvidia-codec-headergitclonehttps://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers.gitcdnv-codec-headers/sudomakeinstall#安装必要库sudoaptinstallbuild-essentialyasmcmakelibtoollibc6libc6-devunzipwgetlibnum
- 使用Dockerfile构建一个包含NVIDIA的PyTorch和Detectron2的镜像
fydw_715
Detectron2pytorch人工智能python
查看Dockerfile以下是详细的解释:#使用更具体的标记来固定基础镜像版本,确保环境一致性FROMnvcr.io/nvidia/pytorch:23.01-py3#设置工作目录和环境变量WORKDIR/rootENVDETECTRON2_PATH/root/detectron2#复制并安装Detectron2COPYdetectron2$DETECTRON2_PATHRUNpipinstall
- windows的vscode配置cuda编码环境
小马敲马
c++vscodegpu算力
windows的vscode配置cuda编码环境配置过程1下载vscode2安装NVIDIACUDAToolkit3配置环境变量4创建cuda项目5运行6bug6.1visualstudio的版本问题6.2环境变量问题6.3其他问题1下载vscode完成vscode下载安装后,依次点击左下角的“设置”,“配置文件”,“创建配置文件”,然后点击“创建“。(这里是为了让cuda的编程环境能够与其他项目
- 【Ubuntu20.04】配置深度学习环境
糊涂懿
深度学习人工智能
参考Ubuntu20.04配置深度学习环境(全网最细最全)NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本,在官方网址下载需要的版本。安装cuDNN在官方网址选择适配于自己安装的CUDA版本的cuDNN安装Anaconda(借用一下这张图)InstallerType那里一定要选择第三个runfile,可以选择不再安装NVIDIA驱动了,最后一个初始化
- 深度学习(二)
小泽爱刷题
深度学习人工智能
CuDNN(CUDADeepNeuralNetworklibrary)是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库,专门优化了深度神经网络(DNN)的常见操作,如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力,提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作:卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络(CNN)中最重要且最计算密集的
- nvidia cuda镜像说明
九品神元师
linux人工智能python运维
nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像,适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。该镜像包含运行时所需的库和工具,但不包含开发工具或头文件。nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel:这是一个开发镜像,适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中进行深度学习模型的开发。该镜像包含了编
- linux安装 cuda.run,Ubuntu18.04下安装CUDA和cudnn
weixin_39535527
linux安装cuda.run
安装前需要注意的问题:1需要安装对应的驱动,具体参考下图:安装过程可以参考:Ubuntu18.04安装nvidia显卡驱动2由于Cuda-9只支持gcc-6以下的版本,而Ubuntu18.04系统默认安装的gcc-7版,所以需要gcc降级,具体可以查看:linux下gcc、g++不同版本的安装和切换1.下载cuda.xxx.run文件这里需要注意的是cuda9并没有18.04的安装包,所以下载16
- 【踩坑】ubuntu18.04下安装cuda11.03踩坑要点
北溟客
ubuntulinuxcuda
本人安装cuda11.03最初是在ubuntu16.04上进行的,涉及到了Xserver等问题,一度把电脑整崩溃。后直接安装ubuntu18.04.05LTS很多问题迎刃而解。首先在软件和更新的附加驱动中安装最新版的显卡驱动,使用命令lsmod|grepnouveau检查是否已经禁用nouveau,在ubuntu18.04.05LTS中本身就是直接禁用了的。然后在NVIDIA官网上下载了cuda_
- 使用docker从零构建python、cuda、pytorch等环境
ken_asr
机器视觉dockercudapytorchpython
一、docker和nvidia-docker安装本机先安装docker,然后安装nvidia-docker(在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker,同时本机需要有nvidia显卡驱动,且该驱动版本要支持docker里面的cuda版本)。本机安装nvidia-docker后,不需要再在docker容器中安装nvidia显卡驱动,便可使用gpu(另外有一种说法,可以直接在dock
- NFC射频--天线设计
天涯铭月刀
嵌入式硬件NFC天线设计
一、NFC天线电路结构如图3.3所示,13.56Mhz读卡器电路又两部分组成,其中引脚RX到引脚AGND部分区域是信号接收电路;引脚TX1到引脚TX2之间区域是信号发射电路。信号接收电路由四个元器件构成,图中电容C4用来稳定读卡芯片内部提供的固定参考电压Vmid,R1、R2将参考电压信号引入RX引脚,使得RX引脚接收到的正弦波信号幅度在1.5~3V之间,通过调节R1、R2的比值可以调节RX引脚信号
- 【CUDA】在Windows10,GTX1050,cuda11.1上安装cuda环境
丶2136
环境相关机器学习gpu算力人工智能
目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.1四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功(可选)六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA环境在Windows10上为GTX1050显卡和CUDA11.1配置CUDA环境涉及几个步骤,包括安装NVIDIA驱动、CUDA工具包和cuDNN。以下是详细的步骤:一、检查系统要求和准备工作操作系
- 【CUDA】在Windows11,GTX3060上安装cuda环境
丶2136
环境相关机器学习gpu算力人工智能
目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.7四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功(可选)六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA环境总结在本文中,我们将逐步介绍如何在Windows11操作系统上为NVIDIAGTX3060显卡和CUDA11.7安装CUDA环境。请按照以下步骤操作。一、检查系统要求和准备工作在开始安装之前,请
- 做大模型 千万别买苹果笔记本电脑
路人与大师
电脑
对于大模型(如大型神经网络模型)的训练和推理,苹果笔记本电脑(尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook)确实存在一些限制,这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。以下是一些主要原因:1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制:Apple自家芯片(如M1和M2)的GPU架构与传统的NVIDIAGPU(通常是深度学习和大模型训练的首选)不同。NVIDIA的C
- 买电脑如何选择显卡?
是毛毛吧
硬件架构电脑
买电脑时选择显卡,可以遵循以下几个关键点来做出决策:明确使用需求:日常办公、上网浏览等轻度应用:集成显卡或入门级独立显卡即可满足需求。游戏玩家:需要选择性能较强的中高端显卡,如NVIDIA的RTX系列或AMD的RX系列。专业图形工作者(如视频编辑、3D建模等):同样需要高性能显卡,且可能需要考虑显卡的专业优化和稳定性。了解显卡性能:GPU型号:NVIDIA和AMD是市场上的两大主流品牌,NVIDI
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><