- 嵌入式原理与应用篇---常见基础知识(9)
Atticus-Orion
微处理器原理与应用篇上位机操作篇上位机知识篇网络微处理器原理与应用
冯诺伊曼计算机的组成部分及功能冯诺伊曼计算机的设计基于“存储程序”原理,其核心思想是将程序和数据以二进制形式存储在存储器中,由计算机自动执行。以下是各部分的功能及设计思路:一、运算器(ArithmeticLogicUnit,ALU)功能:负责执行算术运算(如加减乘除)和逻辑运算(如与、或、非),是计算机处理数据的核心部件。设计思路:通过逻辑门电路(如全加器、乘法器)实现基本运算,采用并行计算结构提
- MapReduce概述
Tate小白
大数据学习mapreduce
1、MapReduce概述1.1MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。Reduc
- 在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置
东北豆子哥
CUDA数值计算/数值优化Matlab/Octavematlab
文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理(适用于深度学习)三、高级技巧1.异步计算2.优化GPU内存使用3.使用GPU加速函数四、注意事项在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置MATLAB提供了强大
- 公钥密码体系崩溃风险:Shor算法可在多项式时间内破解RSA、ECC等基于大整数分解和离散对数问题的公钥算法。4099量子位的量子计算机运行Shor算法可在10秒内破解RSA2048
百态老人
算法量子计算
基于我搜索到的资料,以下从四个维度全面分析公钥密码体系的量子威胁现状及应对策略:一、Shor算法对公钥密码体系的威胁机制算法原理与攻击效率Shor算法通过量子傅里叶变换(QFT)高效求解整数分解和离散对数问题:核心步骤包括随机数生成、模指数周期检测(f(x)=axmod Nf(x)=a^x\modNf(x)=axmodN)和量子并行计算,复杂度仅O(log3N)O(\log^3N)O(log3
- Python 执行速度慢的原因及全面优化方案
北辰alk
pythonpython开发语言
文章目录一、Python执行速度慢的深层原因1.解释型语言特性2.内存管理机制3.数据结构特性4.优化器限制二、语言层面的优化策略1.选择高效的数据结构数据结构选择指南:2.利用内置函数和库常用高效内置函数:3.减少全局变量访问三、算法与设计优化1.时间复杂度优化案例2.空间换时间策略3.延迟计算与生成器四、系统级优化方案1.使用PyPy替代CPython2.Cython混合编程3.多进程并行计算
- CUDA编程:优化GPU并行处理与内存管理
Omoo
CUDAGPU并行处理线程协作内存管理硬件限制
背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构,它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。在本书的第12章中,我们深入探讨了CUDA编程的关键概念,包括线程间的协作、内存分配与管理以及如何应对硬件限制。CUDA中的线程协作与内存管理在GPU上进行编程时,我们需要处理内存分配、数据传输以及内核(kernel)的调用等任务。CUDA提供了一系列的API来帮助开发者管理这些资源。在提供的
- 20倍推理加速秘诀!揭秘批处理(Batching)的底层优化逻辑 | 附工业级调优指南
Lilith的AI星球
大模型百宝箱人工智能AIGCBatching大模型LLM
1什么是批处理?批处理(Batching)指在模型推理时一次性输入多个样本(如图像、文本序列)而非逐条处理。例如:单样本推理:输入=[样本1]→输出=[结果1]批处理推理:输入=[样本1,样本2,...,样本N]→输出=[结果1,结果2,...,结果N]关键技术价值:通过并行计算最大化硬件利用率,尤其对GPU/TPU等加速器效果显著。2批处理加速推理的三大核心原理2.1并行计算资源榨取(核心机制)
- 浏览器游戏的次世代革命:WebAssembly 3.0 实战指南
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破局开篇:开发者必须跨越的性能鸿沟在2025年,WebAssembly(WASM)技术已经成为高性能Web应用的核心驱动力。特别是WASM3引擎的广泛应用,使得在浏览器中实现主机级游戏画质成为可能。本文将深入探讨WASM3的关键特性、性能优势、核心代码实现以及未来的发展趋势。WASM3技术栈的性能优势WASM3技术栈在性能方面的优势主要体现在以下三个维度:1.SIMD并行计算SIMD(Single
- 《Effective Python》第九章 并发与并行——使用 concurrent.futures 实现真正的并行化
不学无术の码农
EffectivePython精读笔记python开发语言
引言本文基于**《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》**的第9章并发与并行中的**Item79:Considerconcurrent.futuresforTrueParallelism**,旨在总结书中关于利用Python的concurrent.futures模块实现并行计算的核心要点,结合个人实际开发中的经
- MATLAB 优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析
鱼弦
人工智能时代算法matlab人工智能
MATLAB优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析一、概述优化算法是解决复杂问题的有效工具,在工程设计、机器学习、数据分析等领域有着广泛应用。本文将探讨MATLAB中优化类算法的改进方向,并进行仿真对比分析,包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。二、优化算法简介1.遗传算法(GA)原理:模拟生物进化过程,通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解。优点:全局搜索能力强:能够跳出局部最优解。并行计算能
- 【CUDA】认识CUDA
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CUDA的作用CUDA是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发者通过编写程序利用GPU的强大算力完成复杂的科学运算任务。在深度学习领域中,CUDA能够显著提升神经网络训练的速度和效率CUDA安装前的准备确认系统满足CUDA的硬件和软件要求。需要NVIDIA显卡且支持CUDA,可通过NVIDIA控制面板或命令nvidia-smi查看显卡型号和驱动版本。确保操作系统为Windows、
- 【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】
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Pytorch、torchvision、CUDA各个版本对应关系以及安装指令更多内容,可以移步到我的小红薯哦(复旦孟博士)1、名词解释1.1CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。CUDA旨在利用NVIDIAGPU(图形处理单元)的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学习任务。GPU并行计算C
- Java 并发工具类核心使用场景深度解析
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- 使用YOLO模型进行线程安全推理
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概述在多线程环境中运行YOLO模型时需要特别注意线程安全问题。Pythonthreading模块允许同时运行多个线程,但在这些线程中使用YOLO模型时,需要注意一些重要的安全问题。Python线程是一种并行计算形式,允许程序同时运行多个操作。不过,Python的全局解释器锁(GIL)控制着一次只能有一个线程执行Python字节码。共享模型实例的危险在线程外实例化YOLO模型并在多个线程间共享该实例
- 云端算力革命:川翔云电脑如何重新定义创作自由
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在设计与科技深度融合的时代,高性能硬件的桎梏正成为创意释放的最大障碍。川翔云电脑以云端算力为支点,通过弹性算力、高效存储、多端接入三大核心优势,让顶级GPU资源触手可及。一、核心优势:突破物理极限的云端工作站弹性算力调度:提供RTX3090至48GB显存的RTX4090Plus全系列GPU配置,支持1-8卡集群并行计算。例如,八卡2080Ti机型(28元/小时)可将12小时的4K动画渲染压缩至90
- JAX革命性优势解剖:GPU/TPU自动并行计算实战
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近年来,大模型训练与科学计算对算力的需求呈现指数级增长。传统框架面临硬件绑定深、并行编码复杂、跨平台迁移成本高三大痛点。Google开源的JAX框架通过函数式编程范式、XLA编译优化与自动并行原语,正在重塑高性能计算的技术栈。一、JAX核心优势:三位一体的技术突破1.1函数式编程+即时编译(JIT)与PyTorch/TensorFlow的面向对象范式不同,JAX强制纯函数设计:#传统PyTorch
- Python multiprocessing模块介绍
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multiprocessing是Python标准库中的一个模块,用于实现多进程并行计算,可以在多核CPU上显著提升程序性能,尤其适用于CPU密集型任务。Python的多线程由于GIL(全局解释器锁)限制,在进行CPU密集型任务时无法真正实现并行。而multiprocessing模块通过创建多个子进程,每个子进程拥有独立的Python解释器,因此可以实现真正的并行运行。常用组件一览组件用途Proce
- 李晓梅老师在并行算法领域太厉害了,为什么没有评院士?
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李晓梅老师是我国数值并行算法研究的开拓者之一。她主持了银河-I、银河-II巨型计算机应用软件的研制与开发,首次在我国建立了“并行线性代数库”、“并行特征值特征向量库”、“并行快速变换库”,研制了我国第一个“中期数值天气预报多任务并行软件系统”,在我国首次建立起向量地震数据处理软件系统等。她为银河-I/银河-II超级计算机研制和数值天气预报、核模拟、石油勘探等领域的向量化应用软件研制,及我国并行计算
- mount.lustre: /dev/sdc has not been formatted with mkfs.lustre or the backend filesystem type is not
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linux服务器运维
在Linux系统中,如果你尝试挂载一个Lustre文件系统,但遇到了/dev/sdchasnotbeenformattedwithmkfs.lustreorthebackend的错误信息,这通常意味着你的磁盘分区还没有被格式化为Lustre文件系统。Lustre是一个高性能的分布式文件系统,通常用于大规模并行计算环境中。要解决这个问题,你需要按照以下步骤操作:创建文件系统首先,你需要使用mkfs.
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Python是一种多范式编程语言,支持面向对象编程、函数式编程和过程式编程三种编程范式。其中函数式编程是Python的一大特色,它是一种使用函数作为基本构造块的编程范式,可以很好地支持高阶函数、闭包、惰性计算、并行计算等特性,使代码更加简洁、易读、易维护。本文将从函数式编程的基础知识、高阶函数、闭包、函数式编程中的数据类型、函数式编程中的设计模式、并行计算等方面介绍Python函数式编程的相关知识
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大数据领域OLAP的分布式查询执行计划优化关键词:OLAP、分布式查询、执行计划优化、查询引擎、并行计算、数据分片、成本模型摘要:本文深入探讨了大数据环境下OLAP系统的分布式查询执行计划优化技术。文章首先介绍了OLAP查询的基本概念和特点,然后详细分析了分布式环境下查询执行计划优化的核心挑战和关键技术,包括查询重写、并行执行策略、数据本地性优化等。接着通过具体算法和数学模型阐述了优化原理,并提供
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MPI(MessagePassingInterface)是并行计算领域中使用的一种标准接口,特别是在科学计算中广泛应用。本文深入讲解了MPI的基本概念,包括进程通信和进程管理的关键函数,如初始化、终止、点对点通信和集合通信等。此外,还介绍了OpenMP,一种共享内存多核系统的并行编程模型,以及如何结合MPI和OpenMP实现混合编程模式。提供了相关书籍资源,帮
- 【AI大模型】15、从GPT-1到GPT-3:大语言模型核心技术演进与能力涌现全解析
一、GPT-1:预训练微调范式的奠基者(2018)(一)架构创新:单向Transformer解码器的诞生GPT-1首次将Transformer架构应用于语言模型领域,其核心采用12层Transformer解码器,摒弃了传统RNN的递归结构,通过自注意力机制实现并行计算。与Encoder-Decoder架构不同,GPT-1仅使用解码器部分,每个解码器层包含:多头自注意力模块:8个头,每个头维度64,
- 【AI大模型】14、Transformer架构深度解析:从并行计算到千亿参数模型的扩展密码
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一、Transformer的基因密码:并行化架构的革命性突破(一)序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前,RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷:时间复杂度瓶颈:处理长度为N的序列需O(N)时间,且无法并行,导致训练速度随序列长度呈线性下降。例如,LSTM处理512长度文本需512次递归计算,而Transformer仅需一次矩阵乘法。长距离依赖困境:通过隐藏状态传递信息的
- SIMD 的使用与限制介绍
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SIMD的使用与限制介绍什么是SIMD?SIMD(SingleInstruction,MultipleData,单指令多数据流)是一种并行计算技术,允许一个指令在多组数据上同时操作。SIMD通常被用于向量化计算,以加速循环中具有相同操作的数据处理。1.SIMD的使用:Julia中支持通过@simd宏来显式提示编译器使用SIMD优化。但需要注意以下几点:基本使用在循环中添加@simd宏,可以让编译器
- 云主机与云渲染深度解析:动画制作领域的技术选择指南
AI航向标
人工智能科技3d云渲染
一、核心概念解析在数字内容创作领域,云技术正重塑着动画制作的生产流程。本文将深入解析云主机与云渲染的核心差异,并结合实际应用场景,为创作者提供高效技术选型方案。1.1技术定义对比云主机:虚拟化服务器集群,提供可弹性扩展的计算资源池,支持全栈式开发环境部署云渲染:分布式渲染架构,通过并行计算技术实现渲染任务的高效分解与执行二、技术特性对比分析2.1资源调度维度维度云主机云渲染资源形态虚拟化服务器集群
- Python并发编程:多线程与多进程实战
清水白石008
开发语言Python题库pythonpython开发语言网络
Python并发编程:多线程与多进程实战一、引言在Python编程中,并发编程是提高程序执行效率的重要技术之一。由于Python的全局解释器锁(GIL)的存在,使得多线程在CPU密集型任务上的性能提升有限,但在I/O密集型任务上仍然可以显著提高效率。另一方面,多进程编程可以绕过GIL的限制,充分利用多核CPU的并行计算能力。本文将详细介绍如何在Python中实现多线程和多进程,并通过具体示例展示其
- 大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
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大模型知识文档大模型集群部署大模型多卡部署大模型并行部署
一、分布式训练概述大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式:数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算现代大模型训练通常结合这两种方式,形成混合并行策略。二、硬件环境准备1.多机多卡环境配置组件要求建议配置GPU支持CUDANVIDIAA100/H100网络高速互联Inf
- 边缘AI广泛应用推动并行计算崛起及创新GPU渗透率快速提升
电子科技圈
人工智能嵌入式硬件智能硬件硬件架构物联网边缘计算图像处理
作者:ImaginationTechnologies的产品管理副总裁DennisLaudick人工智能(AI)在边缘计算领域正经历着突飞猛进的高速发展,根据IDC的最新数据,全球边缘计算支出将从2024年的2280亿美元快速增长到2028年的3780亿美元*。这种需求的增长速度,以及在智能制造、智慧城市等数十个行业中越来越多的应用场景中出现的渗透率快速提升,也为执行计算任务的硬件设计以及面对多样化
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =