- 在服务器计算节点中使用 jupyter Lab
ranshan567
程序人生
JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时,个人电脑不能满足大数据的分析需求,就需要用到高性能计算机集群资源,然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能,所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下:
- Spark 组件 GraphX、Streaming
叶域
大数据sparkspark大数据分布式
Spark组件GraphX、Streaming一、SparkGraphX1.1GraphX的主要概念1.2GraphX的核心操作1.3示例代码1.4GraphX的应用场景二、SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算。Graph
- 分布式离线计算—Spark—基础介绍
测试开发abbey
人工智能—大数据
原文作者:饥渴的小苹果原文地址:【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
- R-Drop pytorch实现
warpin
深度学习深度学习pytorch
Pytorch实现了R-Drop,可以用于训练分类模型。#-*-coding:utf-8-*-"""Description:AnimplementationofR-Drop(https://arxiv.org/pdf/2106.14448.pdf).Authors:lihpCreateDate:2021/8/24"""fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunct
- python ray分布式_取代 Python 多进程!伯克利开源分布式框架 Ray
weixin_39946313
pythonray分布式
Ray由伯克利开源,是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序,而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上(内存、计算、存储等)实
- python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras)
weixin_39641103
#1sklearn一般方法网上有很多教程,不再赘述。注意顺序是numpy+mkl,然后scipy的环境,scipy,然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn,这里说一下新建环境(比如创建了一个tensorflow的环境),activatetensorflow2.0,然后condainstallsklearn即可,会帮你把各种需要的库都安装。#kera
- OPENCL之SIMT与SIMD在架构上的主要区别是什么?
糯米宝宝
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SIMT(单指令多线程)与SIMD(单指令多数据)在架构上的主要区别体现在以下几个方面:执行单元的组织方式:SIMD:采用的是多数据流架构,即同一条指令同时作用于多个数据元素。这种架构特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。SIMT:采用的是多线程架构,即同一条指令由多个线程并行执行。每个线程可以有不同的分支行为和执行路径,从而实现线程级的并行计算。软件暴露的信息:SIMD:向软件公开SIMD宽度(
- Python | 使用Joblib模块加快任务处理速度
python收藏家
pythonpython
在本文中,我们将了解如何通过使用Joblib模块在Python中并行执行代码来大幅减少大型代码的执行时间。Joblib模块简介Joblib是一个用于Python的开源库,它提供了一些用于并行计算和内存映射的工具,旨在提高科学计算和数据分析的效率。Python中的Joblib模块特别用于使用Pipelines并行执行任务,而不是一个接一个地顺序执行任务。Joblib模块允许用户通过利用设备中存在的所
- OpenCV3最常用的基本操作
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OpenCV介绍OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。以上是维基百科关于OpenCV的介绍,简单来说它就是处理图
- 【并行计算】Strong scaling和weak Scaling
栏杆拍遍看吴钩
pytorch并行计算
可以从这个角度来区分:StrongScaling在扩展时是壮壮的,即使增加负载,也不需要调整机器。WeakScaling在扩展时是弱弱的,如果要增加负载,也要同步增加机器。Strong的目的是为了知道当前的机器所能够提供的最大并行能力。Weak的目的是为了保证当前的负载均衡性一致的情况下比较不同数量机器的并行效果。
- 新一代车载(E/E)架构下的中央计算载体---HPC软件架构简介
车载诊断技术
电子电器架构—车载网关架构汽车AUTOSAR网络数据库
老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:屏蔽力是信息过载时代一个人的特殊竞争力,任何消耗你的人和事,多看一眼都是你的不对。非必要不费力证明自己,无利益不试图说服别人,是精神上的节能减排。无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事.而不是让内心的烦躁、焦虑、毁掉你本就不多的热情和定力。时间不知不觉中,快要来到夏末秋初。一年又过去了一大半,成年人的时间是真的
- NUMA架构
weixin_34220623
数据库内存管理操作系统
最近在学习.NET的并行计算技术,学到一个服务器NUMA架构,NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行,也是高性能的解决方案,在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会,AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱,英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比,至强5500采用了
- 模式转变-并行编程方面的设计注意事项
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并行计算
本文以VisualStudio工具的预发布版为基础。文中的所有信息均有可能发生变更。本文将介绍以下内容:并行计算并发编程性能提高本文使用了以下技术:多线程目录并发和并行结构化多线程数据并行性数据流数据并行性单程序,多数据并发数据结构总结从1986到2002年,微处理器的性能每年提高了52%。这一惊人的技术进步源自晶体管成本依据摩尔法则不断地缩减,以及处理器厂商在工程方面的出色表现。微软的研究员Ji
- CPU服务器如何应对大规模并行计算需求?
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服务器运维
大规模并行计算是指利用多个处理单元同时处理计算任务,以提高计算效率和缩短完成时间。这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域,面对海量数据与复杂计算时,传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心,这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。多核处理器可以大幅提升并行计算能力,适合处理大型计算任务。CPU服务器通常配备多级高速缓存(L1、L2、L3),有效减
- 性能优化-高通cDSP(QDSP6)架构详解
发狂的小花
高性能开发基础教程#QCOMHexagoncDSP入门教程性能优化高通SoccDSPHVX
本文主要介绍高通cDSP的架构,包括SnapDragon处理器介绍、cDSP整体架构,芯片架构,cDSP软件架构以及HVX介绍、最后介绍了HexagonSDK的环境配置和签名。个人简介:一个全栈工程师的升级之路!个人专栏:高性能(HPC)开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀:学习的本质就是极致重复!目录一、前言1处理器二、QualcommSnapdragon1QualcommSnapdrag
- 如何搭建一个渲染农场
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渲染农场渲染解决方案
在影视特效、动画制作、建筑设计等领域,渲染农场作为高性能计算集群的应用,扮演着至关重要的角色。它通过将大量的渲染任务分配到多个计算节点上并行处理,极大地提升了渲染效率,缩短了项目周期。搭建一个渲染农场是一个复杂的事情,要考虑很多因素,本文将详细介绍如何搭建一个基本的渲染农场,包括前期规划、硬件选择、软件配置、网络设置、运维管理等方面。一、前期规划与需求分析1.明确渲染需求,在搭建渲染农场之前,首先
- 环境安装-1:Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1
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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
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由于刚接触到开发版,认识到了图像处理器(imageprocessor),又名imageprocessingengine,imageprocessingunit(IPU),imagesignalprocessor(ISP)。和电脑的GPU类似,通常采并行计算。功能:Bayertransformation图像传感器(就是光电转换器)中的光电二极管(吸收光子产生电流)其实是无法识别颜色的,为了能够识别颜
- 英伟达A100算力卡性能及应用
算力资源比较多
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英伟达A100是一款高性能计算卡,基于英伟达Ampere架构,专为数据中心和高性能计算领域设计。以下是关于A100的性能参数及应用的详细介绍:性能参数架构与制程:架构:Ampere制程:7纳米核心与频率:CUDA核心数:6912个Tensor核心数:432个Boost时钟频率:1.41GHz性能:FP32性能:19.5TFLOPSFP64性能:9.7TFLOPSTensor性能:624.6TFLO
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Intel官网:Intel:https://www.intel.com企业介绍:Intel是全球领先的半导体公司,致力于开发高性能计算技术。产品及介绍:HalaPoint:这是世界上最大的类脑智能系统,利用Intel的Loihi2处理器,支持高达20千万亿次操作每秒(petaops),显著提高AI工作负载的效率和可持续性,应用于科学和工程问题解决、物流、智能城市基础设施管理和大型语言模型(LLM)
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胡萝卜的兔
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插件MaterialThemeUIUI主题插件ChinesePHPDocumentphp基本函数的中文文档PHPcomposer.jsonsupport在做php组件开发时,编辑composer.json文件时有对应的属性和值的自动完成功能BackgroundImagePlus背景图设置,安装之后,在打开View选项,就可以看到SetBackgroundImage选项了。.envfilessupp
- 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
- AR沙盘思路
hquu
ar
方法一、arfoundation借助arkit,可以实现ipad扫描和识别arkit扫描软件:Scanninganddetecting3Dobjects|AppleDeveloperDocumentation需要苹果电脑打包到平板进行安装,扫描好物体后发送到电脑端,unity里面设置好扫描识别的模型可以参考下面的教程:https://www.youtube.com/watch?v=LHpC-EUg
- Solarflare内核旁路技术深度解析
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网络性能的优化对于各种应用场景来说至关重要。尤其对于那些对延迟和吞吐量要求极高的领域,如金融交易和高性能计算,传统的网络处理模式往往成为瓶颈。而Solarflare的内核旁路技术,则以其独特的创新方式,为这些场景带来了革命性的改变。本文将介绍Solarflare内核旁路技术的原理、应用场景和优势,及其在现实中的应用价值。一、Solarflare内核旁路技术原理Solarflare内核旁路技术是一种
- Python 多线程和多进程用法
SmallerFL
Python相关python服务器linux多进程多线程
文章目录1.Python多进程1.1常见用法1.创建进程2.进程池3.进程间通信4.进程同步1.2结合进度条显示2.Python多线程2.1常见用法1.使用线程池2.2结合进度条显示1.Python多进程1.1常见用法multiprocessing是Python标准库中的一个模块,用于在多核或多处理器环境中并行执行任务。它提供了一种便捷的方法来创建和管理多个进程,以实现并行计算。multiproc
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c++科技开发语言
在科技飞速发展的今天,新兴硬件技术不断涌现,为软件开发带来了前所未有的机遇和挑战。C++作为一种强大而高效的编程语言,如何更好地与这些新兴硬件技术结合,成为了众多开发者关注的焦点。首先,在与GPU(图形处理单元)的结合方面,C++展现出了巨大的潜力。GPU拥有强大的并行计算能力,能够快速处理大量的数据和复杂的计算任务。通过CUDA和OpenCL等技术,C++开发者可以充分利用GPU的性能优势,实现
- Unity3D UI Toolkit数据动态绑定详解
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uijava开发语言Unity游戏开发前端c#
前言在Unity3D中,ComputeShader是一种强大的工具,用于在GPU上执行并行计算任务,这些任务通常涉及大量的数据处理,如图像处理、物理模拟等。然而,由于GPU的并行特性,ComputeShader中的线程(也称为工作项)之间默认是不进行同步的。这意味着每个线程都是独立运行的,且无法直接访问其他线程的数据或执行状态,除非通过特定的机制进行通信。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以
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FLOPSFLOPS是FloatingPointOperationsPerSecond的缩写,意为每秒浮点运算次数。它是衡量计算机性能的指标,特别是用于衡量计算机每秒能够执行多少浮点运算。在高性能计算领域,FLOPS被广泛用来评估超级计算机、CPU、GPU和其他处理器的计算能力。FLOPS数值越高,计算机执行涉及浮点数的计算能力越强。SQL子查询可以用在FROM子句的数据源SELECT*FROM(
- 布隆过滤器:大数据的高效守门员(在 Spring Boot 项目中实现布隆过滤器)
无理 Java
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文章目录手写SpringBoot启动器:实现布隆过滤器布隆过滤器基本概念布隆过滤器原理应用场景SpringBoot实现示例添加依赖示例代码解析总结手写SpringBoot启动器:实现布隆过滤器在大数据和高性能计算领域,布隆过滤器(BloomFilter)作为一种概率型数据结构,以其独特的空间效率和快速查询能力脱颖而出。它能够在允许一定误报率的前提下,大幅减少存储需求,特别适合于处理海量数据集中的元
- PyTorch深度学习实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
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PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分