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一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案,因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点,是目前云端的GPU服务高效部署的主流方案。Tritonserver的部署是以模型仓库(ModelRepository)的形式体现的,即需要模型文件和配置文件,且按一定的格式放置如下,根目录下每个模型有各自的文件夹。.
- DeepSeek核心成员专访,顶级团队的思维与执行力恐怖如斯 - 1
2402_86608154
666运维网络服务器
团队的工作氛围与创新精神在与DeepSeek团队的核心成员合作时,他们给我带来的第一感觉是“快乐”,这不仅仅是因为大家都拥有卓越的技能,更因为能够与一群天才一起工作,是一种无与伦比的幸运。当我们提出一个问题时,总是能够获得无数的回响,而不是遇到没有思路的团队成员。每一个想法都会被认真讨论,每个人都能为问题的解决贡献自己的智慧和力量。例如,我们曾在讨论一个核心算子时,发现其GPU使用率并不高,我们尝
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使用流程注册登录进入GpuGeek.com平台注册页面使用手机号注册数据上传平台提供网盘存储,在【网盘存储】页面,可以看到存储的使用量、费用及文件。选择网盘后,点击上传,上传本地文件至网盘。注意,对应地区的实例才能调用对应的网盘存储的文件。创建实例我们提供高运算量,安全等级高,稳定性高,适合企业级业务需求(支持网盘存储共享数据);在【个人空间】页面,或者通过其他页面的【创建实例】按钮跳转至创建页面
- 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
- 嵌入式AI革命:DeepSeek开源如何终结GPU霸权,开启单片机智能新时代?
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2025年,全球AI领域最震撼的突破并非来自算力堆叠的超级模型,而是中国团队DeepSeek通过开源策略,推动大模型向微型化、低功耗场景的跨越。相对于当人们还在讨论千亿参数模型的训练成本被压缩到600万美金而言,被称作“核弹级别”的操作,是DeepSeek的完全开源。一个更具颠覆性的命题浮出水面:能否将DeepSeek这样的先进AI模型移植到单片机(MCU)上,让手表、传感器甚至灯泡都具备真正的智
- Deep Seek大模型部署到本地 详细教程
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以下是将DeepSeek大模型部署到本地开发环境的详细教程,分为多个步骤,包含技术细节和注意事项:步骤1:环境准备硬件要求GPU:推荐NVIDIAGPU(至少16GB显存,如RTX3090/4090或A100)内存:建议32GB以上存储:根据模型大小预留空间(如7B模型约需15GB)软件要求操作系统:Linux(Ubuntu20.04+)或WindowsWSL2Python:3.8+(推荐3.10
- (python)如何看自己安装的包的版本
9677
Pythonpython开发语言
linuxpiplist|grep"numpy\|scipy\|tensorflow\|keras"windows环境下piplist|findstr"numpyscipytensorflowkeras"输出numpy1.13.1scipy0.19.1tensorflow-cpu2.4.0tensorflow-estimator2.4.0tensorflow-gpu2.4.0
- llama-cpp-python CUDA error问题
0语1言
python人工智能llamalinux
安装完cuBLAS(CUDA)版本的llama-cpp-pythonCMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"pipinstallllama-cpp-python跑模型,指定n_gpu_layers=-1出现CUDAerrorCUDAerror:theprovidedPTXwascompiledwithanunsupportedtoolchain.一个解决办法拉取llama.cp
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Unity中物体的static属性主要用于优化游戏性能和简化渲染过程。Unity中物体的static属性的作用优化渲染性能:当物体被标记为static时,Unity会在游戏运行时将其视为静止的物体,这意味着这些物体的渲染信息不会随着每一帧的更新而变化。因此,Unity可以提前计算并缓存这些物体的光照和遮挡信息,从而减少在运行时对GPU的调用次数,提高游戏运行的流畅度。光照贴图优化:对于标
- Pointnet++改进即插即用系列:全网首发ACConv2d|即插即用,提升特征提取模块性能
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Pointnet++改进专栏python深度学习pytorch点云pointnet++
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入ACConv2d,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍由于在给定的应用环境中设计合适的卷积神经网络(CNN)架构通常需要大量的人工工作或大量的GPU时间,研究社区正在
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影响神经网络推理速度主要有4个因素:FLOPs、MAC、计算并行度、硬件平台架构与特性(算力、GPU内存带宽)模型压缩工业界主流的模型压缩方法有:知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)轻量化模型架构(也叫紧凑的模型设计)、剪枝(Pruning)、量化(Quantization)。模型剪枝(ModelPruning):模型剪枝通过删除冗余的连接或参数来减小模型的大小。这可以通过
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DARTS:DIFFERENTIABLEARCHITECTURESEARCH论文链接:DARTS论文代码:DARTS-code本文主要对DARTS算法进行学习,重点关注算法在CIFAR-10,ImageNet(分类问题)的研究。DARTS通过两次近似,将问题简单化,以减少GPU计算天数,局部最优近似全局最优,有限差分近似求梯度。摘要:在CIFAR-10、ImageNet、PennTreebank和
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说明为什么使用本方案部署环境与资源本地部署需要用户自建硬件(如GPU集群)和配置环境,适合对数据隐私要求较高或离线处理场景;线上API则由服务商托管,用户通过网络调用,无需自行投资硬件资源。数据安全与控制本地部署数据完全由用户掌握,更安全;线上API涉及数据传输和第三方服务器,存在一定隐患。更新维护与扩展性线上API由提供商持续更新和维护,用户总能使用最新版本;本地部署需要用户自行管理更新和维护,
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Win11电脑显存大小查看教程:两种方法轻松掌握显存作为图形处理单元(GPU)的重要组成部分,对于图形渲染、游戏性能以及专业图形应用等方面都有着至关重要的影响。在使用Windows11系统的过程中,很多用户都希望能够了解自己电脑的显存大小,以便更好地配置和优化系统性能。本文将为大家介绍两种简单有效的方法,帮助你在Win11系统中查看显存大小。方法一:通过系统设置查看显存信息快捷键组合进入设置界面首
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从「建好」到「用好」,企业级智算平台借助专有云ABCStack的GPU提效服务,应对大模型业务挑战,唤醒AI算力,加速AI原生业务的落地。01难以一步到位的GPU效能当企业的私有化智算平台项目上线一段时间后,用户普遍会反馈GPU效能相关的问题:将全部资源分配给各个业务部门后,集群全部GPU资源的平均利用率在30%左右。这个指标处于什么水平,是否充分发挥GPU效能?大模型训练的时候,我们会请技术专家
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01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机,是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽,也是拉起异构硬件,将物理电能转换为人类知识的变形金刚。大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为,接收包括输入prompt和采样参数的并发请求,分词并且组装成batch输入给引擎,调度GPU执行前向推理,处理计算结果并转为词元返回给用户。和人类大脑处理语言的机制类似,大模型首
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服务器配置信息CPU:64GGPU:48G(RTX4090)一、使用conda下载模型Qwen2.5-VL-7B-Instructconda下载condacreate--nameqwenpython=3.11condaactivateqwen魔塔社区下载模型pipinstallmodelscopemodelscopedownload--modelQwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruc
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作者:有松当前,函数计算FC已被广泛应用在各种AI场景下,函数计算支持通过使用容器镜像部署AI推理应用,并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署AI推理应用,并快速解决不同场景下的模型存储选型问题,本文将对函数计算的GPU模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析,以期为您的模型存储决策提供帮助。背景信息函数的存储选型请见:存储选型[1]。其中,适宜用作GPU模型存储的
- 看懂 DeepSeek 模型参数与运行需求
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从图表中可以清晰地看到,随着模型参数数量的增加,模型的各项指标也发生了显著变化。以DeepSeek-7B模型为例,其参数数量为70亿,模型大小相对较小,仅需13GB,这使得它在运行时对硬件的要求也较为亲民。在运行配置方面,最低只需4GB显存的GPU、4核CPU以及8GB内存,普通的个人电脑便能轻松驾驭。
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如果你只需要使用DeepSpeed在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b模型进行推理,而不进行训练,可以按照以下步骤进行部署。推理部署的重点是利用多台机器和多块GPU来加速模型的推理过程。1.环境准备首先,确保每台机器上都安装了正确的依赖项。步骤:安装CUDA和cuDNN:确保你在每台机器上安装了与T4GPU兼容的CUDA和cuDNN版本,通常CUDA11.0或更高版本。安装CUDA:N
- 硅基流动与华为云联合推出基于昇腾云的DeepSeek R1&;V3推理服务
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DeepSeek-R1开源后引发全球用户和开发者关注。经过硅基流动和华为云团队连日攻坚,现在,双方联合首发并上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeekR1/V3推理服务。该服务具备以下特点:得益于自研推理加速引擎加持,硅基流动和华为云昇腾云服务支持部署的DeepSeek模型可获得持平全球高端GPU部署模型的效果。提供稳定的、生产级服务能力,让模型能够在⼤规模生产环境中稳定运行,并满足业务商⽤部署需
- 解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
Jurio.21
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目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误:RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED这个错误通常表示cuDNN库未能正确初始化。2.可能原因2.
- 【PyTorch 】【CUDA】深入了解 PyTorch 中的 CUDA 和 cuDNN 版本及 GPU 信息
丶2136
#cudaAI#pytorchpytorch人工智能gpu算力
目录引言一、环境准备1.1重要的环境依赖1.2安装CUDA和cuDNN1.3示例安装步骤1.4PyTorch、CUDA和cuDNN版本兼容性表二、检查CUDA和cuDNN版本三、检查GPU可用性四、测试PyTorch是否正常工作五、PyTorch中的GPU工作流程五、常见问题解答5.1如何更新CUDA和cuDNN?5.2如何在PyTorch中选择特定的GPU?5.3如何解决CUDA内存不足的问题?
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【完整项目下载地址】:【TensorRT部署YOLO项目:实例分割+目标检测】+【C++和python两种方式】+【支持linux和windows】资源-CSDN文库目录写在前面环境准备1.使用trtexec将ONNX模型转换为TensorRT引擎2.验证TensorRT引擎2.1TensorRT版本2.2GPU信息2.3TensorRT引擎信息2.4推理请求2.5推理性能2.6警告信息2.7其他
- [linux thermal] cpufreq_power2state()函数学习
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前言在thermal管理中,IPA策略将会为各个actors(cpubigcore、littlecore、GPU等)分配预算功率,以达到“控制温度的同时尽量保证性能”的目的。那么该功率是如何起作用的?大致思路:power_budget—>target_freq—>cooling_state,先进行功率划分,再获得待调节的目标频率,然后获得冷却等级。最后coolingdevices根据冷却等级进行冷
- 【CUDA】 GPU与CPU体系结构对比
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CUDA学习分享c语言
1.GPU与CPU运算性能对比在面对并行任务处理时,CPU与GPU的体系结构在设计理念上有着根本的区别。CPU注重通用性来处理各种不同的数据类型,同时支持复杂的控制指令,比如条件转移、分支、循环、逻辑判断及子程序调用等,因此CPU微架构的复杂性高,是面向指令执行的高效率而设计的。GPU最初是针对图形处理领域而设计的。图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算,因此GPU微架构是面向这种特点的计算而设
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
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keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
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spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- Linux设置tomcat开机启动
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tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
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javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$