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在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。一、并行计算MATLAB提供了并行计算的功能,可以充分利用多核处理器和分布式计算资源,显著提高代码执行效率。在MATLAB中进行并行计算的主要工具有ParallelComputingToolbox和parfor循环。ParallelComputingToolboxPa
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中,分布式任务调度是一个复杂且关键的技术领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的分布式任务调度系统,涵盖从基础概念到高级优化的完整流程。我们将通过一个实际的案例——分布式计算任务调度系统,来展示如何在HarmonyNext平台上实现高效的任务调度。1.项目概述1.1目标开发
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优化与性能提升在分子动力学仿真中,性能优化是一个至关重要的环节。高效的仿真可以显著减少计算时间,提高研究效率。本节将详细介绍如何在ESPResSo中进行性能优化,包括并行计算、算法优化、内存管理等方面的内容。并行计算并行计算是提高分子动力学仿真性能的有效手段。ESPResSo支持多种并行计算模式,包括多线程(OpenMP)和分布式计算(MPI)。合理利用这些并行计算模式可以显著提升仿真速度。Ope
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内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
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边缘计算(EdgeComputing)是一种分布式计算范式,它将数据处理和存储功能从传统的集中式云端转移到靠近数据源的网络边缘设备(如路由器、网关、本地服务器或终端设备)。边缘计算的目标是减少数据传输延迟、降低带宽压力,并提高系统的实时性和可靠性。边缘计算的核心概念靠近数据源边缘计算将计算资源部署在靠近数据生成的地方,而不是将所有数据发送到远程云端处理。分布式架构边缘计算采用分布式架构,将计算任务
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torch.Tensor.scatter_add_是PyTorch中的一个原地操作(in-placeoperation),用于将一个源张量(src)中的值根据指定的索引(index)累加到目标张量(self)中。它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int):指定沿着哪个维度
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1简介本文是为想要创建使用ZooKeeper协调服务优势的分布式应用的开发者准备的。本文包含理论信息和实践信息。本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论。这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的,以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的。这几节没有代码,但却要求读者对分布式计算相关的问题较为熟悉。本文的大多数信息以可独立访问的参考材料的形式存在。但是,在编写第一
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AI大模型企业级应用开发实战架构师必知必会系列大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍分布式计算与任务调度随着互联网公司对数据量和业务处理需求的提升,单体应用已无法满足用户对高性能、可靠性及快速响应时间的要求。为了应对这些挑战,目前各大互联网公司都在寻求将单体应用拆分为微服务架构。但是由于系统的复杂度及开发人员的增加,引入微服务架构带来的复杂度也是需要考虑的问题。比如:服务之间如何通信?如何做服务发现?什么时候集群化?部署方式又该怎样?……等
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探秘开源项目MapReduce:分布式计算的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据处理领域,一个名字始终熠熠生辉,那就是。这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型,用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力,分析其技术原理,探讨它的应用场景,并揭示它独特的特性。项目简介该项目是ChubbyJiang对原始GoogleMapRe
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MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型,以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群(数千台机器)上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨MapReduce的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。核心概念:分而治之MapReduce的核心思想是“分而治之”。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:输入数据被分割成
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MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架,最初由Google提出,后来由ApacheHadoop实现并广泛应用。它的核心思想是将数据处理任务分解为两个阶段:Map和Reduce,并通过分布式计算并行处理海量数据。MapReduce的核心思想分而治之:将大规模数据集分割成多个小块,分布到集群中的多个节点上并行处理。Map阶段:将输入数据转换为键值对(Key-ValuePair)
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为了进一步细化分析腾讯云与DeepSeek的“满血版”能源革命大模型,以下是更深入的解析,涵盖其技术细节、创新点、对能源产业的具体影响及潜在未来发展。1.架构深度解析DeepSeek的“满血版”大模型的架构设计基于专家混合(MoE)和分布式计算的高效协同,进一步增强了处理大规模能源数据的能力。专家混合(MoE)架构动态专家选择:MoE架构使得模型在执行任务时,可以根据具体的输入数据选择最合适的专家
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目录1运行自带的MapReduce程序2常见错误1运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序,以帮助读者对分布式计算有个基本印象。在安装Hadoop时,系统给用户提供了一些MapReduce示例程序,其中有一个典型的用于计算圆周率的Java程序包,现在运行该程序。该jar包文件的位置和文件名是“~/hadoop-3.1.0/share/Hadoop/
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目录工业级Pandas性能优化:Dask/Modin实战教程1.引言与背景1.1Pandas的局限性1.2分布式计算与GPU加速的需求1.3Dask与Modin简介2.数据集介绍3.工业级数据处理理论基础3.1内存优化3.2计算并行化3.3GPU加速4.实验环境与依赖库5.数据处理与分析流程6.Dask实战:分布式计算与GPU加速7.Modin实战:简洁易用的并行Pandas接口8.数据分析领域的
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- 分布式基本理论 - CAP,BASE 和 RAFT 算法
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分布式基本理论-CAP,BASE和RAFT算法1.分布式基本理论1.1CAP理论在理论计算机科学中,CAP定理(CAPtheorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer’stheorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:[1][2]一致性(Consistency)(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)可用性(Availability)(每次请求都能获取到非错的响应—
- 大数据面试系列之——Hadoop
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大数据面经面试大数据Hadoop
Hadoop的三个核心:HDFS(分布式存储系统)MapReduce(分布式计算系统)YARN(分布式资源调度)1.Hadoop集群的几种搭建模式1.单机模式:直接解压安装,不存在分布式存储系统2.伪分布式:NameNode和DataNode安装于同一个节点,无法体现分布式处理的优势。3.完全分布式:一个主节点,多个从节点,存在如果主节点宕机,集群就无法使用的缺点。4.高可用模式:多个主节点,多个
- Spark是什么?可以用来做什么?
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ApacheSpark是一个开源的分布式计算框架,专为处理大规模数据而设计。它最初由加州大学伯克利分校开发,现已成为大数据处理领域的核心工具之一。相比传统的HadoopMapReduce,Spark在速度、易用性和功能多样性上具有显著优势。一、Spark的核心特点速度快:基于内存计算(In-MemoryProcessing),比基于磁盘的MapReduce快10~100倍。支持高效的DAG(有向无
- Java RPC(远程过程调用)技术详解
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在当今分布式系统盛行的时代,服务间的通信变得至关重要。JavaRPC(RemoteProcedureCall,远程过程调用)作为一种高效、透明的远程通信手段,在微服务架构、分布式计算等领域扮演着重要角色。本文将深入介绍JavaRPC的基本概念、工作原理、实现方式以及实际应用中的注意事项。一、JavaRPC概述RPC允许一个程序直接调用另一个地址空间(通常是另一台机器上的程序)中的过程或函数,就像调
- 深度学习框架之主流学习框架
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深度学习学习人工智能机器学习神经网络
深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点:TensorFlow:由Google开发,是一个广泛使用的开源深度学习框架。它以强大的图计算模型和分布式计算能力著称,并且通过高级API如Keras,为用户提供了易于上手的开发体验。PyTorch:由Facebook开发,以其动态计算图
- 入门Apache Spark:基础知识和架构解析
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javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
- 大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架
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AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词:大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践:手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4
- Spark技术系列(一):初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎
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Spark技术系列(一):初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性:磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景:UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发(2010年开源)技术定位:基于内存的通用分布式计算框架(支持批处理、流计算、机器学习、图计算等)1.2Spark内置模块S
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PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力,处理大数据集,并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD(弹性分布
- Hive SQL 使用及进阶详解
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一、Hive简介Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了类似于SQL的查询语言HiveSQL(也称为HQL),用于对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据进行数据查询和分析。Hive将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark等分布式计算任务,使得不熟悉Java编程的数据分析人员也能方便地处理大规模数据。二、HiveSQL基础使用(一)环境准备在
- 云计算该如何实现高效数据存储和处理?
wanhengidc
云计算
云计算可以为企业提供一个强大的平台,帮助企业实现高效的数据存储和处理,云计算有着高度的灵活性和可扩展性,为用户与企业提供高效的资源管理和实时数据处理能力,一下就是云计算该如何实现高效数据存储和处理的几个方面:云计算平台提供的虚拟化技术,可以根据企业的需求来动态调整计算资源的配置,当业务高峰期时,企业可以快速增加服务器中的计算资源,以此来处理更高的用户请求量;在云计算中企业还可以使用分布式计算框架来
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen