- PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀,通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的GPU加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例(PyTorch)impo
- unitree
Matrixart
ubuntu
Unitreeubuntu18.04首先要安装好ubuntu18.04系统,然后开始安装显卡驱动和cuda以及cudnn,这里要注意版本对应,我是3090的显卡,安装的显卡版本是520,然后cuda的版本是11.7,cudnn的版本是8.5.0(要对应cuda版本)。具体流程可以按照1里面的走,最后记得在环境中写一下#写入环境sudogedit~/.bashrcexportPATH=/usr/lo
- LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现(留作学习使用)
再坚持一下!!!
学习
ROS一键安装参考:ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考:https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1:Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda
- 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练?
百态老人
matlab深度学习开发语言
要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练,可以遵循以下步骤和策略:选择合适的GPU硬件:首先,确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU,并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱:确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox,这些工具箱提供
- Matlab GPU加速技术
算法工程师y
matlab开发语言
1.GPU加速简介(1)为什么使用GPU加速?CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务,而GPU拥有数千个流处理器,专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务,GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。(2)Matlab的GPU支持功能依赖:需安装ParallelComputingToolbox(并行计算工具箱)。硬件要求:支持CUDA的NVIDIAGPU(如Tesla、GeForc
- pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道
小赖同学啊
人工智能pytorch人工智能python
PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容,适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。以下是PyTorch的高级知识点,详细且全面:1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义:使用半精度(FP16)和单精度(FP32)混合训练,减少内存占用并加速计算。实现:使用torch.cuda.amp模块。示例:fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc
- vllm部署说明和注意事项
ai一小生
python人工智能持续部署
1、vllm所在docker镜像可去vllm官网提供的镜像地址拉取地址:UsingDocker—vLLMVllm镜像运行需要不同的cuda版本依赖,如上vllm/vllm-openai:v0.7.2需要cuda12.1方可运行。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B可去modelscope下载:整体大小约为60GB部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型,
- CUDA内核调优工具ncu的详细使用教程
东北豆子哥
CUDA数值计算/数值优化linux高性能计算
NVIDIANsightCompute(ncu)是一款用于CUDA内核性能分析的工具,帮助开发者优化CUDA程序。以下是详细的使用教程和示例说明。1.安装NVIDIANsightCompute确保已安装CUDAToolkit和NVIDIA驱动,然后从NVIDIA官网下载并安装NsightCompute。2.基本使用2.1启动ncu通过命令行启动ncu,基本语法如下:ncu[options][app
- 麒麟银河桌面版,成功安装cuda12.6,mysql
hitsz_syl
mysql银河麒麟cuda
一、要卸载并禁用nouveau驱动程序,可以按照以下步骤进行:1.确认nouveau驱动的当前状态:首先,你可以使用以下命令查看nouveau驱动是否正在运行:lsmod|grepnouveau如果有输出,说明nouveau驱动正在加载。2.临时禁用nouveau驱动:可以使用modprobe命令来临时禁用nouveau驱动(重启后会恢复加载):sudomodprobe-rnouveau3.永久禁
- mysql创建新表,同步数据
hitsz_syl
mysql数据库
importosimportargparseimportglobimportcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttqdmimportpymysqlimporttimeimportjsonfromdatetimeimportdatetimeos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”#使用GPU0defget_connec
- 如何测试模型的推理速度
想要躺平的一枚
AI图像算法计算机视觉
前言模型的推理速度测试有两种方式:一种是使用python的时间戳time函数来记录,另一种是使用Pytorch里的Event。同时,在进行GPU测试时,为减少冷启动的状态影响,可以先进行预热。代码如下(示例):if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
- NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/Video Codec SDK的链接,以及一些解码参数说明
landihao
linux
NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/VideoCodecSDK的链接从别的网站抄过来的CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive老驱动:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/VideoCodecSDKhttps://developer.nvidia.com/video-codec-sdk-ar
- PyTorch 环境搭建全攻略:CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA
- CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug,tensorrtx编译失败解决
雪可问春风
BUG人工智能
system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成,之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu:2060cuda:cuda10.2tensorrt:7.2.3.4换到3060后,make失败,报错错误:/home/yfzx/work/vs-work/tensorrt-y
- 大模型的webui
Zain Lau
人工智能python昇腾Ascend天数
exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.3/bin/nvccnohup/usr/bin/python3/home/src/api_server/api_server.py--modelLLama2:7b-chat-hf_A800--
- linux(ubuntu)中Conda、CUDA安装Xinference报错ERROR: Failed to build (llama-cpp-python)
小胡说技书
杂谈/设计模式/报错Data/Python/大模型linuxubuntuconda大模型pythonXinference
文章目录一、常规办法二、继续三、继续四、缺少libgomp库(最终解决)在Conda环境中安装libgomp如果符合标题情况执行的:pipinstall"xinference[all]"大概率是最终解决的情况。一、常规办法llama-cpp-python依赖CMake、Make和g++来编译,所以可能是缺少依赖或者环境配置不对。按照以下步骤排查问题并解决:1.确保Python版本符合要求llama
- c++调用python代码,使用gpu
AI改变视界
c++python开发语言
c++调用python,使用gpu加速1、首先要配置cuda和cudnn的环境1、cmd窗口下nvidia-smi,查看电脑可以支持的最高cuda版本。如果nvidia-smi报错,那么需要去配置一下环境,网上有类似案例。或者通过NVIDIA控制面板/系统信息/组件里查看cuda_xxxx.dll,上面有版本号。2、保证安装的cuda版本要小于电脑支持的版本号。我电脑最大支持cuda11,但是安装
- 一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系
平凡而伟大.
编程语言人工智能架构设计pytorch人工智能python
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU(图形处理单元)进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具,使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解:1.CUDA与GPU:GPU:是一种专门用于
- 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录
weixin_40826634
深度学习服务器人工智能
1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考:https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意:因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本,很可能是apt安装的,所以通过执行下面的命令删除:apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
- RTX4090性能释放与优化全攻略
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的巅峰之作,RTX4090凭借24GBGDDR6X显存与16384个CUDA核心,重新定义了4K光追游戏的性能边界。本文将从硬件特性与软件优化双重视角切入,系统解析其性能释放路径:首先通过3DMarkTimeSpyExtreme压力测试数据(99.3%稳定性得分)验证基础算力;其次结合DLSS3.0帧生成技术与Reflex低延迟模式,实测《赛博朋克
- 嵌入式人工智能应用- 第七章 人脸识别
数贾电子科技
嵌入式人工智能应用人工智能
嵌入式人工智能应用`文章目录嵌入式人工智能应用1人脸识别1.1dlib介绍1.2dlib特点1.3dlib的安装与编译2人脸识别原理2.1ResNet3代码部署3.1安装[CUDAToolkit12.8](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubunt
- 英伟达的ptx是什么?ptx在接近汇编语言的层级运行?
AI-AIGC-7744423
人工智能
PTX(ParallelThreadeXecution)是英伟达CUDA架构中的一种中间表示形式(IR)语言。以下是关于它的介绍以及它与汇编语言层级关系的说明:PTX介绍•性质与作用:PTX是一种类似于汇编语言的指令集架构,但它更像是一种抽象的、面向并行计算的中间语言。它是CUDA编程模型中,主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码,在编译过程中
- 保姆级教学——本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用
shuaige_shiwoa
python+AIpython开发语言AI编程ai
以下是如何在本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用的详细指南:一、环境准备(Windows/Linux/Mac通用)1.硬件要求最低配置:16GB内存+20GB可用磁盘空间推荐配置:NVIDIAGPU(显存≥8GB)+CUDA11.8(CPU模式支持但速度较慢)2.软件依赖#创建虚拟环境(可选但推荐)condacreate-ndeepseekpython=3.10condaa
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
若北辰
Python深度学习python深度学习pytorch
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- 查看自己某个conda环境的Python版本的方法
小剧场的阿刁
condapythonwindows
首先打开conda的命令行输入:condaenvlist1查看自己有哪些环境。再输入:activateCUDA90_torch110_tf1901激活环境。再输入:python-V#注意V是大写1
- 本地部署时,如何通过硬件加速(如 CUDA、TensorRT)提升 DeepSeek 的推理性能?不同显卡型号的兼容性如何测试?
百态老人
人工智能科技算法vscode
本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则:根据显卡架构选择CUDA版本(如NVIDIARTX50系列需CUDA12+,V100需CUDA11.x),并通过nvcc--version验证安装。GPU加速验证:运行以下代码检查硬件加速状态:importtensorflowastfprint("可用GPU数量:",len(tf
- 一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)
一只小铁柱
lstmpytorch人工智能
一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
- PyTorch安装与环境配置终极指南:从零搭建高效深度学习开发环境(一)
WHCIS
pythonpytorch人工智能深度学习机器学习
一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系:硬件兼容性:GPU型号(NVIDIA系列)与CUDA版本的匹配软件依赖链:Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN加速库环境隔离需求:不同项目可能依赖冲突的库版本1.2硬件准备清单硬件类型最低要求推荐配置CPU4核8核以上内存8GB32GB+GPU支持CUDANVIDIART
- windows11 环境 paddleOCR 环境配置
一醉千秋
python+银河麒麟python开发语言
一、系统环境:操作系统:Windows11专业版显卡:RTX4080CUDA:cuda_12.6.2_560.94_windows.exe、cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archivepython:3.12.8二、配置过程1.设置python国内源pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.tsinghua
- 离线安装tiny cuda nn
GUSONGEN
linux运维服务器
GitHub-NVlabs/tiny-cuda-nn:LightningfastC++/CUDAneuralnetworkframework在mac上递归clonetinycudann仓库gitclone--recurse-submodules-j8https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn.git打包zip-rtiny-cuda-nn.ziptiny-cuda-
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL