- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
星星点点洲
stablediffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- 深度学习基础知识
namelijink
深度学习人工智能
cuda简介:CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU(图形处理器)来加速各种计算任务,包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司,专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU,NVIDIA还提供与其GPU
- 【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练
LittleNyima
人工智能深度学习pytorch分布式
本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关|使用Pytorch进行分布式训练,转载请注明出处。其实Pytorch分布式训练已经不算什么新技术了,之所以专门写一篇blog是因为今天训模型的时候出现了一个没见过的问题,在调试的时候发现自己平时都是用别人写好的分布式代码,没有深入研究过其中的实现细节,因此感觉有必要整理吸收一下。最简单的数据并行作为最简单的并行计算方式,使用nn.Data
- python使用ray框架改进原有代码,实现多进程与分布式
呆萌的代Ma
pythonpython
安装依赖:pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/'ray[default]'ray框架可以在几乎不改变现有代码的基础上实现分布式与并行计算!!改变的只有传值的方式,与每个函数加上装饰器即可对于常规的循环任务defexponentiation_test(a,b):importtimetime.sleep(1)#这里是为了看是否是真正的多
- Python 魔法学院 - 第24篇:Python 解释器优化 ⭐⭐⭐
星核日记
《Python魔法学院》python开发语言pycharmwindowsPython性能优化
目录引言1.Cython与PyPy1.1Cython1.1.1Cython的优势1.1.2Cython的简单示例1.1.3Cython的适用场景1.2PyPy1.2.1PyPy的优势1.2.2PyPy的简单示例1.2.3PyPy的适用场景1.3Cython与PyPy的对比2.并行计算与分布式计算2.1并行计算2.1.1multiprocessing模块2.1.2concurrent.futures
- 我国化学信息学研究的地位与近期研究进展
xoaxo
算法优化生物数据库网络工作
近两年来,我国的化学信息学研究得到了快速发展,在某些专题的研究方面达到了国际前沿水平。在理论与计算化学研究中,基于第一性原理的新型并行计算方法被提出并用于纳米材料电子结构的高效计算[24],轨道分解方法被用来简化磁性质的四分量相对论计算[25]。同时,量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27],并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外,密度泛函理
- GPU(Graphics Processing Unit)详解
美好的事情总会发生
AI人工智能嵌入式硬件硬件工程ai
GPU(GraphicsProcessingUnit)详解1.GPU的定义与核心特性GPU(图形处理器)是一种专为并行计算和图形渲染优化的处理器。与CPU(中央处理器)不同,GPU通过大规模并行架构实现高效处理海量数据,尤其在处理规则化、高并发任务时性能显著优于CPU。关键特性:高并行度:现代GPU包含数千个计算核心(如NVIDIAH100拥有18,432个CUDA核心)。专用内存系统:配备高带宽
- 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
- Joblib - Python轻量流水线工具
Think@
Joblib是一款用于在Python中提供轻量流水线的工具。#joblib是一组用于在Python中提供轻量级流水线的工具。#joblib具有以下功能:#透明的磁盘缓存功能和“懒惰”执行模式,简单的并行计算#joblib对numpy大型矩阵进行了特定的优化,简单快速importtime,mathfromjoblibimportParallel,delayed#利用joblib实现并行计算defmy
- Unity Dots理论学习-3.ECS有关的模块(2)
keep-learner
Unityunity学习游戏引擎
Burst编译器如前所述,Unity中的C#代码默认通过JIT(即时编译)编译器Mono编译;或通过AOT(提前编译)编译器IL2CPP编译以提供更好的运行时性能,在某些目标平台上也会有更好的支持。Burst模块提供了第三种编译器,它执行了大量优化,通常能带来比Mono甚至IL2CPP更好的性能。使用Burst可以大大提高并行计算的性能和可扩展性,正如以下图像所示:然而,需要注意的是,Burst只
- 川翔云电脑是什么?租电脑?
渲染101专业云渲染
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在数字化时代,川翔云电脑借助云计算技术,把用户终端和云端虚拟电脑连接,打破本地硬件的局限,让大家随时随地工作、娱乐。川翔云电脑的优势强大硬件配置川翔云电脑硬件配置处于行业前列,显卡尤为突出。它配备性能不错的RTX3090,还有48G显存的RTX4090plus,支持1-8卡机配置。多卡模式下,RTX4090plus并行计算能力大幅提升,能处理高显存需求的复杂任务。在超高清视频剪辑中,无论是8K还是
- 均薪23W还缺人,FPGA工程师到底有多重要?
博览鸿蒙
FPGAfpga开发
近两年,随着FPGA行业的快速发展,FPGA工程师的需求量持续增长。FPGA技术在通信、人工智能、自动驾驶、数据中心等领域的广泛应用,使得这一岗位变得尤为重要。尤其是在高性能计算、边缘计算等场景下,FPGA凭借其高并行计算能力和灵活性,成为不可或缺的技术方案。FPGA工程师的核心职责FPGA工程师主要负责FPGA的开发、调试和优化,具体包括:逻辑设计与实现:使用Verilog/VHDL等硬件描述语
- 100.12 AI量化面试题:量化金融中什么是蒙特卡罗模拟?
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能金融python
目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2应用场景维度1.3实践实现维度2.基础实现方法2.1几何布朗运动模拟2.2期权定价实现3.高级优化技术3.1方差缩减方法3.2并行计算实现4.风险度量应用4.1VaR计算5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulation)在量化金融中的应用,包括基本原理、实现方法和实际案例。如果想更加全面清晰地了解金
- 算力机房选择RoCE还是InfiniBand(IB)
helpme流水
人工智能云计算
前言超高带宽、超低延迟、超高可靠,这是大模型训练对于网络的要求。多年来,TCP/IP协议一直是互联网通信的支柱,但对于AI网络来说,TCP/IP在某些方面存在着致命的缺点。TCP/IP协议的时延较高,通常在数十微秒左右,同时还会对CPU造成严重的负载。RDMA能直接通过网络接口访问内存数据,无需操作系统内核的介入。这允许高吞吐、低延迟的网络通信,尤其适合在大规模并行计算机集群中使用。RDMA技术有
- MapReduce是什么?
头发那是一根不剩了
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MapReduce是一种编程模型,最初由Google提出,旨在处理大规模数据集。它是分布式计算的一个重要概念,通常用于处理海量数据并进行并行计算。MapReduce的基本思想是将计算任务分解为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:在这个阶段,输入的数据会被拆分成多个片段,每个片段会被分配给不同的计算节点(也叫做“Mapper”)。每个Mapper处理一部分数据并输出键值对(key-v
- AI硬件加速:CPU vs GPU性能对比
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AI硬件加速:CPUvsGPU性能对比关键词:人工智能、硬件加速、CPU、GPU、性能对比、硬件架构、并行计算、优化策略、项目实战摘要:本文将深入探讨AI硬件加速领域中的两个核心组件:CPU和GPU,通过性能对比分析,揭示它们在AI计算中的优势与不足。文章将从基本概念、硬件加速原理、性能指标评测、实际应用场景到项目实战,逐步分析CPU与GPU在AI硬件加速中的表现,为读者提供全面的技术解读与实战指
- .NET FrameWork 4.0 新特性
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请注意,.NET框架4引入了一个改进的安全模式。有关该内容的更多的信息,请参阅文章《.NET框架4中的安全变化》。具体来说,本文中将介绍.NET框架4的如下一些新功能和改进特征:应用程序兼容性和部署\内核新功能及改进\托管扩展框架\并行计算\网络编程\Web开发\客户端开发\数据\通信和工作流一、应用程序兼容性和部署除了一些在安全、标准遵从、正确性、可靠性及性能等方面的改进之外,.NET框架4与基
- 2025年大年初一篇,C#调用GPU并行计算推荐
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c#开发语言
C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力,加速计算密集型任务,提高程序性能,支持大规模数据处理,优化资源利用,满足特定应用场景的需求,并提升用户体验。在需要处理大量并行数据或进行复杂计算的场景中,使用GPU可以显著提高效率。以下是一些在C#中比较常用且好用的调用GPU的库:1.CUDAfy.NET特点:CUDAfy.NET是一个开源库,可以将C#代码转换为CUDA代码,支持在NVIDI
- Python 如何使用dask库来并行化Pandas DataFrame
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Dask是一个用于并行计算的Python库,它可以处理比内存大得多的数据集。DaskDataFrame是一个类似于PandasDataFrame的大型并行数据结构,它可以在分布式计算环境中高效地执行复杂的数据操作。以下是如何使用Dask来并行化PandasDataFrame的基本步骤:安装Dask:首先,确保你已经安装了Dask。如果还没有安装,可以使用pip来安装它:pipinstalldask
- Hadoop1.0-HDFS介绍
szjianzr
HADOOP介绍hadoopHDFS
Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括HadoopCommon、HDFS与MapReduce。HDFS是Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能。一、HDFS基本概念1、Bl
- NVIDIA的算力支持
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
NVIDIA的算力支持关键词:NVIDIA,GPU,Turing架构,RTX,AI,AIoT,云计算,大数据,深度学习1.背景介绍NVIDIA作为全球领先的图形处理芯片制造商,近年来在人工智能领域也取得了显著的进展。NVIDIA的GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力,成为了深度学习和人工智能(AI)领域的主流硬件。NVIDIA的Turing架构引入了更强的张量计算能力,使得深度学习任务能够更
- 【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇
小超编程
c语言java算法
AscendC是面向算子开发场景的编程语言,它原生支持C和C++标准规范,并提供了多层接口抽象、自动并行计算等关键技术,以提高算子开发效率。AscendC的特点C/C++原语编程编程模型屏蔽硬件差异类库API封装,兼顾易用与高效孪生调试,可在CPU侧模拟NPU侧的行为开发基本流程环境准备使用AscendC完成Add算子核函数开发;使用ICPU_RUN_KFCPU调测宏完成算子核函数CPU侧运行验证
- Kafka架构
优人ovo
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引言Kafka凭借其独树一帜的分区架构,在消息中间件领域展现出了卓越的性能表现。其分区架构不仅赋予了Kafka强大的并行计算能力,使其能够高效处理海量数据,还显著提升了系统的容灾能力,确保在复杂的运行环境中始终保持稳定可靠。本文将深入剖析Kafka的架构选型,通过对其底层逻辑的抽丝剥茧,帮助我们提炼架构设计的关键能力与思维模式,进而为优化自身系统架构提供极具价值的参考。消息中间件通用架构生产者功能
- 大数据(一)MaxCompute
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一、引言作者后面会使用MaxCompute,所以在进行学习研究,总会有一些疑问产生,这里讲讲作者的疑问和思路二、介绍MaxCompute(原名ODPS-OpenDataProcessingService)是阿里云提供的大数据处理平台,专门用于批量数据存储和大规模并行计算。它广泛应用于数据分析和处理任务,为企业级数据处理提供高效的解决方案。下面是MaxCompute的一些主要功能和应用场景:大规模数
- 电脑要使用cuda需要进行什么配置
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在电脑上使用CUDA(NVIDIA的并行计算平台和API),需要进行以下配置和准备:1.检查NVIDIA显卡支持确保你的电脑拥有支持CUDA的NVIDIA显卡。可以在NVIDIA官方CUDA支持显卡列表中查看显卡型号是否支持CUDA。2.安装NVIDIA显卡驱动需要安装与显卡和CUDA版本兼容的NVIDIA驱动程序:前往NVIDIA驱动下载页面,选择显卡型号下载并安装驱动。安装完成后,使用命令检查
- Java 大数据高性能计算:利用多线程与并行计算框架(39)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据高性能计算多线程并行计算框架ApacheSpark线程安全数据一致性java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- matlab的多线程操作
m0_74823044
面试学习路线阿里巴巴资料职业发展matlab单片机开发语言后端
matlab的多线程操作先导知识一、结论二、定时器timer三、多进程操作先导知识听说过:定时器中断、线程、进程知道:matlab的帮助文档使用方式,如:docmemmapfile、helpmemmapfile理解:回调函数,同步回调、异步回调(不知道也没关系,csdn里面很多人都写了这个)一、结论截止到2021a版本,matlab不能实现传统意义的多线程,但是可以实现并行计算(docparall
- CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介
AI Player
CUDA人工智能CUDANVIDIA
CUDA编程(一):GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型,CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,它可以看
- GPU编程与CUDA
Nice_cool.
Cuda与TensorRTc++
CUDA编程并行计算整体流程从主机端申请内存,把内存部分的内容拷贝到设备端在设备端的核函数计算从设备端拷贝到主机端,并且释放内存显存主机端:cpu设备端:gpu核函数:在gpu上运行的函数CUDA内存模型CUDA中的内存模型分为以下几个层次(硬件):•每个线程处理器(SP)都用自己的registers(寄存器)•每个SP都有自己的localmemory(局部内存),register和localme
- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
AI大模型学习不迷路
transformer自然语言处理大模型深度学习NLPLLM大语言模型
1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p