Sylvia_zsh
Sylvia_zsh

NVIDIA CUDA初级教程视频 - 学习笔记（四）GPU体系架构概述

第5集

名词解释

 FLOPS – FLoating-point OPerations per Second
 GFLOPS - One billion (109) FLOPS
 TFLOPS – 1,000 GFLOPS

思路1：精简、减肥（拿掉CPU中繁杂的管理人员）

n个核同时执行n个程序片元
指令流共享，多个程序片元共享指令流（不共享的话就需要复杂控制机构，又有额外开销）

思路2：增加ALU， SIMD（数据向量操作）

128个程序片元同时执行，并发16路指令流

分支处理如何办？

由于共享指令流，需要一部分等待另一部分先执行

NVIDIA CUDA初级教程视频 - 学习笔记（四）GPU体系架构概述_第1张图片

SIMD处理并不总是需要显式的SIMD指令
 选项1：显示的向量运算指令
SSE等
 选项2：标量指令，但是硬件进行矢量化
硬件进行指令流共享
NVIDIA等架构
多个片元共享指令流

思路3：应对停滞stalls

大量的独立片元相互切换，通过片元切换来掩藏延迟（分配给ALU很多任务，任务一需要等待时就进行任务二）

上下文存储池

18个小的上下文：好的延迟掩藏效果

12个中等大小的上下文

4个大的上下文：延迟掩藏效果较差

上下文切换可以软件也可以硬件管理！

带宽是非常宝贵的资源！

访存很慢 乘加计算很快

减少带宽需求：

减少数据请求

减少数据请求频率（把多个小数据攒到一起进行）

NVIDIA CUDA初级教程视频 - 学习笔记（四）GPU体系架构概述_第2张图片

 

你可能感兴趣的:(CUDA)

  • Windows 下编译 AMGX 东北豆子哥 数值计算/数值优化HPC/MPICUDAHPC
    文章目录Windows下编译AMGX**1.系统要求****2.安装必要工具****(1)安装VisualStudio****(2)安装CUDAToolkit****(3)安装CMake****3.获取AMGX源码****4.使用CMake生成VisualStudio项目****(1)配置CMake****(2)生成项目****5.使用VisualStudio编译****6.验证安装****7.常
  • 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】 nomoremorphine 深度学习计算机视觉开源
    OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置OpenMMLab简介优势：一、Windows/Linux下环境配置（以mmsegmentationv1.2.2（最新版）为例）0.确认安装版本信息1）确认电脑显卡版本2）确认mmcv对应版本3）确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境，下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
  • 编译OpenCV支持CUDA视频解码 AI标书 pythonopenvccudanvidiadockerbuild
    如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持（cudacodec）在深度学习、视频处理等高性能计算领域，OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块，能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码，极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境，详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV，并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
  • CUDA加速cloud compare高度渲染算法 小充 图像加速OpenCVCUDAopencv算法计算机视觉
    一、CPU版本算法为一个for循环内，将高度信息，映射到彩色空间，比较耗时的是正弦运算，还执行了多次乘除法，当图像大小为2038*4000时，处理耗时为170ms。原算法是处理点云，这里是输入一张深度图像，数据类型为intvoidsetRGBColorByBanding(cv::Mat*src,cv::Mat*dst,floatfreq=10.0f){   cv::TickMeterst;   s
  • OpenCV CUDA模块设备层-----逐通道的正弦运算函数sin() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cv::cudev）中的一个设备端数学函数，用于在CUDA核函数中对uchar4类型（即4通道无符号字符类型）进行逐通道的正弦运算，并将结果转换为float4类型输出。将一个uchar4类型像素值（每个通道取值范围[0,255]）逐通道
  • CUDA与venv的配置 老兵发新帖 经验分享
    根据技术原理和实际配置经验，CUDA工具包本身无法完全安装在Python的venv虚拟环境目录中，但可通过环境变量和依赖管理实现虚拟环境对特定CUDA版本的调用。以下是关键分析及配置方案：⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包（含nvcc编译器、CUDA运行时库等）必须安装在系统全局路径（如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo
  • PyTorch版本匹配终极指南：手把手教你避开99%的安装坑
    被版本支配的恐惧（真实故事）上周我的学弟兴冲冲跑来：“师兄！我照着CSDN教程装PyTorch，结果训练时直接报错cudaruntimeerror！”我一看他的环境——Python3.12强行装PyTorch1.8，搭配CUDA11.6…（此时应有乌鸦飞过）这就像用Win11系统装XP时代的显卡驱动，能不翻车吗？！一、版本对应表（2024最新版）（掏出小本本记重点！！！）这是我整理的最新版本对应关
  • Anaconda 创建python3.9+pytorch1.10.1+cuda11.3环境 canny_kevin DeepLearningPythonpythonconda
    1.打开AnacondaPowershellPrompt2.创建conda环境condacreate--nameRordAIpython=3.9conda一些命令condainfo--envs：输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist:看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn:安装numpysklearn包condaenvremove-
  • Pytorch血泪安装史好吗（GPU版本+cuda12.1+python3.9.13） 宇宙最强袋鼠 pytorchpython人工智能
    1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn前两步可以看参考:Pytorch的安装，有点繁琐但是很详细，保姆级教程不信你安装不成功（Cuda+Cudnn+Anaconda+Pytorch）_pytorch安装-CSDN博客3.anaco
  • CUDA编程：优化GPU并行处理与内存管理 Omoo CUDAGPU并行处理线程协作内存管理硬件限制
    背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。在本书的第12章中，我们深入探讨了CUDA编程的关键概念，包括线程间的协作、内存分配与管理以及如何应对硬件限制。CUDA中的线程协作与内存管理在GPU上进行编程时，我们需要处理内存分配、数据传输以及内核（kernel）的调用等任务。CUDA提供了一系列的API来帮助开发者管理这些资源。在提供的
  • 如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割 深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用 计算机C9硕士_算法工程师 YOLO深度学习人工智能
    如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动（Linux示例）✅二、安装Anaconda（Linux示例）✅三、创建Python虚拟环境并安装依赖✅四、数据集结构示例（遥感图像滑坡-泥石流分割）✅五、创建data.yaml文件（用于训练）✅六、
  • bitsandbytes：轻量级CUDA自定义函数Python封装库 步子哥 AGI通用人工智能python开发语言人工智能算法深度学习
    引言在人工智能和深度学习领域，计算效率和内存使用一直是研究人员和开发者关注的重点。随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源下实现高效的计算成为了一个关键问题。在这样的背景下，bitsandbytes库应运而生，为我们提供了一种优化计算和内存使用的有效解决方案。bitsandbytes库简介bitsandbytes是一个轻量级的Python库，它主要为CUDA自定义函数提供了一个便捷的封装。这个
  • bitsandbytes 安装和配置指南 黎沁颖Desired
    bitsandbytes安装和配置指南bitsandbytes8-bitCUDAfunctionsforPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bitsandbytes1.项目基础介绍和主要编程语言项目基础介绍bitsandbytes是一个轻量级的Python库，主要用于在PyTorch中实现k-bit量化，从而使得大规模语言模型（LLM）更加易
  • CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系
    CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系：(需要自己按需求去找)：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/表二：CUDAToolkit版本及可用PyTorch对应关系CUDAToolkit版本可用PyTorch版本7.50.4.1，0.3.0，0.2.0，0.1.12-0.1.68.01.1.0，1.0.0，0.4.19.01.1.0
  • OpenCV CUDA模块设备层-----设备端（GPU）线程块级别的一个内存拷贝工具函数blockCopy() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述在同一个线程块（threadblock内，将[beg,end)范围内的数据并行地复制到out开始的位置。它使用了CUDA线程协作机制（warp-level或block-level）来实现高效的块级拷贝，通常比简单的逐线程拷贝更快。函数原型_device__stat
  • Python学习Day33 m0_64472246 python打卡学习python
    学习来源：浙大疏锦行一、PyTorch和CUDA的安装：给电脑装“超级计算器”通俗解释PyTorch：是一个专门用于深度学习的“工具箱”，类似程序员的“智能积木”，能快速搭建神经网络。CUDA：是NVIDIA显卡的“加速引擎”，相当于给电脑的显卡装了一个“超级计算器”，让它能快速计算复杂的数学问题（如图像识别、数据训练）。安装逻辑：先装CUDA（显卡的“计算器驱动”），再装PyTorch（用这个计
  • torch-gpu版本 anaconda配置教程 GXYGGYXG python
    教程Pytorch的GPU版本安装，在安装anaconda的前提下安装pytorch_pytorch-gpu-CSDN博客版本对应PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客cuda下载地址CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercudacudnn
  • 服务器安装指南 星码 服务器使用服务器运维
    服务器安装指南一、安装系统二、磁盘挂载2.1磁盘分区2.2磁盘格式化2.3磁盘挂载三、显卡驱动安装（容易bug）3.1参考目录3.2常见错误3.3正确安装步骤四、Cuda安装五、显卡压力测试六、Cudnn安装七、Conda安装八、用户添加与删除九、关闭图形界面十、其他问题一、安装系统制作ubuntu18.04的启动盘二、磁盘挂载磁盘挂载主要是把硬盘分区后挂载在某个目录下，之后存储在这个目录下的东西
  • ../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:115: operator(): block: [192,0,0], thread: [95,0,0] Assertion weixin_42319617 深度学习人工智能
    ../aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:115:operator():block:[192,0,0],thread:[95,0,0]Assertion`input_val>=zero&&input_val源代码上下文（计算损失函数）：loss=nn.BCEWithLogitsLoss()(logit,truth.float())pos=(truth>0.5).fl
  • CUDA out of memory内存碎片解决方法 weixin_42319617 深度学习
    RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate704.00MiB(GPU0;16.00GiBtotalcapacity;13.55GiBalreadyallocated;0bytesfree;14.89GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_s
  • PyTorch的Tensor与Variable的区别， detach的作用, with no_grad() 半张紙 computervisionPython
    今天复现论文“3DHandShapeandPosefromImagesintheWild”，写代码用到的一些关于PyTorch的基础知识。1.cuda()与cpu()用法:tensorA.cuda()#tensorA是一个tensor类型的变量作用：把tensorA从CPU移动到GPU，方便后续在GPU中计算用法：modelA.cuda()#把modelA是一个神经网络(nn.Module)作用：
  • OpenCV CUDA模块设备层-----线程块级别的一个内存填充工具函数blockFill() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述在同一个线程块（threadblock）内，将[beg,end)范围内的数据并行地填充为指定值value。它使用了CUDA线程协作机制（warp-level或block-level）来实现高效的块级填充，通常比简单的逐线程填充更快。函数原型__device__st
  • ubuntu系统下安装显卡驱动及cuda9.0 复古蓝 Ubuntucuda9.0卸载显卡驱动ubuntu下显示器分辨率无法达到最大cuda安装
    安装记录，试了很多个版本，最后重装系统，最后找到正确的解决方案。1、下载并安装显卡驱动，由于需要安装cuda9.0考虑到兼容性，安装384.130版本的显卡驱动下载链接：https://www.geforce.cn/drivers/results/133208设置禁止使用nouveau输入命令：sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在gedi
  • clickhouse安装 日记 唯独不开心 clickhouse数据库
    #下载安装包下载地址：Indexof/repos/clickhouse#安装rpm-ivh*.rpm错误：依赖检测失败：libcrypto.so.10()(64bit)被clickhouse-compressor-1.1.54236-4.el7.x86_64需要libicudata.so.50()(64bit)被clickhouse-compressor-1.1.54236-4.el7.x86_6
  • WSL2下Ubuntu20.04环境配置（Anaconda、Pytorch、CUDA安装）与项目导入 进军大模型 pytorch人工智能pythonubuntu
    目录WSL2+Ubuntu20.04安装迁移WSL2配置WSL2访问Windows上的代理linux安装CondaCUDA安装Pytorch安装项目导入与运行WSL2+Ubuntu20.04安装1.搜索WindowsPowerShell，用管理员权限打开，执行wsl--install指令下载wsl。2.在MicrosoftStore中下载Ubuntu20.04。3.下载完Ubuntu后直接打开会出
  • Ubuntu24.04 ProteinMPNN安装 lamovrevx pytorch人工智能深度学习
    安装建立环境，python=3.9condacreate--nameproteinmpnnpython=3.9condaactivateproteinmpnncondainstallpytorch=1.12.0torchvision=0.13.0torchaudiocudatoolkit=11.3-cpytorch#不指定的话cudapytorch和GPU又不能好好配合#验证pytorchimpo
  • TensorFlow 安装与 GPU 驱动兼容（h800） weixin_44719529 tensorflowneo4j人工智能
    环境说明TensorFlow安装与GPU驱动兼容CUDA/H800特殊注意事项PyCharm和终端环境变量设置方法测试GPU是否可用的Python脚本#使用TensorFlow2.13在NVIDIAH800上启用GPU加速完整指南在使用TensorFlow进行深度学习训练时，充分利用GPU能力至关重要。本文记录了在Linux环境下使用TensorFlow2.13搭配NVIDIAH800GPU的完整
  • 非root用户在服务器（linux-Ubuntu16.04）上安装cuda和cudnn，tensorflow-gpu1.13.1 码小花 模型测试环境搭建
    1.准备工作（下载CUDA10.0和cudnn安装包）查看tensorflow和CUDA，cudnn的版本的对应关系，从而选择合适的版本进行下载下载CUDA10.0安装包，点击官网进行下载，根据服务器的具体情况选择对应的版本，如下图所示下载完毕后得到安装包cuda_10.0.130_410.48_linux.run下载cudnn，选择CUDA10.0对应的版本（需要注册登录nvidia账号），点击
  • 非 root 用户安装 cuDNN 并配置 TensorFlow 使用 GPU
    为非root用户安装cuDNN并配置TensorFlow使用GPU（以CUDA11.5为例）背景说明在科研服务器或非root权限环境下，用户往往无法通过apt或yum安装CUDA/cuDNN。本文以CUDA11.5和cuDNN8.3.3为例，演示如何手动下载并配置cuDNN，使TensorFlow成功识别GPU并启用加速。第一步：确认已安装CUDAnvcc--version示例输出：Cudacom
  • BEV-Fusion环境配置（RTX4090）
    BEV-Fusion环境配置（RTX4090）SystemVersionSystemVer.Ubuntu22.04.5LTSKernelVer.6.8.0-57-genericGPU:RTX4090CudaVersionin/usr/local/cudanvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2022NVIDIACorporationBui
  • web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释 老A不折腾 web报表finereport代码可视化工具
    在使用finereport制作报表，若预览发生错误，很多朋友便手忙脚乱不知所措了，其实没什么，只要看懂报错代码和含义，可以很快的排除错误，这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释，如果有说的不准确的地方，也请各位小伙伴纠正一下。   NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计 NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
  • Java的WeakReference与WeakHashMap bylijinnan java弱引用
    首先看看 WeakReference wiki 上 Weak reference 的一个例子： public class ReferenceTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { WeakReference r = new Wea
  • Linux——（hostname）主机名与ip的映射 eksliang linuxhostname
    一、 什么是主机名 无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的； 主机名是用于什么的呢？ 答：在一个局域网中，每台机器都有一个主
  • oracle 常用技巧 18289753290
    oracle常用技巧 ①复制表结构和数据   create table  temp_clientloginUser as   select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into  mytable  select  * &nb
  • 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException 酷的飞上天空 exception
    有一个线上环境使用的是c3p0数据库，为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现 com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
  • IT系统分析师如何学习大数据 蓝儿唯美 大数据
    我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢？学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手，尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具，如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
  • spring学习——简介 a-john spring
    Spring是一个开源框架，是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发，从简单性，可测试性和松耦合的角度而言，任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security 为了降低Java开发的复杂性，
  • 自定义颜色的xml文件 aijuans xml
    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
  • 运营到底是做什么的？ aoyouzi 运营到底是做什么的？
    文章来源：夏叔叔（微信号：woshixiashushu），欢迎大家关注！很久没有动笔写点东西，近些日子，由于爱狗团产品上线，不断面试，经常会被问道一个问题。问：爱狗团的运营主要做什么？答：带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢？究竟什么是运营？运营到底是做什么的？那么，我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么？以爱狗团为例，绝大部分的移动互联网公司，对运营部门的考核分为三块——用
  • js面向对象类和对象 百合不是茶 js面向对象函数创建类和对象
    接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下  ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似   下面介绍一些js的类和对象的创建的技术   一:类和对
  • web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref bijian1013 javaweb.xmlservlet
    resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明，该对象与servlet环境中的资源相关联 <resource-env-ref> <resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name> <resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
  • Create a composite component with a custom namespace sunjing
    https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace   When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
  • 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter bit1129 mongodb
     一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题，要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber？ An arbiter does not have a copy of data set and cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
  • Javascript开发笔记 白糖_ JavaScript
    获取iframe内的元素 通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素，这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的，唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
  • Web浏览器Chrome打开一段时间后，运行alert无效 bozch Webchormealert无效
    今天在开发的时候，突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了，很是怪异。 试了试其他浏览器，发现都是没有问题的。 开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的，就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。 这样开发的结果，如果客户在使用的时候没有提示，那会带来致命的体验。哎，没啥办法了 就关闭浏览器重启。   结果就好了，这也太怪异了。难道是cho
  • 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法 bylijinnan 编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.Random; public class GraphColoringProblem { /**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法 * 假设要用很多个教室对一组
  • 机器学习相关概念和开发工具 chenbowen00 算法matlab机器学习
    基本概念： 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 开发工具 M
  • [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性 comsci 经济
           大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........        所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
  • oracle 11g database control 证书错误 daizj oracle证书错误oracle 11G 安装
    oracle 11g database control 证书错误  win7 安装完oracle11后打开 Database control 后，会打开em管理页面，提示证书错误，点“继续浏览此网站”，还是会继续停留在证书错误页面 解决办法： 是 KB2661254 这个更新补丁引起的，它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告：
  • Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件 游其是你 FilenameFilter
    在Java中，你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。 在这个例子中，我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
  • C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例，二维数组简单示例 dcj3sjt126com carray
    # include <stdio.h> int main(void) { int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; //a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数，并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4] int i; for (i=0; i<5; ++i) printf("%d\n",
  • PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引，普通的 UNIQUE 唯一索引 dcj3sjt126com primary
    PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引，普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引，用于在一篇文章中，检索文本信息的。举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段：会员编号   INT会员姓名  
  • java集合辅助类 Collections、Arrays shuizhaosi888 CollectionsArraysHashCode
      Arrays、Collections   1 ）数组集合之间转换 public static <T> List<T> asList(T... a) { return new ArrayList<>(a); }      a）Arrays.asL
  • Spring Security（10）——退出登录logout 234390216 logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
           要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素，这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的，此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
  • 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model 逐行分析JS源代码 backbone源码分析js学习
    Backbone 分析第三部分  Model 概述： Model 提供了数据存储，将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里， 但重点功能在于其提供了一套功能强大，使用简单的存、取、删、改数据方法，并在不同的操作里加了相应的监听事件， 如每次修改添加里都会触发 change，这在据模型变动来修改视图时很常用，并且与collection建立了关联。
  • SpringMVC源码总结（七）mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter 乒乓狂魔 springMVC
    这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter，然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。 HttpMessageConverter接口介绍： public interface HttpMessageConverter<T> { /** * Indicate
  • 分布式基础知识和算法理论 bluky999 算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
      分布式基础知识和算法理论 BY [email protected] 本文永久链接：http://nodex.iteye.com/blog/2103218   在大数据的背景下，不管是做存储，做搜索，做数据分析，或者做产品或服务本身，面向互联网和移动互联网用户，已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍，在完善自我知识体系的同
  • Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决 bell0901 androidgitignore
    　　github上.gitignore模板合集，里面有各种.gitignore ： https://github.com/github/gitignore 　　自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件，对github上的android.gitignore添加了 　　　　　　# OSX files　　　　　　//mac os下　　　　　　.DS_Store
  • 成为高级程序员的10个步骤 tomcat_oracle 编程
    What 软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段：初级、中级，最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。   Why 得到更多的报酬！因为你的薪水会随着你水平的提高而增加 提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后，就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进 历经更大的挑战。随着你的成长，各种影响力也会提高。
  • mongdb在linux下的安装 xtuhcy mongodblinux
    一、查询linux版本号： lsb_release -a  LSB Version:    :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他