- 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
- 【CUDA编程】Dim3
量化投资和人工智能
CUDA昇腾CUDA人工智能深度学习c++云计算
dim3是CUDA编程中用于定义线程块(Block)和网格(Grid)维度的三维向量结构体,本质是包含三个无符号整数成员(x、y、z)的轻量级容器。以下是其核心特性与用法详解:一、核心定义与结构structdim3{unsignedintx;//第一维度(宽度)unsignedinty;//第二维度(高度)unsignedintz;//第三维度(深度)};默认值规则:未显式赋值的维度默认为1。示例
- 【CUDA编程】OptionalCUDAGuard详解
量化投资和人工智能
CUDA大模型人工智能机器学习CUDA云计算pythonc++
OptionalCUDAGuard是PyTorch的CUDA工具库(c10/cuda)中用于安全管理GPU设备上下文的RAII(ResourceAcquisitionIsInitialization)类。其核心作用是在特定代码块中临时切换GPU设备,并在退出作用域时自动恢复原设备状态,尤其适用于设备可能为“未指定”(nullopt)的场景。以下从作用、原理、用法和典型场景详细解析:⚙️一、核心作用
- 【CUDA编程】 C10_CUDA_CHECK 宏详细解析
量化投资和人工智能
CUDACUDA人工智能云计算大模型
以下是对C10_CUDA_CHECK宏的详细解析,结合CUDA错误处理机制和PyTorch框架设计进行说明:一、宏定义结构解析#defineC10_CUDA_CHECK(EXPR)\do{\constcudaError_t__err=EXPR;\c10::cuda::c10_cuda_check_implementation(\static_cast(__err),\__FILE__,\__fun
- 第四篇:Python 高级-高性能计算加速秘籍
程序员勇哥
Python全套教程python开发语言
第四篇:Python高级-高性能计算加速秘籍在当今数据量与计算需求日益增长的环境下,提升Python程序的计算性能显得尤为关键。本篇将深入探讨向量化计算的深度优化以及如何借助CUDA编程与GPU加速来显著提升Python计算效率。一、向量化计算的深度优化(一)利用Numba实现复杂算法的高效向量化Numba简介Numba是一个用于Python的即时编译器(JIT),它能够将Python函数转换为机
- Python中使用CUDA/GPU的方式比较
东北豆子哥
CUDAHPC/MPIpythonCUDA
Python中使用CUDA/GPU的方式比较在Python中利用GPU加速计算有多种方式,以下是主要的几种方法及其比较:1.CUDA原生开发方式:使用NVIDIA提供的CUDAC/C++API开发内核通过PyCUDA或Numba等工具在Python中调用特点:最底层,性能最优开发复杂度高需要熟悉CUDA编程模型示例库:PyCUDANumbaCUDA2.通用GPU计算框架2.1CUDA加速库方式:使
- flash attention的CUDA编程流水并行加速-V6
谨慎付费(看不懂试读博客不要订阅)
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之前关于flashattention的介绍可以继续参考链接添加链接描述矩阵乘法的优化参考添加链接描述,我们发现矩阵乘法的最优配置为:BLOCK_DIM_x=BLOCK_DIM_y=16,同时每个线程处理一个8×8的子矩阵。线程网格设置如下所示:constintRq=8;constintRv
- 被 CUDA 性能问题困扰?从全局内存到共享内存,并行归约优化全解析!
讳疾忌医丶
动手学习CUDA编程c++CUDA开发语言
你是不是也觉得GPU编程听起来很酷,但一上手就头大?别慌,今天我带你玩转CUDA里一个既基础又硬核的东西——并行归约。啥是归约?简单说,就是把一堆数加起来(或者其他累积操作),但在GPU上,这可不是简单的for循环,而是能让性能起飞的优化手法。作为一个写了好几年CUDA的老司机,我有个独家观点:并行归约是CUDA编程的灵魂,搞懂它,你就摸到了GPU优化的门道。这篇文章不整虚的,我会用大白话带你从最
- 《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书
翁佳忱
《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书【下载地址】GPU高性能编程CUDA实战中文版电子书探索GPU高性能编程的奥秘,掌握CUDA实战技巧!本资源提供了《GPU高性能编程CUDA实战》中文电子书,深入解析GPU编程基础与CUDA架构,助您从理论到实践全面提升。无论您是编程新手还是资深开发者,本书都能为您提供清晰的指导与丰富的实战案例。立即下载,开启您的CUDA编程之旅,解锁GPU计算的无限潜
- Cuda Instruction Replay
ZhiqianXia
CUDA技术笔记cuda
在CUDA编程中,指令重放(InstructionReplay)是GPU执行指令时因特定原因导致指令需重复发射或重新执行的现象,通常会影响性能。以下是其关键点:指令重放的原因分支分歧(DivergentBranches)当同一线程束(Warp)中的线程执行不同分支(如if-else)时,GPU需串行化处理每个分支路径。同一指令可能被多次发射(重放),导致执行时间增加。内存访问延迟全局内存访问未命中
- CUDA编程高阶优化:如何突破GPU内存带宽瓶颈的6种实战策略
学术猿之吻
GPU高校人工智能边缘计算人工智能transformer深度学习gpu算力aiAI编程
在GPU计算领域,内存带宽瓶颈是制约性能提升的"隐形杀手"。本文面向具备CUDA基础的研究者,从寄存器、共享内存到TensorCore,系统剖析6项突破性优化策略,助你充分释放GPU算力。一、全局内存访问优化:对齐与合并原则1.1合并访问的本质GPU全局内存以线程束(Warp)为单位执行合并事务。当32个线程访问连续且对齐的128字节内存块时,总线利用率可达100%。以下代码演示如何实现合并
- CUDA编程优化:如何实现矩阵计算的100倍加速
学术猿之吻
GPU高校人工智能矩阵人工智能线性代数深度学习量子计算算法gpu算力
一、突破性能瓶颈的核心路径矩阵计算的百倍加速需要打通"内存带宽→计算密度→指令吞吐"三重关卡。根据NVIDIAAmpere架构白皮书,A100GPU的理论计算峰值(FP32)为19.5TFLOPS,但原生CUDA代码往往只能达到5-8%的理论值。通过系统化优化策略,我们成功将1024×1024矩阵乘法从初始的212ms优化至2.1ms,实现101倍加速(测试平台:NVIDIARTX3090)。二、
- C++开发者的逆袭之路:大部份的高薪岗位都在招 CUDA 人才,你还不行动?
讳疾忌医丶
动手学习CUDA编程c++开发语言
为什么你必须学会CUDA编程?想象一下,你手头有个计算任务,普通CPU跑得慢得像乌龟爬,而GPU却能像火箭一样把性能拉满——这就是高性能计算(HPC)的魅力!在这个数据爆炸的时代,无论是AI训练、科学仿真还是金融建模,HPC都成了不可或缺的利器。而NVIDIA的CUDA平台,正是这场革命的核心,把GPU从画图的“小能手”变成了并行计算的“大杀器”。作为一名C++专家,我可以负责任地说:学会CUDA
- CUDA 编程相关的开源库
byxdaz
CUDAcuda
CUDA编程相关的开源库非常丰富,涵盖了高性能计算、深度学习、图像处理、线性代数、优化算法等多个领域。1.通用GPU计算库CUDAToolkit(NVIDIA官方):包含CUDA运行时库、编译器(nvcc)、调试工具(cuda-gdb、Nsight)、数学库(如cuBLAS、cuFFT)等。CUDAToolkit-FreeToolsandTraining|NVIDIADeveloperThrust
- GPU编程实战指南04:CUDA编程示例,使用共享内存优化性能
anda0109
CUDA并行编程gpu算力AI编程ai
在CUDA编程中,共享内存(SharedMemory)比全局内存(GlobalMemory)效率高的原因主要与CUDA的硬件架构和内存访问特性密切相关。以下是详细分析:1.CUDA内存层次结构CUDA设备(GPU)具有多层次的内存架构,主要包括以下几种:寄存器(Registers):每个线程私有的高速存储单元,速度最快但容量有限。共享内存(SharedMemory):由同一个线程块(Block)中
- gather算子的CUDA编程和算子测试
谨慎付费(看不懂试读博客不要订阅)
高性能计算CUDA
知乎介绍参考添加链接描述完整测试框架参考本人仓库添加链接描述gather算子的onnx定义参考添加链接描述,该算子的主要变换参考下图:这里我们不妨以input=[A,dimsize,D],indices=[B,C],axis=1举例子,此时对应的output形状是[A,B,C,D],并且根据gather算子定义,我们知道output[i,j,k,s]=input[i,indices[j,k],s]
- Python调用CUDA
源代码分析
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CUDA常用语法和函数CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型,允许开发者使用NVIDIAGPU进行高性能计算。以下是一些CUDA编程中的常用语法和函数:核函数(KernelFunctions):使用__global__修饰符定义,这种函数可以从主机(CPU)调用并在设备(GPU)上并行执行。调用格式:kernel>
- NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总
扫地的小何尚
NVIDIAGPUlinuxAI算法
NVIDIAGTC开发者社区WatchParty资料汇总以下是所有涉及到的工具中文解读汇总,希望可以帮到各位:1.CUDA编程模型开发者指南和最新功能解析专栏2.NVIDIAWarp:高性能GPU模拟与图形计算的Python框架3.NVIDIAcuDF:GPU加速的数据处理库详解4.NVIDIAcuML:GPU加速的机器学习库详解5.NVIDIAcuFFT详解:从入门到高级应用6.NVIDIAcu
- GPU计算的历史与CUDA编程入门
己见明
GPU计算CUDAC数据并行性CUDA程序结构向量加法内核
GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究,如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。本文将探讨GPU计算的发展史,重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献,以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。历史回顾回顾历史,GPU计算的发展始于1986年Hillis与Steele在《Comm
- CUDA编程基础
清 澜
算法面试人工智能c++算法nvidiacuda编程
一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务,而不仅仅是图形渲染。通过CUDA,开发者可以编写C、C++或Fortran代码,并将其扩展以在GPU上运行,从而显著提高性能,特别是在处理大规模数据集和复杂算法
- c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作
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深度学习c++开发语言
目录cub::BlockReduce自定义归约操作(`cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库(CUDAUnBound)提供的一种用于GPU线程块内数据归约(一般完成所有数据规约需要两次规约)的高效工具。它允许线程块内的多个线程并行地对数据执行归约操作,cub::BlockRe
- 英伟达的ptx是什么?ptx在接近汇编语言的层级运行?
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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
- CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用
byxdaz
CUDAopencv人工智能计算机视觉
OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。一、版本匹配与环境配置CUDA与OpenCV版本兼容性OpenCV各版本对CUDA的支持存在差异,例如OpenCV4.5.4需搭配CUDA10.02,而较新的OpenCV4.8.0需使用更高版本CUDA。需注意部分模块(如级联检测器)可能因CUDA版本更新而不再支持。OpenCV版本CUDA版本4.5.x推荐CUDA11.x及以下
- GPU编程实战指南01:CUDA编程极简手册
anda0109
CUDA并行编程算法
目录1.CUDA基础概念1.1线程层次结构1.2内存层次结构2.CUDA编程核心要素2.1核函数2.2内存管理2.3同步机制3.CUDA优化技巧3.1内存访问优化3.2共享内存使用3.3线程分配优化4.常见问题和解决方案5.实际案例分析1.CUDA基础概念1.1线程层次结构CUDA采用层次化的线程组织结构,从小到大依次为:线程(Thread):最基本的执行单元每个线程执行相同的核函数代码通过thr
- 高性能计算中如何优化内存管理?
gpu
在高性能计算(HPC)中,优化内存管理是提升计算性能的关键环节之一。以下是一些常见的优化策略和方法:内存分配与管理策略内存池技术:通过预分配一定大小的内存池,避免频繁的内存分配和释放操作,减少内存碎片化。例如,在CUDA编程中,可以使用内存池来管理GPU内存,从而提高内存访问效率。异构内存管理:在异构计算环境中(如CPU+GPU),采用统一内存管理(UnifiedMemory)或智能数据迁移策略,
- cuda编程入门——并行归约(五)
我不会打代码啊啊
cuda编程算法c++gpu算力
CUDA编程入门—并行归约(数组求和为例)在并行计算中,归约(Reduction)是一种将多个数据通过特定操作(如求和、求最大值等)合并为单一结果的并行算法。其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型:可结合且可交换的操作(如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等)适合并行归约。若操作不可结合(如减法或除法),需特殊处理或无法直接并行化。并行实现方式:树形结构归约:将数据
- cuda编程入门——并行性与异构性概念
我不会打代码啊啊
cuda编程gpu算力c++
CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。它可以在不同的层次上实现,包括指令级并行、数据级并行和任务级并行等。分类指令级并行(Instruction-LevelParallelism,ILP):在处理器的指令执行层面,通过硬件技术(如流水线、超标量技术等)让多条指令在不同阶段同时执行,从而提高处理器的指
- CUDA检测失败的解决方案
HackDashX
Python
CUDA检测失败的解决方案在使用Python进行CUDA编程时,有时候会遇到"CUDAdetectionfailed"的错误信息。这个错误通常表示CUDA驱动程序无法正确地检测到CUDA设备。在本文中,我将为您提供一些解决这个问题的方法。以下是一些可能的原因和相应的解决方案:CUDA驱动程序未正确安装:首先,请确保您已正确安装了与您的CUDA版本相匹配的CUDA驱动程序。您可以从NVIDIA官方网
- CUDA环境配置
波小澜
CUDAcudaubuntu环境配置
本文介绍Ubuntu14.04下CUDA环境的安装过程标签高性能计算(HPC)并行化加速学习CUDA最好的去处还是NVIDIA官网,上面许多文档写的都相当不错,比如CUDA编程指南、如何使用cuRand生成随机数等。环境配置博主主要在Linux下进行CUDA程序的开发,包括Ubuntu14.04、CentOS6等以在Ubuntu下安装CUDA为例:首先,在命令行中执行nvidia-smi指令,查看
- 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
- 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
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