- 统一内存架构的可行性与科学性
恣艺
架构
1.统一内存架构的技术定义与演进1.1核心概念与实现机制苹果的统一内存架构(UMA)通过将内存直接集成于SoC(系统级芯片),使CPU、GPU、神经引擎等计算单元共享同一物理内存池。其关键技术包括:内存池化与动态分配:内存控制器实时调配资源,消除传统架构中CPU/GPU间的数据复制开销。硅中介层互联:计算单元与内存通过硅中介层(SiliconInterposer)直连,提供800GB/s的超高带宽
- 内存泄漏系列专题分析之二十九:高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理
一起搞IT吧
内存泄漏和内存占用拆解系列专题数码相机android图像处理
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:内存泄漏系列专题分析之二十九:高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理目录一、背景二、:Android通用GPU内存分配和释放原理2.1:用户态GPU内存分配2.2:内核态GPU内存分配2.3:kgslioctlgpumemalloc分析2.4:gpumemallocentry分析2.5:内核态GP
- QuACK:用纯 Python 把 H100 推到“光速”
吴脑的键客
人工智能python开发语言gpu算力
FlashAttention的共同作者TriDao与普林斯顿大学的两位博士生最近联合推出了一个名为QuACK的新内核库。这一创新的内核库引起了广泛关注,尤其是在高性能计算领域。QuACK的开发背景QuACK的开发完全基于Python和CuTe-DSL,令人瞩目的是,它不涉及任何CUDAC++代码。这一设计理念打破了传统的编程框架,使得开发者能够在更友好的环境中进行高效的GPU编程。性能优势在强大的
- 基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频
Mr数据杨
Python音频技术音视频
本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境,为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力,用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置,用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能,并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
- 常用显卡命令
Mr.小海
Linuxlinux机器学习人工智能深度学习服务器
常用显卡命令1.查看显卡基本信息lspci|grep-invidia2.查看显卡驱动版本不更新:nvidia-smi-a每秒更新:watch-n1nvidia-smi3.查看gpu使用情况nvidia-smi4.动态查看gpu使用情况watch-n1nvidia-smi5.查看谁正在使用GPUpsaux|grep30856.打开系统监视器,快捷键:winctrl+alt+del:gnome-sys
- 阿里云产品介绍
阿里云产品相关计算:云服务器ECS、云虚拟机、GPU云服务器网络:负载均衡SLB、弹性公网IP、专有网络VPC、CDN(CDN通过将内容缓存到全球分布的多个边缘节点(EdgeNodes)上,使用户可以从离自己最近的节点获取内容,从而减少网络延迟,提升访问速度)存储:块存储EBS(ElasticBlockStorage)、对象存储OSS(ObjectStorageService)、文件存储NAS数据
- 第 20 课时:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制(车漾)
阿里云云原生
CNCFX阿里巴巴云原生技术公开课阿里云KubernetesCNCF专家团队CNCF专家团队CNCF专家团队Kubernetes
本文将主要分享以下几个方面的内容:需求来源GPU的容器化Kubernetes的GPU管理工作原理课后思考与实践需求来源2016年,随着AlphaGo的走红和TensorFlow项目的异军突起,一场名为AI的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓AI革命从此拉开了帷幕。经过三年的发展,AI有了许许多多的落地场景,包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能,并不是
- Docker 与 GPU 训练
wydxry
docker容器运维
以下是Docker与GPU训练相关的核心命令和操作指南,涵盖容器启动、资源监控和调试技巧:1.启用GPU支持的Docker安装NVIDIA容器工具包(必须步骤)#添加源并安装distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)\&&curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoa
- 2025-04-22| Docker: --privileged参数详解
在Docker中,--privileged是一个运行容器时的标志,它赋予容器特权模式,大幅提升容器对宿主机资源的访问权限。以下是--privileged的作用和相关细节:作用完全访问宿主机的设备:容器可以访问宿主机的所有设备(如/dev下的设备文件,包括GPU、USB设备等)。例如,容器可以直接操作宿主机的磁盘、分区或硬件设备。绕过权限限制:容器内的进程以接近宿主机root用户的权限运行,忽略许多
- Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析
观熵
国产NPU×Android推理优化android人工智能
Android异构计算与OpenCL/CUDA/OpenVX的协同方式实战解析关键词Android异构计算、OpenCL、CUDA、OpenVX、GPU加速、NPU调度、HSA架构、神经网络推理、计算图编排、SoC协同处理、AI芯片编程摘要随着国产SoC平台持续迭代,Android系统中异构计算模式已从传统CPU+GPU并行计算,扩展到集成NPU、DSP、ISP等多核单元的复杂协同体系。在AI推理
- AI大模型训练的云原生实践:如何用Kubernetes指挥千卡集群?
当你的团队还在手动拼装显卡集群时,聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家,万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房,硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群,训练效率竟高出他们47%。这不是魔法,而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练:为什么传统方法行不通?想象指挥没有乐谱的千
- 【科研绘图系列】R语言绘制分组直方图
生信学习者1
SCI科研绘图系列(2024版)r语言数据可视化
文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图系统信息参考介绍【科研绘图系列】R语言绘制分组直方图加载R包library(ggplot2)library(ggpubr)rm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)</
- 探索OpenCV 3.2源码:计算机视觉的架构与实现
轩辕姐姐
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV是一个全面的计算机视觉库,提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性,以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码,对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解,都将有助于开发者的
- GPU网络运维
一行代码通万物
网络运维GPU
一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”(如all-reduce、broadcast)的高频、大流量需求,主流技术方案及特点如下:网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟(~1us)、高带宽(400Gb/s)、原生RDMA支持超大规模集群(≥1000节点)、千亿参数模型训练子网管理、固件兼容性、链路健康RoCE(RDMAoverConverg
- 深度学习——CNN(3)
飘涯
前言:前面介绍了最基本的Lenet,下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图:从图中可以看出,采用双gpu训练增加LRN归一化层:本质上,这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调,诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性,在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
- Qt/C++音视频开发22-通用GPU显示
feiyangqingyun
Qt/C++音视频开发Qt视频监控Qt音视频Qt硬解码
一、前言采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点,如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员,这个坎必须迈过去,本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发,视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下,关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。之前用ffmpeg解码的时候,已经做了硬解码的处理,比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理,但是当时解码出来以后,还是重
- 『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!
AI大模型前沿研究
大模型笔记大模型人工智能Hintonllya大语言模型多模态大脑工作方式
GeoffreyHinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!文章目录一.整个访谈内容1.1.起点:理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya:他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多,但从多模态中学习会更容易1.5.关于认知的三种观点1.6.黄仁勋送了我一块GPU1.7.数字系统有人类无法比拟的优势1.8.需要得到重视的快速权
- UGUI 性能优化系列:第三篇——渲染与像素填充率优化
吉良吉影NeKoSuKi
性能优化unity游戏引擎c#开发语言
在UnityUGUI性能优化之旅中,我们已经学习了基础的资源管理和Canvas与UI元素的管理。现在,我们将把目光转向更深层次的渲染层面,特别是如何优化像素填充率(PixelFillRate)。在这个环节中,Overdraw(过度绘制)是一个我们必须理解和解决的关键问题,因为它直接关系到GPU的工作效率。一、Overdraw(过度绘制)的危害与检测1.什么是Overdraw?为什么会影响性能?想象
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- 如何在 Linux 上安装 RTX 5090 / 5080 /5070 Ti / 5070 驱动程序 — 详细指南
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程linux运维服务器
简介为了获得最佳性能,您需要在Linux上运行5090/5080/5070Ti/5070或其他50系列GPU(或Windows上的WSL)。这篇文章将包含有关如何操作的详细指南。主线内核和驱动程序怪癖之旅Nvidia50系列GPU拥有最新的Nvidia技术。但是,新硬件需要一些新软件或更新,这需要一些耐心。如果您在这里,您可能会遇到Ubuntu默认设置的障碍。不要害怕!我最近自己摸索了这个迷宫,结
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- 什么是热力学计算?它如何帮助人工智能发展?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能量子计算
现代计算的基础是晶体管,这是一种微型电子开关,可以用它构建逻辑门,从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步,晶体管变得越来越小。根据摩尔定律,集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。这种指数级增长使得计算技术呈指数级发展。然而,晶体管尺寸的缩小是有限度的。我们很快就会达到晶体管无法工作的阈值。此外,人工智能的进步使得对计算能力的需求比以往任何时候都更加迫切。根本问题是自然是随机的(
- LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理LLMAgentvLLMAI大模型大模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.#设置pip全局镜像(加速下载)pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#安装ms-swiftpipinstall'ms-swift[llm]'-U#vllm与
- 8卡RTX 5090D服务器部署Qwen3-32B-AWQ模型执行性能测试
一、背景最近得了一台8卡5090D服务器进行测试评估。GPU拓扑情况如下(test)root@ubuntu:/opt/models#nvidia-smitopo-mGPU0GPU1GPU2GPU3GPU4GPU5GPU6GPU7CPUAffinityNUMAAffinityGPUNUMAIDGPU0XNODENODENODESYSSYSSYSSYS0-31,64-950N/AGPU1NODEXNO
- YOLO11 目标检测从安装到实战
前言YOLO(YouOnlyLookOnce)系列是目标检测领域的经典算法,凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化,本文将从环境搭建到实战应用,详细讲解YOLO11的使用方法,适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统:Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件:CPU可运行,GPU(NVIDIA)可加速(推荐,需支持CU
- 怎么强制macOS上的某个应用不使用独立显卡
背景之前碰到过企业微信更新之后强制使用独立GPU,后面找到了快捷指令的方式禁止企业微信使用独立GPU启动,后面某个版本更新好了。最近最近微信更新到了4.0.3.93版本,也出现了这个问题,不想再在快捷指令里启动了,因为占用菜单栏空间,所以找了一下,发现苹果官方DeveloperDocumentation给出了修改Info.plist文件禁止应用使用独立GPU的方法,具体参考方法二。一、快捷指令.a
- 第35周—————糖尿病预测模型优化探索
目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备,如果有GPU则使用,没有则使用cpudevice=
- 数据不Ready,一切AI Ready都是伪命题
2025年随着DeepSeekR1通用大模型的爆火,企业级AI应用元年正式来临。“AIReady”这个词随之火了起来,但什么是AIReady?是有了大模型接口,就是Ready?是买了GPU服务器,就能跑出结果?显然不是。在袋鼠云看来,AIReady不等于模型Ready,而是数据Ready。没有可用、可控、可理解的数据,AI只能是空中楼阁。AIReady,首先是DataReady。别让AIReady
- 显卡GPU的架构和工作原理
InnoLink_1024
芯片人工智能AGI架构硬件架构人工智能
显卡GPU(图形处理单元)是专为并行计算和图形处理设计的芯片,广泛应用于游戏、科学计算、人工智能和数据中心等领域。以下详细介绍GPU的架构和工作原理,涵盖核心组件、计算流程和关键技术,尽量简洁清晰。一、GPU架构概述GPU架构与CPU不同,专注于高并行计算,适合处理大量简单、重复的任务。其核心设计目标是最大化吞吐量,而非单任务的低延迟。主流GPU厂商(如NVIDIA、AMD、Intel)架构虽有差
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
toknowme
mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found