- tvm交叉编译android opencl
极乐净土0822
androidtvmndk交叉编译opencl
模型编译:#encoding:utf-8importonnximportnumpyasnpimporttvmimporttvm.relayasrelayimportosfromtvm.contribimportndkonnx_model=onnx.load('mobilenet_v3_small.onnx')x=np.ones([1,3,224,224])input_name='input1'sh
- 一篇文章教你从入门到精通 Google 指纹验证功能
vivo互联网技术
本文首发于vivo互联网技术微信公众号链接:https://mp.weixin.qq.com/s/EHomjBy4Tvm8u962J6ZgsA作者:SunDaxiangGoogle从Android6.0开始,提供了开放的指纹识别相关API,通过此篇文章可以帮助开发者接入指纹验证的基础功能,并且提供了系统应用基于指纹验证的功能扩展,如指纹验证登录功能核心流程图和关键代码分析。一、基础篇从Androi
- Vitis AI 集成
人工智能
更多TVM中文文档可访问→ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。IApacheTVM中文站VitisAI是用在Xilinx平台(包括边缘设备和Alveo卡)上进行硬件加速AI推理的Xilinx开发堆栈。它由优化的IP、工具、库、模型和示例设计组成。在设计时兼顾高效率和易用性,充分发挥了XilinxFPGA和ACAP上AI加速的潜力。TVM中当
- Vitis AI 集成
HyperAI超神经
TVM人工智能TVM
更多TVM中文文档可访问→ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。IApacheTVM中文站**VitisAI**是用在Xilinx平台(包括边缘设备和Alveo卡)上进行硬件加速AI推理的Xilinx开发堆栈。它由优化的IP、工具、库、模型和示例设计组成。在设计时兼顾高效率和易用性,充分发挥了XilinxFPGA和ACAP上AI加速的潜力。T
- CFA一级前导:: 计算器使用教程1~7 第2+3节
weixin_52505631
CFAI级职场和发展学习方法金融其他笔记
Time-Value-of-MoneyandAmortizationWorksheets货币的时间价值与摊销表00:48:12点击观看1.用TVM功能:equalandregularcash相等且有规律的现金流按[N][I/Y][PV][PMT][FV]中任5个键中的1个已知其中4个变量,才能求出第5个变量TVM功能Variable中文KeyNumberofperiods(N)期数[N]Inter
- Relay Arm® 计算库集成
HyperAI超神经
TVMarm开发
介绍Arm计算库(ACL)是一个开源项目,它为ArmCPU和GPU提供了加速内核。目前,集成将算子迁移到ACL以在库中使用手工制作的汇编程序例程。通过将选择算子从Relay计算图迁移到ACL,可在此类设备上实现性能提升。安装Arm计算库安装Arm计算库前,了解要构建的架构非常重要。一种方法是使用lscpu,并查找CPU的“模型名称”,然后,可以使用它通过在线查看来确定架构。TVM目前只支持v21.
- TVM安装
血_影
ToolsTVM
为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率,设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎,例如NAVIDA的tensorRT,Intel的OpenVINO,Tencent针对移动端应用推出NCNN等。目前,深度学习模型应用广泛,在服务端和移动端都有应用,甚至于特殊的嵌入式场景想,它们都有加速模型推理的需求。TVM介是从深度学习编译器的角度来做推理引擎,目前技术领域还比较新,具体技术细节以后有机
- 【TEE】PENGLAI TEE
Destiny
可信执行环境TEE可信计算技术安全架构安全risc-v
蓬莱TEE介绍蓬莱TEE论文蓬莱TEE文档蓬莱TEE项目文章目录1简介2PengLai于2021RISC-V中国峰会2.1TEE/enclave有什么用蓬莱TEE3蓬莱文档3.1教程(蓬莱TVM)3.1.1运行飞地程序helloworld3.1.2enclave-enclave和enclave-host之间的IPC3.1.3影子飞地3.1.4服务器enclave3.1.5证明3.1.6enclav
- 机器学习系统或者SysML&DL笔记
AAI机器之心
机器学习笔记人工智能pytorch深度学习python
在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了。因此,有必要学习了解一下机器学习系统的设计和思想。以下是本系列文章的笔记来源:CSE599W:Systemsfo
- 使用docker镜像快速构建TVM
早睡的叶子
AI编译器docker容器运维
TVMdocekr编译文章目录TVMdocekr编译使用云镜像使用docker进行本地构建使用云镜像下载docker镜像如果对docker指令不熟悉可以查阅:dockercli命令行APITVMdockerhub镜像dockerpulltlcpack/ci-cpu:20230604-060130-0af9ff90e运行containerdockerrun--name2306_tvm_cpu-it-
- 打破硬件壁垒:TVM 助力 AI技术跨平台部署
程序边界
人工智能
文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能(ArtificialIntelligence,AI)在全世界信息产业中的广泛应用,深度学习模型已经成为推动AI技术革命的关键。TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等深度学习模型已经在服务器级GPU上取得了显著的成果。然而,大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级GPU进行过优化,
- [zz]TVM之神经网络Auto-Tuning
crazyhank
最近在研究TVM项目,这篇文章值得一读,对于搞神经网络性能优化的同学来说,很有价值:(http://closure11.com/%E5%85%B6%E4%BB%96/2018/12/20/TVM%E4%B9%8BAuto-Tuning/)
- 2024三掌柜赠书活动第一期:TVM编译器原理与实践
三掌柜666
人工智能
目录前言TVM编译器的实现过程关于《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介图书目录书中前言/序言《TVM编译器原理与实践》全书速览结束语前言随着人工智能的发展,计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的需求不断增加。为了更好地满足这些需求,许多深度学习框架被开发出来,其中TVM(TVirtualMachine)是一种优秀的编译器,能够将深度学习模型编译为高效的机器码。而且TVM编译器的核
- RK3588-TVM-GPU推理模型
呆呆珝
推理框架人工智能linux前端
1.前言之前的博客已经在RK3588上安装了tvm的mali-gpu的版本,我们整理一下思路,本文将从模型的转换和调用两个方面进行讲解,tvm使用的是0.10版本,模型和代码也都是tvm官方的案例。2.onnx模型转换将ONNX格式的ResNet50-v2模型转换为TVMRuntime支持的形式,并将其编译为一个共享库文件。以下是对代码的解释:1.导入库和模块importonnximporttvm
- win10 安装tvm(aarch64进行推理)
SongpingWang
TensorRT/TVMc++python
文章目录准备一、编译llvm二、编译tvm三、测试tvm准备llvm下载:gitclone-bv0.14.0--depth=1--recursivehttp://github.com/apache/tvmtvmtvm下载:https://codeload.github.com/apache/tvm/zip/refs/tags/v0.14.0E:\TVM_LLVM├─llvm-project-llv
- RK3588安装TVM-GPU版本
呆呆珝
推理框架嵌入式硬件opencv目标检测计算机视觉python
1.前言RK3588还有相应的GPU可以使用,我们也可以配置相关的环境,进行GPU的使用2.RK3588的GPU介绍Mali-G610是Arm公司开发的第三代Valhall架构的GPU。它于2022年7月发布,面向中端和高端移动设备。Mali-G610采用Armv9架构,具有10个核心,每个核心都有128个FP32ALU。它还支持FP16、INT8和INT4计算,以及硬件加速的AI功能。Mali-
- RK3588安装TVM-CPU版本
呆呆珝
推理框架人工智能深度学习
1.背景TVM是一个开源的机器学习编译器栈,用于优化和编译深度学习模型,以在各种硬件平台上实现高效性能。以下是关于TVM的详细介绍:TVM的目标是将深度学习模型的优化和编译过程自动化,以便开发人员可以轻松地将其模型部署到各种硬件平台上,包括CPU、GPU、FPGA等。TVM的核心功能包括自动优化、代码生成和硬件抽象。它可以根据硬件平台的特点自动调整模型的计算图,生成高效的代码,并通过硬件抽象层与底
- 探索“超级服务器” TON:SDK 应用与开发入门
TinTin Land
TinTinMeetingweb3TONtelegram
TON是一个由多个组件构成的去中心化和开放的互联网平台,聚焦于实现广泛的跨链互操作性,同时在高可扩展性的安全框架中运作。TON区块链被设计为分布式超级计算机或“超级服务器(superserver)”,旨在提供各种产品和服务,以促进去中心化的发展。从TVM基础到合约开发语言,TON区块链的技术优势与生态发展有何特点?基于TON生态开发的技术工具又将赋予开发者怎样高效、个性的应用体验?第25期TinT
- 将VM放入TVM:Relay虚拟机
zxros10
TVM官方文档翻译人工智能
Relay是一种新的程序表示方法,它实现了大量机器学习程序的表示和优化。不幸的是,在引入支持更有表现力的程序集的同时,我们也引入了一些新的执行上的挑战。Relay的解释器可以执行完整的语言,但是有明显的限制,这使得它不适合生产部署。它被构造成通过遍历AST来执行程序的低效解释器。这种方法在概念上很简单,但效率很低,因为AST遍历严重依赖于间接性。在编译动态代码方面还有更多的挑战,比如动态调度和内存
- TVM(端到端的优化栈)概述
wangbowj123
深度学习深度学习从入门到放弃TVM深度学习GPU优化人工智能
陈天奇团队宣布推出TVM,在微博上表示,「我们今天发布了TVM,和NNVM一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链,支持手机,cuda,opencl,metal,javascript以及其它各种后端。欢迎对于深度学习,编译原理,高性能计算,硬件加速有兴趣的同学一起加入dmlc推动领导开源项目社区。」大多数现有系统针对窄范围的服务器级GPU进行优化,且需要在包括手机、IOT设备及专用加速器上部署大
- 深度学习模型编译框架TVM概述
Linux基金会AI&Data基金会
算法数据结构大数据编程语言python
★在任意深度学习的应用场景落地一个模型/算法时,需要经历两个基本步骤:1.根据数据生产一个模型的训练步骤;2.将生产出的模型部署到目标设备上执行服务的推理步骤。训练步骤目前基本由Tensorflow、PyTorch、Keras、MXNet等主流框架主导,同样的,推理步骤目前也处在“百家争鸣”的状态。”TVM是什么?TVM是一款开源的、端到端的深度学习模型编译框架,用于优化深度学习模型在CPU、GP
- AI编译器及TVM概述
WRichards
人工智能
AI编译器AI编译器有许多不同的类型和品牌,以下是一些常见的AI编译器:TensorFlow:谷歌开发的深度学习框架,它包含了一个用于优化和编译TensorFlow模型的编译器。PyTorch:一个基于Python的开源深度学习框架,也提供了一个编译器用于执行和优化PyTorch模型。ONNX:开放神经网络交换的标准,它定义了一个中间表示格式,允许不同的深度学习框架之间交换和执行模型。TVM:一个
- TVM Ubuntu20安装
shelgi
框架使用python各种填坑ubuntu人工智能TVMpytorchpython
TVMUbuntu20安装最近和大佬聊天,谈到对于现在项目上部署的一些问题,总觉得各大部署框架对“自家”产品都支持的很好,但是对其他平台可能效果一般.于是聊到通用的部署框架TVM,可能对特定的设备优化不如那些针对“自家”产品优化的好,但是普适性来说还是非常好的,起码很多时候不会因为换了一个硬件平台就得重复编译优化.况且现在TVM还加入了Tensorrt的算子优化,基本上和纯Tensorrt部署性能
- Ubuntu20.04部署TVM流程及编译优化模型示例
Briwisdom
#技术教程linuxllvmclangtvm
前言:记录自己安装TVM的流程,以及一个简单的利用TVM编译模型并执行的示例。1,官网下载TVM源码gitclone--recursivehttps://github.com/apache/tvmgitsubmoduleinitgitsubmoduleupdate顺便完成准备工作,比如升级cmake版本需要3.18及以上版本。还有如下库:sudoapt-getupdatesudoapt-getin
- esp32-s3部署yolox_nano进行目标检测
咚咚锵咚咚锵
模型落地人工智能目标检测嵌入式硬件
ESP32-S3部署yolox_nano进行目标检测一、生成模型部署项目01环境02配置TVM包03模型量化3.1预处理3.2量化04生成项目二、烧录程序手上的是ESP32-S3-WROOM-1N8R8芯片,整个链路跑通了,但是识别速度太慢了,20秒一张图,所以暂时还没打算进一步优化程序。一、生成模型部署项目官方指导文件:使用TVM自动生成模型部署项目先下载onnx模型:yolox_nano.on
- TVM 0.9 在 ubuntu(任意版本)上的安装(简单且保姆级!)
哥谭最性感的下巴
TVMubuntupython深度学习人工智能pytorch
近一年来尝试过TVM在ubuntu16.04、ubuntu18.04、ubuntu20.04以及windows上的安装,也看了官方教程和网上各种博客,踩坑无数,现在总结在Ubuntu上踩坑几率最小的安装流程如下。(建议学习TVM一开始就在ubuntu上进行,windows上TVM从安装到运行都会有意想不到的bug,我曾经遇到过同样的代码在windows上报奇怪的错而在Ubuntu上就不会)以TVM
- Ubuntu20.04上编译安装TVM
ltshan139
TVMTVMCMAKELLVM
本文主要讲述如何在ubuntu20.04平台上编译TVM代码并在python中importtvm成功。源代码下载:gitclone--recursivehttps://github.com/apache/tvmtvm平台环境升级:1)sudoapt-getupdate2)sudoapt-getinstall-ypython3python3-devpython3-setuptoolsgcclibti
- 深度学习AI编译器-TVM简介
WRichards
人工智能深度学习人工智能
1.为什么需要深度学习编译器深度学习编译器主要为解决不同框架下训练的模型部署到指定的某些设备上时所遇到的一系列复杂的问题,即将各种深度学习训练框架的模型部署到各种硬件所面临的问题;首先深度学习领域,从训练框架看,当前可选的框架有pytorch、TensorFlow、Mxnet、paddle,oneflow、caffe/caffe2、mindspore等,具体选择哪个,不尽相同,但如果项目要部署落地
- TVM中tensorflow pb格式模型加载过程学习
编程小猪
1、通过tf将pb模型文件加载后生成GraphDef这里需要注意,目前tvm只支持加载forzon的PB模型。withtf.gfile.FastGFile(FLAGS.frozen_model_path,'rb')asf:graph_def=tf.compat.v1.GraphDef()graph_def.ParseFromString(f.read())graph=tf.import_graph
- tvm安装
杨崟1019
1、下载源码gitclone--recursivehttps://github.com/apache/tvmtvmcdtvmgitsubmoduleinitgitsubmoduleupdate2、下载依赖sudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ypython3python3-devpython3-setuptoolsgcclibtinfo-devzlib1g-dev
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默