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CodeByte
人工智能算法javascript编程
被动降噪是指通过编程技术和算法,对输入的数据进行处理,以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰,例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中,我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义:噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域,例如图像处理、音频处理和信号处理中,噪声的存在可能导致数据质量下降,使得后续的分析和处理变得困难。因此,被动降噪技
- Hive简介
文章目录Hive简介Hive特点Hive和RDBMS的对比Hive的架构Hive的数据组织Hive数据类型Hive简介1、Hive由Facebook实现并开源2、是基于Hadoop的一个数据仓库工具3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表4、并提供HQL(HiveSQL)查询功能5、底层数据是存储在HDFS上6、Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行7、使不熟悉MapRedu
- 基于Python的旅游数据可视化应用
摘要本文详细介绍了一个功能完善的基于Python语言开发的旅游行业数据可视化分析应用系统。该系统采用Pandas这一强大的数据处理库进行数据清洗、转换和预处理工作,确保数据质量可靠。在可视化展示方面,系统整合了Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库,通过丰富的图表类型直观呈现数据分析结果。特别值得一提的是,所有可视化图表均采用统一的绿色主题配色方案,这种设计不仅美观大方,更能突出体现
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SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要:与传统的手工自动调制分类(AMC)方法相比,深度学习已经显示出有希望的结果,AMC作为信号检测和调制之间的中间步骤发挥着关键作用。然而,获取大规模标记数据仍然具有挑战性,因为数据质量和
- 打造企业级数据治理运营体系:从项目到产品,再到体系化运营
晴天彩虹雨
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“治理不是项目,而是一种持续运营的能力。”——企业数据治理的终点,是从‘上线’走向‘长治久安’。本文目录为什么数据治理必须“可运营”?企业治理运营体系四要素治理运营的核心流程设计治理运营常见问题与对策治理成效度量指标体系总结与下一步1️⃣为什么数据治理必须“可运营”?在多数企业中,数据治理容易陷入以下误区:误区表现治理项目化一次项目验收完就结束,缺乏后续维护♂️责任虚化“治理归数据团队,业务不管
- 【面试系列】C++ 高频面试题
野老杂谈
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录C++初级面试题及其详细解答1.解释C
- 魔都AI医疗哪家强?全景揭秘科技创新与未来钱景!
引言上海作为中国科技创新的先锋城市,正在AI医疗领域崭露头角。根据2024年12月的数据,上海拥有34家专注于AI药物研发的公司,占全国预临床研究的60%和临床试验的47%。这些公司利用深度学习、大语言模型(LLM)和计算机视觉等技术,革新药物发现、医疗影像分析和数据治理,推动医疗行业的智能化转型。从全球首个人工智能医院“AgentHospital”到AI驱动的诊断系统,上海的AI医疗生态正在重塑
- Docker快速构建Hive测试环境
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Docker是一种流行的容器化平台,可以帮助我们快速构建和管理应用程序的环境。在本文中,我们将学习如何使用Docker快速构建Hive测试环境。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,它提供了一种类似于SQL的查询语言,用于分析和处理大规模数据集。步骤1:安装Docker和DockerCompose首先,我们需要安装Docker和DockerCompose。您可以根据您的操作系统类型,从
- Apache SeaTunnel × Hive 深度集成指南:原理、配置与实践
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在大数据处理的复杂生态中,数据的高效流转与整合是实现数据价值的关键。ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、易扩展的数据集成框架,能够快速实现海量数据的实时采集、转换和加载;而ApacheHive作为经典的数据仓库工具,为结构化数据的存储、查询和分析提供了坚实的基础。将ApacheSeaTunnel与Hive进行集成,能够充分发挥两者的优势,构建起高效的数据处理链路,满足企业多样化的
- 2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架
盖瑞理
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介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上:监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要,但它们通常会占用团队60%到80%的时间,几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程,但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型?当数据分布发生变化时,如何自动调整超参数?这些场景需要能够推理复杂
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掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力chatgpt机器学习深度学习人工智能语言模型
ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时,数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路:通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据,降低人工标注成本。步骤示例(以生成客服对话数据为例):fromlangchain.prompts
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在现代数据管理中,高效的数据清洗已经成为确保数据质量和一致性的关键步骤。在面对大量数据的处理时,数据库系统常常遭遇性能瓶颈和数据一致性问题,尤其是在大规模应用场景中。YashanDB作为一个灵活的数据库解决方案,提供了多种功能强大的数据清洗工具,能够有效提升数据处理效率,帮助用户更好地维护和使用数据。本文旨在探讨如何在YashanDB中实施高效的数据清洗,涵盖核心技术、最佳实践以及具体实施建议。核
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娟恋无暇
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1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题:MapReduce编程必须掌握Java,门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念,仅仅是一个纯文本文件Hive的产生:为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网:https://hive.ap
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掌握大数据领域数据湖的部署要点关键词:数据湖,大数据部署,数据治理,存储架构,元数据管理,数据质量,湖仓一体摘要:在数据爆炸的时代,企业面临着"数据多却用不好"的困境——结构化数据藏在数据库里,非结构化数据堆在服务器上,半结构化数据散落在日志文件中。数据湖就像一个"智能中央仓库",能统一存储所有类型的数据,并通过灵活的管理让数据"活起来"。本文将用"图书馆管理员建仓库"的故事,从概念理解、架构设计
- Kafka
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一、什么是Kafka?Kafka的主要用途?Kafka是一个分布式流处理平台,是Apache的一个顶级项目,它被设计用于高吞吐量,分布式、持久性的数据流处理。Kafka实现了一套非常高效的一种发布订阅模型,应用场景非常广泛,比如日志聚合(收集日志)、数据流处理、数据仓库集成(传输数据到数据仓库)、应用程序集成(作为消息中间件来实现异步通信)、流媒体处理(列如实时监控,事件驱动的应用程序)二、top
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Q:数据治理困局怎么破?3步落地DeepSeek实战方案导语:"每天处理10亿条数据,却找不到关键业务指标?""数据部门80%时间在'找数据-洗数据-背锅'的死循环?"这不是危言耸听——国内83%的企业正困在数据沼泽中(IDC最新数据)。今天揭秘某头部电商企业如何用DeepSeek方案,3个月实现数据治理自动化,让数据真正成为资产!一、数据治理的三大致命误区(90%企业正在踩坑)"工具万能论":买
- 企业数据资产运营平台建设实践
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摘要数据是企业的核心战略资产,这已然成为社会共识。在数字化转型浪潮下,各企业通过数据资源化推动业务数据化,以数据资产化推动数据业务化,最终充分释放数据资产价值。研究了从数据的业务供给端出发,如何通过数据资产运营构建全面有效、切合实际的数据资产管理体系,从而提升数据质量,保障数据安全;从业务的数据需求端出发,如何通过数据资产运营拉通企业内部和外部数据,推动数据与业务深度融合,丰富数据资产应用场景。数
- 我国在AI、元宇宙、生成式AI赛道的竞争带来的投资机会
数据与人工智能律师
大数据区块链人工智能网络数据库
首席数据官高鹏律师团队编著中国在AI、元宇宙、生成式AI赛道的竞争已进入技术深化与商业落地并行的关键阶段,未来投资机会可围绕以下五大方向展开:一、基础设施与算力支撑1.云计算与混合云服务生成式AI对算力和云服务需求激增,联想集团等布局混合云的企业受益于企业数字化转型需求。IDC预测,到2025年,50%的企业将与生成式AI云提供商建立战略联系,云服务商需优化数据治理和成本控制能力。2.AI芯片与算
- 景联文科技完成数千万元Pre-A轮融资,加速公共数据生产运营战略布局
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2025年5月,景联文科技近期完成数千万元Pre-A轮融资,投资方为杭州金投集团旗下基金,本轮融资将用于布局公共数据生产运营、构建智能化语料工程平台和自建垂域高质量标注基地,形成"平台+基地+行业"的数据链闭环生态。一、聚焦公共数据生产运营国家数据局成立标志着数据治理从“分散监管”向“集中统筹”转型,从顶层设计开始快速推动“数据要素市场化”。2025年5月,国家宣布将加大中央财政资金投入,支持地方
- 解析大数据领域结构化数据的管理模式
大数据洞察
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解码结构化数据:大数据时代的高效管理模式与实践指南关键词结构化数据、大数据管理、数据建模、分布式数据库、数据仓库、数据治理、性能优化摘要在大数据的洪流中,结构化数据犹如隐藏在波涛之下的磐石,虽然不如非结构化数据那般引人注目,却是企业决策的基石。本文深入剖析了大数据环境下结构化数据的管理模式,从传统关系型数据库到现代分布式系统,从数据建模到存储架构,全面解读了结构化数据管理的核心技术与实践方法。通过
- flink数据同步mysql到hive_基于Canal与Flink实现数据实时增量同步(二)
背景在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(OperationalDataStore)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量
- 从 MDM 到 Data Fabric:下一代数据架构如何释放 AI 潜能
大卫的 AI 办公摸鱼手册
人工智能与主数据元数据专栏fabric架构人工智能
从MDM到DataFabric:下一代数据架构如何释放AI潜能——传统治理与新兴架构的范式变革与协同进化引言:AI规模化落地的数据困境在人工智能技术快速发展的今天,企业对AI的期望已从“单点实验”转向“规模化落地”。然而,Gartner数据显示,仅有20%的AI项目能够真正实现工业化部署,其核心瓶颈在于数据质量、实时性和治理复杂性。传统主数据管理(MDM)虽能解决基础数据标准化问题,但在应对多源异
- 数据编织趋势探秘
今天跟大家聊聊数据编织(DataFabric)的概念Gartner在2022年重要战略技术趋势中重点提到数据编织(DataFabric)这个概念,本质上是在谈怎么实现“数据找人而不是人找数据”的愿景为什么DataFabric将会成为一种趋势,为什么越来越多的企业将在未来采用这样的方式进行部署?1、在传统IT时代,无论是早年的“数据仓库”还是近几年的“数据湖”和“大数据”时代,其实数据利用都是集中式
- 浅谈数据管理架构 Data Fabric(数据编织)及其关键特征、落地应用
Aloudata
DataFabric多源异构数据集成数据管理
伴随着企业从数字化转型迈向更先进的数智化运营新阶段,对看数、用数的依赖越来越强,但数据的海量增长给数据管理带来一系列难题,如数据类型和加工链路日益复杂,数据存储和计算引擎更加分散,数据需求响应与数据质量、数据安全风险难以兼顾,数据流通过程中的合规性冲突,以及混合多云环境下的“数据孤岛”等。简言之,进入数智化时代,企业数据管理正变得异常复杂和艰难,传统的数据管理架构往往依赖于单一、物理集中的数据仓库
- 编织数据的实时脉络——构建基于MySQL的数据编织平台,实现实时数据治理
墨夶
数据库学习资料1mysql
在当今数字化转型加速的时代,企业面临着前所未有的挑战与机遇。随着业务复杂度和数据量的不断增长,传统的数据管理方式已难以满足现代企业的需求。数据编织(DataFabric)作为一种新兴的数据架构,它通过集成、管理和提供对分散在不同系统中的数据访问来简化复杂的数据环境,为企业提供了更加高效的数据管理和利用途径。本文将详细介绍如何构建一个基于MySQL的数据编织平台,帮助您实现对企业内部数据流动的全面掌
- 数据治理 × 知识库 × 大模型:解开企业智能化转型的 “不可能三角”
“数据是新时代的石油,但未经治理的石油会堵塞管道;知识是企业的黄金矿脉,但缺乏提炼的矿石无法兑换价值;大模型是超级引擎,但燃料不足的引擎终将熄火。”——唯有四者协同,才能让企业的智能化转型从“纸上蓝图”走向“落地生根”。一、数据治理:AI时代的“地基工程”(1)数据治理的三大核心模块•标准化体系:◦数据字典与元数据管理:某跨国零售企业通过建立统一的数据字典(例如“销售额”统一定义为“含税交易金额”
- 数据仓库 实时计算_如果您的云数据仓库没有分开存储和计算,为什么您会浪费金钱...
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数据仓库实时计算Notsolongago,establishinganenterprisedatawarehouseinvolvedaprojectthatwouldtakemonthsorevenyears.Thesedays,withcloudcomputing,youcaneasilyregisterforaSaaSorPaaSofferingprovidedbyoneofthecloudv
- 自动上报数据报表方案和实施避坑指南
Alex艾力的IT数字空间
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一、方案设计系统架构设计采用分层架构:数据采集层→数据处理层→报表生成层→分发展示层(参考数据采集流程&系统架构设计)核心模块组成自动化采集模块(API/数据库/文件接口)智能清洗转换模块(数据治理规则引擎)可视化报表生成模块(模板引擎+动态计算)定时调度与监控模块(任务队列+异常预警)二、实施阶段1:需求分析与规划业务需求确认确定报表类型(日报/周报/月报)识别关键指标(销售额、库存周转率等)明
- Spring AI ETL Pipeline使用指南
超级小忍
SpringAIspring人工智能
前言(Introduction)版本声明:本文基于SpringAI1.0.0版本编写。由于SpringAI目前仍处于活跃开发阶段,API和组件可能在后续版本中发生变化,请注意及时关注官方文档更新以保持兼容性。在当今大数据和人工智能快速发展的背景下,ETL(Extract,Transform,Load)系统已经不再只是简单的数据搬运工。ETL是数据仓库和数据分析流程中的核心环节,它负责将分散的数据从
- 大数据面试题之Hive(1)
小的~~
大数据大数据hivehadoop
说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?说下Hive是什么?跟数据仓库区别?Hive架构Hive内部表和外部表的区别?为什么内部表的删除,就会将数据全部删除,而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?Hive建表语句?创建表时使用什么分隔符?Hive删除语句外部表删除的是什么?Hive数据倾斜以及解决方案Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么Hive
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓