ryontang
ryontang

cuda编程入门

文章目录

        • P2 CUDA编程入门01-GPU硬件架构综述
          • bank的访问冲突
          • 规约的一个有效的算法
        • p3 CUDA编程模型
          • CUDA程序执行流程
          • CUDA程序层次结构
          • CUDA kernel函数的grid, block调用情况
          • CUDA内置变量
        • P4向量加法
        • P5Grid-Block-Warp-Thread
          • CUDA程序层次结构
        • P6GPU内存介绍
        • P7内存如何管理
          • CPU内存
          • GPU内存
          • GPU全局内存分配释放
          • 统一(unified)内存分配释放
          • 共享内存
        • P8内存管理，代码示例
        • P9CUDA程序执行与硬件映射
        • P10什么是规约算法
        • P11并行规约算法-二叉树算法
        • P12并行规约算法-改进warp divergence
        • P13并行规约算法-改进共享内存访问，消除冲突
        • P14并行规约算法-改进全局内存访问
        • P17并行规约算法-成功优化的关键
        • P18完整并行规约算法-三阶段算法与完整代码
        • P18完整并行规约算法应用-内积
      • 另一个博主

参考blibli

P2 CUDA编程入门01-GPU硬件架构综述

cuda编程入门_第1张图片

bank的访问冲突

cuda编程入门_第2张图片
cuda编程入门_第3张图片
冲突的情况
cuda编程入门_第4张图片

规约的一个有效的算法

cuda编程入门_第5张图片

p3 CUDA编程模型

cuda编程入门_第6张图片

CUDA程序执行流程

cuda编程入门_第7张图片##### Block和grid的关系
cuda编程入门_第8张图片

CUDA程序层次结构

cuda编程入门_第9张图片

CUDA kernel函数的grid, block调用情况

cuda编程入门_第10张图片

注意用__global__定义的kernel是异步的：调用这个函数cpu就走了，不管GPU是否算完，不会等待GPU完成，而GPU会一个个执行kernel函数

CUDA内置变量

P4向量加法

# GPU申请内存的函数：
cudaMalloc((void **)&dx, nbytes) //你首先得给我一个pointer to pointer of sth, 然后你要申请多少内存空间

cuda编程入门_第11张图片

P5Grid-Block-Warp-Thread

CUDA程序层次结构


P6GPU内存介绍

左边是Device的图
右边是单个Multi-processor的图
cuda编程入门_第12张图片
GPU内存类型

P7内存如何管理

内存管理，全局内存是我的数据主要存放的地方，共享内存就是block内线程数据共享和同步
cuda编程入门_第13张图片

CPU内存

栈的内存有限几M,堆的话看电脑32G,64G
cuda编程入门_第14张图片

GPU内存

cuda编程入门_第15张图片

GPU全局内存分配释放

cuda编程入门_第16张图片

统一(unified)内存分配释放

避免GPU和CPU数据传输，因为都可以访问
cuda编程入门_第17张图片
同步拷贝： src全部拷贝给dst，这个函数才会终止执行下一个函数
cuda编程入门_第18张图片
异步拷贝： 只要启动这个函数就不管了(留着GPU与CPU自己完成)，就执行这个函数后面的语句，异步拷贝有一个缺点：就是你不知道是否拷贝完成，你就使用他有可能使用的是以前的旧数据
cuda编程入门_第19张图片

共享内存

cuda编程入门_第20张图片

常用的使用共享内存的两种方式
cuda编程入门_第21张图片

P8内存管理，代码示例

申请内存(cudaMalloc/GPU/, malloc或者cudaMallocHost/CPU/)->内存拷贝(cudaMemcpy)->调用核函数 <<>> ->内存拷贝->释放内存

P9CUDA程序执行与硬件映射

grid->Block->Thread 对应 Device->SM->CUDA Core

P10什么是规约算法

CUDA不支持global sync,因为全局同步可能造成：

  1. 有block闲置
  2. deadlock
    solution: Decompose into multiple kernels 设计规约算法
    cuda编程入门_第22张图片
    多个块block规约如何进行同步：
    cuda编程入门_第23张图片
    CUDA没有全局同步的原因：
    死锁状态
    cuda编程入门_第24张图片
    解决办法：对规约算法分成多个kernel(本来是多个block进行，现在分/decopose多个kernel)，相当于在原来的基础上时间纵轴上加了一个里程碑，一个里程碑完成才能进行下一个里程碑，这样block的资源就释放了
    cuda编程入门_第25张图片
    调用kernel示意图，即一个规约运算分为两个kernel但是在调用第二个kernel参与运算时，完成第一个kernel运算会到达一个同步点
    cuda编程入门_第26张图片

P11并行规约算法-二叉树算法

策略：
cuda编程入门_第27张图片
对于相加的规约算法来说，他的示意图如下，每一次线程操作减半：
cuda编程入门_第28张图片
上述示意图的伪代码：
cuda编程入门_第29张图片

P12并行规约算法-改进warp divergence

p11的算法，同一warp中的线程执行命令不一样，

P13并行规约算法-改进共享内存访问，消除冲突

P14并行规约算法-改进全局内存访问

P17并行规约算法-成功优化的关键

voliate关键字
cuda编程入门_第30张图片

P18完整并行规约算法-三阶段算法与完整代码

cuda编程入门_第31张图片

P18完整并行规约算法应用-内积

另一个博主

参考蒙特卡洛家的树

你可能感兴趣的:(TensorRT)

  • 模型实战（21）之 C++ - tensorRT部署yolov8-det 目标检测 明月醉窗台 #深度学习实战例程人工智能c++YOLO目标检测计算机视觉人工智能
    C++-tensorRT部署yolov8-det目标检测python环境下如何直接调用推理模型转换并导出：pt->onnx->.engineC++tensorrt部署检测模型不写废话了，直接上具体实现过程+all代码1.Python环境下推理直接命令行推理，巨简单yolodetectpredictmodel=yolov8n.ptsource='https
  • 【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ，微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署 XD742971636 深度学习机器学习深度学习人工智能
    文章目录获取TensorRT-LLM代码：构建docker镜像并安装TensorRT-LLM：运行docker镜像：安装依赖魔改下部分package代码：量化：构建图：全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
  • Jetson Orin NX Super安装TensorRT-LLM u013250861 #LLM/部署&推理elasticsearch大数据搜索引擎
    根据图片中显示的JetsonOrinNXSuper系统环境（JetPack6.2+CUDA12.6+TensorRT10.7），以下是针对该平台的TensorRT-LLM安装优化方案：一、环境适配调整基于你的实际配置：JetPack6.2（含CUDA12.6,TensorRT10.7）Python3.10.12aarch64架构需选择适配的TensorRT-LLM版本。由于官方预编译包可能未覆盖此
  • TensorRT-LLM：大模型推理加速引擎的架构与实践
    前言：技术背景与发展历程：随着GPT-4、LLaMA等千亿级参数模型的出现，传统推理框架面临三大瓶颈：显存占用高（单卡可达80GB）、计算延迟大（生成式推理需迭代处理）、硬件利用率低（Transformer结构存在计算冗余）。根据MLPerf基准测试，原始PyTorch推理的token生成速度仅为12.3tokens/s（A100显卡）。一、TensorRT-LLM介绍：TensorRT-LLM是
  • 【TensorRT】TensorRT及加速原理 浩瀚之水_csdn tensorrt
    一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器，专为GPU加速设计。其核心架构分为三层：前端解析器支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析执行格式验证和初步结构优化优化引擎核心优化层（层融合、精度校准、内存优化等）生成优化后的计算图（OptimizedGraph）运行时环境管理GPU内存分配执行优化后的计算图二、核心加速原理（8大关键技术）1.层融合（La
  • 使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
    文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中，如果涉及到模型落地，那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式，如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性，从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行，就是：importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
  • YOLOV10的tensorrt C++部署 dddccc1234 YOLO
    根据博客进行python版本安装YOLOv10最全使用教程（含ONNX和TensorRT推理）-CSDN博客并将pt转为onnx：yoloexportmodel=yolov10s.ptformat=onnxopset=13simplify然后采用：https://github.com/hamdiboukamcha/yolov10-tensorrt.git进行c++编译配置好cuda11.7tens
  • tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比 joker-G 计算机视觉pytorchpython
    实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
  • YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南：.pt到.bin转换与优化实践 pk_xz123456 python算法仿真模型YOLO人工智能rnn深度学习开发语言lstm
    以下是针对在RDK5开发板（基于NVIDIAJetsonOrin平台）部署YOLOv8模型的详细技术指南，涵盖从模型转换、优化到部署的全流程：YOLOv8模型在RDK5开发板上的部署指南：.pt到.bin转换与优化实践——基于TensorRT的高性能嵌入式部署方案第一章：技术背景与核心概念1.1RDK5开发板硬件架构NVIDIAJetsonOrinNX核心参数：1024-coreAmpereGPU
  • Pytorch模型安卓部署 python&java pytorch人工智能python
    Pytorch是一种流行的深度学习框架，用于算法开发，而Android是一种广泛应用的操作系统，多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上，个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情，因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署，PyQt部署以及exe打包，ncnn部署，tensorRT部署，MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
  • 昇腾AI生态组件全解析：与英伟达生态的深度对比
    随着人工智能技术的快速发展，国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾（Ascend）系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构，构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度，深入剖析昇腾与英伟达（NVIDIA）生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎：MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
  • 【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型 gloomyfish c++开发语言
    YOLO11YOLO11C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架，基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。YOLO11在特征提取、效率和速度、准确性以及环境适应性方面都有显著提升，达到SOTA。TensorRTC++SDK最新版本的TensorRT10.x版本已经修改了推理的接口函数与查询输入输出层的函数，其中以YOLO11对
  • Java全栈AI平台实战：从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析 墨夶 Java学习资料3java人工智能spring
    一、背景与需求：为什么需要Java驱动的AI平台？某医疗影像公司面临以下挑战：多语言开发混乱：Python训练模型，C++部署推理，Java调用服务，导致维护成本高昂部署效率低下：PyTorch模型需手动转换ONNX格式，TensorRT优化耗时2小时/模型实时性不足：视频流分析延迟达3秒，无法满足急诊场景需求通过Java全栈AI平台，我们实现了：端到端开发：Java调用PyTorch训练模型，直
  • 【Bug】Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path!
    报错信息：使用tensort加速，cmake编译失败，提示缺少zlibwapi.dll文件Couldnotlocatezlibwapi.dll.Pleasemakesureitisinyourlibrarypath!解决方案：从以下链接下载zlibwapi.dllhttp://www.winimage.com/zLibDll/我是在windows10系统下进行的TensorRT加速下载得到的压缩包
  • win10安装wsl2(ubuntu20.04)并安装 TensorRT-8.6.1.6、cuda_11.6、cudnn 狄龙疤 wslwsl2win10tensorrtcudacudnnubuntu
    参考博客：1.CUDA】如何在windows上安装Ollama3+openwebui（docker+WSL2+ubuntu+nvidia-container）：https://blog.csdn.net/smileyan9/article/details/1403916672.在Windows10上安装WSL2：https://download.csdn.net/blog/column/10991
  • 【代码分析】TensorRT sampleINT8 详解 HaoBBNuanMM
    目录前言代码分析Main入口构建(Build)网络BatchStream推理(Infer)过程资源释放前言TensorRT可以通过INT8量化处理网络，然后大幅加速网络推理速度，本文旨在详细分析MNISTINT8Sample的代码，解释如何使用TensorRT对网络做INT8量化处理。关于INT8量化的背景知识可以参考博文TensorRTINT8校准与量化原理代码分析sampleINT8的gith
  • TensorRT × TVM 联合优化实战：多架构异构平台的统一推理加速与性能调优全流程 观熵 大模型高阶优化技术专题架构人工智能
    TensorRT×TVM联合优化实战：多架构异构平台的统一推理加速与性能调优全流程关键词TensorRT、TVM、异构推理优化、跨平台部署、GPU加速、NPU融合、自动调度、深度学习推理引擎、性能调优摘要在深度学习模型推理部署场景中，面对GPU、NPU、CPU等多架构异构平台的并存，如何实现统一的高性能推理优化成为企业工程落地的关键挑战。本文聚焦TensorRT与TVM的联合优化策略，从平台结构适
  • retinaface在ubuntu20.04(wsl2)下使用tensorrt(c++)部署 狄龙疤 c++retinafacetensorrtcudaopencv人脸识别神经网络模型
    1.参考博客：1.RetinafaceTensorrtPython/C++部署：https://blog.csdn.net/weixin_45747759/article/details/1245340792.B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Nv4y1K727/3.Retinaface_Tensorrtgithub仓库：https://github
  • 独家首发！低照度环境下YOLOv8的增强方案——从理论到TensorRT部署 向哆哆 YOLO架构yolov8
    文章目录引言一、低照度图像增强技术现状1.1传统低照度增强方法局限性1.2深度学习-based方法进展二、Retinexformer网络原理2.1Retinex理论回顾2.2Retinexformer创新架构2.2.1光照感知Transformer2.2.2多尺度Retinex分解2.2.3自适应特征融合三、YOLOv8-Retinexformer实现3.1网络架构修改3.2联合训练策略四、实验与
  • win10 环境进行 python + pytorch + yolov8 + tensorRT( c++版 ) 测试过程记录 狄龙疤 pythonpytorchc++cudatensorRTyolov8计算机视觉
    参考博客：1.YOLOv8模型转换pt-＞onnx(附上代码)：https://blog.csdn.net/2303_80018785/article/details/1381949612.yolov8的TensorRT部署（C++版本）：https://blog.csdn.net/liujiahao123987/article/details/133892746test.cpp就是使用此博客的d
  • 【实战分享】TensorRT+LLM：大模型推理性能优化初探 fengbeely java
    TensorRT-LLM初体验千呼万唤始出来，备受期待的Tensorrt-LLM终于发布，发布版本0.5.0。github:https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main1.介绍TensorRT-LLM可以视为TensorRT和FastTransformer的结合体，旨为大模型推理加速而生。1.1丰富的优化特性除了FastTransformer对T
  • NIPS-2013《Distributed PCA and $k$-Means Clustering》 Christo3 机器学习kmeans算法大数据人工智能
    推荐深蓝学院的《深度神经网络加速：cuDNN与TensorRT》，课程面向就业，细致讲解CUDA运算的理论支撑与实践，学完可以系统化掌握CUDA基础编程知识以及TensorRT实战，并且能够利用GPU开发高性能、高并发的软件系统，感兴趣可以直接看看链接：深蓝学院《深度神经网络加速：cuDNN与TensorRT》核心思想该论文的核心思想是将主成分分析（PCA）与分布式kkk-均值聚类相结合，提出一种
  • NVIDIA 实现通义千问 Qwen3 的生产级应用集成和部署【2025年 5月 2日】 u013250861 #LLM/部署&推理jetson
    阿里巴巴近期发布了其开源的混合推理大语言模型（LLM）通义千问Qwen3，此次Qwen3开源模型系列包含两款混合专家模型(MoE)235B-A22B（总参数2,350亿，激活参数220亿）和30B-A3B，以及六款稠密（Dense）模型0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B。现在，开发者能够基于NVIDIAGPU，使用NVIDIATensorRT-LLM、Ollama、SGLang、vLL
  • YOLO学习笔记 ｜ YOLO11对象检测，实例分割，姿态评估的TensorRT部署c++ 单北斗SLAMer YOLO学习从零到1YOLO机器学习深度学习c++python
    以下是YOLOv11在TensorRT上部署的步骤指南，涵盖对象检测、实例分割和姿态评估：1.模型导出与转换1.1导出ONNX模型importtorchfrommodels.experimentalimportattempt_loadmodel=attempt_load('yolov11s.pt',fuse=True)model.eval
  • ✅ TensorRT Python 安装精简流程（适用于 Ubuntu 20.04+） dbcccccsds pythonubuntu开发语言
    安装TensorRTPython轮子的步骤确保pip和wheel模块已更新并安装：参考链接python3-mpipinstall--upgradepippython3-mpipinstallwheel1.确认环境要求Python：版本3.8-3.13OS：Ubuntu20.04+或Windows10+CPU：x86_64或ARMSBSA架构安装前确保pip、wheel是最新的：python3-mp
  • TensorRT-LLM——优化大型语言模型推理以实现最大性能的综合指南 知来者逆 LLM语言模型人工智能自然语言处理TensorRTLLM大语言模型深度学习
    引言随着对大型语言模型(LLM)的需求不断增长，确保快速、高效和可扩展的推理变得比以往任何时候都更加重要。NVIDIA的TensorRT-LLM通过提供一套专为LLM推理设计的强大工具和优化，TensorRT-LLM可以应对这一挑战。TensorRT-LLM提供了一系列令人印象深刻的性能改进，例如量化、内核融合、动态批处理和多GPU支持。这些改进使推理速度比传统的基于CPU的方法快8倍，从而改变了
  • tensorrt部署yolov8 张张张子 YOLOpython边缘计算
    记录一下部署过程遇到的问题，我是要再jstson上部署，首先导出onnx文件，没什么问题，然后又两种方案转为engine文件1：trtexec.exe--onnx=best.onnx--saveEngine=best.engine--fp16tensorrt库命令转换，过程中会遇到一些问题，这里不细讲了，可以查。2：用yolov8官方版本转换，较为容易，官方库写的比较好最后会得到trt文件或eng
  • YOLOv8 TensorRT 部署（Python 推理）保姆级教程 码农的日常搅屎棍 YOLOpython
    本教程手把手教你如何在NVIDIAGPU或RK3588上部署YOLOv8TensorRT推理，让你从零基础到高性能AI推理！1.部署前的准备1.1硬件要求NVIDIAGPU（如RTX3060/4090、Jetson系列）或RK3588NPU（支持TensorRT）CUDA（如11.x）、cuDNN、TensorRT已正确安装可运行nvcc--version、dpkg-l|grepTensorRT检
  • 深度学习部署包含哪些步骤？ 不学习怎么给老板打工？ 深度学习
    深度学习部署包含哪些步骤？阶段说明示例工具模型导出把.pt、.h5等格式模型导出为通用格式（如ONNX）PyTorch,TensorFlow,ONNX推理优化减小模型体积、加速推理（量化、剪枝）TensorRT,ONNXRuntime系统集成将模型嵌入业务系统中运行（桌面、服务器、边缘设备）C++/C#/Python接口，Flask/Qt/WebApi上线运行打包运行环境，部署在云端、本地或设备上
  • TensorRT-YOLOv9：高效实时目标检测的利器 幸生朋Margot
    TensorRT-YOLOv9：高效实时目标检测的利器tensorrt-yolov9CppandpythonimplementationofYOLOv9usingTensorRTAPI项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorrt-yolov9项目介绍TensorRT-YOLOv9是一个基于YOLOv9的高性能目标检测模型实现，通过NVIDIA的Te
  • 异常的核心类Throwable 无量 java源码异常处理exception
    java异常的核心是Throwable，其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage，记录异常信息，getMessage核心方法，获取这个参数的值，我们可以自己定义自己的异常类，去继承这个Exception就可以了，方法基本上，用父类的构造方法就OK，所以这么看异常是不是很easy package com.natsu;
  • mongoDB 游标（cursor） 实现分页 迭代 开窍的石头 mongodb
    上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数，现在我们讲mongo中如何做分页查询      如何声明一个游标        var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});       迭代显示游标数
  • MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程 0624chenhong tomcatmysql
    最近mysql数据库经常死掉，用命令net stop mysql命令也无法停掉，关闭Tomcat的时候，出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下，大概就是程序没有对数据库连接释放，导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台，内部程序也不可能一下子给改掉的，就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统，用netstat -
  • 剖析如何与设计人员沟通 不懂事的小屁孩 工作
    最近做图烦死了，不停的改图，改图……。烦，倒不是因为改，而是反反复复的改，人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通，不明白如何使设计人员知道他所要的效果，结果只能是沟通变成了扯淡，改图变成了应付。 那应该如何与设计人员沟通呢？ 我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说，整天玩的都是点、线、面、配色，哪种构图看起来协调；哪种配色看起来合理心里跟明镜似的，
  • qq空间刷评论工具 换个号韩国红果果 JavaScript
    var a=document.getElementsByClassName('textinput'); var b=[]; for(var m=0;m<a.length;m++){ if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null) b.push(a[m]) } var l
  • S2SH整合之session 灵静志远 springAOPstrutssession
    错误信息： Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
  • xmp标签 a-john 标签
    今天在处理数据的显示上遇到一个问题： var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user + '</span>' + text + '</div></li>'; ulComme
  • Ajax的常用技巧（2）---实现Web页面中的级联菜单 aijuans Ajax
    在网络上显示数据，往往只显示数据中的一部分信息，如文章标题，产品名称等。如果浏览器要查看所有信息，只需点击相关链接即可。在web技术中，可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择，动态展开，并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中，一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息，放置到页面中对应的位置，然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
  • 天-安-门，好高 atongyeye 情感
        我是85后，北漂一族，之前房租1100，因为租房合同到期，再续，房租就要涨150。最近网上新闻，地铁也要涨价。算了一下，涨价之后，每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用，一个月就要涨200。内心苦痛。     晚上躺在床上一个人想了很久，很久。        我生在农
  • android 动画 百合不是茶 android透明度平移缩放旋转
    android的动画有两种  tween动画和Frame动画   tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果   Animation   动画 AlphaAnimation 渐变透明度 RotateAnimation 画面旋转 ScaleAnimation 渐变尺寸缩放 TranslateAnimation 位置移动 Animation
  • 查看本机网络信息的cmd脚本 bijian1013 cmd
    @echo 您的用户名是：%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt" @echo 您的机器名是：%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt" @echo ___________________>>"%userprofile%\
  • plsql 清除登录过的用户 征客丶 plsql
    tools---preferences----logon history---history  把你想要删除的删除 -------------------------------------------------------------------- 若有其他凝问或文中有错误，请及时向我指出， 我好及时改正，同时也让我们一起进步。 email ： binary_spac
  • 【Pig一】Pig入门 bit1129 pig
    Pig安装 1.下载pig   wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz   2. 解压配置环境变量      如果Pig使用Map/Reduce模式，那么需要在环境变量中，配置HADOOP_HOME环境变量   expor
  • Java 线程同步几种方式 BlueSkator volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
    为何要使用同步？      java允许多线程并发控制，当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时（如数据的增删改查），      将会导致数据不准确，相互之间产生冲突，因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前，被其他线程的调用，      从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
  • StringUtils判断字符串是否为空的方法（转帖） BreakingBad nullStringUtils“”
    转帖地址：http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html   public static boolean isEmpty(String str)   　　判断某字符串是否为空，为空的标准是 str== null  或 str.length()== 0  
  • 编程之美-分层遍历二叉树 bylijinnan java数据结构算法编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; public class LevelTraverseBinaryTree { /** * 编程之美 分层遍历二叉树 * 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历，但这次要求输出换行，因此要
  • jquery取值和ajax提交复习记录 chengxuyuancsdn jquery取值ajax提交
    // 取值 // alert($("input[name='username']").val()); // alert($("input[name='password']").val()); // alert($("input[name='sex']:checked").val()); // alert($("
  • 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression comsci java应用服务器工作Excel嵌入式
    这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的，正如他所说的一样，我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用，并提出意见和建议。。。 ----------转帖--------------------------------------------------- IK Expression是一个开源的（OpenSource），可扩展的（Extensible），基于java语言
  • 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer daizj spring
    1、PropertyPlaceholderConfigurer Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类，它是用来解析Java Properties属性文件值，并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。 基本的使用方法是：(1) <bean id="propertyConfigurerForWZ&q
  • 二叉树:二叉搜索树 dieslrae 二叉树
        所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表. tree代码:
  • C语言字符串函数大全 dcj3sjt126com cfunction
    C语言字符串函数大全     函数名: stpcpy 功 能: 拷贝一个字符串到另一个 用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source); 程序例:   #include <stdio.h> #include <string.h>   int main
  • 友盟统计页面技巧 dcj3sjt126com 技巧
    在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated { [super viewWillAppear:animated]; [MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
  • window下在同一台机器上安装多个版本jdk，修改环境变量不生效问题处理办法 flyvszhb javajdk
    window下在同一台机器上安装多个版本jdk，修改环境变量不生效问题处理办法 本机已经安装了jdk1.7，而比较早期的项目需要依赖jdk1.6，于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7. 安装jdk1.6前，执行java -version得到 C:\Users\liuxiang2>java -version java version "1.7.0_21&quo
  • Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象 happyqing java创建子类对象父类对象
      1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了，子类对象中封装了父类对象，   2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
  • 跟我学spring3 目录贴及电子书下载 jinnianshilongnian spring
        一、《跟我学spring3》电子书下载地址： 《跟我学spring3》  （1-7 和 8-13） http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf     跟我学spring3系列 word原版 下载     二、 源代码下载 最新依
  • 第12章 Ajax（上） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • BI and EIM 4.0 at a glance blueoxygen BO
    http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787   有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~   New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include: Real-time in-memory computing –
  • Java线程中yield与join方法的区别 tomcat_oracle java
    长期以来，多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中，我得到了一个机会)，但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前，我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题，这一次，我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说，实际上我并没有用过其中任何一个方法，所以，如果你感觉有不恰当的地方，请提出讨论。 &nb
  • android Manifest.xml选项 阿尔萨斯 Manifest
    结构 继承关系 public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest 内部类 class Manifest.permission权限 class Manifest.permission_group权限组 构造函数 public Manifest () 详细 androi
  • Oracle实现类split函数的方 zhaoshijie oracle
    关键字：Oracle实现类split函数的方 项目里需要保存结构数据，批量传到后他进行保存，为了减小数据量，子集拼装的格式，使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个，也补全了一下。 CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100); cr
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他