如何查看cuda和cudnn版本

【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
Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南浅沫云归后端技术栈小结 Redis Caffeine 缓存
Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南在高并发场景下，缓存是提升系统性能和并发处理能力的关键手段。常见的缓存方案包括远程缓存（如Redis）和本地缓存（如Caffeine）。单层缓存各有优劣，结合两者优势的双层缓存架构已成为生产环境中的最佳实践。本文将基于SpringBoot，从方案对比分析出发，深入探讨Redis、本地Caffeine与双层缓存的实现与性能差异，并给出选型建议与实
spring boot + caffeine使用月光一族吖 spring boot spring java
一、Caffeine缓存背景Caffeine是一个高性能、可扩展的Java缓存库，由Google的BenManes开发。Caffeine基于ConcurrentHashMap设计，采用了近似LRU（LeastRecentlyUsed，最近最少使用）算法，以实现高速缓存淘汰策略。Caffeine广泛应用于各类Java项目中，作为一种提高数据读取性能的优秀解决方案。二、Caffeine缓存优点与缺点优
两级缓存 Caffeine + Redis 架构：原理、实现与实践大只鹅缓存 redis 架构
一、前言在高性能服务架构设计里，缓存是关键环节。常规做法是将热点数据存于Redis/MemCache等远程缓存，缓存未命中时再查数据库，以此提升访问速度、降低数据库压力。随着发展，架构有了改进，部分场景下单纯远程缓存不够，需结合本地缓存（如Guavacache、Caffeine），形成本地缓存（一级缓存）+远程缓存（二级缓存）的两级缓存架构，进一步提升程序响应与服务性能，其基础访问流程如下（暂不考
Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别 MonkeyKing.sun spring redis memcached
主流缓存技术Ehcache、Caffeine、SpringCache、Redis、J2Cache、Memcached和GuavaCache的主要区别，涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面：Ehcache类型:本地缓存（JVM内存缓存）特点:轻量级，运行在JVM内部，易于集成到Java应用中。支持堆内、堆外和磁盘缓存，适合处理中小型数据集。提供丰富的缓存配置，如TTL（生存时间）、TTI（空闲时
《高并发系统性能优化三板斧：缓存 + 异步 + 限流》猕员桃 10篇关于分布式和高并发性能优化缓存
高并发系统性能优化三板斧：缓存+异步+限流引言在互联网应用的高并发场景下，系统性能面临巨大挑战。以某电商平台会员活动为例，活动期间瞬时QPS可达10万+，若未进行有效优化，服务器将迅速崩溃。本文从缓存、异步、限流三个核心维度，结合实际案例详细解析高并发系统的性能优化策略，并分享全链路压测与问题定位的实战经验。一、缓存策略分层：从本地到分布式的立体防护1.1本地缓存选型与实战（Caffeine）本地
2.6 Spring Boot缓存实战：Redis与Caffeine性能对比
SpringBoot缓存实战：Redis与Caffeine深度性能对比一、缓存技术选型核心指标维度Redis（分布式）Caffeine（本地）数据存储位置独立内存服务器应用进程堆内存数据一致性强一致（集群版）最终一致（需额外同步）网络开销存在TCP/IP通信无网络延迟数据容量支持TB级存储受限于JVM堆大小数据结构支持5种核心数据结构仅Key-Value结构持久化能力RDB/AOF需结合其他存储二
深入实践Caffeine+Redis两级缓存架构：从原理到高可用设计搬砖的小熊猫缓存 redis 架构
一、为何需要两级缓存架构？在分布式系统中，Redis作为分布式缓存已广泛应用。但当系统面临超高并发读取（如热点商品详情页访问）或超低延迟要求（如金融行情数据推送）时，纯远程缓存面临两大瓶颈：网络IO开销：每次Redis访问需10-50ms的网络延迟带宽瓶颈：单节点Redis吞吐量上限约10万QPS通过引入Caffeine本地缓存作为一级缓存，Redis作为二级缓存，可实现：命中未命中命中未命中客户
python opencv rgb_opencv-python的RGB与BGR互转方式 weixin_39798497 python opencv rgb
一、格式转换opencv读取图片的默认像素排列是BGR，需要转换。PIL库是RGB格式。caffe底层的图像处理是基于opencv，其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red)，而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。在Python中，将RGB顺序的图像转成BGR顺序，需要调整channeldimension的各颜色通道顺序。方法1：img=cv2.imread("001.jpg
caffe之利用mnist数据集训练好的lenet_iter_10000.caffemodel模型测试一张自己的手写体数字 xunan003 深度学习 caffe
一、前沿写这篇博文，是因为一开始在做《21天学习caffe》第6天6.4练习题1的时候看着自己搜索的博文，在不理解其根本的情况下做的，结果显然是错的。在接下来阅读完源代码之后，在第10天学习完caffemodelzoo之后，明白了其中原理，反过来再去做那个习题，一开始在网上搜索并没有完完整整解释整个过程的一篇博文，而是写的不知所云，本着我们初学者互相共享的精神，也方便自己查阅，特详细写一下，将自己
caffe安装：基于anaconda3---python3.6, linux, 仅CPU 喵酱ooo 目标检测 caffe anaconda3 python3.6 linux CPU
caffe安装：基于anaconda3---python3.6,linux,仅CPUcaffe安装安装Anaconda3下载caffe配置caffe的Makefile.config安装libboost（基于python3.6）的库编译caffecaffe安装安装Anaconda3下载：Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh默认路径安装（最终安装位置为/home/usenam
ubuntu 编译caffe makefile.config AI算法网奇 win/ubuntu
这个是我以前总结的：sudoapt-getinstall-ylibopencv-devpython-opencvsudoapt-getinstall-ybuild-essentialcmakegitpkg-configsudoapt-getinstall-ylibatlas-base-devsudoapt-getinstall-ylibgflags-devlibgoogle-glog-devlib
caffe中Makefile.config详解《一夜飘零》
##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome!#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).#USE_CUDNN:=1"CuDNN是NVIDIA专门
【性能飙升】Caffeine缓存框架：SpringBoot的高性能秘籍！码农Q！程序员 Java IT 缓存 spring boot spring windows 开发语言 java list
高性能Java本地缓存Caffeine框架介绍及在SpringBoot中的使用代码加详解1.引包importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Auto
一站式讲解本地缓存Caffeine 想用offer打牌后台缓存缓存
文章目录theme:condensed-night-purple引言本地缓存的必要性多级缓存访问流程使用Caffeine作为本地缓存‍️添加**SpringCache和Guava依赖**配置Caffeine缓存启用缓存使用缓存注解总结❤️theme:condensed-night-purple引言上次我们讲了本地缓存guava，那么有没有比它更加优秀的本地缓存呢？有的，兄弟，有的。这次我们来讲本地
开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe wangxiaobei2017 深度学习训练与移植 pytorch caffe 人工智能
开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe0.前沿开放词汇检测的概念CLIP模型1.YOLOE环境配置1.1虚拟环境1.2YOLOE模型推理测试1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割2.YOLOE网络结构分析2.1网络结构概述2.2可重参数化区域-文本对齐（Re-parameterizableregion-textalignment:RepRTA）2.3语义激活视觉
本地缓存Caffeine的基本使用海光之蓝工具类 spring
1.本地缓存有ehcache,guavacache,caffein这几种常用的实现，下面介绍caffeine在springboot中的使用caffeine官网：github-caffeinjsr-107缓存规范与spring的对照：jsr-107缓存规范与spring的对照caffeine-plus：caffeine-plus单独使用：2.添加依赖com.github.ben-manes.caff
Web 架构之缓存策略实战：从本地缓存到分布式缓存互联网搬砖工老肖 web架构原力计划前端架构缓存
文章目录一、思维导图二、正文内容（一）本地缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点（二）分布式缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点5.缓存问题及解决方案三、总结一、思维导图缓存策略实战本地缓存分布式缓存简介常见实现使用场景优缺点GuavaCacheCaffeine简介常见实现使用场景优缺点RedisMemcached缓存穿透缓存击穿缓存雪崩解决方案解决方案解决方案二、正文内容（一）
解锁Java多级缓存：性能飞升的秘密武器 bxlj_jcj 缓存面试架构缓存架构 java 面试
一、引言文末有彩蛋在当今高并发、低延迟的应用场景中，传统的单级缓存策略往往难以满足性能需求。随着系统规模扩大，数据访问的瓶颈逐渐显现，如何高效管理缓存成为开发者面临的重大挑战。多级缓存架构应运而生，通过分层缓存设计（如本地缓存+分布式缓存+后端存储），显著减少网络开销、降低数据库压力，成为提升Java应用性能的“秘密武器”。本文将深入剖析多级缓存的核心理念，结合Caffeine、Redis等主流技
Spring Boot缓存组件Ehcache、Caffeine、Redis、Hazelcast 一只帆記 SpringBoot 缓存 spring boot redis
一、SpringBoot缓存架构核心SpringBoot通过spring-boot-starter-cache提供统一的缓存抽象层：业务代码CacheAbstractionCacheManagerCacheImplementationEhcacheCaffeineRedisHazelcast二、主流缓存工具深度对比特性EhcacheCaffeineRedisHazelcast类型本地缓存本地缓存分
【Redis】热点key问题，的原因和处理，一致性哈希，删除大key的方法 {⌐■_■} redis redis 哈希算法数据库
热点Key指单个Key被高并发访问（如爆款商品），导致Redis压力骤增。解决方案应针对“单个Key高并发”：分片缓存：将热点Key分散到不同Redis节点（如按一致性哈希算法分片）。本地缓存：在应用层缓存热点数据（如Caffeine），减少Redis压力。增加缓存副本：为热点数据增加缓存副本，将热点数据复制到多个缓存节点上，分散访问压力。（例如，使用Redis的主从复制，将热点数据存储在多个从节
在Windows系统下安装caffe sunmingliu
最近，在怼着球面卷积神经网络源码看，虽然不出意外的看傻了，但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的，毕竟一开始我把电脑一大块空间给了Linux系统。于是我先颠颠的照着网上的教程把anaconda先安装了。anaconda在Linux下的安装还顺道下了一个COCO数据集，官网没法正常打开，就找到了一个不需要的下载方法，贴一个链接：简单的MSCOCO数据集下载方法然后
深度学习FPGA开发方式 jack_201316888 FPGA AI
https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN（Tensorflow、caffe）是在GPU、CPU上面进行的，但因为其功耗高、散热不好、价格昂贵。但是在单纯的FPGA这类芯片上进行深度学习类的算法，往往开发难度大，开发周期漫长，不适合CNN算法的实现。CNN算法的步骤划分，训练（P
Caffeine 深度解析：从核心原理到生产实践 Pasregret 缓存缓存 java 面试
Caffeine深度解析：从核心原理到生产实践一、Caffeine核心定位与架构设计1.核心能力矩阵深度解析Caffeine作为Java领域高性能本地缓存库，其设计目标围绕高吞吐量、低延迟、高效内存管理展开，核心能力可从技术特性与业务价值两个维度拆解：缓存策略先进性WindowTinyLfu回收算法：结合时间窗口（Window）与TinyLfu频率统计，相比传统LRU提升10%-15%命中率，尤其
多级缓存架构深度解析：从设计原理到生产实践 Pasregret 缓存缓存架构
多级缓存架构深度解析：从设计原理到生产实践一、多级缓存架构核心定位与设计原则1.架构分层与角色定位多级缓存通过分层存储、流量削峰、数据分级实现性能与成本的平衡，典型三层架构如下：层级代表组件存储介质数据特征命中目标成本级别一级缓存Caffeine/Guava本地堆内存热数据（访问量前10%）70%+高二级缓存Redis远程内存温数据（访问量20%-30%）25%+中三级缓存MySQL/ES磁盘/S
搭建Caffeine+Redis多级缓存机制 moxiaoran5753 缓存 redis 数据库
本地缓存的简单实现方案有HashMap，CucurrentHashMap，成熟的本地缓存方案有Guava与Caffeine，企业级应用推荐下面说下两者的区别1.核心异同对比特性GuavaCacheCaffeine诞生背景GoogleGuava库的一部分（2011年）基于GuavaCache重构的现代缓存库（2015+）性能中等（锁竞争较多）极高（优化并发设计，吞吐量提升5~10倍）内存管理基于LR
3.JVM调优与内存管理 zizisuo java
目录一、缓存场景下的内存管理核心挑战堆内缓存与堆外缓存的取舍•堆内缓存（Caffeine/Guava）的GC压力分析•堆外缓存（EhcacheOffheap/MapDB）的内存泄漏防护•混合缓存架构的性能与资源平衡高并发下的内存分配优化•TLAB（Thread-LocalAllocationBuffer）与缓存对象分配效率•大对象（缓存Value）直接进入老年代的策略•年轻代与老年代比例调优（避免
OpenCV学习笔记：使用OpenCV的DNN模块调用Caffe进行人脸识别 EbCoder 机器学习-深度学习
在计算机视觉和图像处理领域，人脸识别是一个重要的任务。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了强大的功能来处理图像和视频。OpenCV的DNN（深度神经网络）模块允许我们使用已经训练好的深度学习模型进行图像识别任务。本文将介绍如何使用OpenCV的DNN模块调用Caffe框架训练的人脸识别模型。首先，我们需要安装OpenCV和Caffe。确保您已经正确安装了这两个库，并且已经配置好了
华为海思系列----昇腾张量编译器（ATC）模型转换工具----入门级使用指南（LINUX版）不想起名字呢 linux c++海思ss928 atc模型转换
由于官方SDK比较冗余且经常跨文档讲解且SDK整理的乱七八糟，对于新手来说全部看完上手成本较高，本文旨在以简短的方式介绍CAFFE/ONNX模型转om模型，并进行推理的全流程。希望能够帮助到第一次接触华为海思框架的道友们。大佬们就没必要看这种基础文章啦！注：本文所有操作均在WSL（Windows虚拟子系统）上操作的，默认root环境，默认开发板系统为LINUX，所有环境变量均写入bashrc，非虚
SpringBoot+SpringCache实现两级缓存(Redis+Caffeine) xfgg java
1.缓存、两级缓存1.1内容说明Springcache：主要包含springcache定义的接口方法说明和注解中的属性说明springboot+springcache：rediscache实现中的缺陷caffeine简介springboot+springcache实现两级缓存使用缓存时的流程图1.2SpingCachespringcache是spring-context包中提供的基于注解方式使用的
ASM系列五利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM 字节码动态生成 ClassNode TreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。需求简介：经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧， JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
最近的情况麦田的设计者生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号整理一下最近的思绪以及要完成的任务 1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP 字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linux hadoop
1、安装JDK jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法无量多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
安墨移动广告：移动DSP厚积薄发引领未来广告业发展命脉矮蛋蛋 hadoop 互联网
　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广告行业发展命脉。”2014年，移动广告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
myelipse设置 alafqq IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。注释模板导入步骤安装方法：打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
java数组百合不是茶 java数组
java数组的声明创建初始化； java支持C语言数组中的每个数都有唯一的一个下标一维数组的定义声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 java JUnit Theory
理论机制（Theory）一.为什么要引用理论机制（Theory）当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点： &nb
[Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！ //consumers、config、brokers、cont
java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
　OOM异常的四种类型：　　　　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。　二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
20120422更新：对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。解法：将链表拆成两部分： a.0-&
Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例：接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等 hotsunshine linux
Linux判断CC攻击命令详解 2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论查看所有80端口的连接数 netstat -nat|grep -i '80'|wc -l 对连接的IP按连接数量进行排序 netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n 查看TCP连接状态 n
Spring获取SessionFactory ctrain sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
Hive几种导出数据方式 daizj hive 数据导出
Hive几种导出数据方式 1.拷贝文件如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path 2.导出到本地文件系统 --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
编程之美 dcj3sjt126com 编程 PHP 重构
我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解 header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
Android保存用户名和密码 dcj3sjt126com android
转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html 我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目，都有用户登录功能，为了让用户的体验效果更好，我们通常会做一个功能，叫做保存用户，这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码，这里我使用3种方式来存储用户名和密码 1、通过普通的txt文本存储 2、通过properties属性文件进行存
Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词 Oracle synonym
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Ajax案例 gongmeitao Ajax jsp
数据库采用Sql Server2005 项目名称为:Ajax_Demo 1.com.demo.conn包 package com.demo.conn; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException; //获取数据库连接的类public class DBConnec
ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别 hvt .net Web C#asp.net hovertree
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SVG 教程（七）SVG 实例，SVG 参考手册天梯梦 svg
SVG 实例在线实例下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例 SVG基本形状一个圆矩形不透明矩形一个矩形不透明2 一个带圆角矩
事务管理 luyulong java spring 编程事务
事物管理 spring事物的好处为不同的事物API提供了一致的编程模型支持声明式事务管理提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED
基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree sunwinner Algorithm Red-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
centos同步时间 stunizhengjia linux 集群同步时间
做了集群，时间的同步就显得非常必要了。以下是查到的如何做时间同步。在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：《NFC：Arduino、Andro

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