- GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- DeepSeek 与网络安全:AI 在网络安全领域的应用与挑战
一ge科研小菜菜
人工智能运维网络
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今数字化时代,网络安全已成为国家、企业和个人面临的重要挑战。从传统的病毒、木马攻击,到高级持续性威胁(APT)、零日漏洞和供应链攻击,网络威胁的形式日益复杂。与此同时,人工智能(AI)技术的快速发展正在为网络安全提供全新的解决方案,而DeepSeek作为AI领域的新兴力量,也正在探索如何利用深度学习和大规模语言模型(LLM)加强网络安
- 《解锁AI密码,机器人精准感知环境不再是梦!》
人工智能机器学习
在科技飞速发展的当下,人工智能与机器人技术的融合正深刻改变着世界。其中,人工智能助力机器人实现更精准的环境感知,已成为该领域的核心课题,吸引着全球科研人员与科技企业的目光。这不仅关乎机器人能否在复杂环境中高效执行任务,更预示着未来智能时代的发展走向。多传感器融合:感知基石的稳固搭建机器人要精准感知环境,首先离不开各类传感器。视觉传感器,比如常见的摄像头,能像人类眼睛一样捕捉周围的图像信息,通过对图
- DeepSeek 与后端开发:AI 赋能云端架构与智能化服务
一ge科研小菜菜
人工智能后端人工智能云原生
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,后端开发正经历一场深刻变革。从传统的RESTAPI到现代的云原生架构,后端系统的设计越来越依赖智能化技术,提高系统的效率、可扩展性和稳定性。DeepSeek作为AI领域的新兴力量,在后端开发中展现出巨大的潜力。本文将深入探讨DeepSeek在后端开发中的应用,包括智能API生成、数据库优化、自动化运维、
- Deepseek从入门到精通,最全指令汇总
weixin_50019283
ai人工智能深度学习服务器运维
在人工智能技术日新月异的今天,Deepseek作为一款功能强大的语言交互工具,正深刻地改变着我们获取信息、进行内容创作的方式。无论是从事文案策划、程序开发,还是单纯想要解决日常疑问,Deepseek凭借其卓越的语言理解与生成能力,都能成为我们得力的助手。而若想充分挖掘Deepseek的潜力,熟练掌握各类指令便是开启这扇智能大门的钥匙。接下来,就让我们一同深入探索这份从基础到高阶的Deepseek指
- 大模型应用开发:核心技术与领域实践
每天五分钟玩转人工智能
人工智能
一本书籍的价值在人工智能领域,大模型技术以其强大的语言理解和生成能力,正在深刻改变着众多行业的应用方式。然而,面对这些复杂且前沿的技术实现与实际落地挑战,许多开发者和从业者往往感到无从下手。为了解答这些疑问,提供系统的技术知识和实战经验,《大模型应用开发:核心技术与领域实践》应运而生。这本书由科大讯飞AI团队与中国科大的资深专家联合撰写,旨在打通大模型的技术原理与应用实践之间的壁垒,为相关领域的从
- 三维扫描自动化智能检测系统:为品质护航,为效率加速
CASAIM
人工智能3d计算机视觉
产品质量是企业的生命线。然而,传统的检测方式往往依赖人工操作,不仅效率低下,还容易因人为因素导致检测结果不准确。自动化智能检测系统是一种集成了先进传感器技术、图像处理算法和人工智能的高科技设备。它能够自动识别和检测物体的尺寸、形状质量指标,并实时生成检测报告。通过智能化的检测流程,企业可以实现生产过程的全自动化质量控制,确保每一项产品都符合高标准的质量要求。CASAIM作为快速批量处理的自动化智能
- 微软量子芯片引领人工智能革命,开启计算新纪元
AI_1988
人工智能
摘要:微软近日发布了具有里程碑意义的量子芯片,这一突破性技术不仅为量子计算带来了新的可能性,更为人工智能领域带来了前所未有的发展机遇。本文将探讨微软量子芯片如何与人工智能相结合,以及它对未来计算世界的深远影响。一、引言在人工智能技术飞速发展的今天,计算能力成为了推动其进步的关键因素。微软的最新成果——量子芯片,以其独特的量子计算能力,为人工智能的发展提供了新的动力。这一技术的出现,预示着人工智能将
- Deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测
百态老人
python目标检测目标跟踪
deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测一、三帧差法原理三帧差法是一种改进的帧差法,通过比较连续的三帧图像来检测运动目标。具体来说,它首先计算前两帧图像之间的差值,再计算后两帧图像之间的差值,最后将这两个差值图像进行“与”运算,以确定运动目标的变化部分。这种方法能够更好地消除“双影”现象,提高目标检测的准确性。二、实现步骤读取视频帧:使用OpenCV库读取视频序列中的连续三帧图像
- AIGC从入门到实战:ChatGPT 需要懂得写提示词的人
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AIGC从入门到实战:ChatGPT需要懂得写提示词的人第1章:AIGC概述1.1AIGC的基本概念AIGC(AI-GeneratedContent),即人工智能生成内容,是指利用人工智能技术,如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等,生成具有高质量、多样化、个性化的文本、图像、音频等多媒体内容。AIGC技术已经广泛应用于内容创作、智能推荐、游戏开发、虚拟现实等多个领域,极大地提升了内容
- 2025全球开发者先锋大会在上海徐汇开幕
量子位
2月22日,全球开发者先锋大会在上海徐汇开幕。上海市长龚正,工业和信息化部副部长熊继军,上海市副市长陈杰,阿帕奇基金会全球副总裁、董事贾斯汀·麦克莱恩,上海市政府秘书长马春雷,上海市政府副秘书长庄木弟,上海市经济和信息化工作党委书记程鹏,上海市经济和信息化委员会主任张英,徐汇区委书记曹立强,徐汇区委副书记、区长王华等出席开幕式。熊继军指出,开发者是人工智能技术进步和产业发展的重要推动力量,在广大开
- 机器学习基础
dringlestry
机器学习人工智能
了解机器学习的基本概念,如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标(准确率、召回率、F1分数等)。机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(AI)的一个分支,它使计算机能够通过数据和经验自动改进,而无需明确编程。机器学习可以根据学习方式和数据的有无,分为以下几种基本类型:1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种机器学习类型,其中模型通过带标签的数据进
- 生成对抗网络(GAN):从概念到代码实践(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能GAN网络对抗学习手势识别生成器与鉴别器生成对抗网络
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- MTCNN 人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能MTCNN人脸检测卷积神经网络
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- 目前(2025年2月)计算机视觉(CV)领域一些表现优异的深度学习模型
空空转念
深度学习系列计算机视觉深度学习人工智能
按任务类型分类介绍:图像分类CoCa:结合对比学习和生成学习,通过对比损失对齐图像和文本嵌入,并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色,且仅需极少的任务特定微调。PaLI:这是一个多模态模型,结合了40亿参数的视觉Transformer(ViT)和多种大型语言模型(LLM),并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视
- AI人工智能常见的专业术语
奇华智能
人工智能大模型ChatGPTLLMAI
模型(model):计算机层面的认知学习算法(learningalgorithm),从数据中产生模型的方法数据集(dataset):一组记录的集合示例(instance):对于某个对象的描述样本(sample):也叫示例属性(attribute):对象的某方面表现或特征特征(feature):同属性属性值(attributevalue):属性上的取值属性空间(attributespace):属性张
- AI人工智能带给企业什么影响
雪叶雨林
AI人工智能ai
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度和广度渗透到各行各业,对企业运营产生了深远的影响。这种影响不仅体现在技术层面的革新,更在于企业组织结构、工作流程、决策模式等多个维度的深刻变革。一、优化决策过程,提升精准度人工智能通过大数据分析和机器学习技术,能够处理和分析海量信息,为企业提供更为精准、实时的决策支持。相较于传统的人工分析,AI能够识别出数据中的微妙模式和趋势,帮助企业预见市
- DeepSeek:中国深度推理大模型的“全民化”浪潮——从互联网巨头到民生政务,一场AI生态的深度革命
涛涛讲AI
大模型政务人工智能deepseek大模型云计算
2025年,中国人工智能领域迎来了一场由国产大模型DeepSeek引领的深度推理革命。从社交平台的智能搜索到政务系统的效率跃升,从车企的智能座舱到传媒业的流程重构,DeepSeek以惊人的速度渗透至中国数字化生态的各个角落。这场变革不仅重塑了技术格局,更标志着中国大模型产业从“追赶者”向“定义者”的蜕变。一、互联网巨头的全面拥抱:AI服务无缝衔接微信搜索的“深度思考”功能微信搜一搜率先上线基于De
- Python——生成AIGC图像
朱剑君
AIGC人工智能python
文章目录一、背景介绍二、效果图展示三、完整代码四、分步解释五、实用建议1)提示词技巧2)性能优化3)常见问题处理4)扩展功能建议六、注意事项1.硬件要求2.法律合规3.模型安全一、背景介绍AIGC(AI-GeneratedContent),即由人工智能生成的内容,涵盖了文本、图像、音频、视频等各种形式。通过深度学习、生成对抗网络(GAN)和扩散模型等技术,AIGC能够生成高度逼真、具有艺术性的内容
- 人工智能(AI):科技新纪元的领航者
r_martian
AI人工智能科技
摘要人工智能(AI)作为当今科技领域最具变革性的力量之一,正以惊人的速度重塑着我们的世界。本文旨在全面且专业地介绍人工智能,涵盖其定义、发展历程、关键技术、应用领域、面临的挑战以及未来展望等方面,以期为读者呈现一幅清晰、深入的人工智能图景。一、引言在科技飞速发展的今天,人工智能已不再是科幻作品中的遥远概念,而是切实融入到我们日常生活和各个行业的重要技术。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车、LLM
- AI如何预测比赛结果:体育预测技术全解析
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人工智能
利用人工智能技术构建一个完整的体育预测系统,涵盖数据收集、模型构建到部署应用的完整流程。一、系统架构设计1.整体架构数据采集层数据处理层模型训练层预测服务层应用展示层2.技术选型Python3.8+TensorFlow/PyTorchScikit-learnPandas/NumpyFlask/FastAPI二、数据收集与处理1.数据源集成python复制importrequestsimportpa
- Linux 在云计算中的应用有哪些?
我们的五年
游戏实现linux云计算运维
目录Linux在云计算中的应用1.云计算基础设施的核心2.虚拟化技术的基础3.容器化与微服务4.大数据与人工智能5.开源生态与社区支持6.在GoogleCloud上运行Linux的优势7.边缘计算与物联网总结Linux在云计算中的应用Linux作为开源操作系统的代表,在云计算领域扮演着至关重要的角色。其灵活性、稳定性和强大的社区支持使其成为云计算基础设施的理想选择。以下是Linux在云计算中的主要
- 在 GPU 上实现全规模文件系统加速
gpu加速器
摘要现代高性能计算和人工智能计算解决方案经常使用GPU作为其主要计算能力来源。这就为GPU应用程序的存储操作造成了严重的不平衡,因为每一个此类存储操作都必须向CPU发出信号并由CPU处理。在GPU4FS中,我们针对这种不平衡提出了一个彻底的解决方案:将文件系统的实现转移到应用程序中,并在GPU上运行完整的文件系统。这需要对从实际存储布局到文件系统接口的整个文件系统栈进行多次更改。此外,这种方法还能
- 微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口
人工智能
微软Copilot:你的AI副驾驶,赋能未来工作与生活✨在数字化浪潮席卷全球的今天,效率和创造力已成为个人和企业成功的关键驱动力。微软Copilot应运而生,它不仅仅是一款软件,更像是一位人工智能副驾驶,旨在通过强大的AI技术,解放你的双手,激发你的灵感,助你驰骋于工作和生活的各个领域。核心功能:不止于智能,更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的深度融
- 第二个问题-阿西莫夫三定律的理解
释迦呼呼
AI一千问人工智能
阿西莫夫三定律是由科幻小说家艾萨克·阿西莫夫提出的机器人伦理准则,旨在确保机器人(或人工智能,AI)在与人类互动时,优先保护人类的安全和利益。这三个定律分别是:机器人不得伤害人类,或坐视人类受到伤害。机器人必须服从人类的命令,除非这些命令与第一定律相冲突。机器人必须保护自己,除非这种保护与前两个定律相冲突。以下从几个方面详细探讨如何理解这一定律:1.阿西莫夫三定律的本质:伦理框架而非技术规范阿西莫
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例14:基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘随机森林人工智能分类算法
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 零代码构建AI Agent,解读华为云AI原生应用引擎的架构与实践
华为云开发者联盟
人工智能技术交流大模型人工智能华为云AI-native大模型
摘要:深入浅出地介绍华为云AI原生应用引擎,通过分钟级智能生成Agent应用的方式帮助企业完成从传统应用到智能应用的竞争力转型,使能千行万业智能应用创新。本文分享自华为云社区《DTT第71期直播回顾:零代码构建AIAgent——华为云AI原生应用引擎的架构与实践》,作者:华为云社区精选。基于大模型的生成式AI,将会引领我们走向AGI通用人工智能时代,经常有人说,在大模型和生成式AI时代,一切应用都
- 探秘 DeepSeek-V3:低成本训练铸就的 AI 大模型传奇
道亦无名
人工智能
在人工智能大模型的激烈竞争赛道上,DeepSeek-V3宛如一匹黑马,凭借其卓越的性能和令人惊叹的低训练成本,迅速吸引了全球AI领域的目光。今天,就让我们深入剖析DeepSeek-V3,探寻其背后的故事。DeepSeek-V3:横空出世的AI新贵DeepSeek-V3是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于2024年12月26日重磅发布的混合专家(MoE)语言模型。一经推出,便在知识类任务、算
- CentOS虚拟机如何设置共享文件夹,并在Windows下映射网络驱动器
头像好看吗
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!一、为什么要这么做?最近在做Linux下的软件开发,但又想使用Windows下的编程工具“SourceInsight”。二、安装环境本机系统:Windows7旗舰版VMware:VMwareWorkstation
- C语言数据结构学习大纲——人工智能方向
小宝哥Code
数据结构与算法c语言数据结构学习
C语言数据结构学习大纲学习C语言数据结构是计算机科学和软件开发的基础之一。以下是一个详细的C语言数据结构学习大纲,从基础概念到高级数据结构,帮助你系统性掌握数据结构,并通过C语言实现。第一部分:数据结构基础1.计算机存储与数据结构概述什么是数据结构?数据结构的分类(线性结构vs.非线性结构)数据结构与算法的关系时间复杂度与空间复杂度(Big-O记法)C语言指针与动态内存分配(malloc()、fr
- 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