- LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算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
LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- 云原生API Gateway:连接微服务的桥梁
AI云原生与云计算技术学院
云原生gateway微服务ai
云原生APIGateway:连接微服务的桥梁关键词:云原生、API网关、微服务架构、服务治理、流量管理、服务网格、DevOps摘要:本文深入探讨云原生环境下API网关的核心原理与实践应用,解析其在微服务架构中作为统一入口的关键作用。通过详细阐述API网关的核心功能、技术架构、算法原理及数学模型,结合Kubernetes实战案例演示流量管理、安全防护、服务编排等核心能力。同时分析典型应用场景,推荐前
- 开源的人像动画生成工具LivePortrait
研创通之逍遥峰
图像处理人工智能作画
LivePortrait是由快手科技联合中国科学技术大学和复旦大学共同开发的一款先进AI驱动肖像动画工具,它能够将静态的人像照片转化为带有真实面部表情和头部运动的动态视频。这项技术代表了当前AI生成内容(AIGC)领域的最新进展,通过创新的算法设计和高效的计算框架,为用户提供了强大且易用的动画生成能力。以下将从技术原理、核心功能、应用场景、使用方法和比较优势等多个维度,全面介绍这一工具。LiveP
- 【数据结构初阶】顺序表的应用
凤年徐
数据结构c语言c++开发语言算法笔记顺序表
文章目录顺序表的应用基于动态顺序表实现通讯录前言1.定义联系人数据2.给顺序表改名3.通讯录的初始化4.通讯录的销毁5.通讯录添加数据6.通讯录删除数据7.通讯录修改数据8.通讯录查找数据9.展示通讯录数据10.通讯录的最终实现顺序表的应用基于动态顺序表实现通讯录前言功能要求1)⾄少能够存储100个⼈的通讯信息2)能够保存⽤⼾信息:名字、性别、年龄、电话、地址等3)增加联系⼈信息4)删除指定联系⼈
- AI人工智能领域,Stable Diffusion掀起的技术风暴
AI大模型应用工坊
人工智能stablediffusionai
AI人工智能领域,StableDiffusion掀起的技术风暴关键词:AI人工智能、StableDiffusion、技术风暴、图像生成、扩散模型摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域中StableDiffusion所掀起的技术风暴。首先介绍了StableDiffusion的背景,包括其目的、预期读者和文档结构等。详细阐述了核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。对核心算法原
- AIGC 领域 AI 写作如何实现智能内容推荐
SuperAGI2025
AIGC人工智能ai
AIGC领域AI写作如何实现智能内容推荐关键词:AIGC、AI写作、智能内容推荐、推荐算法、用户画像摘要:本文聚焦于AIGC领域中AI写作的智能内容推荐实现。首先介绍了该主题的背景,包括目的、预期读者等内容。接着阐述了核心概念与联系,如AIGC、AI写作、智能内容推荐等概念及其关联。详细讲解了核心算法原理,包括协同过滤、基于内容的推荐等,并给出Python代码示例。探讨了相关数学模型和公式,通过具
- TeamT5-ThreatSonar 解决方案:构建智能动态的 APT 与勒索软件防御体系
江苏思维驱动智能研究院有限公司
自动化网络大数据
一、核心功能深度解析:从威胁狩猎到自动化响应的闭环能力(一)威胁狩猎:主动挖掘潜伏性攻击的“数字侦探”多层级威胁识别引擎:静态特征匹配:内置超1000种APT后门签名(如Regin、Duqu等高级工具包特征),实时扫描端点文件、注册表与进程,比对全球威胁情报库(每日更新超50万条IOC);动态行为分析:通过内核级监控技术,捕捉异常操作(如非预期的进程注入、加密API高频调用),例如某银行端点出现“
- 华为OD机试 2025B卷 - 字符串加密 (C++ & Python & JAVA & JS & C语言)
YOLO大师
华为od华为OD机试2025B卷华为OD2025B卷华为OD机考2025B卷
2025B卷目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解2025B卷100分题型题目描述给你一串未加密的字符串str,通过对字符串的每一个字母进行改变来实现加密,加密方式是在每一个字母str[i]偏移特定数组元素a[i]的量,数组a前三位已经赋值:a[0]=1,a[1]=2,a[2]=4。当i>=3时,数组元素a[i]=a[i-1]+a[i-2]+a[i-3]。例如:
- 俄罗斯方块AI深度解析:从算法原理到实现细节
智算菩萨
Python小游戏项目实战人工智能算法
俄罗斯方块AI深度解析:从算法原理到实现细节前言俄罗斯方块,这个诞生于1984年的经典游戏,至今仍然是人工智能研究领域的热门课题。当简单的几何形状在网格中不断下落时,看似简单的规则背后却隐藏着复杂的策略决策问题。本文将深入剖析一个基于Python实现的俄罗斯方块AI系统,探讨其如何通过精巧的算法设计实现近乎完美的自动游戏表现。游戏状态的数字化抽象在构建任何游戏AI之前,我们首先需要将人类直观理解的
- 基于 STM32+FPGA 的快速傅里叶频域图像在 TFT 中显示的设计与实现(项目资料)(ID:8)
嵌入式资料库
嵌入式项目合集fpga开发stm32嵌入式硬件单片机
目录摘要1绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究内容与目标2系统方案设计2.1总体架构设计2.2硬件方案设计2.2.1主控模块选型2.2.2FPGA模块选型2.2.3TFT显示模块选型2.2.4通信方案设计2.3软件方案设计2.3.1FFT算法实现方案2.3.2频域图像渲染方案3硬件电路设计3.1STM32最小系统电路3.2FPGA模块电路3.3TFT显示模块电路3.4软件IIC通
- 专知智库数据场景生态:开启全球数字文明新纪元——数据零件×场景编码×SEI指数构建下一代数字经济基座
人形机器人专利池研究中心
数据场景架构师数据零件架构师数据场景生态人工智能数据场景架构师算法大数据
一、传统数字经济的“柏林墙困境”全球产业痛点扫描:数据孤岛化:企业间数据流通成本高达交易额37%(麦肯锡2024)价值黑箱化:85%数据资产无法量化定价(普华永道审计报告)技术碎片化:同类算法重复开发年耗$1800亿破局宣言:专知智库提出“可拆解、可组合、可交易”三可原则,以数据零件+场景编码+SEI计量重构全球数字基础设施二、三大基座:数字经济的新操作系统1.数据零件(DP):技术场景最小单元革
- Bash Shell面试题高级汇总002
韩公子的Linux大集市
Bash入门bash开发语言
文章目录一、Shell原理进阶二、性能与资源管理三、并发控制与IPC四、安全与防御五、调试与追踪六、文本处理黑科技七、系统级深入题八、容器化环境九、综合场景题十、面试官深度追问方向以下是一份深度梳理的LinuxShell高级面试题汇总,涵盖脚本优化、系统原理、故障排查、安全实践等高频考点,适用于中高级开发/运维岗位:一、Shell原理进阶exec3<>file的作用是什么?文件描述符0-2的默认指
- 【高频考点精讲】前端性能监控中的安全隐患:如何安全地收集用户数据
全栈老李技术面试
前端高频考点精讲前端javascripthtmlcss面试题reactvue
前端性能监控中的安全隐患:如何安全地收集用户数据作者:全栈老李更新时间:2025年7月适合人群:前端初学者、进阶开发者版权:本文由全栈老李原创,转载请注明出处。最近有个粉丝在后台问我:"老李啊,我们公司要做性能监控,但法务部门死活不让收集用户数据,说会踩红线,这活儿还怎么干?"这问题问得好,今天咱们就来聊聊这个前端工程师的必修课——如何在性能监控中安全地收集数据。(全栈老李友情提示:本文代码示
- 【高频考点精讲】前端AR/VR开发入门:WebXR API的基本使用场景
全栈老李技术面试
前端高频考点精讲前端javascripthtmlcss面试题reactvue
前端AR/VR开发入门:WebXRAPI的基本使用场景作者:全栈老李更新时间:2025年6月适合人群:前端初学者、进阶开发者版权:本文由全栈老李原创,转载请注明出处。最近有个学员问我:"老李啊,现在元宇宙这么火,我们前端能做点啥?"我笑着告诉他:"WebXR了解一下?"今天咱们就来聊聊这个让前端工程师也能玩转AR/VR的神奇API。我是全栈老李,一个喜欢把复杂技术讲简单的技术博主。WebXR是
- 【高频考点精讲】前端状态管理方案对比:从Redux到Zustand演进
全栈老李技术面试
前端高频考点精讲前端javascripthtmlcss面试题reactvue
前端状态管理方案对比:从Redux到Zustand演进作者:全栈老李更新时间:2025年6月适合人群:前端初学者、进阶开发者版权:本文由全栈老李原创,转载请注明出处。最近在给团队做技术分享时,发现很多同学对状态管理的选择很纠结。今天全栈老李就来聊聊这个话题,从Redux到Zustand的演进历程,帮你理清思路。状态管理的前世今生还记得2015年我刚接触React时,组件间通信全靠props层层
- 算法题目记录
iamwiam
java
数据空间研究院-后端试题题目一:线程安全的链表描述:实现题目二:自定义注解与反射描述:实现题目三:简化的消息队列描述实现题目一:线程安全的链表描述:实现一个线程安全的链表类ThreadSafeLinkedList,支持以下操作:add(Telement)-在链表末尾添加元素。remove(Telement)-移除链表中的指定元素。contains(Telement)-检查链表中是否包含指定元素。要
- 雷达mid360 和 Fast Lio
AugustInSopton
人工智能
1.实时激光里程计+建图(SLAM)FAST‑LIO(及FAST‑LIO2)通过融合LiDAR点云与IMU数据,提供高频(可达~100 Hz)的位姿估计(实时里程计)与增量建图功能https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360支持Mid‑360这种全向固态LiDAR,默认r
- 牛客_计算器(二)
d3y1
java开发语言
计算器(二)https://www.nowcoder.com/practice/a9c170bfaf7349e3acb475d786ab1c7dimportjava.util.*;/***NC241计算器(二)*@authord3y1*/publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可***@paramsstring字符串*@
- 如何最大化YashanDB数据库的存储性能
数据库
在数据库技术领域,存储性能不仅对数据的读写速度有直接影响,同时也关系到整个系统的效率和穷尽的业务能力。数据库管理员和系统架构师常面临着性能瓶颈、I/O瓶颈等问题,并需要通过优化存储结构、合理设计索引、选择合适的部署架构等手段来提升存储性能。本文将详细解析YashanDB数据库的存储性能优化,包括存储管理、数据结构选择、并行处理等多方面的技术原理和实践要点。存储架构优化部署架构选择YashanDB支
- OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述使用LocalBinaryFeatures(LBF)算法进行面部关键点检测(faciallandmarkdetection)。该算法通过级联回归树预测人脸的68个关键点,具有较高的精度和速度。公共成员函数staticPtrcreate(constParams&pa
- AI+Web3:从自动化工具到自主经济体的范式革命
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点迁移学习人工智能机器学习
>想象你的AI助手不仅能回答问题,还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈,甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网(Web2)的AI困在中心化的牢笼中:数据被垄断在科技巨头手中,算法决策如同黑箱,用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**,催生出去中心化的自主智能体(AIAgent),它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权,
- HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘harmonyos华为ai
HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发关键词:HarmonyOS、多语言支持、资源分发、智能调度、动态加载、国际化、本地化摘要:本文深入解析HarmonyOS多语言资源管理体系,系统阐述从基础架构设计到智能分发算法的核心技术。通过剖析资源目录结构、配置文件语法、动态加载机制等底层原理,结合自适应优先级调度算法和数学匹配模型,展示如何实现基于用户习惯、设备环境、区域特征的智能资源分发
- 算法 堆与堆排序
堆的定义与分类堆是一种特殊的完全二叉树,通常分为两种类型:大顶堆(大根堆):每个节点的值都大于或等于其子节点的值。小顶堆(小根堆):每个节点的值都小于或等于其子节点的值。堆的性质结构性:堆是一棵完全二叉树,即除了最后一层外,其他层的节点都是满的,且最后一层的节点从左到右填充。有序性:堆中每个节点的值都满足特定的顺序关系(大于或小于子节点)。堆的存储数组索引0通常作为堆的根节点。对于索引为i的节点,
- python函数
四、函数定义P.1函数定义把一段实现某个功能的完整代码,用一个函数封装,后期可以通过调用函数名,实现依次编写,多次调用的目的函数,可以等价于我们初高中学过的f(x),f是运算法则,也就是代码函数中对应的代码执行块,每有一个x对应经过f运算之后得到一个值,如f(x)对应的是让x乘3加2,每有一个x进入f中便会得到一个值。高中对应的函数三要素是,定义域、运算法则、值域,而编程中的函数也有三要素,分别为
- 一秒四次!高频Tick五档期货Level2分析
一秒四次!高频Tick五档期货Level2分析国内期货level2高频数据(一秒四次)下载链接:https://pan.baidu.com/s/144ewl4T0dQvrAedhLz8uJw?pwd=c33h提取码:c33h通过历史Level2一秒四次高频数据深层次分析交易可以分析出比较活跃的品种一:m2505(1)在11:12:36.158的瞬间,一笔引人注目的大单投入市场,3606份订单被安排
- 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记算法
异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
- 单片机:实现国密SM2算法(附完整源码)
源代码大师
单片机实战教程单片机算法嵌入式硬件
单片机:实现国密SM2算法主要功能模块1.定义椭圆曲线参数2.大数运算(示例:大数比较)3.椭圆曲线点定义4.密钥生成5.加密与解密注意事项实现国密SM2算法在单片机上的完整源码涉及多个模块,包括椭圆曲线运算、SM3哈希函数、密钥生成、加密解密以及签名验证等。以下是一个基于C语言的简化版SM2实现示例,适用于资源有限的单片机环境。请注意,实际应用中可能需要根据具体单片机的性能和资源进行优化。主要功
- 深度学习微调中的优化器全景解析:从理论到实践
北辰alk
AI深度学习人工智能
文章目录一、基础优化器:深度学习微调的基石1.1随机梯度下降(SGD)1.2AdaGrad(自适应梯度算法)二、自适应优化器:现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam(自适应矩估计)三、大模型微调专用优化器3.1LAMB(Layer-wiseAdaptiveMoments)3.2Sophia(二阶优化启发)四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现(BERT-base微调)4.
- 你懂安全优化SSL嘛?
巴依老爷coder
安全安全ssl网络协议
一文带你了解SSL全部内容CIA?SSL概述加密算法对比数字签名与证书RSA加密算法代码实操1.更完善的错误处理2.证书验证3.资源管理改进常见的面试问题CIA?在信息安全领域,CIA(保密性、完整性、可用性)是核心原则,各有其实现方法与面临的威胁:保密性:实现方法:运用加密技术,对称加密(如AES)适合大量数据快速加密,非对称加密(如RSA)用于密钥交换与数字签名;借助访问控制手段,像基于角色的
- 【Python 算法零基础 4.排序 ⑦ 桶排序】
L_cl
Python常见算法排序算法数据结构算法
草木不争高,争的是生生不息——25.5.26选择排序回顾①遍历数组:从索引0到n-1(n为数组长度)。②每轮确定最小值:假设当前索引i为最小值索引min_index。从i+1到n-1遍历,若找到更小元素,则更新min_index。③交换元素:若min_index≠i,则交换arr[i]与arr[min_index]。'''①遍历数组:从索引 0 到 n-1(n 为数组长度)。②每轮确定最小值:假设
- 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