- 算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)
Allen Wurlitzer
实战-算法解题算法leetcode职场和发展
更新时间:2025-03-21LeetCode刷题目录:算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录:计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150,不定期持续更新,欢迎关注!1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以
- LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布!
AGI-杠哥
学习人工智能语言模型agi自然语言处理
近日,经常有小伙伴私信我,大模型知识太多了,有点懵啊,我该如何学习LLM大模型?今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。如果你是一个LLM大模型的“技术小白”,我们建议的学习路径如下:技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~我们建了大模型技术与面试交流群
- 阻止 Mac 在运行任务时进入休眠状态
好好学习 666
macos
掌握`Caffeinate`命令:让您的Mac保持清醒以完成关键任务开发人员经常发现自己在Mac上运行持续时间较长的进程。无论是大量文件上传、广泛的数据分析脚本,还是复杂的构建过程,我们最不希望的就是我们的机器在任务中途进入睡眠状态。输入`caffeinate`命令–macOS的内置解决方案,可在您最需要时保持系统唤醒。##睡眠困境MacOS在设计时考虑了电源效率,这对电池寿命非常有用,但在运行时
- 探索Python中的集成方法:Stacking
Echo_Wish
Python笔记Python算法python开发语言
在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
音乐学家方大刚
Pythonpython集成学习开发语言
我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- Stacking算法:集成学习的终极武器
civilpy
算法集成学习机器学习
Stacking算法:集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中,集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中,Stacking(堆叠泛化)作为一种高级集成技术,更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现,并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
- 集成学习(上):Bagging集成方法
万事可爱^
机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
一、什么是集成学习?在机器学习的世界里,没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象",单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来,就能像拼图一样还原出完整的真相,接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术,它通过组合多个模型(通常称为“弱学习器”或“基础模型”)的预测结果,构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
万事可爱^
大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
Geeksongs
机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- 使用Seaborn绘制小提琴图
CodeWG
python开发语言
使用Seaborn绘制小提琴图在数据分析与可视化中,小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况,同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中,我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。首先,我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
- Redis 哨兵模式的选举算法是什么?
少林码僧
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Redis哨兵模式中的选举算法主要用于在主节点出现故障时,从多个Sentinel节点中选出一个领导者(Leader)来执行故障转移操作。Redis哨兵的选举算法基于Raft算法的简化版本,但不完全等同于标准的Raft算法。以下是其主要过程:一、发现主节点故障当一个Sentinel节点主观地认为主节点不可达时(通常是在一定时间内没有收到主节点的PING回复),它会将主节点标记为主观下线(Subjec
- windows使用ssh-copy-id命令的解决方案
爱编程的喵喵
Windows实用技巧windowssshssh-copy-id解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了windows使用ssh-copy-
- Elasticsearch + Docker:实现容器化部署指南
IT成长日记
elasticsearchdocker容器化部署
Elasticsearch是一款强大的分布式搜索和分析引擎,广泛应用于日志分析、全文检索、实时数据分析等场景。而Docker作为一种轻量级的容器化技术,能够帮助开发者快速部署和管理应用。将Elasticsearch与Docker结合,不仅可以简化部署流程,还能提高资源利用率和系统可维护性。1环境准备1.1安装Docker安装操作请参考:Docker入门指南:1分钟搞定安装+常用命令,轻松入门容器化
- Kafka 的消息压缩机制:优化存储与传输的利器
阿贾克斯的黎明
javalinqc#java
目录Kafka的消息压缩机制:优化存储与传输的利器一、消息压缩机制的重要意义1.减少存储成本2.提升网络传输效率二、Kafka常用的消息压缩算法1.GZIP压缩2.Snappy压缩3.前端展示压缩状态(Vue3+TS)在消息中间件的大家族中,Kafka以其卓越的性能而备受瞩目。其中,Kafka的消息压缩机制是一项非常重要的特性,它就像是一个高效的“压缩包”,在不损失数据内容的前提下,有效减少数据的
- 关于AI OS那点事
大囚长
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AIOS(人工智能操作系统)作为面向智能时代的操作系统,其功能定位和架构设计与传统操作系统(如Linux、Windows、iOS等)存在显著差异。一、AIOS需具备的核心功能智能体全生命周期管理智能体调度与并发:需支持多智能体任务的优先级排序、资源分配及并发执行,例如通过轮询调度或动态优先级算法优化LLM资源利用率。上下文感知与切换:通过上下文管理器实现智能体交互状态的快照保存与恢复,解决LLM生
- 贪心算法之分发饼干
努 力 小 子
#刷题(简单难度)#贪心算法
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值gi,这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸sj。如果sj>=gi,我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。注意:你可以假设胃口值为正。一个小朋友最多只能拥有一块饼干。示例1:输入:[1
- JAVA刷Leecode-贪心算法-分配问题-分发饼干
搬砖的水鱼
leetcode算法javapythonleetcode贪心算法
JAVA刷Leecode-贪心算法算法思想分配问题-分发饼干(135,hard)算法思想采用贪心的策略,保证每次操作都是局部最优解,从而最终的结果是全局最优。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪心策略必须具有无后效性,即某个状态以前的过程不会影响以后的状态,只和当前的状态相关。包括分配问题(455,135)和区间问题(435);练习:605,452,763,122,406。分配问题-
- 【贪心算法】1、分发饼干
念奕玥
【Java】数据结构与算法javaleetcode贪心算法
贪心算法或贪心思想采用贪心的策略,保证每次操作都是局部最优的,从而使最后得到的结果是全局最优的。可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路:目标:尽可能满足越多数量的孩子。根据目标,可以容易想到,先去满足胃口值小的孩子。为了尽量使饼干可以满足更多的孩子,所以要把饼干尺寸大于等于孩子胃口值的饼干中挑尺寸最小的饼干给孩子。满足了这个孩子之后,再采取同样的策略去考虑剩下的孩子,直到
- 流浪地球 - 华为OD机试真题(E卷、C++)
什码情况
华为odc++算法数据结构面试机试
针对刷题难,效率慢,我们提供一对一算法辅导,针对个人情况定制化的提高计划(全称1V1效率更高)。有兴趣的同学可以扫码添加我们的微信(code5bug)了解,免费试课一下。题目描述流浪地球计划在赤道上均匀部署了N个转向发动机,按位置顺序编号为0~N。1).初始状态下所有的发动机都是未启动状态;2).发动机启动的方式分为”手动启动”和”关联启动”两种方式;3).如果在时刻1一个发动机被启动,下一个时刻
- 从入门到进阶:Python数据可视化实战技巧
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域信息可视化python开发语言网络协议springbootjava后端
在数据分析和数据科学领域,数据可视化是将复杂数据以直观图形展示的重要手段。Python作为数据科学领域的首选语言之一,提供了强大的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。本文将从入门到进阶,逐步介绍Python数据可视化的实战技巧,帮助读者快速提升数据可视化能力。一、入门:Matplotlib基础Matplotlib是Python中最基础、最强大的数据可视化库之一。它
- Yolo系列之Yolo的基本理解
是十一月末
YOLOpython开发语言yolo
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
- 贪心算法-455分发饼干
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贪心算法算法
classSolution{public:intfindContentChildren(vector&g,vector&s){sort(g.begin(),g.end());sort(s.begin(),s.end());intcount=0;inti=g.size()-1;intj=s.size()-1;for(i;i>=0;i--){if(j>=0&&s[j]>=g[i]){j--;count
- 455. 分发饼干(贪心算法)
穿过漫长林径
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455.分发饼干题目描述:有一群孩子和一堆饼干,每个孩子有一个饥饿度,每个饼干都有一个大小。每个孩子只能吃一个饼干,且只有饼干的大小不小于孩子的饥饿度时,这个孩子才能吃饱。求解最多有多少孩子可以吃饱。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出:1解释:你有三个孩子和两块小饼干,3个孩子的胃口值分别是:1,2,3。虽然你有两块小饼干,由于他们的尺寸都是1,你只能让胃口值是1的孩子满足。所以
- 贪心算法:分发饼干
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求职面试
假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i],我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出:1解释:
- 2021-11-12 455. 分发饼干(贪心算法)
TABE_
贪心算法leetcode算法
注:题目:假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个胃口值g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干j,都有一个尺寸s[j]。如果s[j]>=g[i],我们可以将这个饼干j分配给孩子i,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。示例1:输入:g=[1,2,3],s=[1,1]输出
- 贪心算法(9)(java)最优除法
奋进的小暄
java贪心算法算法
题目:给定一正整数数组nums,nums中的相邻整数将进行浮点除法。例如,[2,3.4]->2/3/4.例如,nums=[2,3,4],我们将求表达式的值“2/3/4"。但是,你可以在任意位置添加任意数目的括号,来改变算数的优先级。你需要找出怎么添加括号,以便计算后的表达式的值为最大值。以字符串格式返回具有最大值的对应表达式。注意:你的表达式不应该包含多余的括号。输入:【1000,100,10,2
- PyTorch基础知识讲解(一)完整训练流程示例
苏雨流丰
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文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程,并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,预测输入图像是否属于以下
- 机器学习中的贝叶斯网络:如何构建高效的风险预测模型
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络:如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场(MarkovRandomField)2.2条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)2.3变量elimination算法2.4贝叶斯网络3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1原理介绍1.贝叶斯网络基础2.贝叶斯网络构建风险
- 机器臂运动控制算法工程师面试
道亦无名
面试算法人工智能机器学习
大厂的经验总结:一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念,并分别说明其用途。正解:已知机器臂各关节的角度(或位移),通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。用途在于可以根据给定的关节驱动值,预测末端的实际位置,用于运动仿真、路径验证等,比如在工业生产前模拟机器臂的动作是否能准确到达加工位置。逆解:已知机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的期望位置和姿态,求解出各关节应处
- Java高并发容器的内核解析:从无锁算法到分段锁的架构演进
猿享天开
开发语言java
《Java高并发容器的内核解析:从无锁算法到分段锁的架构演进》本文将以JUC包核心容器为切入点,深入剖析ConcurrentHashMap在Java8中的64位Hash分段技术,解密LinkedBlockingQueue双锁队列设计的吞吐量秘密,并给出各容器在亿级流量场景下的性能压测对比与选型决策矩阵。一、BlockingQueue体系:生产者-消费者模式的工业级实现1.阻塞队列的四大行为矩阵行为
- 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
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- 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