- 【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化:蒸馏法、剪枝…
聊北辰同学
轻量级神经网络神经网络深度学习机器学习数据挖掘
蒸馏:主要思想是,通过大模型指导小模型学习。剪枝:网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除,然后再重新finetune网络进行微调。紧凑模型设计:MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle),前者通过分组卷积降低计算量,后者促进信息在不同组之间流转
- 基于多种模型剪枝方法(L1-norm、Slimming、AutoSlim)的模型轻量化和模型压缩实现
踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。
pytorch量化感知训练稀疏训练模型剪枝学习教程剪枝python深度学习
基于多种模型剪枝方法(L1-norm、Slimming、AutoSlim)的模型轻量化实现支持:VGG、MobileNet、Resnet、ShuffleNet等模型。代码下载地址:下载BackBonePrunerPruneRatioOriginal/Pruned/FinetunedAccuracyFLOPs(M)Params(M)MobileV2L1-Norm0.60.937/0.100/0.84
- 讲一下Spark的shuffle过程
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分,shuffle数据存储,shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。首先shuffle的阶段分为shuffle的shufflewrite阶段和shuffleread阶段。shufflewrite的触发条件就是上游的Stage任务shuffleMapTask完成计算后,会哪找下游S
- Spark数据倾斜的问题
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
Spark数据倾斜业务背景Spark数据倾斜表现Spark的数据倾斜,包括SparkStreaming和SparkSQL,表现主要有下面几种:1、Excutorlost,OOM,Shuffle过程出错2、DriverOOM3、单个Excutor执行器一直在运行,整体任务卡在某个阶段不能结束4、正常运行的任务突然失败数据倾斜产生的原因以Spark使用场景为例,我们再做数据计算的时候会涉及类似coun
- MapReduce:分布式并行编程的基石
JAZJD
mapreduce分布式大数据
目录概述分布式并行编程分布式并行编程模型分布式并行编程框架MapReduce模型简介Map和Reduce函数Map函数Map函数的输入和输出Map函数的常见操作Reduce函数Reduce函数的输入和输出Reduce函数的常见操作工作流程概述各个阶段1.输入分片2.Map阶段3.Shuffle阶段4.Reduce阶段MapReduce工作流程总结Shuffle过程详解1.分区(Partitioni
- 【Hadoop】如何理解MapReduce?
2302_79952574
hadoopmapreduce数据库
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段:Map(映射)和Reduce(归约)。通过这种方式,MapReduce可以高效地并行处理海量数据。一.MapReduce的核心概念1.Map(映射):将输入数据分割成小块,并对每个小块进行初步处理。输出键值对(key-valuepairs),例如。2.Shuffle和Sort(洗牌
- Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比
逆袭的小学生
hadoopsparkflink
一、Hadoop的shuffle前置知识:Map任务的数量由Hadoop框架自动计算,等于分片数量,等于输入文件总大小/分片大小,分片大小为HDFS默认值128M,可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点,在Map任务执行期间,通过Partitioner(分区器)确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
- Spark核心算子对比:`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南
数据大包哥
大数据spark分布式
Spark核心算子对比:reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南1.核心机制对比在Spark中,reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD(RDD[(K,V)])进行聚合操作的高阶算子,但两者的底层实现和性能表现截然不同。特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用(mapSideCombine=true)❌禁用(map
- spark为什么比mapreduce快?
京东云开发者
sparkmapreduce大数据
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比ma
- Pytorch数据处理工具箱(后半部分)
不要不开心了
机器学习神经网络深度学习人工智能pytorch
今天的内容主要介绍了PyTorch中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法:1.DataLoader:-DataLoader用于批量处理数据,支持多线程加载数据。主要参数包括datase`(数据集)batch_size(批量大小)、shuffle(是否打乱数据)、num_workers(加载数据的线程数)等。DataLoader本身不是迭代器,但可以通过`iter`命令转换为迭代器。2.torch
- 【STL】7.STL常用算法(1)
零零时
c/c++算法c++开发语言学习数据结构stl排序算法
STL常用算法(1)前言简介一.遍历算法1.for_each2.transform二.查找算法1.find2.find_if3.adjacent_find4.binary_search5.count6.cout_if三.排序算法1.sort2.random_shuffle3.merge4.reverse总结前言stl系列主要讲述有关stl的文章,使用STL可以大大提高程序开发的效率和代码的可维护性
- doris:使用 Hint 调整 Join Shuffle 方式
向阳1218
大数据doris
概述Doris支持使用Hint来调整Join操作中数据Shuffle的类型,从而优化查询性能。本节将详细介绍如何在Doris中利用Hint来指定JoinShuffle的类型。注意当前Doris已经具备良好的开箱即用的能力,也就意味着在绝大多数场景下,Doris会自适应的优化各种场景下的性能,无需用户来手工控制hint来进行业务调优。本章介绍的内容主要面向专业调优人员,业务人员仅做简单了解即可。目前
- ShuffleNet V2(2018 CVPR)
刘若里
论文阅读深度学习人工智能学习计算机视觉笔记
论文标题ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文作者NingningMa,XiangyuZhang,Hai-TaoZheng,JianSun发表日期2018年07月01日GB引用>NingningMa,XiangyuZhang,Hai-TaoZheng,etal.ShuffleNetV2:Practica
- Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问
数据大包哥
#Hive#大厂SQL面试指南hivehadoop数据仓库
Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问作为数据工程师,理解Hive排序函数的源码就像掌握汽车的发动机原理。本文通过字节跳动内部技术文档,为你揭示三大排序函数的源码级实现差异。一、分布式执行框架Hive中ROW_NUMBER、RANK和DENSE_RANK的底层实现差异主要体现在相同排序键值的处理逻辑上,其核心流程可分为两个阶段:数据分区(Shuffle阶段)根据PARTITIONBY
- Spark源码分析 – Shuffle
weixin_34292924
大数据
参考详细探究Spark的shuffle实现,写的很清楚,当前设计的来龙去脉HadoopHadoop的思路是,在mapper端每次当memorybuffer中的数据快满的时候,先将memory中的数据,按partition进行划分,然后各自存成小文件,这样当buffer不断的spill的时候,就会产生大量的小文件所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的事情其实就是不断的merge,基于文件
- Hive的ReduceJoin/MapJoin/SMBJoin
for your wish
Hive面试Interviewhivehadoop
Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示。参考链接:LanguageManualJoins-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundation1.Reduce/Common/ShuffleJoinReduceJoin在Hive中也叫CommonJoin或ShuffleJoin它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join
- spark为什么比mapreduce快?
程序员
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比m
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程序员
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- C++ 洗牌函数std::shuffle的用法
流星雨爱编程
#C++进阶#数据结构和算法c++开发语言
目录1.简介2.工作原理3.std::shuffle与std::random_shuffle的区别4.rand和srand5.std::shuffle的使用方法6.随机数生成器和分布器7.注意事项1.简介std::shuffle是C++标准库中用于对序列进行随机重排(洗牌)的一种算法。它可以将容器(例如std::vector、std::array、或普通数组等)中的元素随机地打乱顺序,就像洗扑克牌
- C++ – 随机洗牌算法,std::random_shuffle和std::shuffle
鱼儿-1226
vc++c++算法蓝桥杯
1std::random_shuffle和std::shufflestd::random_shuffle和std::shuffle处于头文件#include中。std::random_shuffle和std::shuffle都用于对给定容器范围内的元素重新进行洗牌,打乱顺序重新排序。不过由于std::random_shuffle在迭代器版本(不指定随机函数的情况下)通常依赖std::srand,并
- at coder ABC 392
syt_biancheng
竞赛题题解算法c++
A-ShuffledEquation题意:给一个整数序列(A1,A2,A3),这三个数进行排序后形成(B1,B2,B3)问是否存在排序使B1*B2=B3?思路:因为一共就三个数,只有三种排列方式,我直接全部都列出来判断的,不用管B判断是否为真即可arr[0]*arr[1]==arr[2]||arr[0]*arr[2]==arr[1]||arr[2]*arr[1]==arr[0])#includei
- Spark性能调优系列:Spark资源模型以及调优
Mr Cao
大数据sparkSpark性能调优
Spark资源模型Spark内存模型Spark在一个Executor中的内存分为三块,execution内存、storage内存、other内存。execution内存是执行内存,join、aggregate都在这部分中执行,shuffle的数据也会先缓存在这个内存中,满了再写入磁盘,能够减少IO,Map过程也是在这个内存中执行的。(0.25)storage内存是存储broadcast,cache
- spark技术基础知识
24k小善
spark服务器
1.Spark的宽窄依赖划分Q:Spark中如何划分宽依赖和窄依赖?A:窄依赖:父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区依赖(如map、filter),不会触发shuffle。宽依赖:父RDD的每个分区可能被多个子RDD的分区依赖(如groupByKey、reduceByKey),会触发shuffle。Q:宽依赖和窄依赖对性能的影响是什么?A:窄依赖:计算效率高,数据不需要跨节点传输。宽依赖:涉
- Conmi的正确答案——JAVA随机打乱一个字符串
Conmi·白小丑
JAVA经验jvmjavaspring
JDK版本:17publicstaticStringshuffleString(Stringinput){Listcharacters=newArrayList<>();//拆解字符串到列表for(charc:input.toCharArray()){characters.add(c);}//打乱操作Collections.shuffle(characters);//打乱后重新写入StringBu
- 如何处理大规模数据集中的数据处理:Spark和ApacheFlink
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
文章目录1.简介2.基本概念术语说明数据处理(DataProcessing)任务调度(TaskScheduling)HadoopApacheSparkApacheFlink3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解1.MapReduce(1)概述(2)算法原理分布式文件系统Map阶段Shuffle阶段Reduce阶段MapReduce的流程示意图Map阶段Shuffle阶段Reduce阶段执行
- 大数据笔记之 Flink1.17 算子
凡许真
大数据flink1.17算子
文章目录前言一、Partition分区(物理分区)1.1随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7自定义分区Custom二、transform2.1flatMap2.2filter2.3RichFunction2.4map三、Aggregate聚合3.1keyBy()3.2ma
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
Pythonpython神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 「Python系列」Python random模块、hashlib模块
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Python入门到掌握python开发语言random
文章目录一、Pythonrandom模块1.`random.random()`2.`random.uniform(a,b)`3.`random.randint(a,b)`4.`random.randrange(start,stop,step)`5.`random.choice(seq)`6.`random.shuffle(seq)`7.`random.sample(seq,k)`8.`random
- 性能优化案例:通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能
weixin_30777913
pythonspark大数据
在PySpark中,合理调整spark.shuffle.memoryFraction参数可以有效优化Shuffle阶段的性能,尤其是在存在大量磁盘溢出的场景下。通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction并结合其他优化手段,可显著减少Shuffle阶段的磁盘I/O,提升PySpark作业的整体性能。以下是优化案例的总结及分步说明:优化背景问题现象:PySpark作业在Shu
- [C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法(使用YShuffleX3Kernel)
zyl910
VectorTraitsc#算法开发语言SIMD图像处理
文章目录一、标量算法1.1算法实现1.2基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2解决办法:每次处理3个向量2.1.3用YShuffleX3Kernel对3个向量内的24位像素进行翻转2.2算法实现2.3基准测试代码2.4使用YShuffleX3Kernel_Args来做进一步的优化三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.1
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那