- 深入解析框架适配开发:基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能
深入解析框架适配开发:基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展,不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。然而,针对某些硬件平台(如华为昇腾AI处理器),算子库中的算子并非都已经适配了所有主流框架。为了解决这一问题,框架适配开发应运而生,它允许开发者将已存在于算子库中的算子适配到其他未支持的第三方框架上
- 【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity
高斯小哥
BUG解决方案合集python新手入门学习debug
【Python】成功解决ValueError:zero-sizearraytoreductionoperationminimumwhichhasnoidentity个人主页:高斯小哥高质量专栏:Matplotlib之旅:零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+),分享更多关于深度学习、PyTorch、
- 【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗?
zz的学习笔记本
深度学习深度学习人工智能
【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗?问题:CrossEntropyLoss需要手动softmax吗?答案:不需要官方文档代码解释问题:CrossEntropyLoss需要手动softmax吗?之前用pytorch实现自己的网络时,使用CrossEntropyLoss的时候将网路输出经softmax激活层后再计算CrossEntropyLoss。答案:不需要调用了损
- linux下jax-GPU安装
liu_zhaoda
深度学习-jaxlinuxpythonpytorch
安装命令详细内容可查看jax官方文档在已有cuda的情况下,先使用命令1,再使用命令2,即可完成安装命令1:linux下jax安装命令pipinstalljax[cpu]==0.3.25-fhttps://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html将黑体部分,替换成想要的版本即可命令2:linux下jaxlibcuda安装命令pipi
- jax 和 jaxlib 的 cuda 版本安装
正经市民
linux人工智能pythonpip
笔者花费时间才在Ubuntu20.04适配上jax和jaxlib的cuda版本安装,以及chex版本。版本展示本人版本展示jax==0.4.27,jaxlib==0.4.27+cuda12.cudnn89,chex==0.1.86。安装过程cuda以及环境变量配置过程首先安装cuda12.4和cudnn8.9,给出链接:cuda:https://developer.nvidia.com/cuda-
- PyTorch 基础数据集:从理论到实践的深度学习基石
那年一路北
Pytorch理论+实践深度学习pytorch人工智能
一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术,在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。而在深度学习的体系中,数据扮演着举足轻重的角色,它是模型训练的基础,如同建筑的基石,决定了模型的性能和泛化能力。PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一,为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集,从深度学习中数据的重要性出发,详细介绍
- 【深度学习】Pytorch:导入导出模型参数
T0uken
深度学习pytorch人工智能
PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架,熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作,包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。什么是模型参数模型参数是指深度学习模型中需要通过训练来优化的变量,如神经网络中的权重和偏置。这些参数存储在PyTorch的torch.nn.Module对象中,通过以下方式访问:importtorchim
- 使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构
子然在打码
pytorchllama人工智能
https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南,介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构,并对自定义数据集进行训练和推理。文章涵盖了构建输入块、解码器块和输出块的步骤,并提供了相应的代码示例。最终目标是构建一个功能齐
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- 全面解析NVIDIA显卡:从入门级到旗舰级显卡详解
花千树-010
大模型人工智能算法智能电视
在选择显卡时,了解不同显卡的性能和适用场景是非常重要的。无论你是预算有限的入门用户,还是追求极致性能的游戏玩家,亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员,NVIDIA都有适合你的显卡。本篇博文将详细列举NVIDIA显卡的各项配置,从低到高逐一整理,并给出适用的使用场景。入门级显卡NVIDIAGeForceGT1030CUDA核心数:384基础频率:1227MHz加速频率:1468MHz显存:2GB
- AscendC从入门到精通系列(四)使用Pybind调用AscendC算子
人工智能深度学习
如果已经通过AscendC编程语言实现了算子,那该如何通过pybind进行调用呢?1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时,会调用很多算子进行计算,其中的调用方式与kernel编译流程有关。对于自定义算子工程,需要使用PyTorchAscendAdapter中的OP-Plugin算子插件对功能进行扩展,让torch可以直接调用自定义算子包中的算子,详细内容可以参考PyTo
- torch.utils.data.Dataset()和torch.utils.data.DataLoader()
我叫罗泽南
深度学习python
torch.utils.data.Dataset()和torch.utils.data.DataLoader()是Pytorch中处理数据集和批量加载数据的重要工具。下面将详细介绍它们的作用、用法,并通过一个简单的例子来演示如何使用它们。torch.utils.data.Dataset()Dataset是Pytorch数据加载的基类,用于表示一个数据集。用户可以继承Dataset类并实现其两个方法
- 【强化学习】PyTorch-RL框架
大雨淅淅
人工智能pytorch人工智能python深度学习机器学习
目录一、框架简介二、核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch框架的深度强化学习项目。它充分利用了PyTorch的强大功能,提供了易于使用且高效的深度强化学习算法实现。该项目的主要编程语言是Python,旨在帮助开发者快速实现和
- PyTorch使用教程- Tensor包
Loving_enjoy
论文pytorch人工智能
###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量(Tensors)。张量是一个多维数组,类似于NumPy中的ndarray,但它是基于GPU的,支持自动求导。本文将详细介绍PyTorch中的Tensor包,包括张量的创建、运算、形状变换、索引与切片、以及重要的张量处理方式。####一、张量的创建在PyTorch中,可以
- 从零开始的 AI Infra 学习之路
SSS不知-道
MLSys人工智能深度学习pytorch
从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU一、概述AIInfra(AI
- 【深度学习】Huber Loss详解
小小小小祥
深度学习人工智能算法职场和发展机器学习
文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE(均方误差)与MAE(平均绝对误差)的损失函数,旨在克服两者的
- ImportError: libnvinfer.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory
kyle-fang
模型部署经验分享
安装完TensorRT后,导入报错ImportError:libcudnn.so.8:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory上面报错信息的意思主要是liblibcudnn.so.8这个文件找不到在网上查资料后知道了这个文件是在cudnn的安装包里的,那需要先安装cudnnNVIDIA官网下载cuDNN8.2.1CUDA11.x安装包并解压到
- 小猿口算自动PK脚本
小黄编程快乐屋
人工智能python
大家好,我是小黄。近期,众多大学生炸鱼小猿口算APP,把一众小学生都快虐哭了,小黄听闻后,也跃跃欲试。对此小黄也参考网上的资料写了一个自动Pk的脚步。首先大家需要安装一个pytorch环境过程中,如果小伙伴对此不熟悉的话可以参考网上的相关教程。我们需要用到Tesseract-OCR文本识别。他的原理就是先截图,之后框选出比较大小的两个数字所在的区域,使用Tesseract-OCR识别出来后进行判断
- Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)
qq742234984
rnnpytorchcnn
Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList&ParameterDict常用网络层LSTM输入和输出GRUConvolutionalLayers卷积层的基本概念常见的卷积
- 算力平台环境搭建实操
罗小黑的师傅
目标检测深度学习人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、登录账号二、选择算力平台已有镜像或外部导入镜像创建开发环境三、配置环境1.修改算力平台密码2.配置代理(1)进入bashrc配置文件(2)在文本末尾添加(3)重新运行bashrc配置文件3.安装miniconda方法1:离线下载方法2:在线下载4.pip换源5.创建并激活虚拟环境6.安装pytorch7.额外包的安装,都可
- 神经网络常见操作(卷积)输入输出
被放养的研究生
计算机视觉神经网络深度学习机器学习
卷积dim=d的tensor可以进行torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels),其中n=d-1,d-2对于torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels),改变的是tensor的倒数n+1维的大小全连接使用torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias)实现Y=XWT+b,其中X的
- Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”
wang151038606
python中bug人工智能pytorch人工智能python
Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述:CUDA_DEVICE="cuda:0"model_name_or_path='/qwen2-1.5b-instruct'Tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(mode
- Pytorch 三小时极限入门教程
power-辰南
人工智能深度学习pytorch人工智能
一、引言在当今的人工智能领域,深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架,以其简洁、灵活的特性,吸引了大量开发者投身其中。无论是科研人员探索前沿的神经网络架构,还是工程师将深度学习技术落地到实际项目,Pytorch都提供了强大的支持。本教程将带你从零基础开始,一步步深入了解Pytorch的核心知识,助你顺利踏上深度学习的征程。二、Pytorch基础环境搭建安装An
- 深度学习(1)
浅忆へ梦微凉
深度学习人工智能深度学习学习方法python
一、torch的安装基于直接设备情况,选择合适的torch版本,有显卡的建议安装GPU版本,可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本,在官网中根据cuda版本,选择合适的版本号,下面是安装示例代码GPU:pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
- nlp培训重点-3
heine162
自然语言处理人工智能
1.文本匹配分类:loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromcollectionsimportdefaultdictfromtransformersimportBertT
- [python]通过whl文件安装torchvision和torchaudio及国内whl文件下载地址汇总
萌萌哒240
环境配置python开发语言
要通过.whl文件安装torchvision和torchaudio,你需要先确保你已经安装了与这些库兼容的PyTorch版本。以下是一个详细的步骤指南,帮助你通过.whl文件安装这些库。1.安装PyTorch首先,确保你已经安装了PyTorch。你可以从PyTorch的官方网站获取适合你系统的安装命令例如,如果你使用的是CUDA11.3和Python3.8,你可以使用以下命令安装PyTorch:p
- 使用神经网络拟合6项参数
Andrew_Xzw
神经网络人工智能深度学习开发语言机器学习python
使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数,统一用参数解析。defparse_a
- python如何安装torch_Python安装torch模块报错处理
红烧橘子皮
python如何安装torch
Python安装torch模块报错处理前言安装报错解决查找文档解决方案安装torch等待安装完成安装torchvision提示安装完成总结前言因python项目上线,需要在海外服务器上安装指定torch模块安装根据官网https://pytorch.org/安装提示,执行pip3install即可。pip3installtorchtorchvision但安装过程中发生报错,尝试多次执行pip3in
- 3DUnetCNN 项目常见问题解决方案
魏纯漫
3DUnetCNN项目常见问题解决方案3DUnetCNNPytorch3DU-NetConvolutionNeuralNetwork(CNN)designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN项目基础介绍3DUnetCNN是一个基于PyTorch的3DU-Net卷积神经网络(CNN)
- 推荐3D UNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!
滑辰煦Marc
推荐3DUNet实现:深度学习3D体素数据语义分割的利器!去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代,3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具,尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现,支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数