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内容概要作为NVIDIA面向专业创作者与发烧级玩家的旗舰产品,RTX3090重新定义了图形处理的性能边界。本文将以Ampere架构的技术演进为切入点,系统性解构该显卡在显存配置、运算单元协作及图像处理技术方面的创新设计。通过对比测试数据与工程原理分析,重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率,以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样(DLSS)任务中的动态负载分
- Ascend Extension for PyTorch是个what?
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1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架,使昇腾NPU可以支持PyTorch框架,为PyTorch框架的使用者提供昇腾AI处理器的超强算力。项目源码地址请参见Ascend/Pytorch。昇腾为基于昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。您可以通过访问昇腾社区,了解关于昇腾的更多信息。2
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在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
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- Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用
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人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- 深度学习与搜索引擎优化的结合:DeepSeek的创新与探索
m0_74825634
面试学习路线阿里巴巴深度学习搜索引擎人工智能
目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1?查询解析与语义理解4.2?搜索排名与相关性排序4.3?个性化推荐与用户行为分析5、总结引言随着人工智能(AI)技术的迅速发展,深度学习(DeepLearning)
- 深度学习笔记——常见的Transformer位置编码
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍3种常见的Transformer位置编码——正弦/余弦位置编码(sin/cos)、基于频率的二维位置编码(2DFrequencyEmbeddings)、旋转式位置编码(RoPE)文章目录Transformer中常见的编码方式正弦/余弦位置编码(SinusoidalPositionalEncoding)基于频率的
- 深度学习面试八股文——决战金三银四
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。公主号合集地址点击进入优惠地址:深度学习笔记合集笔记介绍本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。涵盖深度学习八股文和常用算法、模型,包括深度学习基础知识,前向传
- 深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet
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深度学习图像分类篇深度学习
B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章,轮椅级持续更新技术干货,别问为什么是轮椅级,因为保姆级已经过时了!前置基础知识储备:python/pytorch/神经网络基础知识概念
- 轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解
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- 2025预测趋势:AI知识库工具挑选指南
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随着人工智能技术的飞速发展,AI知识库工具已成为企业和个人管理知识资产的重要手段。本文将探讨2025年AI知识库工具的预测趋势,并推荐六款精选工具,帮助用户挑选最适合的AI知识库解决方案。1.AI知识库的智能化:趋势预计到2025年,AI知识库工具将更加智能化,通过深度学习和自然语言处理技术,实现更精准的语义搜索和智能问答功能。这些工具将能够理解用户的查询意图,提供更准确和相关的信息。2.实时自动
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嘿,小伙伴们!今天我们要一起动手实现一个简单的离线人脸识别系统。想象一下,你的应用程序能够识别用户面部并进行身份验证,是不是超酷的?别急,让我们借助OpenCvSharp和EmguCV这两个强大的计算机视觉库,一步一步实现这一目标!引言在现代应用中,人脸识别技术越来越普及,从智能手机解锁到门禁系统,再到安全监控。然而,许多应用场景需要离线处理以保护隐私和减少延迟。今天,我们将使用C#结合OpenC
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使用Opencv_CUDA模块实现基本计算机视觉程序CUDA提供了出色的接口,发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用1.对图像的算术和逻辑运算两个图像相加#include#include"opencv2/opencv.hpp"#include
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OpenCV的最新版本包含了500多个算子,这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用,OpenCV将这些算子分为多个模块,每个模块承担特定的功能。以下是OpenCV中各模块及其算子的详细分类:1.核心模块(Core)功能:提供基础数据结构(如Mat)、数学运算、内存管理、输入输出等基本操作。常用算子:数学运算:cv::add,cv::subtract
- DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南
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1.主题背景1.1Why混合精度训练(价值)混合精度训练通过结合FP16和FP32数据格式,在保证模型精度的前提下实现:40-60%显存占用降低(ResNet50案例:从7.8GB降至4.2GB)1.5-3倍训练速度提升(BERT-Large案例:从8h缩短至5h)突破大模型训练显存瓶颈(GPT-3训练显存需求从3TB降至1.8TB)1.2行业定位属于深度学习基础设施层的训练优化技术,处于模型开发
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本文是LLM系列文章,针对《EngineeringALargeLanguageModelFromScratch》的翻译。从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理(NLP)中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布,这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。Atinuke是一种基于Transformer的神经网络,通过使用独特的配置来优化各种语
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在21世纪的科技洪流中,人工智能(AI)不仅是技术进步的象征,更是推动社会变革的关键力量。从理论突破到实践应用,AI正以前所未有的深度和广度,重塑着我们的生产、生活方式以及社会结构。本文旨在深入探讨AI的核心技术、广泛应用、未来趋势、面临的挑战以及应对策略,为读者提供一个全面、深入且富有前瞻性的视角。一、AI核心技术:深度学习与智能进化的基石AI的核心在于其强大的数据处理与学习能力,这主要得益于深
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我们将深入理解卷积神经网络的原理,以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例,它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过,当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单,但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠,你很快就会知道这些层的作用。我们
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关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构:密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。每种类型的模型都是针对特定的输入模式,网络架构包含了关于数据结构的假设,即模型搜索的假设空间。某种架构能否解决某个问题,完全取决于问题的数据结构与所选的网络架构假设之间是否匹配。这些不同类型的网络可以很容易组合起来,实现更大的多模式模型,就像拼乐高积木一样。某种程度上来说,深度学习的层就是信
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摘要:介绍tensorflow入门使用tensorflow实现简单的线性回归tensorflow入门知识参考:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started载入tensorflow的标准语句:importtensorflowastftensortensor物理上的翻译是张量。tensor是tensorflow的基本核心数据单元,tensor可以
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Transformer大模型实战教师学生架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来,随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构,因其优越的性能和灵活的适用性,在NLP任务中得到了广泛应用。然而,Trans
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- AI环境初识
网络飞鸥
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在搭建AI环境时,当前流行的技术涉及多个方面,包括开发框架、深度学习库、硬件支持以及具体的应用技术等。以下是一些主要的技术趋势和流行技术:一、开发框架与深度学习库TensorFlow:由谷歌开发的一个开源机器学习库,广泛用于研究和生产环境。它提供了强大的张量计算能力和灵活的架构,支持广泛的机器学习和深度学习算法。PyTorch:由Facebook推出,也是一个广受欢迎的开源机器学习库。PyTorc
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AI之眼音视频数字人talkingheadAniPortrait框架AI
简介arXiv上的计算机视觉领域论文:AniPortrait:Audio-DrivenSynthesisofPhotorealisticPortraitAnimationAniPortrait:照片级真实感肖像动画的音频驱动合成核心内容围绕一种新的人像动画合成框架展开。研究内容提出AniPortrait框架:用于生成由音频和参考肖像图像驱动的高质量动画。实现方法:分2个阶段实现第一阶段,从音频中提
- 覆盖从供应、生产、销售到运营的全过程,引领行业数智化转型新方向的智慧快消开源了
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开源人工智能自动化音视频能源
智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
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javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
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这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
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- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
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list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的