- 【有啥问啥】深入了解 FlashMLA:Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核
有啥问啥
大模型行业调研科普算法语言模型
深入了解FlashMLA:HopperGPU的高效MLA解码内核简介在人工智能(AI)领域,特别是大型语言模型(LLM)领域,对计算效率和速度的需求持续增长。为了应对这些挑战,DeepSeek推出了FlashMLA,这是一种专为NVIDIAHopperGPU架构优化的高效MLA(Multi-LayerAttention)解码内核。FlashMLA旨在加速LLM的解码过程,从而显著提高模型的响应速度
- Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录
寸先生的牛马庄园
扩散模型stablediffusion
1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio==2.2.2pytorch-cuda=12.1-cpytorch-cnvidiaJupyter能使用Anaconda虚环境condainstallipykernelpython-mi
- Llama.cpp 服务器安装指南(使用 Docker,GPU 专用)
田猿笔记
AI高级应用llama服务器dockerllama.cpp
前置条件在开始之前,请确保你的系统满足以下要求:操作系统:Ubuntu20.04/22.04(或支持Docker的Linux系统)。硬件:NVIDIAGPU(例如RTX4090)。内存:16GB+系统内存,GPU需12GB+显存(RTX4090有24GB)。存储:15GB+可用空间(用于源码、镜像和模型文件)。网络:需要互联网连接以下载源码和依赖。软件:已安装并运行Docker。已安装NVIDIA
- H100生成式AI效能跃升指南
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIAHopper架构的旗舰产品,H100GPU通过革命性的硬件设计与计算范式重构,为生成式AI工作负载提供了前所未有的加速能力。本文将从芯片架构创新出发,首先解析第四代TensorCore如何通过FP8精度支持与动态指令调度机制,实现矩阵运算效率的指数级提升;继而探讨显存子系统在带宽扩容与智能缓存分配上的突破,揭示其突破生成式AI内存墙的关键路径。在技术实践层面,文章系统梳理了
- A100高效架构深度解析
智能计算研究中心
其他
内容概要NVIDIAA100GPU作为面向人工智能与高性能计算的关键硬件载体,其架构创新标志着计算范式的重要演进。本文通过系统性拆解A100的核心技术模块,重点探讨其在计算密度、互联效率与资源利用率三个维度的突破性设计。在计算架构层面,第三代TensorCore通过引入细粒度结构化稀疏支持与新型数据格式,显著提升矩阵运算效率;多实例GPU(MIG)技术则通过物理级硬件隔离实现单卡多任务并行处理,为
- 算力革新引领数字中国智能跃迁
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正通过架构创新与场景融合加速重构技术生态。当前算力体系呈现三大演进方向:异构计算突破传统芯片性能瓶颈,实现CPU、GPU、FPGA等多元架构的协同调度;边缘计算推动工业设备、物联网终端等场景的实时响应能力提升,形成“云-边-端”三级计算网络;量子计算则在加密通信、药物研发等领域展现颠覆性潜力,其物理比特操控精度已达实用化临界点。技术方向核心特征典型应用场景异构
- nvidia docker, nvidia docker2, nvidia container toolkits区别
coco_1998_2
#CUDA#Dockerdocker容器
背景在docker容器中用GPU时,查阅了网上许多教程,教程之间概念模糊不清,相互矛盾,过时的教程和新的教程混杂在一起。主要原因是Nvidia为docker容器的支持发生了好几代变更,api发生了不少变化。下面来总结一下各代支持发展历程。省流版总结凡是使用了命令nvidiadocker或者在docker中引入了--runtime=nvidia参数的都是过时教程,最新方法只需要下载nvidia-co
- DeepSeek本地部署必要性分析及云端替代方案推荐
Asher_Yao
人工智能
一、本地部署适用场景分析硬件要求完整版模型需≥32GB显存(推荐NVIDIAA100/A800)基础版也需RTX3090级别显卡(约150W功耗)适用人群建议✔️企业用户:需私有化部署处理敏感数据✔️研究人员:需定制模型微调✔️开发者:需API深度集成维护成本单节点年运维成本≈¥18,000(含电费/散热)二、已验证的云端替代方案(2025.2实测)方案1:硅基流动SaaS平台技术特性:支持API
- docker部署GPU环境
atom goper
grudocker
使用Docker部署GPU环境涉及到几个关键步骤,以下是详细步骤:1.安装NVIDIA驱动程序确保你的系统已经安装了NVIDIAGPU驱动。这是使用GPU的前提条件。2.安装Docker和nvidia-container-toolkit首先,确保你已经安装了Docker。然后,安装NVIDIAContainerToolkit,它允许Docker容器访问宿主机上的GPU资源。对于Ubuntu系统,安
- A100 解析:为何它成为 AI 大模型时代的首选?
PPIO派欧云
算力gpu算力算法ai
前言NVIDIAA100TensorCoreGPU可针对AI、数据分析和HPC应用场景,在不同规模下实现出色的加速,有效助力更高性能的弹性数据中心。A100采用NVIDIAAmpere架构,是NVIDIA数据中心平台的引擎。A100的性能比上一代产品提升高达20倍,并可划分为七个GPU实例,以根据变化的需求进行动态调整。A100提供40GB和80GB显存两种版本,A10080GB将GPU显存增加了
- Linux进程相关命令之nvidia-smi
find_element_by_id
linux服务器运维
进程管理命令是进行系统监控和进程管理时的重要工具,常用的进程管理命令有以下几种:ps:查看正在运行的进程top:动态显示正在运行的进程pstree:树状查看正在运行的进程pgrep:用于查找进程nice:更改进程的优先级jobs:显示进程的相关信息bg和fg:将进程调入后台kill:杀死进程在开发机中还有一条特殊的命令nvidia-smi,它是NVIDIA系统管理接口(NVIDIASystemMa
- 【奥卡姆剃刀原理-如何理解云计算和边缘计算 关键字摘取】
严文文-Chris
科学思维修炼云计算边缘计算人工智能
云计算可能还是你相对熟悉的概念。通俗来说,就是把计算任务从本地挪到远程,往往是挪到一个大的计算中心。在那里完成计算之后,再把计算结果返回本地。这样本地就不用部署很强的硬件搞计算了。而边缘计算的介绍大都说,这是把一部分计算任务放在分散各处的本地去完成,这样可以减少云服务器的计算压力,也能缓解传输带宽上的压力。然后再套上其他流行词,比如边缘计算特别适用于物联网、车联网、AR/VR等应用场景。奥卡姆剃刀
- NVIDIA CUDA Compiler Driver NVCC
Yongqiang Cheng
NVIDIAGPU-CUDA-cuDNNNVIDIACUDACompilerNVCC
NVIDIACUDACompilerDriverNVCC4.2.8.23.`--list-gpu-code`(`-code-ls`)4.2.8.24.`--list-gpu-arch`(`-arch-ls`)Referenceshttps://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/Thedocumentationfornvcc,theCUDA
- NVIDIA JetPack 6.2 引入超级模式
雨田嘟嘟
nvidialinux
NVIDIAJetPack6.2为NVIDIAJetsonOrinNano和JetsonOrinNX模块引入超级模式借助SuperModes,JetsonOrinNX系列可将AITOPS提升高达70%。你值得拥有!!!Jetson平台服务:一系列即用型服务,用于在Jetson上加速AI应用程序开发。JetPack6JetPack6是有史以来最大的升级。它不仅带来了更新的内核和更新的Ubuntu根文
- 云原生周刊:云原生和 AI
云计算
开源项目推荐FlashMLADeepSeek于北京时间2025年2月24日上午9点正式开源了FlashMLA项目。FlashMLA是专为NVIDIAHopper架构GPU(如H100、H800)优化的高效多头潜在注意力(MLA)解码内核,旨在提升大模型推理性能,特别是针对可变长度序列进行了优化。性能表现:在NVIDIAH800SXM5GPU上,FlashMLA展现了卓越的性能:内存带宽:高达300
- CMake安装与使用
不努力谁会可怜你?
机器视觉conda
一、背景最近要将一个使用PySide6写GUI的程序部署到英伟达JetsonNano上。原本以为装个conda就能很快装好环境,结果发现arm的生态有点太糟糕了,啥都要自己编译安装,尤其是这个Pyside6。主要参考博客。当时编译没成功,直接下载编译后的文件安装。二、目标编译conda没有的包三、编译工具简介Gcc与Clang区别Gcc:编译器——当你的程序只有一个源文件时,直接就可以用gcc命令
- 下载cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow-gpu2.5
听微雨
深度学习tensorflow人工智能
下载前请先安装显卡驱动,去显卡官网找对应的驱动,英伟达4060就去英伟达官网找4060的驱动。安装cuda11.2和cudnn8.1要注意自己的版本,目前tensorflow-gpu2.5或最高版本tensorflow-gpu2.6只支持cuda11.2和cudnn8.1。同时cuda版本要低于显卡最高支持版本,使用命令行语句查看:nvidia-smi具体安装过程看cuda11.2+cudnn8.
- 电缆设备车间的数据采集新利器,高效精准再升级
明达技术
人工智能大数据
在当今智能制造的浪潮中,电缆设备车间作为电力与通信行业的基石,其生产效率和数据质量直接影响着整个产业链的稳定与发展。面对日益复杂的生产环境和海量数据的处理需求,传统的数据采集方式已难以满足高效、精准的管理要求。而明达智控自主研发推出的MBox20工业边缘计算网关的引入,正为电缆设备车间带来一场数据采集的革命性变革。边缘计算,数据处理的“前线指挥官”MBox20工业边缘计算网关,作为物联网技术与工业
- 【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络
HyperAI超神经
TVM神经网络人工智能深度学习TVMGPUNVIDIA语言模型
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:LianminZheng针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络,需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
- 【Python爬虫(80)】当Python爬虫邂逅边缘计算:探索数据采集新境界
奔跑吧邓邓子
Python爬虫python爬虫边缘计算开发语言
【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、引言二、边缘计算:概念与架构剖析2.1边缘计算的概念2.2边缘
- flash_attn安装
壶小旭
PythonLinuxpython
flash_attn安装1.cuda-nvcc安装https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc2.torch安装#https://pytorch.org/#找到对应cuda版本的torch进行安装pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1213
- PaddleOCR环境搭建(记录)
江木27
PaddleOCRpaddle
安装环境(Linux)如果是win系统有一些小的不同安装wget,解压后将wget.exe复制到C:\Windows\System32下如遇到错误Couldnotlocatezlibwapi.dll.Pleasemakesureitisinyourlibrarypath!需nvidia下载zlib包即C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v1
- 边缘计算的发展与应用:腾讯云的技术探索
Anna_Tong
边缘计算腾讯云人工智能云计算物联网数据安全实时计算
随着5G、物联网(IoT)和人工智能(AI)等技术的发展,数据计算的需求正在发生变化。传统的云计算模式依赖于集中式数据中心,虽然提供了强大的算力和存储能力,但在某些场景下,数据传输的延迟、带宽成本和隐私保护等问题仍然存在。边缘计算应运而生,作为云计算的延伸,它可以将数据处理下沉至更靠近数据源的地方,从而提升计算效率,优化网络资源利用。腾讯云作为云计算服务商之一,在边缘计算领域进行了深入探索,结合自
- 网关类设备技术演进思路
看兵马俑的程序员
网闸安全
1.新技术采纳5G和物联网技术:支持更快的数据传输和更多连接。人工智能(AI)和机器学习:用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算:在设备端进行数据处理,减少对云服务的依赖,提高响应速度。区块链技术:用于确保数据安全和网络安全。2.安全性和隐私数据加密和隐私保护:采用最新的加密技术保护数据传输和存储。身份验证和访问控制:强化用户身份验证,确保只有授权用户可以访问网关。固件和软件安全更新:支
- 联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在医疗诊断智能化进程中,数据隐私保护与模型效能提升的双重需求催生出技术创新范式。联邦学习框架通过分布式模型训练机制,有效破解医疗机构间的数据壁垒,使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。与此同时,边缘计算节点部署将模型推理能力延伸至诊疗终端,CT影像实时分析响应时间缩短62%,显著提升急诊场景下的决策效率。建议医疗机构在部署联邦学习系统时,优先采用差分隐私与同态
- RTX 3090图形处理巅峰性能解析
智能计算研究中心
其他
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
- RTX 4090图形架构性能突破实测
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡,RTX4090基于AdaLovelace架构实现了硬件设计与软件优化的双重突破。本文将从核心架构革新、多分辨率场景性能表现及能效管理技术三大维度展开分析。首先解析第三代RTCore与第四代TensorCore的结构升级,阐述其如何通过着色器执行重排序(SER)技术提升光线追踪效率;其次,基于4K分辨率下的《赛博朋克2077》《瘟疫传说:安魂曲》等光追游戏实测
- 边缘计算AI盒子目前支持的AI智能算法、视频智能分析算法有哪些,应用于大型厂矿安全生产风险管控
程序员负总裁
人工智能边缘计算安全
一、前端设备实现AI算法主要是基于安卓的布控球实现,已有的算法包括:1)人脸;2)车牌;3)是否佩戴安全帽;4)是否穿着工装;可以支持定制开发烟雾,火焰等智能识别算法。双T卡,双屏显示,安卓系统AI智能布控球,内置人脸、车牌、安全帽识别、烟火识别、抽烟识别等多种AI识别算法,全方位保障工地安全,https://www.besovideo.com/detail?t=2&i=1076AIoT万物智联,
- 边缘计算在工程中的应用与实践
ITPUB-微风
边缘计算人工智能
随着物联网和智能制造的快速发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式,正逐渐成为工程领域的重要技术。本文将探讨边缘计算的概念、优势、应用场景,以及Kubeedge边缘计算平台在工程实践中的应用。一、边缘计算的概念边缘计算是一种分布式计算架构,它将计算和存储资源部署在网络边缘,靠近数据源。与云计算相对应,边缘计算能够提供更快的响应速度、更低的带宽消耗和更高的系统容错性。二、边缘计算的优势充分利用设备计算资
- QGroundControl@Jetson Orin Nano for L4T36.4.0/JP6.1
lida2003
LinuxDIYDrones开源QGC
[email protected]/JP6.11.源由2.准备2.1扩大虚拟内存2.2升级cmake版本2.3QT编译安装3.QGC编译安装4.问题汇总问题1:QNativeInterface::QX11Application接口问题问题2:RTP视频播放问题1.源由最近还是越来越有QGC最新版本在JetsonOrinNanoforL4T36.4.0
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,