- 【CUDA】在Windows10,GTX1050,cuda11.1上安装cuda环境
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环境相关机器学习gpu算力人工智能
目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.1四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功(可选)六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA环境在Windows10上为GTX1050显卡和CUDA11.1配置CUDA环境涉及几个步骤,包括安装NVIDIA驱动、CUDA工具包和cuDNN。以下是详细的步骤:一、检查系统要求和准备工作操作系
- 【CUDA】在Windows11,GTX3060上安装cuda环境
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环境相关机器学习gpu算力人工智能
目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.7四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功(可选)六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA环境总结在本文中,我们将逐步介绍如何在Windows11操作系统上为NVIDIAGTX3060显卡和CUDA11.7安装CUDA环境。请按照以下步骤操作。一、检查系统要求和准备工作在开始安装之前,请
- 做大模型 千万别买苹果笔记本电脑
路人与大师
电脑
对于大模型(如大型神经网络模型)的训练和推理,苹果笔记本电脑(尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook)确实存在一些限制,这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。以下是一些主要原因:1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制:Apple自家芯片(如M1和M2)的GPU架构与传统的NVIDIAGPU(通常是深度学习和大模型训练的首选)不同。NVIDIA的C
- 买电脑如何选择显卡?
是毛毛吧
硬件架构电脑
买电脑时选择显卡,可以遵循以下几个关键点来做出决策:明确使用需求:日常办公、上网浏览等轻度应用:集成显卡或入门级独立显卡即可满足需求。游戏玩家:需要选择性能较强的中高端显卡,如NVIDIA的RTX系列或AMD的RX系列。专业图形工作者(如视频编辑、3D建模等):同样需要高性能显卡,且可能需要考虑显卡的专业优化和稳定性。了解显卡性能:GPU型号:NVIDIA和AMD是市场上的两大主流品牌,NVIDI
- CentOS 安装 NVIDIA 相关软件包时出现依赖问题
淘气小姑娘
centoslinux运维
CentOS安装NVIDIA相关软件包时出现依赖问题1CentOS安装NVIDIA相关软件包时报错如下2解决方法1CentOS安装NVIDIA相关软件包时报错如下Error:Package:3:kmod-nvidia-latest-dkms-550.90.07-1.el7.x86_64(cuda-rhel7-x86_64)Requires:dkmsError:Package:3:nvidia-dr
- trt | torch2trt的使用方式
Mopes__
分享TensorRTtorch2trt
一、安装1.安装tensorrtpython接口下载trt包.tar.gzhttps://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download解压tarxvfTensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.1.cudnn7.6.tar.gz安装trtpython接口cdpythonpipinstallte
- 并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹
2401_85763639
pytorch人工智能python
并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。PyTorch作为灵活且强大的深度学习框架,通过torch.cuda.nccl模块提供了对NCCL(NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary)的支持,为多GPU通信提供
- OpenAI推出GPT-4o微调功能
go2coding
AI日报人工智能
AI新闻OpenAI推出GPT-4o微调功能摘要:OpenAI近日推出了一项新功能,允许企业客户使用自有数据对GPT-4o模型进行微调,以优化针对特定任务的表现。这一举措旨在增强企业AI应用的投资回报,简化操作流程。企业需将文本数据上传至OpenAI服务器进行微调,平均耗时一到两个小时。此项功能的开放,使得企业能够更直接地利用OpenAI的最强大模型,无需依赖外部服务。NVIDIA发布首款数字人小
- 用TensorRT-LLM跑通chatGLM3_6B模型
心瘾こころ
语言模型python
零、参考资料NVIDIA官网THUDM的GithubNVIDIA的Github一、构建TensorRT-LLM的docker镜像gitlfsinstallgitclonehttps://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.gitcdTensorRT-LLMgitsubmoduleupdate--init--recursivesudomake-Cdockerrelease_
- CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建
小虾米欸
CUDA指南CUDA
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。以下是对CUDA的详细介绍:GPU与CPU的不同GPU(图形处理单元)与CPU(中央处理单元)在设计和功能上有所不同。GPU拥有更多的处理核心,专为并行处理设计,适合执行大量数据的并行计算任务。相比之下,CPU拥有较少的
- 5分钟 Stable Diffusion 本地安装
狒狒伯尼
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StableDiffusion是一种强大的文本到图像生成模型,由于其开源特性,用户可以在本地计算机上进行安装和使用。下面是一个精简的5分钟快速指南,帮助您在本地安装StableDiffusion。为了确保顺利操作,您需要具备一定的计算机基础知识,并预先安装Python和Git。安装前的准备确保系统要求:您需要一台安装了NVIDIA显卡的计算机(最好支持CUDA,至少6GB显存)。操作系统:Wind
- 图形学论文笔记
Jozky86
图形学图形学笔记
文章目录PBD:XPBD:shapematchingPBD:【深入浅出NvidiaFleX】(1)PositionBasedDynamics最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码XPBD:基于XPBD的物理模拟一条龙:公式推导+代码+文字讲解(纯自制)【论文精读】XPBD基于位置的动力学XPBD论文解读(
- deepspeed 报错 up NCCL communicator and retreiving ncclUniqueId from [0] via c10d key-value store 解决
B站:阿里武
AI编程
参考https://github.com/NVIDIA/nccl/issues/708问题使用deepspeed的时候报错RuntimeError:[1]issettingupNCCLcommunicatorandretreivingncclUniqueIdfrom[0]viac10dkey-valuestorebykey‘0’,butstore->get(‘0’)goterror:Connect
- https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
aiotud
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CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- Ubuntu20.04部署Ollama
stxinu
Nvidia人工智能linux服务器人工智能
在Ubuntu20.04上面安装完RTX4060的NvidiaCuda和TensorRT环境后,就开始跑些大模型看看。下面是安装使用Ollama的过程:安装Ollama:curl-khttps://ollama.com/install.sh|sh执行上面命令,有如下打印:%Total%Received%XferdAverageSpeedTimeTimeTimeCurrentDloadUploadT
- 【AIGC半月报】AIGC大模型启元:2024.08(下)
LeeZhao@
AIGCAIGC人工智能AIAgent
【AIGC半月报】AIGC大模型启元:2024.08(下))(1)Nemotron-4-Minitron(NvidiaLLM)(2)VITA(腾讯优图多模态大模型)(3)mPLUG-Owl3(阿里巴巴多模态大模型)(1)Nemotron-4-Minitron(NvidiaLLM)2024.08.16全球AI领导者英伟达(Nvidia)开源了最新大模型Nemotron-4-Minitron-4B和N
- 【网络】 arp 命令 得到网段内所有物理设备ip
DFminer
linux网络运维
我的笔记本和NVIDIAJetsonOrin都位于同一个192.168.1.x的网段内,我想远程访问Orin,但我不知道orin的ip方法1:使用arp命令打开命令提示符:按下Win+R键,打开“运行”对话框。输入cmd并按Enter键打开命令提示符。使用arp命令:在命令提示符中输入arp-a并按Enter键。结果:试了两个动态地址,第二个就是我要找的
- 安装cuml和cupy
luofengxxs
算法
在windows虚拟linux环境wsl中安装cuml和cupy命令:(假设你的cuda安装的是12.x版本)pipinstallcupy-cuda12xpipinstallcuml-cu12--extra-index-url=https://pypi.nvidia.com
- CentOS7安装NVIDIA GPU驱动程序和CUDA工具包
2级选手
linux人工智能windows
1.查看本地环境检查GPU型号lspci|grep-invidia查看linux系统版本uname-m&&cat/etc/redhat-release禁用nouveaulsmod|grepnouveau#打开如下文件sudovim/usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf#写入以下内容blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0
- GPU 架构概述 费米(Feimi)、开普勒(Kepler)、麦克斯韦(Maxwell)、帕斯卡(Pashcal)和伏特(Volt)架构
EwenWanW
架构CUDA
GPU架构概述本文主要介绍NVIDIAGPU每一代架构的技术发展和架构之间的区别和联系,时间跨度从2010年至2017年,包括费米(Feimi)、开普勒(Kepler)、麦克斯韦(Maxwell)、帕斯卡(Pashcal)和伏特(Volt)架构。架构名称FermiKeplerMaxwellPascalVolta中文名字费米开普勒麦克斯韦帕斯卡伏特发布时间20102012201420162017核心
- DeepSpeed与Megatron的区别和联系
爱串门的小马驹
分布式人工智能深度学习
DeepSeedDeepSeed代表性功能MegatronMegatron代表性功能备注GPU底层优化有开创性的全栈GPU内核设计FP6量化更牛逼FusedCUDAKernels毕竟Megatron是Nvidia亲儿子,底层优化信手拈来。数据并行更牛逼Zero系列的分布式数据并行方案有优化器分片Megatron也做了类似Zero1的优化器分片,但数据并行没有deepspeed强模型并行有更牛逼Me
- Linux命令:Nvidia显卡状态监控命令
Bean_zx
linux学习记录linux服务器人工智能
有时候需要在linux中一直监控显卡的状态,包括功率,温度,显存占用。因此使用Nvidia显卡状态监控命令:#使用watch命令watch-n0nvidia-smi0是几秒刷新一下
- NVIDIA相关工具
tang-0203
NVIDIAprofile工具
模型profile相关nvvp,nvprof是cudatoolkit集成的工具,用于生成GPUtimeline的工具。nvprof是命令行工具,我们的模型常常是运行在远端的服务器上,我们需要把输出的监测数据拷贝至本地查看,这个时候需要用到nvvp进行可视化分析。nsight是NVIDIA最新的用于监测kerneltimeline的工具。nvprofnvvpnsight
- RuntimeError: (PreconditionNotMet) The third-party dynamic library (cublas64_102.dll;cublas64_10.dll
xxxggany
pippaddlepaddle
校验paddle报错:RuntimeError:(PreconditionNotMet)Thethird-partydynamiclibrary(cublas64_102.dll;cublas64_10.dll)thatPaddledependsonisnotconfiguredcorrectly.C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10
- 大模型加速与性能对比
__如风__
人工智能语言模型
大模型加速与性能对比阿里通义千问flash-attention加速正常运行通义千问会提示安装flash-attention以获得更快的推理速度,缺少这个包并不影响模型运行。事实证明安装之后对于推理速度的提升也很小(5%),网上说对于微调训练的速度提升比较大,因为是在内网环境下,安装还费了一番周折。本人环境torch2.0.1+cu118cuda11.8nvidia-driver535.98gcc9
- 在Linux中使用docker【下】(常见命令下)
长孤秋落
日常笔记#Deepin使用经验linuxdocker运维ubuntudeepin常用命令
在Linux中使用docker【下】(常见命令下)一、Docker介绍二、在Linux中使用Docker的意义2.1轻量级与资源高效2.2快速部署与版本控制2.3隔离与安全2.4简化运维2.5跨平台兼容2.6持续集成与持续部署(CI/CD)三、Docker的安装3.1ubuntu下安装docker3.2ubuntu下安装nvidia-docker3.3centos下安装docker3.4cento
- 华为昇腾系列——入门学习
chenxy02
人工智能华为昇腾
概述昇腾(Ascend)是华为推出的人工智能处理器品牌,其系列产品包括昇腾910和昇腾310芯片等。生态情况众所周知,华为昇腾存在的意义就是替代英伟达的GPU。从事AI开发的小伙伴,应该明白这个替代,不仅仅是Ascend-910加速卡的算力达到了Nvidia-A100的算力,而是需要整个AI开发生态的替代。下面简单列一下,昇腾生态与英伟达生态的一些对标项。AscendNvidia加速卡Ascend
- Unity双屏全屏方法
inlet511
Unity3D技巧显示双屏全屏
项目中遇到了需要双屏全屏的需求,向大神请教了,方法如下:Nvida显卡的情况下(没有A卡,也不太清楚怎么设置,应该也不麻烦):打开nvidia控制面板,打开”3D设置>配置Surround、PhysX”,勾选”使用Surround跨越多个显示器”。点击下方的”配置”,勾选两个显示器,拖动设置好两个显示器的显示顺序,确定。在生成的执行文件目录下创建一个bat文件,写入内容:demo.exe-popu
- Made In Heaven,LLM要加速了
DisonTangor
人工智能transformer
借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架,而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算,而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验,尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
- Nvidia 的迅速崛起同时也让它成为众矢之的
Hcoco_me
AIMAKEMONEYarm开发AI英伟达
在AI热潮中,连Nvidia自己的客户也想分一杯羹黄仁勋常说,他不做长远打算。他之所以不戴手表,是因为他认为“当下最为重要”。对NvidiaCEO黄仁勋来说,这是一个充满巨大成就与不小挑战的时刻。在一场AI驱动的商业盛宴后,Nvidia的市值飙升至2万亿美元的高峰,黄仁勋成了科技界的领军人物。他成功地将公司的半导体设计从计算机图形转化为训练人工智能系统,让他的芯片成为了从Microsoft到Tes
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep