papaofdoudou
papaofdoudou

Cuda异步计算并行编程设计和优化

基于Cuda开发GPUGPU程序时，最重要的仍然是内核的设计，这是Cuda性能优化的难点，提供了不少岗位，养活了一大批工程师。这里以一个相对简单的的求平方和算法为例，从编程和优化，调试几个维度，介绍利用cuda开发并行计算程序时的关注点。

算法描述

平方和算法是一种缩减算法，缩减算法指的是从多个数据中提炼出较少的数据的一类算法，在统计中求和，找最值，均值，和方差等应用中，以及在图像处理中求一副图像的总亮度等，都是缩减算法。公式为：

sum = \sum_{i = 0}^{n-1} x^2_i

CUDA并行编程方法

得益于数量巨大的核心数量，GPU具有强大的并行计算能力，但是它的局限性也很明显，GPU从单核的结构和ISA性能上讲，计算能力远不如CPU，优势是胜在核多。CPU有复杂的存储器缓冲系统，先进的指令缓存系统和强大的分支预测能力。而GPU中的标量处理器结构相对简单，甚至都不要求是图灵完备的（早期的GPU甚至都不支持条件分支）。CPU支持顺序执行，高效循环和跳转，而GPU相对简单的结构使它较适合处理顺序的，单一的，少循环，少跳转的语句。所以在由GPU和CPU构成的异构系统中，GPU不能独立运行。CUDA编程作为一种实现也不例外。CUDA开发的典型模式为：首先由主机分配主机端和设备端的内存，之后再将计算数

你可能感兴趣的:(GPU,CUDA,GPGPU,CUDA)

  • 【JS】执行时长(100分) |思路参考+代码解析（C++） l939035548 JS算法数据结构c++
    题目为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时1秒，在保证GPU不空闲情况下，最少需要多长时间执行完成。题目输入第一个参数为GPU一次最多执行的任务个数，取值范围[1,10000]第二个参数为任务数组长度，取值范围[1,10000]第三个参数为任务数组，数字范围
  • Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器 焦习娜Samantha
    FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN
  • 2021-06-07 Do What You Are Meant To Do 春生阁
    Don’tgiveupontryingtofindbalanceinyourlife.Sticktoyourpriorities.Rememberwhat’smostimportanttoyouanddoeverythingyoucantoputyourselfinapositionwhereyoucanfocusonthosepriorities,ratherthanbeingpulledbyt
  • 【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习python
    版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
  • Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图 亚图跨际 Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
    要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 【大模型】triton inference server idiotyi 大模型自然语言处理语言模型人工智能
    前言：tritoninferenceserver常用于大模型部署，可以采用http或GRPC调用，支持大部分的backend，单GPU、多GPU都可以支持，CPU也支持。本文主要是使用tritoninferenceserver部署大模型的简单流程示例。目录1.整体流程2.搭建本地仓库3.服务端代码4.启动服务5.客户端调用1.整体流程搭建模型仓库模型配置服务端调用代码docker启动服务客户端调用
  • 安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions 待磨的钝刨 pippytorch人工智能
    文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间：2.尝试使用镜像源：3.检查网络连接：4.分次安装：5.重试安装：6.手动下载.whl文件安装1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio==2.0.2--index-urlhttps:
  • SAM2跑通（Ubuntu20.04)内含安装多个cuda 好好607 pytorchlinux
    参考链接：github链接安装cuda，之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装：Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation?选择no，否则会创建一个软连接覆盖之前那个/usr/local/cudasudogedit~/.bashrc如果按第二个链接安装的cuda，手动改一下版本即可SAM环境安装步骤除了本地
  • Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版 吴脑的键客 人工智能人工智能
    SolarPro是最智能的LLM，经过优化可在单GPU上运行，性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。该预览版作为开源模型免费提供API访问，
  • 使用vllIm部署大语言模型 添砖JAVA的小墨 机器学习
    使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤：一、准备工作1.系统要求-操作系统：常见的Linux发行版（如Ubuntu、CentOS）或Windows（通过WSL）。-GPU支持：NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包（根据GPU型号选择合适的版本）。二、安装vllm1.创建虚拟环境（推荐）-使用Conda：c
  • vllm在线推理踩坑记 懂点投资的码农 大语言模型ai语言模型python
    最近在《AI大模型全栈工程师》课程里看老师推荐使用vllm部署大模型，优点就不详细介绍了，这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍：它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理（通过PagedAttention实现）、连续批处理输入请求、优化的CUDA内核等功能。至于原理就先不看了，直接上手部署，以后再来补理论知识。一、vLLM在线推理在Qwen2的上市指南里介绍了v
  • 大模型框架：vLLM m0_37559973 大模型大模型通义千问Qwen
    目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
  • 多版本cuda安装及灵活切换详细教程 Fzc_PCL CUDALinux记录cudalinux
    一、首先介绍下我所使用的环境ubuntu18.04+1080ti二、下载安装包1.cudatoolkit下载①环境选择，想要多版本共存的，尽量选择runfile文件进行安装②有些cudatoolkit下载页面，和我上边的一样，没有对应的安装包下载按钮，BaseInstaller中只给了两行命令，如果运行第一行命令的话，下载会比较慢，我是直接复制wget后边的链接在新网页窗口中打开，会自动弹出下载窗
  • Cuda 程序编译报错: fatal error: cusparse.h: No such file or directory 原野寻踪 实践经验cuda
    编译cuda程序时发现下列报错：/mnt/xxx/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.8/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:6:10:fatalerror:cusparse.h:Nosuchfileordirectory#include^~~~~~~~~~~~检查发现是选择了错误的Cuda版本。ls/
  • 天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？ 诗者才子酒中仙 物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
    在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战，比如OpenAI推出的Triton，它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
  • Unity3D GPUDriven渲染详解 Thomas_YXQ 开发语言Unity3D架构游戏Unity
    前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用，减少CPU负担，从而提高渲染效率和帧率的方法。其核心思想是将更多的渲染任务转移到GPU上，充分利用现代图形硬件（显卡）的性能。以下是该技术的几个关键组件和它们的作用：对惹，这里有一个游戏开发交流小组，大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！1.BatchRendererGroup(BRG)BRG是Unity中用于批处理渲
  • 1. 下载安装RKNN的docker镜像 jcfszxc RKNN系列c++Rockchip
    安装好docker：1.Docker的安装进入网盘，下载镜像文件：网盘链接：https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3密码：rknn下载最新的版本，当前最新版本2.1.0，（[[2024-09-01]]）：下载路径：GPU-Group01的分享/RKNPU2SDK/2.1.0/release/rknn-toolkit2-2.1.0-cp38-docker.tar
  • 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程 ShuQiHere tensorflowpytorch人工智能
    【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中，我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练，并确保每一个步骤都简单易懂，跟着我的步骤来，你也能轻松上手！1.安装所需库首先，确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
  • 项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统（10）---后台搜索Cache优化 PhoenixAI8 AIPython商用视频搜索系统vectordbmilvusrediscache
    目录背景技术实现策略视频预处理阶段的cache技术视频搜索阶段的cache技术技术实现预处理阶段cache策略实现逻辑代码运行结果问题及注意点搜索阶段cache策略实现系统配置层面逻辑低版本GPUCPU本项目的配置高版本描述goahead策略cache加载策略本项目配置应用层搜索参数的配置配置项本项目的实际配置背景但目前为止，视频搜索系统已经可以正常使用和运转。并且他是基于多策略搜索算法的，能够在
  • TensorFlow的基本概念以及使用场景 张柏慈 决策树
    TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten
  • RTX 4090深度学习性能实测奉上！模型训练可提升60~80% 赋创小助手 服务器深度学习人工智能图像处理自动驾驶
    近期，我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试，本篇文章将分别围绕单卡，4卡，8卡RTX4090性能测试结果展开分享，以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR，这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计，4U双处理器（第三代英特尔®至强®），双根GPU系统，最多10个P
  • 深度学习的零碎知识点 csdn_now 深度学习人工智能
    显卡内存什么是显卡内存简单来说就是，Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下，将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」，它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事？“共享GPU内存”又是什么?
  • GPU版pytorch安装 普通攻击往后拉 pythontips神经网络基础模型关键点
    由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1）安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础，一般都会随驱动的更新自动安装，但是不全，仍然需要安装toolkit，并不需要先看已有版本是哪个，反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个：国内网站：只能下载最新的toolkit，但是
  • 人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装 bw876720687 人工智能机器学习深度学习
    背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
  • 入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU 今夕是何年， 视觉算法部署深度学习算法人工智能
    目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成，每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务，如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存（如L1、L2和L3缓存），以减少访问主存储器的延迟
  • LLM大模型学习：LLM大模型推理加速 七七Seven～ 学习人工智能transformer深度学习llama
    文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在，尤其在大模型时代背景之下，消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一，今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术，如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等，掌握相应的实现方法。1.1剪枝
  • 鸿蒙（API 12 Beta6版）GPU加速引擎服务【自适应VRS】 移动开发技术栈 鸿蒙开发harmonyos华为openharmony鸿蒙鸿蒙系统VRS引擎
    XEngineKit提供自适应VRS功能，其通过合理分配画面的计算资源，视觉无损降低渲染频次，使不同的渲染图像使用不同的渲染速率，能够有效提高渲染性能。接口说明以下接口为自适应VRS设置接口，如要使用更丰富的设置和查询接口。接口名描述constGLubyte*HMS_XEG_GetString(GLenumname)XEngineGLES扩展特性查询接口。GL_APICALLvoidGL_APIE
  • 安装tensorflow2.5.0 发现 tensorflow 和 numba 两者对应Numpy版本冲突 GJK_ tensorflownumpy人工智能
    问题：python3.8安装tensorflow2.5.0发现tensorflow和numba两者对应Numpy版本冲突tensorflow-gpu2.5.0requiresnumpy~=1.19.2numba0.58.1requiresnumpy=1.22解决方法：将numba降低版本为0.53pipinstallnumba==0.53再将numpy版本改为1.19.2pipinstallnum
  • 本地部署大语言模型详细讲解 程序员小羊！ 杂文语言模型人工智能自然语言处理
    大家好，我是程序员小羊！前言：本地部署大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）需要相应的硬件资源和技术栈支持，如GPU计算能力、大量内存、存储空间，以及模型部署框架。以下是如何在本地部署大语言模型的详细解释，包括选择模型、硬件需求、安装必要的软件和工具、下载和配置模型、以及优化运行性能的建议。一、前期准备1.硬件需求部署大语言模型的硬件要求主要取决于模型的大小和运行任务的复杂度。
  • Hadoop(一) 朱辉辉33 hadooplinux
    今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。 首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.    在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
  • maven An error occurred while filtering resources blackproof maven报错
    转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources   maven报错： maven An error occurred while filtering resources   Maven -> Update Proje
  • jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
    linux下常见定位命令： 1、jps      输出Java进程       -q       只输出进程ID的名称，省略主类的名称；       -m      输出进程启动时传递给main函数的参数；     &nb
  • java 位移运算与乘法运算 周凡杨 java位移运算乘法
      对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：     问题： 用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
  • java中的枚举(enmu) g21121 java
    从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
  • MQ初级学习 510888780 activemq
    1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。 启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
  • Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 springtransactional
    //事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
  • 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
    idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
  • Jqplot之折线图 antlove jsjqueryWebtimeseriesjqplot
    timeseriesChart.html <script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
  • JDBC中事务处理应用 百合不是茶 javaJDBC编程事务控制语句
      解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复   事务常用命令:             Commit提交         
  • [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论 bijian1013 java多线程线程安全HashMap
    在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
  • ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项 bijian1013 JavaScriptAngularJS
            angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
  • 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler bit1129 TypeHandler
    什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射   内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
  • 上传下载文件rz,sz命令 bitcarter linux命令rz
    刚开始使用rz上传和sz下载命令： 因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求： 我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题 但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题 解决方法： 上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题： 那就是文
  • 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计 解禁ip
    介绍 以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能 支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
  • java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
  • Oracle基本操作 ccii Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
    一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
  • [强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
        1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表      2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图      3：将这个流程图导入到矩阵数据表中      4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
  • 给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
    背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
  • SpringMVC and Struts2 dashuaifu struts2springMVC
    SpringMVC VS Struts2 1: spring3开发效率高于struts 2: spring3 mvc可以认为已经100%零配置 3: struts2是类级别的拦截， 一个类对应一个request上下文， springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应 所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
  • windows常用命令行命令 dcj3sjt126com windowscmdcommand
    在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
  • 再看知名应用背后的第三方开源项目 dcj3sjt126com ios
    知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
  • Objective-c单例模式的正确写法 jsntghf 单例iosiPhone
    一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
  • jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行 hae jqueryeasyuidatagrid数据加载
    1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess $( '#dg' ).datagrid({onLoadSuccess :  function (data){      $( '#dg' ).datagrid( 'selectRow' ,3); }});   2.onL
  • jQuery用户数字打分评价效果 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
  • mybatis的paramType kerryg DAOsql
    MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数：    Dao层函数方法：     public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml    <select id="selectUser" result
  • centos 7安装mysql5.5 MrLee23 centos
    首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。   #列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb   #卸载 rpm -e mariadb-libs-5.
  • 利用thrift来实现消息群发 qifeifei thrift
               Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
  • 实现一个sizeof获取Java对象大小 teasp javaHotSpot内存对象大小sizeof
       由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用，我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法，但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同，因此该方法不能在各虚拟机上都适用，而是仅在hotspot 32位虚拟机上，或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。     
  • SVN错误及处理 xiangqian0505 SVN提交文件时服务器强行关闭
    在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found 文件：repository/db/txn_current、repository/db/current   其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他