- 一文了解 Go 方法
challenge后端go
前言在前面的文章中,介绍了Go函数的声明,函数的几种形式如匿名函数、闭包、基于函数的自定义类型和函数参数详解等,而本文将对方法进行介绍,方法的本质就是函数,介绍方法的同时也会顺带对比其与函数的不同之处。方法在Go中,我们可以为任何的数据类型定义方法(指针或接口除外),现在让我们看一看方法的声明和组成部分以及与函数有什么不同之处。typePersonstruct{ageint}func(p*Pers
- 消息队列的特性与使用场景:Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析
啊sen丶
kafkaactivemqrabbitmqrocketmq分布式消息队列
在分布式系统和微服务架构中,消息队列是实现服务间通信和解耦的核心组件。Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ是当前最受欢迎的消息队列解决方案,它们各自具有独特的特性和适用场景。本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析,帮助读者更好地理解它们的差异,并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比(一)吞吐量与延迟-Kafka:以高吞吐量著称,适合大规模数据的批量处理。延迟
- YashanDB用户表空间管理
数据库
关于表空间管理的详细语法描述请参考开发手册CREATETABLESPACE、ALTERTABLESPACE、DROPTABLESPACE。创建表空间数据库管理员在接收到一个创建表空间的申请时,需要从以下方面进行考量:表空间所服务的业务属性:HEAP表和TAC表采取段页式结构,挂载普通数据文件--不指定DATAFILE将默认创建一个数据文件CREATETABLESPACEtablespace_nam
- 21-梯度累积原理与实现
机器人图像处理
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一、基本概念在深度学习训练的时候,数据的batchsize大小受到GPU内存限制,batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batchsize智能缩小,这个时候,梯度累积(GradientAccumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
- 使用 Go 语言实现高性能网络服务: 包括TCP连接管理、内存池、epoll、缓存设计、序列化等
AI天才研究院
Golang实战一天一门编程语言自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Go是一门开源的编程语言,由Google开发并于2009年正式发布。其拥有以下特征:静态强类型:在编译时已经把变量的数据类型确定下来,并进行严格类型检查;自动垃圾回收:不需要手动分配和释放内存,通过引用计数实现自动释放无用对象;接口:支持接口、多态特性,可以方便地实现依赖注入、适配器模式、代理模式等;goroutine:采用协程(Coroutine)机制,使得编
- 一篇文章掌握整个JVM,JVM超详细解析!!!(持续更新中)
阿杰同学
JVMjava面试宝典jvmjava虚拟机
一篇文章掌握整个JVM,JVM超详细解析!!!(持续更新中)JVM内存模型JVM内存模型包括:虚拟机栈、堆、方法区、程序计数器、本地方法栈堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。栈(stack)又名堆栈,它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶,相对地,把另一端称为栈底。向一个栈插入新元素又称作
- JVM常用概念之安全点
剑海风云
JDK(JavaDevelopmentKit)jvm安全点mutator线程
1.什么是安全点?安全点是执行线程状态被充分描述的执行范围。安全点是常见的JVM实现细节;在安全点处,mutator线程处于与堆交互的已知且定义明确的点。这意味着堆栈上的所有引用都已映射(在已知位置),并且JVM可以对所有引用进行解释。只要线程保持在安全点处,我们就可以安全地操作堆+堆栈,这样当线程离开安全点时,它对世界的视图就保持一致。目前所有的JVM都对全局安全点有一定的要求如果Java线程被
- Vue 路由 (vue-router) 详细总结
遇见~未来
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一、传统web应用与单页面web应用1.1传统web应用传统web应用由多个HTML页面组成,页面切换时会重新加载整个页面,导致用户体验不够流畅,对服务器压力较大。1.2单页面web应用(SPA)单页面应用只有一个HTML页面,通过JavaScript动态更新页面内容,实现局部刷新,具有以下特点:用户体验好:响应性强,类似桌面应用的即时性。服务器压力小:服务器只需提供数据,不负责页面渲染。前后端分
- 利用pprof对golang进行性能分析
忍界英雄
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利用pprof进行性能分析pprof性能分析的5个方面一、性能分析的五个核心维度CPU分析-剖析程序的CPU使用情况,定位高耗时函数内存分析-追踪内存分配与泄露,优化内存使用模式IO分析-监控文件/网络IO操作,发现瓶颈资源Goroutine分析-检测协程泄露与异常堆栈并发问题分析-诊断死锁及通过racedetector检测数据竞争数据采集时间生产环境采集:选择业务低峰期进行采样(凌晨2-4点)测
- 数据结构与算法——二叉搜索树,使用TreeMap将键值对存储在一棵二叉搜索树的节点
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二叉搜索树【二叉搜索树(BST)】:对于树中的每个节点,其左子树的每个节点的值都要小于这个节点的值,右子树的每个节点的值都要大于这个节点的值。左小右大。中序遍历结果是有序的,会从小到大排序。7/\49/\\1810(不符合)可以使用TreeMap把键值对存储在一棵二叉搜索树的节点里通过遍历这棵二叉搜索树,比遍历普通的二叉树能更快实现增删查改classTreeNode{constructor(key
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C#WPF(WindowsPresentationFoundation)是一个用于创建桌面应用程序的框架,它广泛使用了多种设计模式。以下是一些常见的设计模式:MVVM(Model-View-ViewModel):这是WPF最常用的设计模式。它将数据模型(Model)、视图(View)和视图模型(ViewModel)分离,使得各部分可以独立进行开发和测试。视图模型是视图的抽象,它包含了视图的状态和行
- K8S学习之基础三十五:k8s之Prometheus部署模式
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Prometheus有多种部署模式,适用于不同的场景和需求。以下是几种常见的部署模式:1.单节点部署这是最简单的部署模式,适用于小型环境或测试环境。特点:单个Prometheus实例负责所有的数据采集、存储和查询。配置简单,易于维护。不具备高可用性和扩展性。适用场景:小型项目或测试环境。对高可用性要求不高的场景。部署步骤:下载并解压Prometheus。配置prometheus.yml。启动Pro
- go面试必问,什么是中间件?
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中间件用过么?Middleware是Web的重要组成部分,中间件(通常)是一小段代码,它们接受一个请求,对其进行处理,每个中间件只处理一件事情,完成后将其传递给另一个中间件或最终处理程序,这样就做到了程序的解耦。全局中间件所有的请求都要经过此中间件packagemainimport("fmt""time""github.com/gin-gonic/gin")//定义中间funcMiddleWare
- java实现大文件传输
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简介在现代互联网中,我们经常需要传输大文件,例如视频、音频或者大型数据文件。传输大文件需要考虑诸多因素,例如网络延迟、带宽限制和传输安全性。在本文中,我们将介绍如何使用Java实现大文件传输,并提供相应的代码示例。文件传输协议在进行大文件传输之前,我们需要选择合适的传输协议。目前常用的文件传输协议有FTP(FileTransferProtocol)、SFTP(SecureFileTransferP
- Java代码实现文件上传
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Java代码实现文件上传在文件上传过程中,文件是以流的形式从浏览器提交到服务端的。一般情况下采用Apache公司的开源文件上传组件common-fileupioad来进行文件的上传。由于common-fileupioad依赖于common-io,所以还要下载common-io这个包。准备工作:下载jar包,建立项目,把包导入lib目录,将lib添加到项目输出目录,配置好Tomcat。我们只编写简单
- 基于ViT+milvus的以图搜图服务
国防科技苏东坡
分类算法pytorchmilvus
以图搜图服务简介服务流程介绍:将图片特征经过vit模型提取特征,保存到milvus库中,并存入对应的唯一id和身份标签,用于相似图片搜索;使用相似图片进行搜索,返回搜索到图片的身份标签和置信度。服务包括图片数据插入和图片相似搜索两部分。ViT(VisionTransformer)模型使用huggingface的ViT模型权重。https://huggingface.co/tttarun/visio
- MV-EB435i立体相机对垃圾分类
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pytorch深度学习卷积神经网络分类人工智能
最近在v社区发了一篇文章,懒得转移过来了链接:V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好,因为我也是新手,嘻嘻嘻!希望这篇文章对大家有所帮助,如有错误请大家指正。
- 基于Django中间件的权限认证组件
特仑苏纯酸奶
Djangopermission
用户权限认证组件包括权限model类和中间件类model类介绍Permission权限类权限基本信息包括title:权限名称url:权限具体urlRole角色类角色类包括title:角色名称permission:角色的权限权限和角色多对多关系用户类需要对Role类设置多对多映射Whitelist白名单类白名单包括title:权限名称url:权限具体url白名单内存放的是系统放行不进行权限校验的ur
- 88.Django中间件的说明与使用方法
想成为数据分析师的开发工程师
Python_Django框架django中间件pythonweb后端
1.概述AOP(AspectOrientedProgramming),面向切面编程,是对业务逻辑的各个部分进行隔离,从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低,提高程序的可重用性,同时提高了开发的效率。可以实现在不修改源代码的情况下给程序动态统一添加功能的一种技术。面向切面编程,就是将交叉业务逻辑封装成切面,利用AOP的功能将切面织入到主业务逻辑中。所谓交叉业务逻辑是指,通用的,与主业务逻辑无关的代码
- Android APP架构设计——MVP的使用示例
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移动开发测试ui
0.前言为了更好地进行移动端架构设计,我们最常用的就是MVC、MVP和MVVM,作为三个最耳熟能详的三大架构,应用可谓非常广泛。对于这三种架构设计以及优缺点已经在AndroidAPP架构设计——MVC、MVP和MVVM介绍一文中介绍过了,本文是对前面那篇文章2.3小节的补充,介绍MVP模式在Android中的使用示例,目的在于深化对MVP架构的理解。1.使用场景这里我们实现一个简单的登录功能。先看
- 颠覆智能助手的游戏规则!LangGraph MCP助你构建通用AI助手!
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LangGraphMCP:构建你的智能助手在当今快速发展的科技时代,智能助手已经成为我们生活中不可或缺的一部分。而LangGraphMCP的出现,将为你带来前所未有的便利!它基于LangGraph和模型上下文协议(MCP),为构建通用AI助手提供了强大的支持。主要功能无缝集成:能够将LLM(大语言模型)应用与各种外部数据源和工具进行无缝连接。想象一下,构建一个智能助手,能够实时获取所需信息,助你高
- LORA 微调大模型:从入门到入土
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在当今人工智能领域,预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而,在实际项目中,我们往往会发现这些预训练模型虽然强大,但直接就去应用于一些特定的任务时,往往无法完全满足需求。这时,微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中,LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性,逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者,我深知在实际项目中高效的进行
- 【003】调用Kimi实现AI对话,流式内容输出_#py
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调用Kimi实现AI对话,流式内容输出前言1.实现流式输出的主要代码块2.完整代码前言流式输出(Streaming),一言以蔽之,就是每当Kimi大模型生成了一定数量的Tokens时(通常情况下,这个数量是1Token),立刻将这些Tokens传输给客户端,而不再是等待所有Tokens生成完毕后再传输给客户端。当你与Kimi智能助手进行对话时,Kimi智能助手的回复是按字符逐个“跳”出来的,这即是
- 【014】利用gitee的代码仓的功能进行软件的OTA升级_#py
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利用gitee的代码仓的功能进行软件的OTA升级0简介1配置文件2.获取代码仓的压缩包2.1获取配置文件2.2下载代码仓的压缩包2.3解压压缩包3.完整代码获取0简介需要实现exe文件发行后,需要进行版本升级,文件复制工作不方便,需要通过服务器的方式对软件进行更新。因此本文通过gitee的代码仓作为服务器,实现exe的OTA升级。1配置文件需要创建一个如下的ini文件,做一个本地化信息部署,以及避
- 定积分及其在概率论与统计学中的应用
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。定积分可以看作是对无限小量的累加,是对函数在给定区间内的面积进行测量。1.2定积分在概率论与统计学中的重要性在概率论和统计学中,定积分扮演着非常重要的角色。概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 嵌入式c语言进阶(三)状态机State Machine
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c语言开发语言
状态机(StateMachine)是一种描述系统在不同状态之间转换行为的数学模型或设计模式,广泛应用于嵌入式系统、业务流程、游戏开发等领域。以下从核心概念、实现方式、应用实战三方面进行详细解析:一、状态机核心概念四大要素现态(CurrentState):系统当前所处的状态。事件(Event):触发状态转移的条件,如用户操作、时间到期等。动作(Action):状态转移时执行的操作,例如发送通知、更新
- 二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁(含示例)
搏博
人工智能原理算法人工智能机器学习线性代数图像处理数据分析
二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁是一个逻辑体系不断拓展和深化的过程,反映了人们对复杂现象和不确定性问题认识的逐步深入。前文,我们已经探讨过命题逻辑与谓词逻辑,了解了如何用符号语言从浅入深地刻画现实世界。具体可以看我的CSDN文章:人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑(含示例)-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑,第二类是泛指除经典逻辑之外的
- 这里是 Grok 3 为我规划的大学物联网工程自学计划!
王倚山
物联网学习开发语言
我理解你可能希望我提供更详细的优化版本,包含更具体的技术细节、时间分配、资源推荐以及项目示例,以便让规划更具操作性。我将在保持原有结构的基础上,显著扩展每个阶段的内容,增加更多具体建议和实践指导,确保优化后的规划更加详尽、全面,同时仍然基于你的裸机开发经验进行调整。优化后的详细学习规划总体思路(扩展版)你的裸机开发经验(数据采集、控制、配网、上云、手机交互)表明你已经掌握了嵌入式开发的基础技能,如
- YOLOv8 改进:添加 GAM 注意力机制
鱼弦
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YOLOv8改进:添加GAM注意力机制引言在目标检测领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)网络因其速度和准确性被广泛应用。然而,随着场景的复杂化,仅仅依靠卷积特征可能不足以捕捉图像中的重要信息。引入注意力机制,如GAM(GlobalAttentionMechanism),可以有效提高模型对关键区域的关注,从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制,通过全局信息聚合和自适应权重分
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
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- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓