- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？
AI大模型学习不迷路
transformer自然语言处理大模型深度学习NLPLLM大语言模型
1.什么是GPU并行计算？GPU并行计算是一种利用图形处理单元（GPU）进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元（CPU）相比，GPU拥有更多的核心，能够同时处理数千个线程，这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行
- 云计算技术深度解析与代码使用案例
我的运维人生
云计算运维开发技术共享
云计算技术深度解析与代码使用案例引言随着信息技术的飞速发展，云计算作为一种革命性的技术，正在逐步改变我们的生活和工作方式。云计算不仅提供了前所未有的计算能力和存储资源，还以其灵活性和可扩展性，成为现代企业数字化转型的重要支撑。本文将深入探讨云计算的核心技术、应用场景，并通过一个具体的代码使用案例，展示如何在云计算平台上实现一个基本的应用程序。云计算技术特点云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效
- Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face
大哥喝阔落
transformer架构深度学习
Transformer架构和HuggingFace之间的关系非常紧密，HuggingFace是推动Transformer架构普及和应用的重要力量。以下是两者的关系及其具体联系：1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构，基于自注意力机制（Self-Attention），解决了传统RNN和CNN在处理长序列数据时的局限性。特点:并行计算能力
- 《剖析Transformer架构：自然语言处理飞跃的幕后英雄》
人工智能深度学习
在人工智能的迅猛发展进程中，自然语言处理（NLP）领域取得了令人瞩目的突破，而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。自从2017年在论文《AttentionIsAllYouNeed》中被提出，Transformer便在NLP领域引发了一场革命，彻底改变了模型处理和理解人类语言的方式。打破传统枷锁，开创并行计算新时代在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体，如
- 使用Python实现并行计算算法：效率提升的利器
Echo_Wish
Python进阶python算法开发语言
在处理大规模数据和计算密集型任务时，单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段，能够充分利用多核处理器的优势，加速任务的完成。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，提供了丰富的并行计算工具。本文将详细介绍如何使用Python实现并行计算算法，并通过具体代码示例展示其实现过程。项目概述本项目旨在通过Python实现一个并行计算算法，展示如何利用Python的多线
- python做并行计算_python做并行计算可以吗
角动量不守恒
python做并行计算
python可以做并行计算，下面是相关介绍：一、概览ParallelPython是一个python模块，提供在SMP(具有多个处理器或多核的系统)和集群(通过网络连接的计算机)上并行执行python代码的机制。它轻巧，易于安装和与其他python软件集成。ParallelPython是一个用纯Python编写的开源和跨平台模块。二、特性在SMP和集群上并行执行python代码易于理解和实现基于Jo
- python并行计算
weixin_30894389
0.基础并行/发：multiprocessing/threading1.concurrent2.并发：asynico3.Ipython下的并行计算：使用ipyparallel库的IPython提供了前所未有的能力，将科学Python的探索能力与几乎即时访问多个计算核心相结合。系统可以直观地与本地或网络的计算节点集群进行交互，而不管集群的实现方式如何。这种易于交互使用帮助IPython和Python
- Python并行计算：提高效率的利器
uote_e
pythonjavalinuxPython
在现代计算领域中，处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战，一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言，也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术，并提供一些示例代码。并行计算简介并行计算是指同时执行多个计算任务，以提高计算效率。在传统的串行计算中，任务是按顺序依次执行的，而并行计算可以将任务分解成多个子任务，
- async++源码阅读——parallel部分
哎呦，帅小伙哦
#async++c++异步编程async++
1、背景async++框架中提供了多种并行计算的工具，其中包括parallel_for、parallel_invoke、parallel_reduce。这3中工具的使用场景略有不同，下面将对它们进行比较详细的介绍。2、parallel_for2.1、核心模板函数//这个函数是一个递归设计//为什么只限制了前半部分任务完成后才可以执行后半部分任务呢？//我理解是因为前半部分任务使用了异步方法，而后半
- Matlab多核CPU并行和多线程
m0_74823021
面试学习路线阿里巴巴资料职业发展matlabjava数据库后端
简介这里需要明白的概念有：多核、多进程、多线程、并行计算、并发计算的区别。什么是多核在计算机设计早期，为了响应更多计算性能的需要，单处理器系统发展成为多处理器系统。更现代的、类似的系统设计趋势是将多个计算核放到单个芯片。无论多个计算核是在多个CPU芯片上还是在单个CPU芯片上，我们称之为多核或多处理器系统。多进程进程就是正在进行的一个程序或者任务，而负责执行任务的是CPU，执行任务的地方是内存。程
- 构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望
Mr' 郑
gpu算力
引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下，合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
- AI技术架构：从基础设施到应用
fuqinyijiu
AI人工智能架构
人工智能（AI）的发展，正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构，不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑，还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。一、基础设施层：AI技术的坚实地基基础设施层是AI技术架构的“地基”，为整个系统提供计算能力和存储保障。没有强大的基础设施，复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优
- 云计算技术深度解析与代码实践
我的运维人生
云计算flaskpython运维开发技术共享
云计算技术深度解析与代码实践引言云计算作为近年来兴起的革命性IT服务模式，正在全球范围内迅速普及。它通过网络将软硬件资源整合成一个高效的分布式系统，实现了数据的可靠存储和高效处理。本文将深入探讨云计算的技术特点、应用场景，并通过具体的代码使用案例展示如何在云平台上实现一个基本的应用程序。云计算技术特点云计算技术融合了网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化以及负载均衡等多种先进技
- 《量子计算对人工智能发展的深远影响》
cc++人工智能深度学习
在科技发展的浪潮中，量子计算与人工智能无疑是两颗璀璨的明星，二者的融合正引领着一场深刻的科技变革.量子计算的独特之处在于其利用量子比特的叠加和纠缠特性，能够实现并行计算，从而在处理复杂问题时展现出超越传统计算的巨大潜力.这种强大的计算能力为人工智能的发展带来了诸多积极影响。加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速
- 《鸿蒙Next微内核：解锁人工智能决策树并行计算的加速密码》
人工智能深度学习算法
在当今人工智能飞速发展的时代，提升运算速度是推动其进步的关键。鸿蒙Next以其独特的微内核特性，为设计决策树的并行计算框架提供了新的思路和契机。鸿蒙Next微内核特性概述鸿蒙Next的微内核架构将核心功能模块化，仅保留进程管理、内存管理和通信机制等基础功能在内核中，文件系统、网络协议等都作为独立模块在用户空间运行。这种架构使内核精简、稳定且安全，模块间低耦合也让系统可扩展性和维护性更强，能根据不同
- Spark 组件 GraphX、Streaming
叶域
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Spark组件GraphX、Streaming一、SparkGraphX1.1GraphX的主要概念1.2GraphX的核心操作1.3示例代码1.4GraphX的应用场景二、SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算。Graph
- 分布式离线计算—Spark—基础介绍
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人工智能—大数据
原文作者：饥渴的小苹果原文地址：【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要：Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
- python ray分布式_取代 Python 多进程！伯克利开源分布式框架 Ray
weixin_39946313
pythonray分布式
Ray由伯克利开源，是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序，而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上(内存、计算、存储等)实
- OPENCL之SIMT与SIMD在架构上的主要区别是什么？
糯米宝宝
gpuopencv
SIMT（单指令多线程）与SIMD（单指令多数据）在架构上的主要区别体现在以下几个方面：执行单元的组织方式：SIMD：采用的是多数据流架构，即同一条指令同时作用于多个数据元素。这种架构特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。SIMT：采用的是多线程架构，即同一条指令由多个线程并行执行。每个线程可以有不同的分支行为和执行路径，从而实现线程级的并行计算。软件暴露的信息：SIMD：向软件公开SIMD宽度（
- Python | 使用Joblib模块加快任务处理速度
python收藏家
pythonpython
在本文中，我们将了解如何通过使用Joblib模块在Python中并行执行代码来大幅减少大型代码的执行时间。Joblib模块简介Joblib是一个用于Python的开源库，它提供了一些用于并行计算和内存映射的工具，旨在提高科学计算和数据分析的效率。Python中的Joblib模块特别用于使用Pipelines并行执行任务，而不是一个接一个地顺序执行任务。Joblib模块允许用户通过利用设备中存在的所
- 【并行计算】Strong scaling和weak Scaling
栏杆拍遍看吴钩
pytorch并行计算
可以从这个角度来区分：StrongScaling在扩展时是壮壮的，即使增加负载，也不需要调整机器。WeakScaling在扩展时是弱弱的，如果要增加负载，也要同步增加机器。Strong的目的是为了知道当前的机器所能够提供的最大并行能力。Weak的目的是为了保证当前的负载均衡性一致的情况下比较不同数量机器的并行效果。
- NUMA架构
weixin_34220623
数据库内存管理操作系统
最近在学习.NET的并行计算技术，学到一个服务器NUMA架构，NUMA架构在中大型系统上一直非常盛行，也是高性能的解决方案，在系统延迟方面表现都很优秀。Windows一向都没有在NUMA架构上有多少表现机会，AMD的多路系统大多也会用在UNIX/Linux上。Intel如期进入了NUMA架构的怀抱，英特尔最新的服务器处理器至强5500是一项重大的结构变革。与上一代至强处理器相比，至强5500采用了
- 模式转变-并行编程方面的设计注意事项
guoxiaoqian8028
并行计算
本文以VisualStudio工具的预发布版为基础。文中的所有信息均有可能发生变更。本文将介绍以下内容：并行计算并发编程性能提高本文使用了以下技术：多线程目录并发和并行结构化多线程数据并行性数据流数据并行性单程序，多数据并发数据结构总结从1986到2002年，微处理器的性能每年提高了52%。这一惊人的技术进步源自晶体管成本依据摩尔法则不断地缩减，以及处理器厂商在工程方面的出色表现。微软的研究员Ji
- CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？
Jtti
服务器运维
大规模并行计算是指利用多个处理单元同时处理计算任务，以提高计算效率和缩短完成时间。这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。多核处理器可以大幅提升并行计算能力，适合处理大型计算任务。CPU服务器通常配备多级高速缓存(L1、L2、L3)，有效减
- 环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1
w坐看云起时
环境安装tensorflowpython人工智能
环境配置建议多看几个别人的安装过程的图文，不要着急，慢慢来，我们肯定行，加油！一、知识储备1.CUDACUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。（来自百度词条）2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反
- ISP(图像信号处理器)是什么？
FoGoiN
嵌入式硬件单片机物联网
由于刚接触到开发版，认识到了图像处理器（imageprocessor）,又名imageprocessingengine,imageprocessingunit(IPU),imagesignalprocessor(ISP)。和电脑的GPU类似，通常采并行计算。功能：Bayertransformation图像传感器（就是光电转换器）中的光电二极管（吸收光子产生电流）其实是无法识别颜色的，为了能够识别颜
- 深度学习(二)
小泽爱刷题
深度学习人工智能
CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力，提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作：卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络（CNN）中最重要且最计算密集的
- Python 多线程和多进程用法
SmallerFL
Python相关python服务器linux多进程多线程
文章目录1.Python多进程1.1常见用法1.创建进程2.进程池3.进程间通信4.进程同步1.2结合进度条显示2.Python多线程2.1常见用法1.使用线程池2.2结合进度条显示1.Python多进程1.1常见用法multiprocessing是Python标准库中的一个模块，用于在多核或多处理器环境中并行执行任务。它提供了一种便捷的方法来创建和管理多个进程，以实现并行计算。multiproc
- 《C++与新兴硬件技术的完美融合：开启未来科技新篇章》
程序猿阿伟
c++科技开发语言
在科技飞速发展的今天，新兴硬件技术不断涌现，为软件开发带来了前所未有的机遇和挑战。C++作为一种强大而高效的编程语言，如何更好地与这些新兴硬件技术结合，成为了众多开发者关注的焦点。首先，在与GPU（图形处理单元）的结合方面，C++展现出了巨大的潜力。GPU拥有强大的并行计算能力，能够快速处理大量的数据和复杂的计算任务。通过CUDA和OpenCL等技术，C++开发者可以充分利用GPU的性能优势，实现
- Unity3D UI Toolkit数据动态绑定详解
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uijava开发语言Unity游戏开发前端c#
前言在Unity3D中，ComputeShader是一种强大的工具，用于在GPU上执行并行计算任务，这些任务通常涉及大量的数据处理，如图像处理、物理模拟等。然而，由于GPU的并行特性，ComputeShader中的线程（也称为工作项）之间默认是不进行同步的。这意味着每个线程都是独立运行的，且无法直接访问其他线程的数据或执行状态，除非通过特定的机制进行通信。对惹，这里有一个游戏开发交流小组，大家可以
- jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化）
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了：
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是：
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（
new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令，安装sysbench-0.5：
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一． 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时，Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。
实例环境： 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？
从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤：
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。
网上的说法：
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数：erlang:get_s
