- 数电·优先编码器 CD4532的使用方法
Hi_kenyon
单片机嵌入式硬件
如何使用CD4532编码器CD4532是一个8输入优先编码器的集成电路芯片。它有8个输入信号(D0至D7),3个输出信号(A0至A2),以及一个有效输出信号(EO),这个信号可以用来判断是否有输入信号为高电平。这个芯片的功能是将8个输入信号编码为一个3位的二进制数,其中D7具有最高的优先级。使用CD4532的步骤如下:连接电源:将Vdd(芯片的第16脚)连接到+5V电源,将Vss(芯片的第8脚)连
- Gen AI:重塑未来的创造力工具箱
一杯酒zpy
人工智能
目录页一、GenAI工具箱助力大学生涯1.通用GenAI工具2.GenAI科研辅助1.文献阅读与论文写作2.数据分析与可视化3.AI翻译工具二、GenAI办公、学习助手1.PPT制作2.表格制作3.AI思维导图4.AI办公5.AI图像处理6.AI视频处理7.AI音频处理8.AI编程工具9.AI搜索引擎说明:网盘资源密码获取:关注微信公众号【土木岛】,后台回复文件框中提示的对应关键词自动发送。点击查
- 智能汽车图像及视频处理方案,支持视频智能包装创作能力
美摄科技
汽车
在这个日新月异的智能时代,每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展,智能汽车不仅成为了未来出行的代名词,更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中,美摄科技以创新为翼,推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案,为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴,重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑,视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案,是基于深度学习、人工智能及大数据处
- 编译OpenCV支持CUDA视频解码
AI标书
pythonopenvccudanvidiadockerbuild
如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持(cudacodec)在深度学习、视频处理等高性能计算领域,OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块,能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码,极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境,详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV,并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
- 手把手教你学Simulink——汽车工程场景实例:车联网(V2X)通信技术的仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulink汽车simulink
目录一、引言教程目标二、准备工作三、实现步骤详解✅步骤1:创建Simulink模型✅步骤2:添加车辆与通信环境模型添加信道模型:✅步骤3:设计发送端数据源:编码器:调制器:✅步骤4:设计接收端解调器:解码器:✅步骤5:连接各模块并设置仿真参数示例连线代码:设置仿真参数:✅步骤6:结果可视化计算误比特率:✅步骤7:完整框图结构示意(文字版)四、运行仿真并测试效果五、结论与拓展方向✅本章收获:手把手教
- 【C】count per second,即“每秒脉冲数”
我不是程序猿儿
ServoCc语言开发语言
1.cnt/s的含义cnt/s全称是countpersecond,即“每秒脉冲数”。在伺服系统或运动控制系统中,“cnt”常指编码器的计数单位,即每经过一个脉冲信号,编码器的计数器加一。速度=单位时间内的编码器脉冲数变化量。2.工业设备为什么用cnt/s大多数伺服/步进驱动器、运动控制卡,直接控制的是脉冲发生器/编码器的计数速率。这样可以跟底层硬件实现直接匹配,便于闭环反馈。3.500cnt/s5
- 技术解析:基于x264与FFmpeg的视频高效压缩策略——以小丸工具箱类GUI工具为例
soonlyai
ffmpeg音视频人工智能经验分享
摘要本文旨在探讨视频文件高效压缩的技术原理与实践方法,特别是针对如何在保持较高视觉质量的前提下显著减小文件体积。我们将以常见的视频处理GUI工具(如“小丸工具箱”等)所封装的核心技术为引,重点分析基于x264编码器和FFmpeg框架的参数配置,如CRF(ConstantRateFactor)值的选择。同时,本文将提供一个基础的FFmpeg命令行示例,演示核心压缩操作,并讨论批量处理及GUI封装此类
- RNN、LSTM、GRU详解
昔颜1121
人工智能rnnpython
RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域,序列数据(如语音识别、机器翻译、文本生成等)广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据,循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetwork)及其改进版本——长短时记忆网络(LSTM,LongShort-TermMemory)和门控循环单元(GRU,GatedRecurrentUnit)成为处理时序
- ESP32S3控制舵机:当电子大脑遇上机械肌肉
SlientICE
单片机硬件工程stm32嵌入式硬件物联网
文章总结(帮你们节约时间)电机的分类及舵机在其中的位置舵机的内部结构和工作原理ESP32S3的强大功能及其与舵机控制的完美结合EC11旋转编码器的使用方法及与ESP32S3的配合详细的硬件连接和Arduino代码实现电机家族大集合:舵机只是其中一员想象一下电子世界中的"运动员"家族——电机们。它们就像是电子项目中的肌肉组织,负责将电能转化为机械能,让静止的物体有了灵魂和动作。这个大家族可真不小!直
- STM32入门定时器之编码器
绿竹-大地
stm32单片机嵌入式硬件
定时器的编码器流程图如上所示,首先有一点需要知道的是输入的信号是正交信号。同时这里的边沿检测极性选择和输入捕获里面的不同,输入捕获里面的边沿极性选择是上升沿和下降沿,对于编码器而言就像加入了一个非门一样。如果你设置为上升沿信号直接通过不会改变极性,如果你设置为下降沿信号会取反通过下一级电路。这样的话就可以应对各种不同的情况,就好比左右两个电机是对称的,但是都是向前走,输出的正交信号确是相反的,为了
- 线程池中的线程数量设置为多少比较合适?
Mutig_s
java后端面试
影响因素影响线程数设定的因素,主要有CPU核心数、以及应用类型。CPU密集型应用CPU密集型应用主要是指需要大量计算资源的应用,常见类型包括:科学计算:气象模拟、流体动力学模拟。图形渲染:3D动画制作、电影特效渲染。密码学运算:区块链挖矿、数据加密。机器学习和人工智能:神经网络训练、深度学习。金融分析:量化分析、高频交易。图像和视频处理:视频编辑、编码解码。编译器和代码分析:代码编译、大型软件项目
- Android端直播SDK实现方案
概述直播系统的架构总体上分为采集模块、预览模块、处理模块、编码模块、推流模块。把这五个模块串联起来就构成了整个直播系统的数据流。如下图所示:音频采集:采集原始的PCM数据。音频处理:对音频进行混音消除、降噪、自动增益等处理。音频编码:把PCM格式的数据编码为AAC格式。视频采集:相机/屏幕流的采集;YUV格式或者纹理格式。视频处理:对视频进行美颜/滤镜等处理。预览:把视频处理后的视频流在屏幕上进行
- WebRTC(七):媒体能力协商
却道天凉_好个秋
WebRTCwebrtc
目的在WebRTC中,每个浏览器或终端支持的音视频编解码器、分辨率、码率、帧率等可能不同。媒体能力协商的目的就是:确保双方能“听得懂”对方发的媒体流;明确谁发送、谁接收、怎么发送;保障连接的互操作性和兼容性。P2P的基本流程参与角色角色说明peerA发起连接的端(通常是主叫)peerB接收连接的端(通常是被叫)signal信令服务器,用于中转SDP和ICE信息,但不参与媒体传输stun/turnS
- 通义万相2.1技术深度解析
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c++算法笔记人工智能神经网络深度学习
如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(^U^)ノ~YO一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统,其核心架构包含以下模块:多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器(768维嵌入)改进型图像编码器(EfficientNet-B7+自注意力)扩散主干网络改进型U-Net架构(128层残差块)多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训
- 网络模块尺寸多样导致的内存碎片
weixin_42319617
深度学习
在给网络换了编码器之后,出现了显存不足的报错,于是出现了两个问题,一个是为什么服务器上有5G的显存不可用,由于除了数据集之外,配置和模型相同的另一个设备上还有接近一半的占用,而这里显然高出了几G,所以先不解决这个问题,而是改模型的尺寸,如何调整使其符合当前的显存,由于编码之后使用3*3的卷积进行了通道的调整,想着改成1*1的显存会下降,因为从参数量计算上看后者的结果更小,但事实上相反,由于后者对应
- VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读
TigerZ*
AIGC算法AIGC计算机视觉人工智能图像处理
一、概述1、是什么是一系列多模态大型语言模型(MLLM),其中包括2B、7B、72B三个版本,整体采用视觉编码器(标准VIT输出后面接patchmerger)+LLM形式。比较创新的是统一视觉处理方式(3DCNN统一视频、图片)+图像缩放方式(自适应缩放)+3DLLM位置编码。能够处理包括文本、图像在内的多种数据类型,具备图片描述、单图文问答、多图问对话、视频理解对话、json格式、多语言、age
- UNet改进(5):线性注意力机制(Linear Attention)-原理详解与代码实现
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人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,UNet架构因其在图像分割任务中的卓越表现而广受欢迎。近年来,注意力机制的引入进一步提升了UNet的性能。本文将深入分析一个结合了线性注意力机制的UNet实现,探讨其设计原理、代码实现以及在医学图像分割等任务中的应用潜力。UNet架构概述UNet最初由Ronneberger等人提出,主要用于生物医学图像分割。其独特的U形结构由编码器(下采样路径)和解码器(上采样路径)组成,通
- 编码器技术解析:从基础原理到应用场景
亿只小灿灿
计算机基础日常小分享编码器
一、编码器的核心概念1.1定义与基本功能编码器(Encoder)是一种将信息从一种形式转换为另一种形式的设备或程序。其核心功能是通过特定的算法或机制,将输入信号(如模拟信号、数字数据、物理运动等)转换为便于存储、传输或处理的输出格式。在数字系统中,编码器的作用类似于"翻译官",例如:将文本字符转换为二进制代码(如ASCII编码)将视频图像压缩为特定格式(如H.264)将机械运动转换为电信号(如旋转
- Transformer 中 QKV 流向全解析(含注意力机制箭头图示)
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transformer人工智能深度学习
QKV是什么?在Attention机制中,我们通过Query(查询)与一组Key-Value(键-值)对计算注意力权重,然后用这些权重对Value进行加权求和,从而输出当前时刻关注上下文的结果。Transformer中注意力模块分布Transformer结构中含有三种注意力机制,每个机制都会涉及Q、K、V的构建和使用:编码器自注意力(EncoderSelf-Attention)解码器自注意力(De
- 探秘卷积神经网络(CNN):从原理到实战的深度解析
LNL13
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在图像识别、视频处理等领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)如同一位“超级侦探”,能够精准捕捉图像中的关键信息,实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知,CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力,成为深度学习领域的中流砥柱。接下来,让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络,如多层感知机(ML
- ESP FOURCC 编码介绍
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FOURCC(FourCharacterCode,四字符编码)是一种在多媒体领域被广泛使用的标识符,常用于快速识别音视频编码格式、封装格式、像素格式等。乐鑫科技定义了一套完整的FOURCC编码标准,称为ESPFOURCC,该标准可在开源项目ESP-GMF中的esp_fourcc.h头文件中找到,涵盖了音视频编解码、图像、封装格式和各种像素格式。本文将深入介绍ESPFOURCC的背景意义、定义原则、
- ios苹果app应用程序录屏开发有哪些难点和注意点
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iOS苹果应用程序录屏开发的难点和注意点主要包括:难点:一、权限管理iOS录屏功能需要用户授权才能使用,开发者需要处理用户授权的逻辑,包括请求权限、处理用户拒绝授权的情况以及提供友好的提示信息等。二、视频编码和压缩录制屏幕上的内容会产生大量的数据,因此对生成的视频文件进行编码和压缩是必要的。开发者需要选择合适的视频编码器,并合理地设置视频质量和压缩参数,以保证生成的视频文件既有足够的清晰度,又不会
- 信息传输仿真:信道编码与解码_(6).卷积码
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卷积码1.卷积码的基本概念卷积码是一种广泛应用的信道编码技术,主要用于提高数据传输的可靠性。与块码不同,卷积码是将信息比特流按时间顺序依次输入编码器,并且每个输出比特不仅取决于当前输入的信息比特,还取决于前一个或多个信息比特。这种编码方式使得卷积码具有较强的纠错能力,尤其是在连续错误的情况下。1.1卷积码的生成多项式卷积码的生成是由生成多项式决定的。生成多项式定义了编码器的结构和编码规则。假设卷积
- Transformer结构介绍
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[编码器Encoder]←→[解码器Decoder]编码器:输入:源语言序列输出:每个词的上下文表示(embedding)解码器:输入:目标语言序列+编码器输出输出:下一个词的概率分布(目标句子生成)inputs->inputsEmbedding+PositionalEncoding->N*encoderoutput->outputsEmbedding+PositionalEncoding->N*
- ROCm上来自Transformers的双向编码器表示(BERT)
109702008
#python人工智能#深度学习bert人工智能深度学习
14.8.来自Transformers的双向编码器表示(BERT)—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)代码importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#@savedefget_tokens_and_segments(tokens_a,tokens_b=None):"""获取输入序列的词元及其片段索引"""to
- GPU 服务器:高性能计算的强大引擎
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一、GPU服务器概述GPU服务器是一种专门为处理复杂计算任务而设计的服务器。它配备了高性能的图形处理单元(GPU),能够在深度学习、科学计算、视频编解码等多个领域发挥强大的作用。据统计,在深度学习领域,GPU服务器能够将模型训练时间缩短数倍甚至数十倍。在科学计算方面,它可以快速处理大规模数据,例如在气象预测中,能够加速复杂的计算过程,提高预测的准确性。同时,GPU服务器具有出色的稳定性,可长时间连
- LPDDR5x电源使用Si电容对PI和PSIJ影响分析
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SoC可能包含许多高速接口,其中LPDDR5X目前因为高带宽、低功耗、大容量等性能优势开始逐渐在AI计算、5G通信、视频处理等领域开始使用。LPDDR5X目前的速率高达8.533GT/s,以及多个为这些接口供电的IO电压轨,而这些IO轨的PDN需要提供低阻抗,同时最小化在PCB上占用的资源,如封装焊球和PCB电源填充。需要为IO信号设计低阻抗的PDN,对于涉及在电源网络上提供的去耦电容需要严格设计
- STM32和树莓派的分工
⚙️修正版:典型硬件组合与通信流程(以移动机器人为例)1.硬件分工:大脑vs四肢角色硬件运行软件核心任务是否直接运行ROS决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达、IMU-执行动作/采集数据-2.为什么需要STM32?树莓派无法直接
- Latent World Model 架构实战:具身智能中的隐空间建模与状态压缩
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具身智能(EmbodiedAI)架构人工智能具身智能
LatentWorldModel架构实战:具身智能中的隐空间建模与状态压缩关键词具身智能、LatentWorldModel、状态建模、变分自编码器、感知压缩、动态预测、多模态对齐、认知建模、世界模型、状态表示学习摘要在具身智能系统中,世界模型(WorldModel)构建是认知能力的核心,而其中的“隐空间建模与状态压缩”技术决定了智能体对环境的理解深度与动作决策的效率。本文基于2025年最新开源项目
- 生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战
软考和人工智能学堂
人工智能Python开发经验#DeepSeek快速入门开发语言
1.生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支,主要分为以下几类:变分自编码器(VAE):基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN):通过对抗训练学习数据分布自回归模型:PixelCNN、WaveNet等流模型(Flow-basedModels):基于可逆变换的精确密度估计扩散模型(DiffusionModels):最新兴起的生成方法1.2GAN核心思想GAN由生
- 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