- DigitalOcean Kubernetes现已支持VPC natvie集群
DO_Community
kubernetes
DigitalOceanKubernetes(DOKS)的VPCnatvie集群功能现已正式上线!这一新功能实现了DOKS集群与虚拟私有云(VPC)资源之间的无缝集成,提升了工作负载的网络灵活性和可扩展性。什么是VPCnatvie集群?VPCnatvie集群支持Kubernetes集群与VPC资源之间进行原生路由。这意味着你的DOKS集群可以作为现有VPC网络架构的自然扩展,提供更流畅的连接和更好
- Rasa的工作流程
不会编程的程序猿ᅟ
rasa
Rasa的工作流程分为两个主要部分:NLU(自然语言理解)和Core(对话管理)。整个流程包括从用户输入到最终响应的多个步骤,下面是详细的工作流程解析:1.用户输入用户通过聊天界面(如微信、Telegram、Slack或Web前端)发送自然语言消息,例如:"我想预订一张明天去北京的火车票"2.自然语言理解(NLU)Rasa的NLU模块解析用户输入,提取意图和实体。2.1意图识别NLU模块会识别用户
- 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗?
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能深度学习AI写作AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT,我们需要从多个方面来分析,包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨:1.技术基础(1)现状国内AI技术:国内的AI技术发展迅速,尤其在深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如,百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型(LLM)已经在技术上
- 【Lora微调】提高模型效率的创新方法
@fishv
人工智能大模型微调Lora
前言在自然语言处理(NLP)和机器学习的研究和应用中,随着模型规模的不断扩大,模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。大型预训练模型,如GPT、BERT等,虽然在许多任务上表现出色,但它们的训练和微调通常需要巨大的计算资源,这使得许多研究者和开发者无法充分利用这些模型进行个性化或领域特定的调整。为了在保持模型性能的同时减少计算开销,**Lora(Low-RankAdaptation)**应运而生。
- 再分享API形式调用Dify项目应用
福安德信息科技
大模型python人工智能大模型llmdify
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。RAGOnMedicalKG:大模型结合知识图谱的RAG实现DSPy:变革式大模型应用开发最简明的Few-shotPrompt指南SemanticKernel:微软大模型开发框架——LangChain替代对话大模型Prompt是否需要
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
- Hutools 构建树结构
理想二旬不止(上班了,好像没有理想了)
Hutools工具使用记录java
详细介绍Hutools官网我们平时在进行业务开发时,经常会碰到需要构建树形结构的业务,比如常见的区域树结构└──省└──市└──区这类数据的特点就是每条数据有明确的父节点和子节点,如果没有父节点或者子节点的话,没有父节点的数据为树的顶级节点,如果没有子节点的话为树的底级节点。示例数据表及数据CREATETABLEarea(area_idBIGINTNOTNULLAUTO_INCREMENT,par
- Java 大视界 -- Java 大数据中的自然语言生成技术与实践(63)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据自然语言生成基于规则模型基于统计模型基于深度学习模型新闻写作智能客服
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 你知道吗?其实这些都是AI——智能聊天机器人
贫苦游商
人工智能机器人机器学习AIGC制造
智能聊天机器人AI:优化用户体验的智能助手在现代的数字化生活中,智能聊天机器人已经成为许多中国社交平台上不可或缺的一部分。这些机器人通过人工智能技术的支持,为用户提供各种互动服务,从回答常见问题到提供个性化建议,极大地提升了用户体验和平台的服务质量。智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本,这些系统能够理解用户的意图,并生成相应的回复。例如,当用户在购物平台上询
- Transformer大模型实战 BART模型的架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
Transformer大模型实战BART模型的架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起,如BERT、GPT系列等,研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为
- 【Unity 天空和昼夜循环系统插件】Procedural Sky Shader & Day Night Cycle - Jupiter 旨在为游戏项目提供动态、真实的天际效果和昼夜变化
Unity游戏资源学习屋
Unity插件
ProceduralSkyShader&DayNightCycle-Jupiter是一款专为Unity开发的程序化天空和昼夜循环系统插件,旨在为游戏项目提供动态、真实的天际效果和昼夜变化。该插件使用程序生成的方式实时模拟天空的变化,提供了多种自定义选项,帮助开发者创建美丽且自然的环境光照和大气效果,适用于各种游戏类型,包括开放世界、冒险、角色扮演等。核心功能程序化天空生成插件采用程序生成方法,能够
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
gpt人工智能
引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- “2022年江苏省职业院校技能大赛”高职组详解——Debian
你可知这世上再难遇我
2022全国职业技能大赛网络系统管理-Debiandebian运维网络系统管理
目录网络系统管理竞赛一、竞赛内容分布二、竞赛时间三、竞赛注意事项四、竞赛结果文件的提交第一部分:Linux网络服务一、竞赛简介二、初始化环境1.默认账号及默认密码2.操作系统配置三、项目任务描述1.拓扑图2.网络地址规划ISPSRVAppSrvSTORAGESRVROUTERSRVINSIDECLIOUTSIDECLI四、项目任务清单服务器IspSrv工作任务1.DHCP2.DNS3.CHRONY
- BERT模型在情感分析中的应用:探寻文本情感的智能之路
Echo_Wish
前沿技术人工智能bert人工智能深度学习
随着互联网的普及和社交媒体的兴起,情感分析(SentimentAnalysis)已成为自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向。情感分析通过对文本数据的分析,识别其中所表达的情感倾向(如正面、负面或中性)。近年来,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型凭借其强大的上下文理解能力,在情感分析中展现出了卓越的性能。本文将深
- FPGA在空间领域应用的权衡之道
forgeda
EDA硬件辅助验证fpga开发硬件架构嵌入式硬件EDA硬件辅助验证故障注入测试SEUEmulation商业航天
新官上任,干货较多。去年10月30日,紫光国微在投资者关系活动中表示,对FPGA产品的国产化率以及未来价格压力趋势的答复是,除了个别品类外,FPGA领域已基本完成国产化替代。价格竞争激烈,现有存量市场需求不足,导致产品价格成为重要竞争手段等。价格是市场新进入者的唯一机会,FPGA行业自然也不例外。当下火热的“智算概念”,如果说GPU在数据中心堆算力的方式有多风光,那么在追求性能之外,必须权衡SWa
- 【江西省乡镇界】面图层shp格式乡镇名称和编码wgs84无偏移arcgis数据内容测评
鸿业远图科技
arcgis
标题中的“江西省乡镇界面图层shp格式乡镇名称和编码wgs84无偏移arcgis数据”指的是一份地理信息系统(GIS)的数据集,主要用于描绘江西省内各个乡镇的边界信息。这份数据集采用的是Shapefile(shp)格式,这是一种广泛用于GIS领域的矢量数据格式,可以存储地理特征的几何、属性和标识信息。其中,“乡镇名称和编码”指的是每个乡镇的专属标识,通常包括乡镇的名字和一个唯一编码,方便数据管理和
- 【浙江省乡镇界】面图层shp格式arcgis数据+乡镇名称和编码+wgs84坐标无偏移内容测评
鸿业远图科技
arcgis
最新2020年乡镇界+面图层shp格式arcgis数据+乡镇名称和编码+wgs84坐标无偏移。arcgis直接打开,单独乡镇界一个图层。品质高
- 【湖北省乡镇界】面图层arcgis数据乡镇名称和编码wgs84坐标无偏移shp格式内容测评
鸿业远图科技
arcgis
2020年乡镇界+面图层shp格式arcgis数据+乡镇名称和编码+wgs84坐标无偏移。arcgis直接打开,单独乡镇界一个图层。品质高
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
张登杰踩
人工智能python
转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- Encoder(编码器)和Decoder(解码器)有什么区别
YiHanXii
nlp人工智能
编码器和解码器的区别主要功能:编码器:编码器的主要功能是处理输入数据,并将其转换成一种内部表示(contextvectors),这种表示捕捉了输入数据的重要特征。编码器特别适合于自然语言理解(NLU)任务。解码器:解码器的主要功能是基于某种内部表示或前一个状态的输出来生成新的输出。解码器特别适合于自然语言生成(NLG)任务。处理方式:编码器通常一次性处理整个输入序列,捕捉序列中的信息,并生成一个固
- 自然语言处理的发展历程
数亦有术
自然语言处理人工智能
1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言,描述词语及词语之间的关系。这一阶段停留在理论层面做探索图灵、马尔可夫、香农2基于规则的形式语言理论期1957-1970形式语言理论的提出,开启了学术界对自然语言结构的研究、建模和解析,从而为基于结构与规则的文本识别、生成和翻译开辟了一条康庄大道诺姆·乔姆斯基、冯志伟3基于规则、概
- 【自然语言处理(NLP)】NLTK的使用(分句、分词、词频提取)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍NLTK主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式
- 【自然语言处理(NLP)】序列数据研究(创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
- 网络安全大模型和人工智能场景及应用理解
hao_wujing
web安全安全
本文通过通俗易懂的方式的进行阐述,大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞!!!一、网络安全大模型的概述网络安全大模型是一种用于识别和应对各种网络安全威胁的模型。它通过分析网络数据包、网络行为等信息,识别潜在的网络安全事件,并采取相应的措施进行防御。人工智能(AI)是指由计算机系统或机器执行的智能任务,通常需要人类智能来完成。AI的一个重要分支是(NLP),即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核
- 李开复:苹果发布AI应用的未来
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头,苹果也积极布局AI领域,并将其融入到其产品和服务中。2017年,苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic,并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力,为
- 使用Zapier Natural Language Actions与LangChain集成实现自动化工作流
srudfktuffk
langchain自动化windowspython
技术背景介绍ZapierNaturalLanguageActions(NLA)提供了一种通过自然语言接口访问Zapier平台上5000多个应用和20000多个操作的方法。通过NLA,你可以将自然语言翻译成具体的API调用并获取简化的输出。这使得在复杂的多应用环境中进行自动化操作变得更加轻松。然而需要注意的是,ZapierNLA将在2023年11月17日停用。核心原理解析NLA的核心思想是通过类似O
- 计算广告(一)
爱学习的菜鸟罢了
搜广推人工智能
计算广告学是一个十分庞大的学科,里面涵盖了自然语言处理、机器学习、推荐系统等众多研究方向。而且广告作为互联网行业的三大盈利模式(广告、电商、游戏)之一,也是这三大模式中最有技术含量的,计算广告学一直都吸引着无数学术界/工业界的精英投入其中(ps:计算广告学也是机器学习在商业界最成功的应用之一)。行业分类例子盈利搜索引擎Google百度广告社交网络腾讯facebook广告增值服务游戏电商网站亚马逊阿
- 快速入门Volc Engine的MaaS LLM模型
azzxcvhj
python
在这篇文章中,我将为你详细介绍如何使用VolcEngine的MaaSLLM模型。我们将从安装库开始,然后深入到具体的代码实现,最后分析其应用场景及实践建议。技术背景介绍VolcEngine(火山引擎)提供了一个强大的MaaS(ModelasaService)平台,支持多种语言模型。这个平台旨在让开发者更容易地集成和使用先进的自然语言处理能力。通过VolcEngine,开发者可以轻松实现文本生成、文
- 人工智能和云计算带来的技术变革:人工智能实现自动化营销的方式
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(AI)和云计算技术的不断发展,我们正面临着一场技术革命。这场革命正在改变我们的生活方式、工作方式和商业模式。在这篇文章中,我们将探讨人工智能如何实现自动化营销的方式,并深入了解其背后的核心概念、算法原理、代码实例等。1.1人工智能简介人工智能是一种计算机科学的分支,旨在让计算机具有人类智能的能力,如学习、推理、感知、语言理解等。人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、解
- 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