- Elasticjob在同一个实例上运行的多个分片任务
飞火流星02027
#云计算云原生微服务同一实例执行多个分片任务同一机器执行多个分片任务ElasticJob定时任务分片ElasticJob作业分片多个分片在同一个实例上执行分布式任务调度框架
一、#创作灵感#elasticjob在同一个实例上运行的多个分片任务(实例数量小于分片数量)很多贴子、AI说可以实际不可以,很可能是官方说明翻译时出现了误差每个分片由一个独立的作业服务器执行,可以同时处理多个分片,实现作业的并行执行(同时、并行都是指不同的服务器/实例之间并行)需求:作业需要分多片,但不不想启动太多pod/实例方案:当然这是有解决方案的。本文作者分享编程、配置两种实现方案二、环境-
- App自动化测试用例的录制与编写
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
自动化测试用例测试开发软件测试
为什么需要自动化测试?手动测试方法虽然直观但常常难以应对复杂的多样化场景。而自动化测试恰恰填补了这一缺口。通过使用自动化测试框架,我们能够高效、快速地验证App功能的正确性,减少了人为失误的可能性。那么,自动化测试到底能做到哪些呢?高效性:一次录制的测试用例可以重复多次执行,节省大量测试时间。准确性:借助脚本,系统能够保持稳定的执行路径,减少人为操作带来的误差。可维护性:对于频繁更改的功能,自动化
- 基于Python的人工智能驱动基因组变异算法:设计与应用(下)
Allen_LVyingbo
python医疗高效编程研发python人工智能算法健康医疗系统架构
3.3.2数据清洗与预处理在基因组变异分析中,原始数据往往包含各种噪声和不完整信息,数据清洗与预处理是确保分析结果准确性和可靠性的关键步骤。通过Python的相关库和工具,可以有效地去除噪声、填补缺失值、标准化数据等,为后续的分析提供高质量的数据基础。在基因组数据中,噪声数据可能来源于测序误差、实验操作不当等因素,这些噪声会干扰分析结果的准确性。使用Python的相关库和工具可以对数据进行过滤,去
- 如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集,视觉定位,无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率
计算机c9硕士算法工程师
数据集遥感类数据集无人机类数据集无人机卫星影像空间无人机视觉定位数据集遥感影像视觉定位
无人机视觉定位数据集,将无人机拍摄的地面俯视图与相应的遥感影像进行匹配,可以实现无人机的精确快速定位,且不会产生误差累积,能作为当前无人机组合导航系统的重要补充,无人机影像收集自国内多个地区,涵盖不同地形特征和大部分国内地区;匹配的底图影像则是从谷歌地图获取的卫星图像。数据集旨在通过提供多样化的数据来支持无人机视觉定位模型的训练和测试。该数据集包含6,742幅无人机图像和11幅卫星影像。无人机图像
- 线性调整器——耗能型调整器
ོ椿生拥蝶
硬件工程
线性调整器又称线性电压调节器,以下是关于它的介绍:基本工作原理线性调整器的基本电路如图1.1(a)所示,晶体管Q1(工作于线性状态,或非开关状态)构成一个连接直流源V和输出端V。的可调电气电阻,直流源V由60Hz隔离变压器(电气隔离和整流),整流桥和储能电容C构成的电路产生,输出端V.用于连接外部负载。在图中,R1和R2组成的分压网络对输出电压采样,采样电压输入到误差放大器同参考电压进行比较,误差
- 光学分辨率转换公式
胖墩会武术
深度学习图像配准1024程序员节python光学分辨率
文章目录一、光学分辨率(OpticalResolution)1.1、光学显微镜的分辨率极限(理论-公式-计算)1.2、光学误差1.3、放大倍率与分辨率的关系二、光学分辨率转换2.1、技术方法2.2、挑战与注意事项2.3、转换公式2.4、项目实战一、光学分辨率(OpticalResolution)光学分辨率:指的是显微镜或其他光学成像设备能够区分两个物体或细节的最小距离。光学分辨率越高,表示设备能够
- 工业镜头的重要参数之视场、放大倍率、芯片尺寸--51camera
51camera
工业相机工业镜头
今天来简单介绍下工业镜头中常用的参数中的三个:1、视场视场(FOV)也称视野,是指能被视觉系统观察到的物方可视范围。对于镜头而言,可观察到的视场跟镜头放大倍率及相机芯片选择有关。因此需要根据被观察物体的尺寸,先确定所需的视场,再确定相机芯片尺寸及镜头放大倍率。在实际工程项目中,考虑到机械误差等问题,视场通常要大于待观测物体的实际尺寸,以确保在机械误差的范围内,物体始终位于视觉系统的可视范围内。2、
- 【基于PSINS】CKF滤波,观测量为航向角、位置、速度(共7维),附完整代码
MATLAB卡尔曼
基于PSINS工具箱的程序设计matlab开发语言
本代码基于PSINS工具箱实现了一个15维状态的容积卡尔曼滤波(CKF)算法,用于SINS/GPS组合导航系统。该算法在原有仅速度观测的CKF153模型基础上改进,新增位置、航向角作为观测输入,提升了导航精度。文章目录运行结果完整代码核心功能代码改进点实现流程关键函数说明运行结果总结以下是代码的核心功能与实现流程:运行结果三维轨迹:三轴位置误差曲线:三轴速度误差曲线:
- 如何理解六西格玛MSA测量系统分析中的线性
张驰课堂
六西格玛案例六西格玛培训六西格玛考试概率论深度学习经验分享
首先我们来了解六西格玛MSA测量系统分析是什么?比如我们去菜市场买菜,经常会遇到缺斤短两的问题,比如把八两称成一斤,这就叫数据的误差。那么这种误差,是通过测量得来的。我们通过针对这种误差的评估,就叫MSA测量系统分析。MSA测量系统分析的构成包括:测量的人员、被测量的零件、测量仪器、测量方法、测量环境等等。比如说这个商贩来测,他是八斤称成一斤,然后市场管理人员来测的话,八两还是八两,那么今天测是一
- 串口通信USART的波特率误差计算GD32、STM32
kongba007
GD32碎片知识单片机stm32物联网嵌入式gd32
UART通信的误差计算:接收方与发送方频率不准,可能引起累积误差?晶振时间积累误差比如发送器和接收器,两边的晶振,发生了最大的相反方向的漂移,内置8MHz晶振误差精度0.5%,两边累积最大误差达到1%内置8MHz晶振,实际则为8MHz*(+-1.005)=7.96MHz~8.04MHz接收方和发送方,晶振都不准,这将对通信产生不确定影响。下图是两个晶振的误差对比晶振频率精度60s误差ms误差us误
- 团体程序设计天梯赛-练习集——L1-031 到底是不是太胖了
SY师弟
GPLT天梯赛c++数据结构开发语言c语言算法GPLT团队程序设计天梯赛
前言没想到,这题还能搞一个同系列的出来,这个10分相对来说就合适点了,同宗题团体程序设计天梯赛-练习集——L1-029是不是太胖了L1-031到底是不是太胖了据说一个人的标准体重应该是其身高(单位:厘米)减去100、再乘以0.9所得到的公斤数。真实体重与标准体重误差在10%以内都是完美身材(即|真实体重−标准体重|doublesc(doubleh)//计算完美身材{h-=100;h*=0.9;h*
- (62)使用RLS自适应滤波器进行系统辨识的MATLAB仿真
通信仿真实验室
matlab信号处理通信系统通信算法开发语言自适应滤波器RLS
文章目录前言一、基本概念二、RLS算法原理三、RLS算法的典型应用场景四、MATLAB仿真代码五、仿真结果1.滤波器的输入信号、参考信号、输出信号、误差信号2.对未知系统进行辨识得到的系数总结与后续前言RLS(递归最小二乘)自适应滤波器是一种用于系统辨识和信号处理的算法,其原理基于最小二乘法。系统辨识是指从输入输出数据中估计或建模一个动态系统的过程。在RLS自适应滤波器中,目的是找到滤波器系数,使
- 从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法
算法工程师y
人工智能算法matlab
案例背景假设某饮料公司想预测气温变化对饮料销量的影响。使用线性回归模型拟合历史数据,并通过梯度下降算法优化模型参数,动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度(℃)y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量(添加高斯噪声)%可视化数据figure;scatter(x
- 【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化
小小小小祥
深度学习人工智能算法机器学习
文章目录1.L1损失(L1Loss)2.L2损失(L2Loss)3.L1正则化(L1Regularization)4.L2正则化(L2Regularization)5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术,它们在优化过程中起着至关重要的作用。它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂
- 图神经网络实战(8)——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战图神经网络pytorch图注意力网络GNN
图神经网络实战(8)——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric实现GAT3.1在Cora数据集上训练GAT模型3.2在CiteSeer数据集上训练GAT模型3.3误差分析小结系列链接0.前言图注意力网络(GraphAttentionNe
- 机器学习笔记20241017
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学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
- 【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算(Matlab代码实现)
然哥爱编程
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述1.双目相机标定2.图像预处理3.特征提取与匹配4.视差计算5.深度图生成与校正6.景深计算7.误差分析与优化应用领域2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述双目立体匹配一直是双眼视觉的研究热点。双目相机捕获同一场景的左右视点图像,使用立体匹配
- PID详解
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PID在控制领域应该是应用最为广泛的算法了,在工业控制,汽车电子等诸多领域中运用下面我用一个例子和算法过程来讲解PID的概念PID:P比例控制:基本作用就是控制对象以线性的方式增加,在一个常量比例下,动态输出缺点:会产生稳态误差I积分控制:基本作用就是用来消除稳态误差缺点:会增加超调D微分控制:基本作用就是减弱超调,加大惯性响应速度1、什么是PID及其作用上图描述:设定一个输出目标,反馈系统传回输
- 【教程4>第5章>第22节】基于FPGA的Gardner环实现——时偏误差检测模块
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#fpga开发Gardner环时偏误差检测教程4
欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入门60例》《★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合开发入门与进阶X例》目录1.软件版本2.时偏误差检测模块的FPGA实现2.1原理回顾2.2verilog程序3.时偏误差检测模块的仿真测试
- 《深度学习入门:梯度下降法全解析,小白必看!》
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目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
- YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN:高级筛选特征融合金字塔,加强细微特征的检测
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一、本文介绍本文将HS-FPN结构融入YOLOv10以优化目标检测网络模型。HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略,有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。在YOLOv10中应用HS-FPN时,其利用高级特征筛选低级特征,增强特征表达,助力模型精准定位和识别目标,减少因尺度变化及特征不足导致的检测误差,显著提升YOLOv10在各项检测任务中的准确性与稳定性。专栏目录:YOLOv10改进目
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OTFS仿真MIMO-OTFSMP检测算法(详细注释),ZF均衡,低复杂度lu分解和误差纠正mmse均衡检测omp及基本信道估计,MRC检测,结合索引调制IM,空间调制SM,正交空间调制,SM-OFDM,多天线MIMO,AF,DF中继,理想脉冲/矩形脉冲,TDTF域DD域信道以及最新OTSM调制OFDM和OTFS性能对比。代码均可出,均可正常运行。适合本科B设及研究生学习。ID:971873550
- 【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器(加速度计、陀螺仪、磁力计)的卡尔曼滤波器算法研究(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、9轴IMU传感器原理及误差分析三、卡尔曼滤波器算法四、实验与结果分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努
- 导航与定位:室外导航技术_(11).室外导航技术在移动通信中的应用
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机器人(二)php开发语言数据库运维机器人服务器
室外导航技术在移动通信中的应用1.移动通信中的定位技术1.1GPS定位技术GPS(全球定位系统)是目前最广泛使用的室外定位技术。GPS系统由空间段、控制段和用户段组成。空间段由24颗卫星组成,这些卫星在地球轨道上均匀分布,确保地球表面的任何位置都能接收到至少4颗卫星的信号。控制段包括地面监控站、注入站和主控站,负责监控卫星的运行状态并校正其位置和时间误差。用户段则是各种GPS接收设备,如智能手机、
- 均方误差(MSE)揭秘:预测模型的“真面目”
星际编程喵
Python探索之旅pythondjangoflask算法数学建模
前言在这个充满数据的世界里,我们需要各种方式来衡量一个模型的表现,尤其在回归问题中,均方误差(MSE)是我们非常常见的“好朋友”。它就像一位忠诚的侦探,默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。今天,让我们一起进入均方误差的世界,看看它是如何用简单却有效的方式,帮助我们准确评估模型的预测能力。简介均方误差(MSE,MeanSquaredError)是衡量预测值与实际值之间差异的常见指标。在回归问题中
- 必会知识点(持续更新中......)
努力的小诚
#重要知识点计算方法
目录普半径相对误差误差传播与微分近似据有效数字位数求近似值普半径某矩阵的谱半径定义为该矩阵的所有特征值的绝对值的最大值。eg:已知某矩阵的特征值为2,-9,则相应的谱半径为(C)A、2B、-2C、9D、-9解析:特征值的绝对值分别为:2的绝对值是2-9的绝对值是9因此,这些特征值的绝对值中最大的一个是9。所以,相应的谱半径为9。答案是C。相对误差相对误差的传播假设XXX的相对误差为ϵX\epsil
- python3+TensorFlow 2.x(四)反向传播
刀客123
python学习tensorflow人工智能python
目录反向传播算法反向传播算法基本步骤:反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法(Backpropagation)是训练人工神经网络时使用的一个重要算法,它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差。反向传播算法的核心是基于链式法则的梯度下降优化方法,通过计算误差对每个权重的偏导数来更新网络中的参数。反向传播算法基本步骤:前向传播:将输入数据传递通过神经网络的各层,计算每一层的输出。计算损失
- 二、机器学习模型评估与选择
没见过西瓜嘛
机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- 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
#
- 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