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♢.*
马斯克人工智能大模型xAIGrok3
一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成,搭载20万块英伟达H100GPU,累计消耗2亿GPU小时,算力投入是前代Grok-2的10倍48。这一规模远超行业平均水平,例如中国团队DeepSeek-V3的算力消耗仅为Grok-3的1/2634。技术挑战:团队在122天内完成首期10万块GPU部署,克服了散热、电力供应等工程难题1。思维链推理
- JS宏实例:数据透视工具的制作(三)
jackispy
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数据透视工具的制作(二)中详细展示了窗体设计思路及想要实现的功能,在本节中,将完成该工具中的核心计算代码,如分组求和、计数、累乘等的实现方式。在这里,我们可以构思两个类:TablePivot:主要用于管理数据矩阵,包括自动识别列数据类型,以及实现数据分组功能。GroupBy:对分组后的数据进行各种统计操作,例如求和、计数、求平均值等。一、TablePivot类1、示例代码classTablePiv
- sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘sklearn矩阵人工智能python机器学习vue.jsjava
文章目录ConfusionMatrixDisplay详细解释更多定制化ConfusionMatrixDisplayConfusionMatrixDisplay是scikit-learn库中用于可视化混淆矩阵的一个实用工具。混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具,它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混
- AI服务器散热黑科技:让芯片“冷静”提速
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AI服务器为何需要散热黑科技在人工智能飞速发展的当下,AI服务器作为核心支撑,作用重大。从互联网智能推荐,到医疗疾病诊断辅助,从金融风险预测,到教育个性化学习,AI服务器广泛应用,为各类复杂人工智能应用提供强大算力。然而,AI服务器在运行时面临着严峻的散热挑战。随着人工智能技术的不断发展,对AI服务器的计算能力要求越来越高,这使得服务器的功率密度急剧增加。以GPT-4的训练为例,它需要大量的GPU
- FastGPT接入向量模型 M3E 和 重排模型 bge-reranker-large
福葫芦
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一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动,并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api2.查看镜像dockerimages可以按照有一个名称为registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_do
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络,实现手写数字0~9识别
知识鱼丸
深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet,AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN,本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理:AlexNet网络特点采用ReLU激活函数,使训练速度提升6倍采用dropout层,防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化,限制数据大小,防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- NFC碰一碰发视频源码高质量矩阵宣传视频,支持OEM
余~~18538162800
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一、引言在当今竞争激烈的商业环境中,创新的拓客方式对于企业的生存与发展至关重要。NFC(NearFieldCommunication)碰一碰技术的出现,为营销领域带来了新的机遇。结合视频传播的强大影响力,NFC碰一碰发视频拓客系统应运而生。本文将深入探讨该系统的源码搭建过程,并详细阐述如何实现对OEM(原始设备制造商)的支持,为开发者和企业提供一套全面的技术指南。二、系统架构设计(一)NFC交互层
- KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度?
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大模型知识札记语言模型人工智能自然语言处理
KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度,具体体现在以下几个方面:内核级优化:KTransformers采用了高效的内核级优化技术,包括对Transformer模型中的关键操作进行优化。例如,通过使用Llama和Marlin等高效内核,显著提升了计算效率。通过IntelAMX指令集优化,KTransformers在CPU端实现了更高的
- Vulkan
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Android图形系统
Android7.0添加了对Vulkan的支持,一个高性能3D图形的低开销跨平台API。像OpenGLES一样,Vulkan提供了在应用中创建高质量,实时图形的工具。Vulkan的优势包括CPU开销降低及支持SPIR-VBinaryIntermediate语言。片上系统生产商(SoCs)比如GPU独立硬件供应商(IHVs)可以为Android编写Vulkan驱动;OEMs简单地需要为特定的硬件集成
- 百度百舸 DeepSeek 一体机发布,支持昆仑芯 P800 单机 8 卡满血版开箱即用
百度智能云技术站
deepseek百度百舸专有云
在私有云环境中成功部署DeepSeek满血版并实现性能调优,并不是一件容易的事情。选择合适的GPU配置、安装相应的环境、成功部署上线业务、加速推理任务加速、支撑多用户并发……完成业务测试,成功融入生产业务中。为了帮助企业快速实现DeepSeek服务的落地,百度智能云推出「百度百舸DeepSeek一体机」。百度百舸DeepSeek一体机基于百度百舸平台打造,提供纯国产的算力组合,支持昆仑芯P800单
- 《机器学习数学基础》补充资料:求解线性方程组的克拉默法则
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点,只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为,如果用程序求解线性方程组,相对于高等数学教材中强调的手工求解,要简单得多了。本文是关于线性方程组的拓展,供对此有兴趣的读者阅读。1.线性方程组的解位于一条直线不失一般性,这里讨论三维空间的情况,对于多维空间,可以由此外推,毕竟三维空间便于想象和作图说明。设矩阵A=[124135]\pmb{A}
- GPU通信革命:跨平面网络效率提升300%的秘密武器
CodePatentMaster
人工智能深度学习机器学习自然语言处理微服务服务器AIGC
「无需CPU中转,多平面网络RDMA通信时延降低50%」——Deepseek专利CN118612157A一、技术解析:突破AI算力瓶颈的底层创新1.技术背景:终结多平面网络CPU中转困境传统多平面网络中,跨平面GPU通信必须经过CPU内存拷贝,导致两大痛点:20-30%的通信带宽浪费在CPU中转环节大规模集群训练时,网络拥塞引发训练任务停滞该专利通过构建GPU直连通道,实现跨平面网络的零拷贝通信,
- Winograd 算法原理推导和python程序
weixin_47696437
算法python人工智能
一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法,其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。在传统的卷积计算中,乘法运算的开销较大,而Winograd算法通过巧妙的变换,将卷积运算转化为在变换域中的矩阵乘法,从而减少乘法的数量,虽然会引入一些额外的加法和变换操作,但整体上在计算效率上有显著提升。二、一维卷积的Winograd推导2.Winograd优化通过多项式变换减少乘
- [总结] 音视频开发工程师之路
二进制怪兽
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前言音视频开发是一个涉及多个技术领域的复杂方向,涵盖了音频处理、视频渲染、编解码技术、流媒体传输等多个方面。以下是一个简要的学习路线指南,帮助你逐步掌握音视频开发的核心技能。基础知识计算机科学基础:掌握操作系统、计算机网络、数据结构和算法等基础知识。数学基础:了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识,这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言:熟练掌握C/C++,这是音视频开发中最常用的语言;
- 【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。注意,本教程不会在Windows或最新版本的macOS上运行。如需运行,请将本教程的主体放在if__name__=="__main__":代码块中。impor
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通信bound还是计算bound?计算bound场景:模型参数量较小(如参数量未超出单卡显存容量,使用纯数据并行)或计算密度极高(如大batchsize下的矩阵运算)时,A100的计算能力(FP16/FP32算力)可能被充分利用,此时训练是计算bound。某些优化技术(如梯度累积、算子融合)可能掩盖通信开销,使计算成为主要瓶颈。通信bound场景:模型参数量极大(如千亿级以上),需采用模型并行或流
- QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码?
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本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案1.确保FFmpeg和CUDA的支持2.正确选择硬件解码器设置硬件解码器3.初始化CUDA硬件设备4.硬件解码流程解码帧并处理硬件帧5.检查FF
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一般的在arm嵌入式平台,大多数板子都要硬解码硬件渲染的框架,使用即可。在x86下比较麻烦了。优化的思路一共有以下几个方面,1.软解码变成硬解码2.将YUV转QImage的操作转移到GPU3.QWidget渲染QImage变成opengGL渲染AVFrame这三点优化来说2与3是优化的效率是非常显著的。1的优化效果往往需要将硬解码的数据copy至CPU再使用2-3的优化。这样一来,解码效率提升了,
- Java程序员面临抉择:激烈竞争下,转行大模型或是新出路,非常详细收藏我这一篇就够了!
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Java程序员转行大模型领域,可以依据以下详细路线进行学习和职业转换:第1阶段:基础知识巩固数学基础:线性代数:矩阵运算、向量空间等。概率论与统计:概率分布、统计推断等。微积分:导数、积分、多变量函数等。Python编程:Python基础:数据类型、控制结构、函数等。Python进阶:面向对象编程、装饰器、生成器等。数据处理:NumPy、Pandas、Matplotlib。第2阶段:机器学习与深度
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- 国内支持 Maya 渲染的云渲染平台汇总
渲染101专业云渲染
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在Maya动画制作过程中,渲染往往是耗时且对硬件要求极高的环节。云渲染平台的出现,为创作者们提供了便捷、高效的解决方案。以下为大家介绍一些国内支持Maya渲染的云渲染平台:渲染101价格优势:该平台在价格方面表现出色,CPU渲染最低仅0.6元/小时,GPU3090起步价为4元/小时。充值优惠力度较大,充值后3090显卡最低能降至约3.5元/小时,4090显卡最低可至5.5元/小时左右,这对于需要大
- linux第八章 git连接本地仓库和gitee
ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ
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博主主页:@ᰔᩚ.一怀明月ꦿ❤️专栏系列:线性代数,C初学者入门训练,题解C,C的使用文章,「初学」C++,linux座右铭:“不要等到什么都没有了,才下定决心去做”大家觉不错的话,就恳求大家点点关注,点点小爱心,指点指点目录gitgit的作用git的知识点linux上远程链接gitee第一步:linux中安装git第二步:新建git目录第三步:链接仓库1)在gitee中找到仓库的HTTPS2)
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简介:CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布:《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏:Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏:多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程:AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课
- QT Data Visualization模块(一)
淼淼763
qt6.3c++
1、.pro文件添加模块:QT+=datavisualization2、包含头文件:#include3、Q3DBars、Q3DScatter、Q3DSurface继承QWindow类。QAbstract3DGraph是Qt框架中用于实现三维图形的抽象基类,QAbstract3DGraph提供了一组通用的方法和属性。4、每一种三维图形类对应一种三维序列(在图像处理和计算机图形学中,"图形序列"是指一
- 图形渲染(一)——Skia、OpenGL、Mesa 和 Vulkan简介
阳光开朗_大男孩儿
图形渲染OpenGL图形渲染c++
1.Skia——2D图形库Skia是一个2D图形库,它的作用是为开发者提供一个高层次的绘图接口,方便他们进行2D图形渲染(比如绘制文本、形状、图像等)。Skia本身不直接管理GPU或进行底层的渲染工作,而是通过底层图形API(如OpenGL或Vulkan)来实现硬件加速的渲染。-Skia的角色:提供高层的2D渲染API,抽象掉底层的硬件细节。-依赖底层API:Skia本身依赖于图形API(如Ope
- 初识Vulkan渲染管线
超级无敌小小顺利
VulkanVulkan渲染管线GPUPipeline
目前参考《Vulkan规范》和《Vulkan开发实战详解》对渲染管线有了一个初步的认识。现结合中英文的渲染管线图进行笔记整理。中英文的渲染管线图分别如下所示:绘制命令送入设备队列执行后,Vulkan将原始的物体顶点坐标数据、顶点颜色数据最终转化为屏幕中画面。上面中文管线结构图中有两个应用程序入口,左侧为简单示例入口,右侧为使用GPU进行高性能通用计算时的计算管线。1.绘制:命令进入Vulkan图形
- Unity中,每一帧的渲染CPU和GPU都做了些什么
你一身傲骨怎能输
商业化游戏开发技术专栏unity游戏引擎
在Unity中,每一帧的渲染过程涉及到CPU和GPU的协同工作。CPU和GPU各自承担不同的任务,以实现高效的图形渲染。以下是每一帧渲染过程中CPU和GPU的主要工作内容:CPU的工作输入处理:处理用户输入(键盘、鼠标、触摸等)。更新输入状态。游戏逻辑更新:执行游戏脚本(如C#脚本)。更新游戏对象的状态(位置、旋转、缩放等)。处理物理引擎(如碰撞检测和刚体模拟)。动画更新:更新动画状态机。计算骨骼
- 用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)
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deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。从入门到精通长短时记忆网络(LSTM)参考:长短时记忆网络(LSTM)在序列数据处理中的优缺点分析1.LSTM核心机制LSTM通过门控机制(遗忘门、输入门、输出门)和细
- 虚幻UE4/UE5程序性能分析及优化
余额多多多
虚幻ue4ue5
谈到ue程序性能优化,不得不提下ue程序运行的几个主要线程:1/GameThread-游戏线程,负责处理游戏逻辑,更新各种状态2/DrawThread-渲染线程,处理场景中模型/灯光的渲染操作,从游戏线程获取渲染信息,将其转化为与平台无关的绘图指令(跨平台)3/RHITThread-解析DrawThread绘图指令,具体是:RHIT调用各平台的API,向GPU发送渲染指令,进行实际的渲染处理(Re
- 用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)
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机器学习人工智能
yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,预测结果的可视化展示,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。一、目标函数与损失函数数学推导1.均方误差(MSE)标量形式:E(w)=12∑i=1N(yi−y^i)2E(\mathbf{w})=\f
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出