- 使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性
帅小柏
声音的未来:语音识别文献解读深度学习人工智能分类
使用BLSTM自动评估句子级构音障碍的可理解性原文:AutomaticAssessmentofSentence-LevelDysarthriaIntelligibilityUsingBLSTM引言构音障碍简介构音障碍的定义与特征构音障碍是一种由神经原因引起的运动性言语障碍表现为肌肉无力、瘫痪或协调不良,导致言语清晰度下降可理解性的重要性可理解性是衡量言语障碍严重程度的重要指标自动评估可帮助语言病理
- HTML 图像与多媒体元素:拓展学习边界的进度记录(一)
计算机毕设定制辅导-无忧学长
#HTMLhtml学习php
开篇:学习启程在前端开发的广袤领域中,HTML作为构建网页的基石,其重要性不言而喻。而HTML图像与多媒体元素,就像是为这座基石添上了绚丽的色彩与灵动的音符,赋予网页更加丰富的表现力和交互性。作为一名热衷于探索前端技术的博主,我深知掌握这些元素对于提升网页开发能力的关键作用。于是,我踏上了深入学习HTML图像与多媒体元素的征程,并决定将学习过程中的点滴记录下来,与大家一同分享。希望通过这篇学习进度
- 产品设计相关理论知识
计应UI4班 王运梅
笔记
1、伯斯塔尔法则(Postel’sLaw)系统/产品应保有一定程度的容错能力,在设计中表现为允许用户进行任何操作,即便是错的或无效的Blilibili安卓端头部区域除了[搜索栏]和其他几个按钮之外,任何地方点击都能够进入侧边栏,即使没有点击到[三条杠],因为这三条杠实在是太小了,用户极有可能没有点击到,所以干脆扩大了可触发的热区。2、美好即用效应当界面被设计得足够美观时,用户往往会容忍一些较为轻微
- asp.net mvc mysql 开源项目_【开源项目SugarSite】ASP.NET MVC+ Layui+ SqlSugar+RestSharp项目讲解...
weixin_39805732
asp.netmvcmysql开源项目
SugarSite一个前端支持移动端的企业网站,目前只支持了简单功能,后续还会加上论坛等。源码GIT地址:技术介绍Layui个人而言不喜欢引用一堆东西,越简洁越好,layui正好能够满足我的这种需求,它是一款轻量级UI,JS部分都是采用模块化设计(AMD),对移动端支持比较不错。唯一不足是目前支持的组件有些少,需要有一定前端扩展能力的人才可以顺心使用。用法:例如我想用form.js和uploda.
- 原子操作和互斥锁哪个更高效?
原子操作
原子操作和互斥锁都是并发编程中用于同步和保护共享数据的重要工具,但它们的效率和适用场景有所不同。以下是对原子操作和互斥锁的比较,以及它们在不同场景下的性能表现:原子操作原子操作是通过硬件指令实现的,确保对共享数据的访问和修改是不可分割的。C++中的std::atomic提供了原子操作的支持。优点无锁机制:原子操作不需要锁,因此不会引入锁的开销,也不会导致线程阻塞。高效率:对于简单的数据类型(如in
- 新型铁螯合剂FOT1:靶向铁死亡治疗代谢相关脂肪性肝炎的新突破
感冒发烧流鼻涕
笔记
摘要:代谢相关脂肪性肝炎(MASH)严重威胁公众健康,目前治疗手段有限。本文聚焦于浙江大学王福俤、闵军霞及温州医科大学郑明华团队的最新研究。该研究通过对MASH患者人群大队列数据的分析,结合多种小鼠MASH疾病模型功能筛选,发现MASH患者肝脏铁过量,且与疾病进展呈强正相关。研究团队开发的新型铁螯合剂FOT1(FerroTerminator1,铁死终结者),在多种MASH模型中表现出色,能够有效逆
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月21日
小亦编辑部
人工智能
一、AI编程领域最新动态AI编程工具崛起,程序员职业面临挑战Anthropic首席执行官DarioAmodei预言,未来一年内,90%的代码将由AI生成,传统程序员的工作可能被大幅替代。最新发布的AI编程模型(如Claude3.7、Sonnet3.7)在初级开发评估中表现优异,得分率超过60%,部分模型甚至在全球程序员排名中位列前0.1%。字节跳动的Trae海外版接入Claude3.7和GPT-4
- 模拟退火算法:原理、应用与优化策略
尹清雅
算法
摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法,在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理,深入分析其核心要素,通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用,并探讨算法的优化策略与拓展方向,为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导,助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域,复杂优化问题无处不在,如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
- 大数据学习(75)-大数据组件总结
viperrrrrrr
大数据impalayarnhdfshiveCDHmapreduce
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、CDHCDH(ClouderaDistributionIncludingApacheHadoop)是由Cloudera公司提供的一个集成了ApacheHadoop以及相关生态系统的发行版本。CDH是一个大数据平台,简化和加速了大数据处理分析的部署和管理。CDH提供Hadoop的
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- lua实现面向对象(封装/继承/多态)
@M_J_Y@
lualua
lua实现面向对象封装/继承/多态lua实现面向对象(封装/继承/多态)lua实现面向对象(封装/继承/多态)print("***********面向对象**********")print("*************封装************")--表就是表现类的一种形式--实现了new方法:本质上是创建一个空表,__index,元表--如果子表寻找某元素时在自身找不到时,会去元表的__ind
- 一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用
AI Echoes
深度学习人工智能deepseek机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
- 耦合与解耦:软件工程中的核心矛盾与破局之道
以恒1
软件工程
耦合与解耦:软件工程中的核心矛盾与破局之道在软件开发领域,耦合与解耦是贯穿始终的核心矛盾。它们如同硬币的两面,既相互对立又紧密依存。本文将从概念解析、类型分类、解耦策略到实际应用,全面剖析这对矛盾体的本质与破局之道。一、耦合的本质:依赖关系的多维透视耦合(Coupling)指软件系统中不同模块、组件或服务之间的相互依赖程度。这种依赖可能表现为数据传递、控制流交互或资源共享。根据耦合强度,可分为七种
- 纷享销客CRM全面评测:纷享销客和销售易差异化对比
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企业数字化转型热潮中,CRM是众多企业迈向数字化管理的里程碑。近年来,国产CRM在政策推动下成为大中型企业的首选,也有很多企业选择国产CRM替代国外供应商。国产CRM第一梯队中,纷享销客以其卓越的表现脱颖而出,稳坐头把交椅。IDC发布了最新数据报告《IDCChinaSemiannualCRMSaaSTracker2024H1》,报告显示,纷享销客以25.18%的市场增速遥遥领先于其他国内外CRM厂
- react 技术栈请问该如何优化 DOM 大小
混血哲谈
react.js前端前端框架
针对React应用中DOM大小过大的问题,以下是详细的优化方案和具体操作步骤,帮助你提升Lighthouse性能评分和用户体验:一、问题根源分析DOM大小过大(如超过1500个节点或深度超过32层)会导致:渲染性能下降:浏览器解析和渲染DOM的时间增加。内存占用过高:大量DOM节点占用更多内存,影响低端设备表现。交互延迟:事件监听器绑定过多节点时,响应变慢。常见原因:未优化的列表渲染(如长列表一次
- 无矩阵乘法LLM:效率与性能双突破
XianxinMao
人工智能矩阵人工智能线性代数
标题:无矩阵乘法LLM:效率与性能双突破文章信息摘要:无矩阵乘法的LLMs通过创新技术替代传统矩阵乘法操作,显著降低了计算成本,减少了对GPU的依赖。这种模型在内存使用和延迟方面表现优异,尤其在大规模模型上效率显著提升。例如,13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存,延迟低至695.48ms,远优于传统模型。此外,基于FPGA的硬件优化进一步提升了性能,1.3B参数模型功耗仅为13W,达到人类阅
- Adam-mini:深度学习内存效率新突破
XianxinMao
人工智能深度学习人工智能
标题:Adam-mini:深度学习内存效率新突破文章信息摘要:Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力,尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW,Adam-mini将内存效率提升了一倍,并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗,同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型(LLM)时,Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升,并减少了33%的
- 【机器学习】模型拟合
CH3_CH2_CHO
什么?!是机器学习!!机器学习人工智能欠拟合过拟合
1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题,表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据,模型的预测误差都居高不下。在实际应用中,欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙,无法对数据进行有效的拟合和描述。1.2原因模型过于简单是导致欠拟合的主要原因:例如,使用直线去拟合具有明显曲线趋势的数据,或者使用低阶多项式去拟合高阶的复杂函数关系。这种情况下,模型的表
- HarmonyOS第27天:鸿蒙开发新征程探索未来,持续进阶
老三不说话、
HarmonyOS开发harmonyos华为
HarmonyOS:开发领域的璀璨新星在万物互联的时代浪潮中,HarmonyOS犹如一颗璀璨的新星,照亮了智能设备的发展道路。作为一款由华为公司开发的面向万物互联时代的全场景分布式操作系统,HarmonyOS自诞生以来,就以其独特的技术架构和卓越的性能表现,吸引了全球开发者的目光。HarmonyOS的分布式架构是其核心优势之一。它将各个终端设备视为一个整体,通过分布式软总线、分布式数据管理等技术,
- Redis: 深入解析高性能内存数据库的实现原理
一休哥助手
数据库数据库redis缓存
一、Redis简介Redis是一种基于内存的键值存储数据库,支持丰富的数据类型,如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表。它不仅具有极高的性能,还支持数据持久化、主从复制和分布式架构,使其在各种应用场景中表现出色。1.1Redis的特点高性能:Redis所有操作都在内存中完成,读写速度非常快。丰富的数据类型:支持字符串、列表、集合、有序集合和哈希表等多种数据类型。持久化:支持RDB(RedisDat
- python自定义函数的参数有多种类型_python自定义函数的参数之四种表现形式
weixin_39860755
(1)defa(x,y):printx,y这是最常见的定义方式,调用该函数,a(1,2)则x取1,y取2,形参与实参相对应,如果a(1)或者a(1,2,3)则会报错(2)defa(x,y=3):printx,y提供了默认值,调用该函数,a(1,2)同样还是x取1,y取2,但是如果a(1),则不会报错了。上面这俩种方式,还可以更换参数位置,比如a(y=4,x=3)用这种形式也是可以的如果是defa(
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析
智能计算研究中心
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内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值,通过解析其混合专家架构(MoE)的设计逻辑与670亿参数的规模化优势,揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。从技术特性出发,文章将对比OpenAI等主流模型的性能差异,探讨参数效率与计算资源优化如何支撑低成本、高精度的内容生成场景,例如学术论文写作、智能选题规划及SEO关键词拓展。同时,通过分析DeepSeekP
- 怎样用Java实现快速排序与找到数组中第k小的值?
上官美丽
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大家好,今天我们来聊聊在Java中如何实现快速排序算法,以及如何利用这个排序算法来找到一个数组中的第k小的值。这两个主题在算法和数据结构的学习中都非常重要,理解这些内容对编写高效程序有很大的帮助!快速排序(QuickSort)是一种非常流行的排序算法,因为它在平均情况下表现得非常迅速。它的基本思路是通过一个“基准”值将数组分为两部分,然后递归对这两部分进行排序。听起来简单吧!接下来,我们深入了解一
- Qt 多线程设计:死循环与信号槽的权衡
吃面不喝汤66
qt开发语言
在开发音视频播放器时,多线程设计是不可避免的挑战。音频和视频的解码、播放需要高效运行,同时还要与主线程或其他线程同步,例如通过信号通知播放进度。本文基于一个实际案例,分析了两种线程设计在死循环和信号槽使用中的表现,探讨其原因,并给出选择建议。问题表现我在实现音频播放线程时,遇到了一个问题:主线程通过QMetaObject::invokeMethod调用terminateDecode无法终止音频线程
- 【AI论文】RWKV-7“鹅”模型,具备富有表现力的动态状态演化能力
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出RWKV-7“鹅”,这是一种全新的序列建模架构,同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中,这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平,并且在英语语言性能上,尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型,但仍能与当前最优水平相媲美。然而,RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则,该规则具有向量值门控和上
- 华为NAS真实测评!
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华为科技NAS网络数据库
外观:简约科技风,小身材大容量✨华为NAS整体设计走简约科技风,机身小巧精致,不管是放在书房书桌还是客厅电视柜旁,都超和谐,完美融入各种家居环境。它的材质质感超棒,摸起来很有档次。在存储方面,它的硬盘位设计很贴心,还有不错的可扩展性,能轻松满足咱不断增长的存储需求,这小身材藏着大能量!性能:高速读写,畅快体验从硬件配置来看,处理器性能强劲,搭配合理的内存,再加上高速网口,为高性能运行打下坚实基础。
- java 多态
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java开发语言
面向对象三大特性:封装、继承、多态,今天我们来讲解多态定义:同类型的对象表现出不同的形态这听起来有点抽象,我们举个具体的例子:假设你开了一家宠物店,提供宠物寄养的服务,于是你规定可以给寄养所有的波斯猫,附近的居民都把宠物寄养在这里://参数是哈士奇类型,执行功能是寄养publicvoidfoster(波斯猫a);但是,这样会出现一个问题,不同居民可能会带不同的种类的猫还有的宠物过来寄养,可是你的寄
- 【新能源集成热管理系统的开发与优化】
新能源汽车--三电老K
研发测试汽车学习方法
新能源集成热管理系统的开发与优化涉及多阶段的试验、标定和策略调整,需结合实验室仿真、环境仓测试及实车道路验证,以应对高低温、极端气候等复杂工况。以下是具体实施方法:一、环境仓试验室测试系统标定与基础验证模型搭建:通过AMESim等仿真工具建立机-电-热耦合模型,涵盖电池、电机、空调等子系统,分析高温工况下各部件能耗占比及整车续航表现。参数标定:在环境仓中模拟极端温度(如38℃高温或-30℃低温),
- 引入 DeepSeek,企业人力成本优化利器
小柔说科技
人工智能大数据软件开发deepseek
AI在销售领域的表现越来越惊艳。在销售成交过程中,从添加微信到完成咨询,AI全程对答如流,流程顺畅,宛如一位经验丰富的销售冠军。试想一下,如果将这样成熟的AI智能体应用到企业中,原本依赖大量人力的销售业绩,或许只需一个AI就能轻松完成。企业甚至可以从100名员工优化到30名、10名,最终迈向无人化运营。AI不仅提升了效率,更开启了企业运营的全新模式。1.AI销售的高效性在这个案例中,AI从客户咨询
- 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