- 查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit
发光的小豆芽
CUDA电脑
被串行计算逼到要吐时,决定重拾CUDa了,想想那光速般的处理感觉(夸张了)不要太爽,记下我的闯关记录。正好我的电脑配了NVIDIA独显,GTX1650,有菜可以炒呀,没有英伟达的要绕道了。回到正题,查看自己的显卡应该装什么版本的Cuda驱动,具体如下:(1)在桌面空白处右键选中NVIDIA控制面(2)查看系统信息适配的CUDA版本说明显卡支持的cuda版本不能超过12.2.79。或者cmd进入窗口
- 疏锦行Python打卡 DAY 33 MLP神经网络的训练
importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用!")#获取可用的CUDA设备数量device_count=torch.cuda.device_count()print(f"可用的CUDA设备数量:{device_count}")#获取当前使用的CUDA设备索引current_d
- python打卡day52@浙大疏锦行
风逸hhh
python打卡60天行动python深度学习机器学习
知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置(修改src/models/train.py)defset_seed(seed=42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)
- 【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行
2301_77865880
MyPython训练营打卡python
DAY33简单的神经网络知识点回顾:1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理(归一化、转换成张量)b.模型的定义i.继承nn.Module类ii.定义每一个层iii.定义前向传播流程c.定义损失函数和优化器d.定义训练流程e.可视化loss过程预处理补充:注意事项:1.分类任务中,若标签是整数(如0/1/2
- OpenCV CUDA模块设备层-----在GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较函数vmax2()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备端内联函数,用于在GPU上高效地执行两个uint类型值的最大值比较。该函数返回两个无符号整数a和b中的较大值:return(a>b)?a:b;函数原型__device____forceinline__uintcv
- Linux|ubuntu22.04安装CUDA最新完整教程
文章目录一、安装前准备工作查看GPU和型号查看GCC版本*下载gcc12*检查驱动二、安装CUDAToolkit*安装驱动三、安装后的工作必要操作推荐的操作开启守护进程模式删除本地下载安装包四、验证删除CUDA常见问题及解决方案还需要安装cuDNN吗?nvcc:Nosuchfileordirectory“errorwhileloadingsharedlibraries::cannotopensha
- Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2
快乐的笨笨
linux
当前安装的电脑配置:电脑名称:暗影精灵5系统名称:Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型:64位内存:8.0Gib处理器:Intel®Core™
[email protected]显卡:NVIDIACorporationTU117M[GeForceGTX1650Mobile/Max-Q]MesaI...安装前准备:需要安装对应的NVIDIA驱动程序、配置CUDA依赖环境g++gccm
- Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)
JPy646
pytorch深度学习神经网络
前言踩过的坑:因为rtx3090最低算力是8.6,似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0,但会报错,由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。对于没有这个烦恼的还是推荐安装python3.6+cuda10.2+pytorch1.6+MinkowskiEngine0.4.3,这个配置无需改动代
- RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系
前言本人的显卡是RTX5070,使用时发现它对CUDA、torch和python版本有要求,试图按照老项目的依赖文件进行安装发现安不了,因此记录一下(截至2025年6月)。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、RTX50系显卡只能使用CUDA12.8二、目前只支持torch2.7.0和2.7.11.去pytorch官网的https://download.pytorch.org/whl/
- ReBEL模型的本地部署与运行,用于三元组抽取任务(事件抽取、知识抽取)
1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch(建议与CUDA11.7配合)pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu117#安装Transformers和
- 【模型部署】如何在Linux中通过脚本文件部署模型
满怀1015
人工智能linux网络人工只能模型部署
在Linux中,你可以将部署命令保存为可执行脚本文件,并通过终端直接调用。以下是几种常见且实用的方法:方法1:Shell脚本(推荐)步骤创建一个.sh文件(例如start_vllm.sh):#!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=7\python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--served-model-nameQwen2-7B-
- 使用GPU进行机器学习训练时,如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少,应该如何优化?
十子木
机器学习深度学习人工智能
是否需要优化?如果任务运行正常:无需干预(GPU设计本就是优先榨干计算性能)。如果出现卡顿或效率低下:增大batch_size:提升显存占用,减少数据搬运次数(但需避免OOM)。启用混合精度:torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流:避免频繁的小数据拷贝(如DataLoader的num_workers设置)。
- pytorch底层原理学习--PyTorch 架构梳理
xinxiangwangzhi_
深度学习pytorch架构人工智能
文章目录PyTorch完整架构流程图关键组件详解完整执行流程示例PyTorch架构梳理PyTorch完整架构流程图硬件层后端层C++部署层核心引擎(libtorchC++)绑定层Python层加载调用训练模式编译模式推理模式生成CPUGPUCPUKernelsCUDAKernelsC++代码torch::jit::load('model.pt')module.forward(inputs)libt
- OpenCV CUDA模块设备层-----双曲正切函数tanh()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备函数,用于在GPU上对uchar4类型的向量(如RGBA像素)进行双曲正切(hyperbolictangent)运算,并返回一个float4类型的结果。函数原型__device____forceinline__f
- OpenCV CUDA模块设备层-----二值化阈值操作函数thresh_binary_func()
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备和主机通用函数(host/devicefunction),用于创建一个二值化阈值操作函数对象(functor)。这个函数返回一个仿函数(functor),用于在GPU上执行二值化阈值处理(ThresholdBin
- 从源码编译 ONNX Runtime GPU 1.18.2 并验证 CUDA 推理成功
草莓奶忻
SLAM基础Deep+SLAMubuntu
文章目录从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测环境+完整步骤】✅环境信息(实测成功)第一步:获取源码️第二步:编译命令参数说明(重点)第三步:安装构建好的`.whl`✅第四步:验证是否成功启用GPU方法1:命令行快速验证方法2:加载模型并查看执行设备⚠️常见警告说明(可忽略)✅总结从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测
- Ubuntu 22.04 庙算平台训练环境搭建指南
笑衬人心。
ubuntulinux深度学习
本文记录了基于Ubuntu22.04.3LTS的训练环境搭建过程,适用于需要部署庙算推演离线平台的用户,支持GPU(可选)。一、训练环境搭建●硬件要求操作系统:Linux(推荐Ubuntu22.04.3LTS)可选配置:NVIDIAGPU(CUDA支持)1.Linux环境搭建建议双系统安装Ubuntu,具体参考如下教程:参考教程:Windows和Ubuntu双系统的安装和卸载(哔哩哔哩)2.GPU
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
torch_utils.pyultralytics\utils\torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.defsmart_inference_mode():3.defautocast(enabled:bool,device:str="cuda"):4.deftime_sync():5.deffuse_conv_and_bn(conv,bn):6.deffu
- YOLOV10的tensorrt C++部署
dddccc1234
YOLO
根据博客进行python版本安装YOLOv10最全使用教程(含ONNX和TensorRT推理)-CSDN博客并将pt转为onnx:yoloexportmodel=yolov10s.ptformat=onnxopset=13simplify然后采用:https://github.com/hamdiboukamcha/yolov10-tensorrt.git进行c++编译配置好cuda11.7tens
- CARLsim开源程序 是一个高效、易用、GPU 加速的软件框架,用于模拟具有高度生物细节的大规模脉冲神经网络 (SNN) 模型。
struggle2025
神经网络人工智能深度学习
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CARLsim是一个高效、易用的GPU加速库,用于模拟具有高度生物学细节的大规模脉冲神经网络(SNN)模型。CARLsim允许在通用x86CPU和标准现成GPU上以逼真的突触动力学执行Izhikevich脉冲神经元网络。该模拟器在C/C++中提供了一个类似PyNN的编程接口,允许在突触、神经元和网络级别指定详细信息和参数。二、CARLsim6的新功能包括:CUDA
- Deepfacelive安装报错解决记录
matouxiao
conda
去c盘:windows/system32目录下面找不能load的文件比如kernel132.dll,然后copy到.\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行
- tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比
joker-G
计算机视觉pytorchpython
实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU,最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口,感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
- 141G显存H20单机DeepSeek-R1满血FP8版性能测试
#环境参数#H20141G单机8卡,CUDA12.4,vLLMv0.8.3,flashinferv0.2.2#服务化命令#基于知乎大神的推荐出装与前期H800双机生产环境测试,在H20上开启EP、MLA等核心优化参数,实现推理吞吐性能最优吞吐量破10000tokens/s,VLLM0.8.1版本驱动下的Deepseek-r1671Bhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/1887
- AI算力综述和资料整理
木鱼时刻
人工智能
目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施,涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%,FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16(半精度浮点数),但并不是只使用FP16,而是采用**混合精度
- Day33打卡 @浙大疏锦行
ayuan0119
python打卡shupython
知识点回顾:PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理(归一化、转换成张量)#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
- CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络
struggle2025
神经网络
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架,主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型,并提供高级Python接口(类似于keras、pytorch等)。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器,用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
- 使用vllm部署 Nanonets-OCR-s
没刮胡子
软件开发技术实战专栏Linux服务器技术人工智能AIocrpython深度学习
使用vLLM部署Nanonets-OCR-s模型的完整指南Nanonets-OCR-s作为基于Qwen2.5-VL-3B的多模态OCR模型,结合vLLM的高效推理引擎可显著提升部署性能。一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM(含CUDA加速)pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35
- OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器,支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz,可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- Windows 下编译 AMGX
东北豆子哥
数值计算/数值优化HPC/MPICUDAHPC
文章目录Windows下编译AMGX**1.系统要求****2.安装必要工具****(1)安装VisualStudio****(2)安装CUDAToolkit****(3)安装CMake****3.获取AMGX源码****4.使用CMake生成VisualStudio项目****(1)配置CMake****(2)生成项目****5.使用VisualStudio编译****6.验证安装****7.常
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数