- 【JS】执行时长(100分) |思路参考+代码解析(C++)
l939035548
JS算法数据结构c++
题目为了充分发挥GPU算力,需要尽可能多的将任务交给GPU执行,现在有一个任务数组,数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。假设GPU最多一次执行n个任务,一次执行耗时1秒,在保证GPU不空闲情况下,最少需要多长时间执行完成。题目输入第一个参数为GPU一次最多执行的任务个数,取值范围[1,10000]第二个参数为任务数组长度,取值范围[1,10000]第三个参数为任务数组,数字范围
- Faiss Tips:高效向量搜索与聚类的利器
焦习娜Samantha
FaissTips:高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台,包括CPU和GPU,能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索(AN
- 2021-06-07 Do What You Are Meant To Do
春生阁
Don’tgiveupontryingtofindbalanceinyourlife.Sticktoyourpriorities.Rememberwhat’smostimportanttoyouanddoeverythingyoucantoputyourselfinapositionwhereyoucanfocusonthosepriorities,ratherthanbeingpulledbyt
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 在服务器计算节点中使用 jupyter Lab
ranshan567
程序人生
JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时,个人电脑不能满足大数据的分析需求,就需要用到高性能计算机集群资源,然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能,所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下:
- Spark 组件 GraphX、Streaming
叶域
大数据sparkspark大数据分布式
Spark组件GraphX、Streaming一、SparkGraphX1.1GraphX的主要概念1.2GraphX的核心操作1.3示例代码1.4GraphX的应用场景二、SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算。Graph
- 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用
皮皮冰燃
深度学习深度学习
文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型,提供三种规
- 【大模型】triton inference server
idiotyi
大模型自然语言处理语言模型人工智能
前言:tritoninferenceserver常用于大模型部署,可以采用http或GRPC调用,支持大部分的backend,单GPU、多GPU都可以支持,CPU也支持。本文主要是使用tritoninferenceserver部署大模型的简单流程示例。目录1.整体流程2.搭建本地仓库3.服务端代码4.启动服务5.客户端调用1.整体流程搭建模型仓库模型配置服务端调用代码docker启动服务客户端调用
- 高职人工智能训练师边缘计算实训室解决方案
武汉唯众智创
人工智能训练师边缘计算实训室人工智能训练师实训室边缘计算实训室
一、引言随着物联网(IoT)、大数据、人工智能(AI)等技术的飞速发展,计算需求日益复杂和多样化。传统的云计算模式虽在一定程度上满足了这些需求,但在处理海量数据、保障实时性与安全性、提升计算效率等方面仍面临诸多挑战。在此背景下,边缘计算作为一种新兴的计算模式应运而生,通过将计算能力推向数据生成或用户所在的网络边缘,显著降低了数据传输的延迟,提升了处理效率,并增强了数据安全性。针对高等职业院校的人工
- 工业智能网关在工业生产中的核心作用-天拓四方
weixin_36369259
随着工业4.0时代的到来,物联网(IoT)和智能制造技术日益成熟,工业智能网关作为连接工业设备与物联网系统的关键设备,正逐步成为现代工业生产不可或缺的重要组成部分。本文将详细探讨工业智能网关在工业生产中的多重作用,揭示其如何助力企业实现数字化转型与智能化管理。一、工业智能网关概述工业智能网关,也称为工业物联网网关、工业边缘计算网关等,是一种专为工业环境设计的网络连接设备。它集成了数据采集、传输、协
- 边缘计算网关在机床数据采集中的应用-天拓四方
各自安好吧
边缘计算人工智能
随着工业4.0和智能制造的快速发展,机床作为制造业的核心设备,其数据采集与分析对于提升生产效率、保证产品质量、优化加工过程具有重要意义。传统的数据采集方式存在数据传输速度慢、实时性差、数据处理能力有限等问题。为了解决这些问题,边缘计算网关在机床数据采集领域的应用逐渐受到关注。本文将详细探讨边缘计算网关在机床数据采集中的应用,并分析其带来的优势。一、边缘计算网关概述边缘计算网关是一种集成了数据采集、
- 边缘计算在现代数据中心的应用
666IDCaaa
边缘计算人工智能
当今数字化时代,数据中心扮演着至关重要的角色,而边缘计算的出现为现代数据中心带来了新的机遇和挑战。一、边缘计算的概念与特点边缘计算是一种将计算和数据存储靠近数据源或用户的分布式计算模式。与传统的集中式云计算相比,边缘计算具有以下特点:低延迟:由于数据处理在靠近数据源的地方进行,减少了数据传输的距离和时间,从而实现了更低的延迟。这对于实时性要求高的应用,如工业自动化、自动驾驶、虚拟现实等至关重要。高
- PCDN边缘计算入门指南
i806293477
网络
PCDN边缘计算是什么P2P内容分发网络(英文名:P2PCDN,以下简称PCDN)是以P2P技术为基础,通过挖掘利用边缘网络海量碎片化闲置资源而构建的低成本高品质内容分发网络服务。你可以通过集成PCDNSDK(以下简称SDK)接入该服务后能获得等同(或略高于)CDN的分发质量,同时显著降低分发成本。适用于视频点播、直播、大文件下载等业务场景。PCDN出现的原因:降低客户的分发成本,提升视频播放流畅
- 边缘计算PCDN的使用场景及优势
神鸟云-Hu
边缘计算人工智能
一、定义PCDN,全称为PrivateContentDeliveryNetwork,即私有内容分发网络。它是一种基于P2P技术和CDN的内容分发加速网络,通过在网络中添加大量的低成本缓存服务器,将用户请求的内容从原始服务器分发到这些缓存服务器,从而实现内容更快、更稳定地传输到终端用户。二、功能PCDN的主要功能是加速内容传输。通过在CDN网络中加入更多的缓存服务器,将热点内容分布到更广泛的网络上,
- Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版
吴脑的键客
人工智能人工智能
SolarPro是最智能的LLM,经过优化可在单GPU上运行,性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。该预览版作为开源模型免费提供API访问,
- 使用vllIm部署大语言模型
添砖JAVA的小墨
机器学习
使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤:一、准备工作1.系统要求-操作系统:常见的Linux发行版(如Ubuntu、CentOS)或Windows(通过WSL)。-GPU支持:NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包(根据GPU型号选择合适的版本)。二、安装vllm1.创建虚拟环境(推荐)-使用Conda:c
- 大模型框架:vLLM
m0_37559973
大模型大模型通义千问Qwen
目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」,提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
- AI算法部署方式对比分析:哪种方案性价比最高?
TSINGSEE
AI智能人工智能视频监控技术安防视频监控
随着人工智能技术的飞速发展,AI算法在各个领域的应用日益广泛。AI算法的部署方式直接关系到系统的性能、实时性、成本及安全性等多个方面。本文将探讨AI算法分析的三种主要部署方式:本地计算、边缘计算和云计算,并详细分析它们的优劣性。一、本地计算1)部署方式本地计算是指将AI算法直接部署在摄像头或其他终端设备上。这种部署方式使得数据处理和分析在设备本地完成,无需通过网络传输数据。2)优点高效实时:由于数
- EG边缘计算网关连接中移ONENET物联网平台(MQTT协议)
成都纵横智控科技官方账号
边缘计算网关物联网工业网关边缘计算物联网MQTT中移ONENET
上文:EG边缘计算网关连接阿里云物联网平台(MQTT协议)需求概述本章节主要实现一个流程:EG8200mini采集ModbusRTU数据,通过MQTT协议连接中移ONENET物联网平台ModbusRTU采集此处不做过多赘述,可参考其他案例(串口读取Modbus传感器数据)介绍。下文默认已经采集到ModbusRTU数据。要采集的Modbus点位表:地址(Doc)数据类型属性名称00001Boolea
- 天下苦英伟达久矣!PyTorch官方免CUDA加速推理,Triton时代要来?
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖CUDA,使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战,比如OpenAI推出的Triton,它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
- Unity3D GPUDriven渲染详解
Thomas_YXQ
开发语言Unity3D架构游戏Unity
前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用,减少CPU负担,从而提高渲染效率和帧率的方法。其核心思想是将更多的渲染任务转移到GPU上,充分利用现代图形硬件(显卡)的性能。以下是该技术的几个关键组件和它们的作用:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!1.BatchRendererGroup(BRG)BRG是Unity中用于批处理渲
- 1. 下载安装RKNN的docker镜像
jcfszxc
RKNN系列c++Rockchip
安装好docker:1.Docker的安装进入网盘,下载镜像文件:网盘链接:https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3密码:rknn下载最新的版本,当前最新版本2.1.0,([[2024-09-01]]):下载路径:GPU-Group01的分享/RKNPU2SDK/2.1.0/release/rknn-toolkit2-2.1.0-cp38-docker.tar
- 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程
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【ShuQiHere】在深度学习中,GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而,对于许多刚刚入门的小白来说,如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中,我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练,并确保每一个步骤都简单易懂,跟着我的步骤来,你也能轻松上手!1.安装所需库首先,确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
- 项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(10)---后台搜索Cache优化
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AIPython商用视频搜索系统vectordbmilvusrediscache
目录背景技术实现策略视频预处理阶段的cache技术视频搜索阶段的cache技术技术实现预处理阶段cache策略实现逻辑代码运行结果问题及注意点搜索阶段cache策略实现系统配置层面逻辑低版本GPUCPU本项目的配置高版本描述goahead策略cache加载策略本项目配置应用层搜索参数的配置配置项本项目的实际配置背景但目前为止,视频搜索系统已经可以正常使用和运转。并且他是基于多策略搜索算法的,能够在
- TensorFlow的基本概念以及使用场景
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TensorFlow是一个机器学习平台,用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务,其中节点表示数学操作,边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括:1.多平台支持:TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上,包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导:TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度,通过优化算法更新参数,以提高模型的准确性。3.分布式计算:Ten
- RTX 4090深度学习性能实测奉上!模型训练可提升60~80%
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近期,我们对RTX4090涡轮版进行了完整的整机测试,本篇文章将分别围绕单卡,4卡,8卡RTX4090性能测试结果展开分享,以全面评估其相比上代RTX30系列的性能优势。首先让我们一起看看本次测试的硬件配置。测试硬件配置简单介绍一下本次使用的平台为超微SYS-420GP-TNR,这款GPU系统针对AI和图形密集型工作负载的灵活设计,4U双处理器(第三代英特尔®至强®),双根GPU系统,最多10个P
- 深度学习的零碎知识点
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显卡内存什么是显卡内存简单来说就是,Windows会在物理显存/「专用GPU内存」不够用或只有集成显卡的情况下,将物理内存RAM当作GPU的虚拟显存/「共享GPU内存」来使用。什么是Windows「共享GPU内存」,它与VRAM有什么不同(sysgeek.cn)平常说的显卡内存就是【专用GPU内存】。如何查看内存大小Win10任务管理器中的"专用GPU内存"是怎么回事?“共享GPU内存”又是什么?
- 分布式离线计算—Spark—基础介绍
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原文作者:饥渴的小苹果原文地址:【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
- GPU版pytorch安装
普通攻击往后拉
pythontips神经网络基础模型关键点
由于经常重装系统,导致电脑的环境需要经常重新配置,其中尤其是cudatorch比较难以安装,因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1)安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础,一般都会随驱动的更新自动安装,但是不全,仍然需要安装toolkit,并不需要先看已有版本是哪个,反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个:国内网站:只能下载最新的toolkit,但是
- 人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装
bw876720687
人工智能机器学习深度学习
背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算,但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同,如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性,如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整?解决方案问题一:安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版,需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
- Maven
Array_06
eclipsejdkmaven
Maven
Maven是基于项目对象模型(POM), 信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。
Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司
- ibatis的queyrForList和queryForMap区别
bijian1013
javaibatis
一.说明
iBatis的返回值参数类型也有种:resultMap与resultClass,这两种类型的选择可以用两句话说明之:
1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候,则可直接用resultClass直接指定查询结果类
- LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重
Cwind
java位运算LeetCodeAlgorithm题解
原题链接:#191 Number of 1 Bits
要求:
写一个函数,以一个无符号整数为参数,返回其汉明权重。例如,‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。
汉明权重:指一个字符串中非零字符的个数;对于二进制串,即其中‘1’的个数。
难度:简单
分析:
将十进制参数转换为二进制,然后计算其中1的个数即可。
“
- 浅谈java类与对象
15700786134
java
java是一门面向对象的编程语言,类与对象是其最基本的概念。所谓对象,就是一个个具体的物体,一个人,一台电脑,都是对象。而类,就是对象的一种抽象,是多个对象具有的共性的一种集合,其中包含了属性与方法,就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象,这个对象就拥有了该类全部的属性,方法。相比于结构化的编程思路,面向对象更适用于人的思维
- linux下双网卡同一个IP
被触发
linux
转自:
http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/
由于需要一台机器有两个网卡,开始时设置在同一个网段的IP,发现数据总是从一个网卡发出,而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下,发现相同的问题不少:
一、
关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
- 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开
肆无忌惮_
安卓
遇到一个奇怪的问题,当SplashActivity跳转到MainActivity之后,按主页键,再去打开程序,程序没法再打开(闪一下),结束任务再开也是这样,只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity
本来代码:
// 销毁这个Activity
fin
- 通过cookie保存并读取用户登录信息实例
知了ing
JavaScripthtml
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合;通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie;通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外,将一个cookie对象发送到客户端,使用response对象的addCookie()方法。
下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。
(1)创建index.jsp文件。在改
- JAVA 对象池
矮蛋蛋
javaObjectPool
原文地址:
http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html
Jakarta对象池
☆为什么使用对象池
恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
- ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法
alleni123
java
场景如下:
ArrayList<Obj> list
Obj-> createTime, sid.
现在要根据obj的createTime来进行定期清理。(释放内存)
-------------------------
首先想到的方法就是
for(Obj o:list){
if(o.createTime-currentT>xxx){
- 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝
百合不是茶
平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”,“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ,主要是用来进行农业方面,将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权,还增加了土地的流通与 利用率,提高了土地的产量,有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展,阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整,但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少,国家应出台相应的法律法规保护
- Spring注入有继承关系的类(1)
bijian1013
javaspring
一个类一个类的注入
1.AClass类
package com.bijian.spring.test2;
public class AClass {
String a;
String b;
public String getA() {
return a;
}
public void setA(Strin
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成功
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用
bit1129
velocity
什么是VelocityViewServlet
使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中,以Servlet+Velocity的方式实现web应用
Servlet + Velocity的一般步骤
1.自定义Servlet,实现VelocityViewServl
- 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service
bit1129
service
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解?
A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字, 在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字
bylijinnan
java
public class TwoElementEqualSum {
/**
* 第 14 题:
题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,
在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。
例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
- Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder
bylijinnan
javanetty
今天看Netty如何实现一个Http Server
org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory:
pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());
pipeline.addLast(&quo
- java敏感词过虑-基于多叉树原理
cngolon
违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包,用于java中的敏感词过滤
1、工具包自带敏感词词库,第一次调用时读入词库,故第一次调用时间可能较长,在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右,纯文本35毫秒左右。
2、如需自定义词库,将jar包考入WEB-INF工程的lib目录,在WEB-INF/classes目录下建一个
utf-8的words.dict文本文件,
- 多线程知识
cuishikuan
多线程
T1,T2,T3三个线程工作顺序,按照T1,T2,T3依次进行
public class T1 implements Runnable{
@Override
 
- spring整合activemq
dalan_123
java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分: a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
- MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime?
dcj3sjt126com
mysql
环境:Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
- Parcel: unable to marshal value
dcj3sjt126com
marshal
在两个activity直接传递List<xxInfo>时,出现Parcel: unable to marshal value异常。 在MainActivity页面(MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>): Intent intent = new Intent(this, Next
- linux进程的查看上(ps)
eksliang
linux pslinux ps -llinux ps aux
ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469
http://eksliang.iteye.com
ps 这个命令的man page 不是很好查阅,因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态,为了要符合不同版本的需求,所以这个
- 为什么第三方应用能早于System的app启动
gqdy365
System
Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了,这里就不细述了,这里不阐述ROM启动还有bootloader,软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来(包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等)-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
- App Framework发送JSONP请求(3)
hw1287789687
jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢?
使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/
如何发送Ajax请求呢?
(1)登录
/***
* 会员登录
* @param username
* @param password
*/
var user_login=function(username,password){
// aler
- 发福利,整理了一份关于“资源汇总”的汇总
justjavac
资源
觉得有用的话,可以去github关注:https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用
free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍
精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2
ResumeSample 程序员简历
- 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务
macroli
java编程WebREST
转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/
JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API,可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
- CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项
超声波
oraclelinux
前言:
这两天项目要上线了,由我负责往服务器部署整个项目,因此首先要往服务器安装oracle,服务器本身是CentOS6.5的64位系统,安装的数据库版本是11g,在整个的安装过程中碰到很多的坑,不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。
安装过程中可能遇到的问题(注
- HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法
supben
httpclient
ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
long keepAlive
- Spring 4.2新特性-@Import注解的升级
wiselyman
spring 4
3.1 @Import
@Import注解在4.2之前只支持导入配置类
在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean
3.2 示例
演示java类
package com.wisely.spring4_2.imp;
public class DemoService {
public void doSomethin