- 【深度学习】神经网络剪枝方法的分类
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习神经网络剪枝
神经网络剪枝方法的分类摘要随着深度学习模型,特别是大语言模型(LLM)的参数量爆炸式增长,模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时,降低其计算和存储需求,成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝(Pruning)作为模型压缩的关键技术之一,应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类,深入探讨其原理、优缺点。文章目录神经网络剪枝方法的分类摘要1为什么我们需要剪枝?2分类方法一:剪什
- 基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略(Matlab代码实现)
Ps.729
matlab开发语言
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概述一、CVaR的理论基础及其在微网中的适用性1.CVaR的定义与优势2.微网应用场景适配性二、动态定价与调度模型的联合优化框架1.目标函数设计2.动态定价机制3.不确定性处理方法三、关键算法与求解策略1.随机规划与CVaR集成2.智能优化算法对比四、实证
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
机器学习cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- 最长回文子串-leetCode-005
针对这个问题,共有四种解法,分别是暴力法,中心拓展法,动态规划,Manacher算法解法一:暴力法思路:枚举所有可能的子串,然后判断每个子串是否是回文串,最后找出最长的回文子串。classSolution{publicStringlongestPalindrome(Strings){intn=s.length();if(n==0){return"";}StringmaxPalindrome=s.s
- 【技术派专享】并行智算云:RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力?
山顶望月川
人工智能云计算
在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时,本地显卡(比如RTX3090/4090)常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。而购买多卡服务器成本极高(一台8×A100机器年成本超20万),对个人和小团队极不友好。并行智算云近期推出的“开发者扶持计划”,提供RTX5090免费算力(显存32GB,FP32算力60TFLOPS),实测比4090训练速度快1.8倍,且支持多卡并行。下面从技术优势
- 浙江省经信厅数据算力与基础设施处处长庞为兴带队调研景联文科技,共探工业数据驱动智造新路径!
景联文科技
科技
7月2日上午,浙江省经信厅数据算力与基础设施处处长庞为兴、产业数字化处处长张君等一行领导带队莅临景联文科技调研指导工作,景联文科技CEO刘云涛参加调研并做汇报讲解,双方就数据服务公司业务,工业高质量数据集建设及政企合作方向展开深入探讨。景联文科技作为“懂模型、懂业务”的AI数据服务商,业务模式涵盖按需标注、预置数据集供应及平台部署服务,并积极汇聚公共数据资源,携手华为构建语料知识库,赋能数据标注产
- [贪心算法]BM96 主持人调度(二)
lanbing
多语言LeeCode的题解贪心算法算法
一、题目牛客题目链接:主持人调度(二)_牛客题霸_牛客网题目描述:有n个活动即将举办,每个活动都有开始时间与活动的结束时间,第i个活动的开始时间是startistart_istarti,第i个活动的结束时间是endiend_iendi,举办某个活动就需要为该活动准备一个活动主持人。一位活动主持人在同一时间只能参与一个活动。并且活动主持人需要全程参与活动,换句话说,一个主持人参与了第i个活动,那么该
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
- 大模型在蛛网膜下腔出血预测与诊疗方案制定中的应用研究
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、蛛网膜下腔出血概述2.1定义与分类2.2发病原因及危险因素2.3临床表现与诊断依据三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于蛛网膜下腔出血预测的可行性分析四、大模型预测蛛网膜下腔出血的具体方案4.1术前风险预测4.1.1数据收集与预处理4.1.2模型构建与训练4.1.3预测指标与评估4.2术中情况
- 使用大模型预测胃穿孔的全流程系统技术方案大纲
目录一、项目概述二、项目背景三、建设目标四、建设内容(一)建设架构(二)核心功能(三)核心技术(四)预期成效(五)方案总结五、系统架构方案流程图六、实验验证证据七、健康教育与指导一、项目概述本项目旨在构建一套基于大模型的胃穿孔预测及全流程管理系统,通过整合术前、术中、术后各环节数据,利用先进的人工智能技术,实现对胃穿孔疾病的精准预测、手术方案优化、并发症风险预警以及术后护理指导等功能,为医疗决策提
- 【TensorRT】TensorRT及加速原理
浩瀚之水_csdn
tensorrt
一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器,专为GPU加速设计。其核心架构分为三层:前端解析器支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析执行格式验证和初步结构优化优化引擎核心优化层(层融合、精度校准、内存优化等)生成优化后的计算图(OptimizedGraph)运行时环境管理GPU内存分配执行优化后的计算图二、核心加速原理(8大关键技术)1.层融合(La
- 2020-10-30
Victor Zhong
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极片缺陷检测模型验证报告:1:数据准备训练集:326张验证集:81张2:模型准备模型:yolov33:训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3-spp-jp4:验证结果5:检测结果部分检测结果图,全部结果图见文件夹result:6:结果分析a.训练数据中,某一类缺陷标注数量相对较少,影响检测该类的目标;可以通过数据增强的方法或增
- 算法理论知识
Victor Zhong
AI框架算法
算法理论知识排序二分查找冒泡排序插入排序选择排序快速排序堆排序希尔排序归并排序基数排序动态规划排序二分查找start=0end=len(list)mid=(start+end)//2冒泡排序每次都是相邻元素两两比较并交换位置。插入排序就好比扑克牌(分左边排好序,右边待排序),每次都是从右边拿一张牌去左边排好序的序列中找插入的位置。选择排序从后面找最小的和前面那个元素进行交换快速排序从中找一个元素作
- 时间复杂度
高斯林.神犇
数据结构
一、算法的目的:解决一个问题,所需执行代码的效率时间评价法:有很大缺陷,由于硬件CPU结构不同导致时间绝对差异性太大(有可能CPU好一点运行速度块,但算法可能很烂)纯时间法不行,后来人们提出:二、数据增长性来评价耗时间增长性和耗空间增长性比如当我们数据增长十倍,所耗空间或者所耗时间是否增长十倍,在此基础上提出两个概念时间复杂度空间复杂度三、那怎么计算时间复杂度呢1.找核心语句2.看核心语句执行的频
- 【数据结构】排序算法:归并与堆
nanguochenchuan
数据结构排序算法数据结构算法
归并排序:分治策略的经典实现算法原理归并排序采用分治法策略,包含三个关键步骤:分解:递归地将数组分成两半解决:对子数组进行排序合并:将两个有序子数组合并为一个有序数组C语言实现#include#include//合并两个有序子数组voidmerge(intarr[],intleft,intmid,intright){inti,j,k;intn1=mid-left+1;intn2=right-mid
- 多目标路径规划:IMOMD-RRT*算法详解
多目标路径规划项目结构与关键算法解析一、项目版本概览该路径规划项目共包含两个主要版本:两个版本的共同点:配置文件路径:config/algorithm_config.yamlsystem:使用不同算法的编号destination:定义目标点的ID列表map:指定使用的地图文件pseudo:1:仅规划起点到终点0:多目标路径规划两个版本的区别:✅新版特点:路径生成由src/main可执行文件完成;支
- React 核心原理与Fiber架构
旺代
react.js
目录一、虚拟DOM二、Diffing算法三、Fiber架构四、渲染流程1.Render阶段(可中断异步过程)2.Commit阶段(同步不可中断)五、时间切片(TimeSlicing)六、核心流程步骤总结1.状态更新触发2.Render阶段(异步可中断,构建Fiber树)3.Commit阶段(同步不可中断,更新真实DOM)4.双缓存机制切换5.调度系统核心支撑七、组件触发渲染的时机八、Hooks顶层
- 大图处理优化:低分加载、Lazy Decode 与缩放算法加速实践
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战算法影像Camera
大图处理优化:低分加载、LazyDecode与缩放算法加速实践关键词:大图加载优化、LazyDecode、Region解码、缩放算法、Bitmap分块、滑动加载、内存控制、图像性能优化摘要:在相册、图片浏览器、拍摄预览和编辑器中,用户经常会处理分辨率高达上千万像素的照片(如48MP、64MP、RAW文件等),这类“大图”在加载、缩放、平移过程中容易造成内存抖动、页面卡顿甚至OOM崩溃。本篇文章将围
- Open3D 点到面的ICP配准算法
AtlasCloud
python点云数据处理算法人工智能python矩阵numpy
目录一、算法原理1、算法概述2、点到平面ICP精配准3、参考文献二、主要函数三、代码实现四、结果展示1、初始位置2、配准结果一、算法原理1、算法概述 点到平面度量通常使用标准非线性最小二乘法来求解,例如Levenberg-Marquardt。点到平面ICP算法的每次迭代通常比点到点算法慢,但收敛速度明显更快。两个点云之间的相对旋转小于30°,在旋转矩阵中用θ替换sinθ,用1替换cosθ实现用线
- Django Channels WebSocket实时通信实战:从聊天功能到消息推送
引言在Web开发中,实时通信功能(如在线聊天、实时通知、数据推送)已成为许多应用的核心需求。传统的HTTP协议由于其请求-响应模式的限制,无法高效实现实时通信。WebSocket作为一种全双工通信协议,为实时Web应用提供了理想的解决方案。本文将详细介绍如何使用DjangoChannels构建WebSocket应用,实现实时聊天和后端主动消息推送功能。一、技术背景1.1DjangoChannels
- 【大厂机试题+多种解法+算法可视化笔记】欢乐的周末
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编码训练算法
题目小华和小为是很要好的朋友,他们约定周末一起吃饭。通过手机交流,他们在地图上选择了多个聚餐地点(由于自然地形等原因,部分聚餐地点不可达),求小华和小为都能到达的聚餐地点有多少个?输入描述第一行输入m和n,m代表地图的长度,n代表地图的宽度。第二行开始具体输入地图信息,地图信息包含:0为通畅的道路1为障碍物(且仅1为障碍物)2为小华或者小为,地图中必定有且仅有2个(非障碍物)3为被选中的聚餐地点(
- cesium-native+OpenGL开发笔记—渲染GIS球
坐标系转换OpenGL坐标系右手坐标系,X轴水平向右,Y轴竖直向上,Z轴指向屏幕外面。Y(绿色,朝上)^|||*---->X(红色,向右)//Z(蓝色,向前)(指向屏幕外)3DTiles坐标系右手坐标系,Z轴朝上Z(蓝色,朝上)^||/Y(绿色,朝屏幕内)|/*---->X(红色,朝右)glTF模型坐标系右手坐标系,Y轴朝上3DTiles和OpenGL坐标系上方向存在差异,实际绘制是在OpenGL
- 线性代数在图像处理中的应用 --- 纳尼? 2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成?(秩为1的矩阵)
松下J27
LinearAlgebra线性代数图像处理人工智能
二维高斯核,Rank秩等于一的矩阵之前,我在学习图像处理的时候,会经常用到Gaussianblur,也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中,现成的图像处理库。只需要输入sigma和kernelsize这些参数就行了,完全不需要考虑高斯核中的每个点长啥样。虽然教科书里面也会有一些配图,例如:直到后来,我学习高斯图像金字塔的时候发现,在别人的代码里面,他在生成二维高斯核的时候,并不是直接写
- 【深度学习新浪潮】基于扩散模型的图像编辑加速方法
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮深度学习人工智能扩散模型TransformerDiT图像编辑模型加速
在基于扩散模型的图像编辑任务中,实现高质量与高效加速的平衡需要综合运用模型架构优化、采样策略创新、条件控制增强及硬件加速等多维度技术。一、一步反演与掩码引导的编辑框架通过一步反演框架将输入图像映射到可编辑的潜在空间,结合掩码引导的注意力重缩放机制,实现文本引导的局部编辑。例如,SwiftEdit通过一步反演和注意力重缩放,将编辑时间压缩至0.23秒,比传统多步方法快50倍。具体步骤包括:一步反演:
- 动态规划、背包问题入门
2303_Alpha
动态规划代理模式算法笔记c语言
目录1、动态规划定义2、数塔问题题目描述:思路:代码实现:3、最长有序子序列问题描述:代码实现:动态规划基本思想特点4、背包问题①01背包问题空间复杂度优化②完全背包③多重背包二进制优化④二维费用背包1、动态规划定义动态规划是一种用于解决优化问题的算法策略,它的核心是把一个复杂的问题分解为一系列相互关联的子问题,并通过求解子问题的最优解来构建原问题的最优解。它将一个问题分解为若干个子问题,然后从最
- SpinLock (TTAS) C-A-S 自旋锁实现原理
liulilittle
MarkdownExtensionC/C++c语言redisc++开发语言同步锁cas
SpinLock(TTAS)C-A-S自旋锁实现原理引用SpinLock.hSpinLock.cpp⚙️核心结构解析TTASLock工作原理Test-and-Test-and-Set(TTAS)算法流程:初次测试:快速检查锁状态二次测试:执行原子CAS操作自旋循环:失败后重试线程内存位置(atomic_)读取锁状态CAS(0→1)获取锁成功返回失败/继续自旋alt[CAS成功][CAS失败]等待/
- 无人机一机多控技术要点难点
云卓SKYDROID
无人机人工智能高科技云卓科技科普
一、运行方式1.核心架构:集中式控制(最常见):遥控器作为主控端,通过无线通信模块与多架无人机建立连接。遥控器运行核心控制逻辑,负责:接收操作员的输入指令(如整体移动、队形变换)。根据预设的编队逻辑或算法,将整体指令解算为每架无人机的个体指令(目标位置、速度、航向等)。通过通信链路同时或分时向所有或指定的无人机发送个体指令。接收所有无人机的状态信息(位置、速度、姿态、电池、传感器数据等),进行监控
- JVM垃圾回收算法全解析:从基础到GC调优实战
Java大师兄学大数据AI应用开发
AI人工智能与大数据应用开发AI实战jvm算法ai
JVM垃圾回收算法全解析:从基础到GC调优实战关键词:JVM、垃圾回收算法、基础原理、GC调优、实战应用摘要:本文将全面深入地解析JVM垃圾回收算法,从最基础的概念开始讲起,帮助读者理解垃圾回收的本质和原理。接着详细介绍各种常见的垃圾回收算法,并用通俗易懂的方式解释其工作机制。之后通过实战案例展示如何进行GC调优,让读者不仅了解理论知识,还能掌握实际应用技能。最后对垃圾回收的未来发展趋势进行探讨,
- 力扣题解: 55. 跳跃游戏
胡矣
算法LeetCode算法力扣题解leetcode题解贪心算法
题目给定一个非负整数数组nums,你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标。示例1:输入:nums=[2,3,1,1,4]输出:true解释:可以先跳1步,从下标0到达下标1,然后再从下标1跳3步到达最后一个下标。解题思路使用贪心算法从第一个位置开始,找到可以跳跃到的最远位置在这个范围内查找下一次可以跳跃的最远位置重复以上动作,直
- 【Torch】nn.Embedding算法详解
油泼辣子多加
深度学习embedding算法
1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层(lookup‐table),用于将离散的整数索引(如词ID、实体ID、离散特征类别等)映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为(num_embeddings,embedding_dim)的权重矩阵,实现高效的“索引→向量”转换。2.输入与输出输入类型:整型张量(torch.long或torch.int64),必须
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本