- Redisson 分布式锁全面解析:锁类型(可重入锁、公平锁、联锁、红锁、读写锁)和锁常见方法解读
千层冷面
Redis分布式
Redisson分布式锁全面解析一、Redisson分布式锁原理Redisson分布式锁基于Redis实现,核心机制如下:Lua脚本保证原子性使用Lua脚本在Redis中执行锁的获取和释放操作,确保多个Redis命令的原子性。可重入锁设计同一线程可重复获取锁,通过计数器记录重入次数,避免死锁。看门狗(Watchdog)自动续期后台线程定期检查锁状态,若锁仍被持有且未完成业务逻辑,则自动延长锁的过期
- C语言数据结构——变长数组(柔性数组)
Iawfy22
数据结构c语言柔性数组
前言这是一位即将大二的大学生(卷狗)在暑假预习数据结构时的一些学习笔记,供大家参考学习。水平有限,如有错误,还望多多指正。本文主要介绍了如何手动实现一个变长数组,以及实现其部分功能(如删除、查找、添加、排序等)变长数组介绍变长数组又可以叫柔性数组,与一般数组不同,它是一个动态的数组,具体表现为可以根据数组里面元素个数的多少而自动的进行扩容,以便达到变长(柔性)的特点。预备知识为了实现自动边长扩容这
- pytorch实现cifar10多分类总结
L_pyu
人工智能pytorch分类
cifar-10简介:CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,每张图片都是3×32×32,3通道彩色图片,分辨率32×32。它包含了10个不同类别,每个类别有6000张图像,其中5000张用于训练,1000张用于测试。这10个类别分别为:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务,可以使用深度学习模型,如卷积
- 基于分组 NMS 的检测模型后处理改进
Lunar*
目标检测算法与优化目标检测深度学习python
引言在目标检测任务中,后处理阶段的非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)是至关重要的一环,主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而,在某些场景中,不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别,例如:交通工具检测场景:同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景:同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景:同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
- Docker Compose 部署 steamcmd 安装奈斯服务端
nukix
服务端dockerjava服务器
由于打算在云端服务器部署奈斯启示录服务端跟朋友们一起玩,所以在云端搭建服务器,顺便写下本文章记录搭建的过程。博主博客https://blog.uso6.comhttps://blog.csdn.net/dxk539687357要使用DockerCompose部署steamcmd(Steam命令行工具),可以按照以下步骤进行:步骤1:创建docker-compose.yml文件在目标目录下创建doc
- AI工具使用手册:笑着学会让DeepSeek叫你主人
skyksksksksks
AI个人杂记人工智能深度学习神经网络自然语言处理机器学习
【别慌!你的智商还没欠费】各位父老乡亲兄弟姐妹们,今天我们要研究的是这个号称"赛博菩萨"的DeepSeek。先说好了啊,这玩意儿绝对比你家二哈听话,比前男友靠谱,关键还不用买狗粮!下面这张表请含泪收藏:功能对比DeepSeek你家二哈前男友响应速度0.5秒拆家2小时起已读不回3天+知识储备全网数据只会要饭王者荣耀段位售后服务24小时在线随地大小便人间蒸发术使用成本网费电费狗粮+沙发钱青春损失费—我
- 开发那点事(十一)微信小程序地图聚合功能实现
开发那点事
开发那点事小程序web地图聚合
写在前面的话公司项目需求要在微信小程序上实现地图marker点聚合的功能,百度苦寻无果,故自己实现。最终效果示例代码点我获取核心思路marker标签中的callout属性用来显示聚合点的数量点击聚合点时,以聚合点为中心放大地图,不需要再次请求后台接口根据map组件scale缩放级别将地图分成一个一个的小格子,计算小格子中marker点的数量由于小程序无法像网页端那样处理庞大的数据量,为了提高用户体
- 【深度学习】从全连接层到卷积
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如,在之前猫狗分类的例子中:假设我们有一个足够充分的照片数据集,数据集中是拥有标注的照片,每张照片具有百万级像素,
- 机器狗监控系统软件工程师面试题
道亦无名
机器人面试机器狗
大部分企业会使用的面试题一、基础知识编程语言方面请简述C++中多态的实现方式,在机器狗监控系统中,哪里可能会用到多态来提高代码的扩展性?例如不同型号机器狗的运动控制模块。Python作为脚本语言在系统开发中有诸多应用,说说Python的GIL(全局解释锁)对多线程性能的影响,以及在实时数据采集与处理场景下如何规避。数据结构与算法若要实现机器狗的路径规划,你会选择哪种数据结构来存储地图信息,比如栅格
- 从“建议者”到“执行者”:Manus如何重新定义AI代理的边界——基于GAIA基准测试的深度技术解析与行业启示
ByteForge
人工智能人工智能机器人githubchatgpt
引言:AIAgent的“GPT时刻”2025年3月6日,中国团队Monica.im推出的全球首款通用型AIAgent产品Manus正式开启内测,一夜之间引爆科技圈。不同于传统AI的“建议生成”模式,Manus实现了从任务分解、工具调用到成果交付的全流程自动化,被用户称为“数字世界中的全能实习生”本文将从技术架构、任务闭环能力、行业影响三个维度,对比Manus与现有AI产品的代际差异。一、技术架构革
- 计算机视觉深度学习入门(4)
yyc_audio
计算机视觉人工智能计算机视觉深度学习神经网络
在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型,这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业,那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片,也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类,数据集包含5000张猫和狗的图片(2500张猫的图片,2500张狗的图片)。我们将2000张图片用于训练,1000张用于验证,2000张用于测试。将介
- 设计模式-工厂模式(Factory Pattern)
砥砺前行~
设计模式c++简单工厂模式工厂方法模式抽象工厂模式
承接Qt/C++软件开发项目,高质量交付,灵活沟通,长期维护支持。需求所寻,技术正适,共创完美,欢迎私信联系!一、工厂模式说明工厂模式是一种创建型设计模式,它提供了一种将对象的创建与使用分离的方式。工厂模式通过引入一个公共的接口来创建对象,而不是通过直接调用构造函数来创建对象。这样做的好处是使得代码更加灵活,更容易维护和扩展。工厂模式通常包含以下几个角色:产品(Product):产品是工厂模式所创
- 智能优化算法:海洋捕食者算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法算法机器学习神经网络
智能优化算法:海洋捕食者算法文章目录智能优化算法:海洋捕食者算法1.算法原理2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要:海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm,MPA)是AfshinFaramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法,其灵感来源于海洋适者生存理论,即海洋捕食者通过在Lévy游走或布朗游走之间选择最佳觅食策略。具有寻优能力强等特点。1.算
- 设计模式之简单工厂模式
Absinthe_苦艾酒
设计模式设计模式简单工厂模式java
首先我们来看看代码实现1.创建接口//动物接口interfaceAnimal{voidspeak();//每种动物都会叫}//猫类classCatimplementsAnimal{publicvoidspeak(){System.out.println("喵喵喵!");}}//狗类classDogimplementsAnimal{publicvoidspeak(){System.out.print
- python爬取房源数据_python爬取安居客二手房网站数据(转)
weixin_39897758
python爬取房源数据
之前没课的时候写过安居客的爬虫,但那也是小打小闹,那这次呢,还是小打小闹哈哈,现在开始正式进行爬虫书写首先,需要分析一下要爬取的网站的结构:作为一名河南的学生,那就看看郑州的二手房信息吧!在上面这个页面中,我们可以看到一条条的房源信息,从中我们发现了什么,发现了连郑州的二手房都是这么的贵,作为即将毕业的学生狗惹不起啊惹不起还是正文吧!!!由上可以看到网页一条条的房源信息,点击进去后就会发现:房源的
- 使用Java进行加密狗相关程序优化
加密狗定制分析赋值
运维数据库服务器人工智能pygame
个人心得1.加密狗通信优化-减少不必要的交互-分析加密狗操作流程,去除冗余的读取或写入操作。例如,如果在初始化阶段已经获取了某些配置信息且在后续流程中不会改变,就不需要重复读取。-批量处理加密狗相关的操作。如果需要对加密狗进行多次数据写入或读取,尝试将这些操作合并为一次批量操作(如果加密狗驱动和API支持)。-优化通信协议-深入了解加密狗与Java程序之间的通信协议。如果协议允许,采用更高效的编码
- Manus全球首个通用Agent,Manus AI:Agent应用的ChatGPT时刻
ππ记录
人工智能chatgptManus详细介绍Manus介绍Manus详细应用Manus教程Manus详情介绍
文章目录前言ManusAI:全球首个通用AgentManusAI:技术架构与创始人经历AIAgent的实现框架与启示AIAgent的发展预测行业风险提示前言这是一篇关于ManusAI及其在通用人工智能领域的应用和前景的报告,主要介绍了ManusAI的产品定位、功能、技术架构、创始人经历以及AIAgent的发展预测和实现框架。以下是对这些核心内容的简要概述:Manus全网最全资料(持续更新)链接:h
- 扩散模型中三种加入条件的方式:Vanilla Guidance,Classifier Guidance 以及 Classifier-Free Guidance
AIGC_ZY
DiffusionModels机器学习计算机视觉深度学习
扩散模型主要包括两个过程:前向扩散过程和反向去噪过程。前向过程逐渐给数据添加噪声,直到数据变成纯噪声;反向过程则是学习如何从噪声中逐步恢复出原始数据。在生成过程中,模型从一个随机噪声开始,通过多次迭代去噪,最终生成有意义的数据,比如图像。这时候,如果需要生成特定类别的数据,比如生成猫的图像而不是狗的,就需要加入条件引导,控制生成的方向。这就是条件扩散模型的作用。VanillaGuidance、Cl
- 股神系列:葛卫东的期货交易中,如何利用杠杆效应实现高收益?他的风险控制策略是什么?
云策量化
量化交易量化软件量化炒股量化炒股QMT量化交易入门教程PTrade股票投资deepseek
推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》标题:股神系列:葛卫东的期货交易中,如何利用杠杆效应实现高收益?他的风险控制策略是什么?正文:引言:在投资界,葛卫东的名字如同一颗璀璨的星辰,以其卓越的期货交易技巧和对杠杆效应的精准运用而闻名。本文将深入探讨葛卫东如何利用杠杆效应在期货市场中实现高收益,以及他的风险控制策略,为投资者提供宝贵的启示。一、杠杆效应的魅力与风险杠杆
- 【PerfDog】性能测试工具【功能模块一览表】
行者无疆xcc
性能测试性能优化测试工具
PerfDog简要介绍官网是一款全平台性能测试工具性能狗一、常规测试无需修改硬件:例如设备ROOT/越狱等无需代码嵌入:可结合分析竞争对手表现极简化使用,在任意场景上测试开发和生成精准捕获系统级专业数据:如FPS、功耗\GPUCounter等二、深度分析相关文档:深度分析Android平台设置IOS平台设置CPU运行剖析,核心调度和线程状态等直观呈现各个线程函数耗时,分析卡顿瓶颈云端数据管理平台,
- 企业AI数据安全白皮书:深寻模型会话保护与安当TDE实战
安 当 加 密
人工智能
一、引言人工智能正在重塑企业的业务流程与创新模式,从智能客服到辅助决策,从图像识别到自然语言处理,AI模型正逐步渗透到企业运营的各个环节。然而,随着AI技术的深入应用,数据安全问题也如影随形。对于部署在企业内网的DeepSeek模型而言,员工与模型的会话内容往往包含企业的核心商业信息、敏感技术参数以及员工个人隐私等关键数据。一旦这些数据遭到泄露、篡改或恶意利用,不仅会给企业带来巨大的经济损失,还可
- 从单块巨石到星辰大海:分布式与微服务的本质思考
斗-匕
分布式微服务架构
一、分布式系统:宇宙观的代码映射1.核心命题的进化单机时代(1960s-2000s):冯·诺依曼架构的终极演绎,摩尔定律撑起性能天花板分布式觉醒(2000s-):CAP定理的启示——放弃"完美系统"的幻想,在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律:光速限制下的通信延迟不可消除经济定律:成本边际效应决定拆分粒度组织定律:康威定律的幽灵始终在场(系统架构≈组织架构)3.典型范式对比模式特征案例主从架
- 深度学习的数学之魂:传统机器学习的超越者
洋葱蚯蚓
机器学习深度学习机器学习人工智能经验分享个人开发数据挖掘
深度学习的数学之魂:传统机器学习的超越者前言第一部分:神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分:网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分:图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分:深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分:数学原理的深度剖析5.1神经网络的数学表达
- 计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习:核心差异与行业启示
程序员Linc
计算机视觉计算机视觉机器学习深度学习机器视觉
一、计算机视觉(CV)与机器视觉(MV):从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉(CV)目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力,通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如,自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解,属于典型的CV任务。机器视觉(MV)聚焦于工业场景的自动化检测与控制,强调实时性和精准性。MV系统
- 《代码巫师启示录:当人类开始用机器思考》
人工智能
——那些在0和1之间重塑世界规则的"新物种"##⌨️第一重身份:他们是用键盘施法的现代萨满凌晨三点的IDE(代码编辑器)泛着幽幽蓝光,程序员正进行着这个时代最神秘的仪式——把咖啡因转化为函数,用注释书写咒语,在GitHub上建造数字巴别塔。你绝对想不到的"编码副作用":✅时空扭曲者:1天=普通人1周("deadline模式"下效率提升400%)✅混沌翻译家:能同时理解人类语言和机器逻辑("用户想要
- 存储性能调优:掌握I/O性能调优和缓存策略配置
Morris只会敲命令
缓存
引言在数字化转型加速的今天,数据已成为企业核心资产,而存储系统的性能直接影响业务响应速度、用户体验和IT基础设施的总体效率。无论是高并发交易系统、实时分析平台,还是AI训练场景,存储I/O瓶颈和缓存策略配置不当都可能引发性能雪崩。本文将从硬件层到软件层,系统性地解析存储性能调优的核心技术,并提供可落地的优化策略。1.1存储介质特性与选型HDDvs.SSDvs.NVMeHDD的机械寻道延迟(平均5-
- 【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】
游戏乐趣
人工智能机器学习人工智能
第七章:贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念:贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说,就是根据已知的一些条件,去计算每个类别出现的概率,然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球,你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验(比如摸出红球的次数多),来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子:假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里
- 搜广推校招面经二十八
Y1nhl
搜广推面经推荐算法求职招聘搜索引擎机器学习算法
蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同,因此它们的损失函数设计也存在本质区别:输出空间的不同回归任务:目标是预测一个连续值(如房价、温度等)。输出空间是连续的实数范围。分类任务:目标是预测离散的类别标签(如“猫”或“狗”)或者概率。输出空间通常是有限的类别集合。误差衡量方
- 基于tensorflow使用VGG16实现猫狗识别
Jakari
tensorflowpython
importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.kerasimportlayers,models,optimizersfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#定义VGG16模型classVGG16(tf.keras.Model):def__init__(se
- 知识库≠文档堆砌!如何设计用户爱用的智能知识库?
知识库知识库管理人工智能
在数字化时代,知识库已成为企业不可或缺的信息管理工具。然而,许多企业发现,尽管投入了大量时间和资源建设知识库,用户的使用体验和满意度却并未达到预期。原因在于,很多知识库仅仅是文档的简单堆砌,缺乏系统性和智能性。那么,如何设计一个用户爱用的智能知识库呢?以下三个关键要素或许能为你提供启示。一、用户体验优先:从“信息迷宫”到“结构化导航”用户体验是智能知识库设计的核心。传统的知识库往往像一座“信息迷宫
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL