- 板凳-------Mysql cookbook学习 (十一--------2)
fengye207161
mysql学习数据库
11.6扩展序列列的取值范围2025-07-0111.7序列顶部数值的再使用11.8确保各行按照给定顺序重编号思路1、创建表的空克隆2、使用insertinto......select从源表自制行3、删除源表,并将克隆表重命名为源表表名4、如果是巨大的MyISAM,并含有多个索引,创建新表时不定义除了auto_increment列之外的索引,会使整个过程更高效重新编号时解决主键冲突的示例通过一个完
- Feign进行微服务转发的实现
Hellyc
微服务java数据库
1.导包,如果需要开启日志,还需要修改配置文件org.springframework.cloudspring-cloud-starter-openfeignio.github.openfeignfeign-okhttp11.8第一个包是feign的启动类第二个包比较重要:主要就是打开http的池化功能,减少连接的消耗替换默认HTTP客户端Feign默认使用JDK的HttpURLConnection
- 安装dlib包报错解决
鷇韩
问题记录学习python
安装dlib出现以下问题(suanfa)PSD:\file\code>pipinstalldlibCollectingdlibDownloadingdlib-19.24.2.tar.gz(11.8MB)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━11.8/11.8MB3.5MB/seta0:00:00Installingbuilddependencies...d
- LlamaIndex环境配置
L~river
llamaindex环境配置PyTorchLLM
之前配Llama-Index时出现不兼容的问题,记录一下最后配好的版本记住一定要先安装pytorch,否则LlamaIndex自动安装的可能是cpu版本,而且没有配置下载源的情况下载torch包很慢,其中cuda至少建议11.8以上,一般11.8和12.1较为稳定,当然服务器cuda是12.4的也可以选择12.1的包,因为高版本的cuda可以兼容低版本cuda的torch主要是torch、llam
- 《算法笔记》11.8小节——动态规划专题->总结 问题 D: Coincidence
圣保罗的大教堂
《算法笔记》动态规划
题目描述Findalongestcommonsubsequenceoftwostrings.输入Firstandsecondlineofeachinputcasecontaintwostringsoflowercasecharactera…z.Therearenospacesbefore,insideorafterthestrings.Lengthsofstringsdonotexceed100.
- 报错Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA major versions. PyTorch ha
不当菜鸡的程序媛
学习记录人工智能
完整报错:DetectedthatPyTorchandtorchvisionwerecompiledwithdifferentCUDAmajorversions.PyTorchhasCUDAVersion=12.1andtorchvisionhasCUDAVersion=11.8.PleasereinstallthetorchvisionthatmatchesyourPyTorchinstall.
- X-AnyLabeling标注环境部署指南
chonpsk
YOLOpythonpytorch
全局环境准备anaconda最新cuda11.8cudnn8.9.7tensorrt8.6.1数据集标注环境准备标注软件:X-AnyLabeling从源码处编译安装:gitclonehttps://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling.gitcdX-AnyLabeling安装python环境condacreate-nx-anylabelingpython=3.10co
- 在window10系统64位+python3.10上安装Pytorch3D教程
ntr亚丝娜(我永远喜欢千花书记)
pytorch人工智能pythonPytorch3D
前言:接触点云3D结果发现到处用到Pytroch3D,只好先学会安装o(╥﹏╥)o先,结果一堆坑要命~~~~~~安装建议python版本用:3.8、3.9、3.10就行,别用3.11,貌似不兼容。建议使用conda安装一个新环境,装这个东西很容易出问题,new一个env会安全些。建议直接下载源码编译,这样最安全本次版本如下:python=3.10torch=2.3.1cuda=11.8注意cuda
- PyTorch与CUDA的关系
飞雪白鹿€
软件使用教程pytorch
文章目录前言一、如何查看PyTorch和torchvision的版本1.1查看PyTorch版本1.2查看torchvision版本二、如何确认PyTorch和torchvision是否支持CUDA加速2.1检查PyTorch是否支持CUDA2.2查看当前可用的GPU设备2.3检查torchvision是否支持CUDA三、CUDA版本的秘密:为什么PyTorch11.8能在CUDA12.2上运行?
- 一个安装pytorch3d绝对不会出错的方法|超简单!!
walterkd
pytorch人工智能python
使用conda进行pytorch3d的本地安装,可以任意选择需要的版本tar.bz2文件下载网址如下:anaconda_pytorch3d比如我的环境是linux,python版本3.8,pytorch版本2.0.0,cuda版本11.8,那么对应的文件是linux-64/pytorch3d-0.7.5-py38_cu118_pyt200.tar.bz2下载完成之后执行:condainstall就
- Linux系统安装多个CUDA版本与切换,正常AI模型训练
BB_CC_DD
人工智能深度学习
一.结论:一个带显卡的环境系统能安装多个CUDA版本,但不能安装多个NVIDIA驱动版本,多个驱动版本会导致冲突,NVIDIA驱动能向下兼容CUDA版本,但不能向上兼容CUDA版本。例如,一个系统已经安装好了CUDA11.4和对应的NVIDIA驱动,但又安装了CUDA11.8用于AI算法训练,此时AI算法训练使用的还是CUDA11.4,而不是CUDA11.8。(此时成功安装的CUDA11.8,并不
- Linux服务器部署vLLM环境实战教程
伪_装
计算机视觉环境部署LLM服务器linuxvLLMHuggingFace
一、vLLM环境配置在开始之前,请确保您已准备好以下物品:基于Linux的操作系统(推荐Ubuntu20.04+)已安装-Python:3.9–3.12NVIDIA驱动程序525+、CUDA11.8+(用于CPU加速)GPU:计算能力7.0或更高版本(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L4、H100等)1.创建新的Python环境condacreate-nvllmpython=3.12
- 【Gen6D位姿估计】在Linux环境下的复现日志
辰尘_星启
机器学习--深度学习位姿估计linux运维人工智能感知pytorch
写在前面算法和代码框架均来自港大的课题组gen6d介绍页面我只是拿来做一个毕设,答辩结束后会遵循GPL协议开放所有代码这篇博客仅作为开发日志,记录一下部署过程中的各种问题和解决方法,仅供学习讨论此外,不得不说,这项工作的识别估计的效果不错,但是效率有点太低了,在GTX1650上处理一帧数据需要1.07秒笔者环境模块版本号Ubuntu22.04CUDA11.8,python3.8pytorch2.4
- 安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN,并最终完成Pytorch和Tensorflow安装
长路漫漫Lixx
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本教程针对在Windows10环境下通过Anconda环境,首先安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN,并最终完成Pytorch和Tensorflow安装,选择Pytorch2.6.0版本,Tensorflow2.10.0版本,CUDA11.8版本,cuDNN8.2.1版本前置内容Pytorch版本官网:PyTorchTensorflow版本★注意:原生Window
- 使用AutoDL安装Mamba官方代码
月亮已死热爱可抵万难
linux
使用AutoDL安装Mamba租界的云服务器使用环境ubuntu22.04,cuda11.8,cudnn8.9python=3.10torch=2.10远程连接验证安装条件使用Pycharm连接远程的云GPU服务器使用nvidia-smi和nvcc-Vpythoncondainfo-e来验证云主机是否具有安装的条件。conda创建虚拟环境并安装pytorch在确保云GPU服务器满足安装条件的基础上
- conda创建虚拟环境并安装GPU版torch全过程(cuda11.8+py3.10+torch2.4.1+torchvision0.19.0)
哇噻_123
conda人工智能pytorchpython深度学习
目录1.创建虚拟环境2.安装pytorch2.1查找对应版本2.2安装pytorch2.3测试是否安装成功3.安装torchvision3.1查找对应版本3.2安装torchvision3.3测试是否安装成功4.Others4.1安装numpy报错4.2安装timm报错1.创建虚拟环境condacreate-nenv_name-y##指定python版本condacreate-nenv_namep
- Windows编译Flash-attention模块
m0_52111823
flash-attention
博主的环境配置:windows11操作系统,cuda=11.8.r11.8,cudnn=8.9.7,git=2.47.1,cmake=4.0.0-rc4,ninja=1.12.1,vs_buildTools=17.4.21,cl=19.34.31948,torch=2.3.1编译flash-attention的环境依赖如下图flash-attentiongitmsvcninjacmaketorch
- NLP实践:pytorch 实现基于LSTM的预训练模型以及词性分类任务
某科学の憨憨
pytorchlstmpython语言模型神经网络自然语言处理分类
环境版本配置1:CUDA版本:Cudacompilationtools,release11.8,V11.8.89在cmd中用以下指令查看nvcc-V**2:cudnn版本:**8700importtorch#用这个查看print(torch.backends.cudnn.version())3:python版本:3.94:Pytorch版本:torch2.0.0+cu1185:nltk:3.8.1
- 服务器上Cuda+Pytorch兼容性的那些问题
入世浮尘
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服务器上如何搭建匹配版本的cuda+pytorch:1.查询nvidia中驱动版本与cuda最高兼容版本命令行输入:nvidia-smi2.选择对应的pythonDriverVersion与NVIDIA-SMI决定当前服务器上能兼容最高cuda和Pytorch版本查询匹配方式:1.官网查询2.问AI(可能存在不准确情况)CUDA版本与显卡驱动版本对照表(更新至2022.10.26-CUDA11.8
- Windows和Linux系统上的Mamba_ssm环境配置
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笔记python深度学习人工智能
目录一、Linux系统安装二、Win系统安装1)、安装causal_conv1d1、第一种方法2、第二种方法(感觉可靠)3、第三种方法:直接下载大神编译好的文件进行安装2)、安装mamba-ssm1、第一种方法2、第二种方法:直接下载大神编译好的文件进行安装一、Linux系统安装如果自己的系统不是cuda11.8,那么需要先创建一个新环境来安装对应的cuda版本:condacreate-nyour
- 保姆级教学——本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用
shuaige_shiwoa
python+AIpython开发语言AI编程ai
以下是如何在本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用的详细指南:一、环境准备(Windows/Linux/Mac通用)1.硬件要求最低配置:16GB内存+20GB可用磁盘空间推荐配置:NVIDIAGPU(显存≥8GB)+CUDA11.8(CPU模式支持但速度较慢)2.软件依赖#创建虚拟环境(可选但推荐)condacreate-ndeepseekpython=3.10condaa
- vLLM框架:使用大模型推理框架
CITY_OF_MO_GY
人工智能
vLLM专为高效部署大规模语言模型设计,尤其适合高并发推理场景,关于对vLLM的介绍请看这篇博文。以下从安装配置、基础推理、高级功能、服务化部署到多模态扩展逐步讲解。1.环境安装与配置1.1硬件要求GPU:支持CUDA11.8及以上(推荐NVIDIAA100/H100,RTX4090等消费级卡需注意显存限制)显存:至少20GB(运行7B模型),推荐40GB+(运行13B/70B模型)1.2安装步骤
- 在CentOS服务器上部署DeepSeek R1
蓝染k9z
deepseek服务器centoslinux人工智能deepseek
在CentOS服务器上部署DeepSeekR1,并通过公网IP与其进行对话,可以按照以下步骤操作:一、环境准备系统要求:CentOS8+(需支持AVX512指令集)。硬件配置:GPU版本:NVIDIA驱动520+,CUDA11.8+。CPU版本:至少16核处理器,64GB内存。存储空间:原始模型需要30GB,量化后约8-20GB。安装基础工具:更新系统并安装必要的编译工具:一定要买GPU服务器。s
- VS2019+QT4.15+openCV4.5.1+CUDA加速
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python人工智能深度学习
文章目录前言一、软件安转以及注意事项二、CMake编译总结前言`最近公司有一个关于使用海康威视网络摄像头的目标检测的项目,发现使用openCV显示时,出现很大的延时,因此,只能使用cuda进行加速才能使显示达到实时,在进行编译时我发现很多问题,解决了好几天才完成编译一、软件安转以及注意事项1、Windows10系统2、VisualStudio2019与QT4.15(先安装)3、CUDA11.8、c
- Window Mamba 环境安装【CUDA】
红豆布丁
pythonmambassmcuda
WindowMamba环境安装1.安装PyTorch环境2.直接安装Mamba及其依赖3.手动编译Mamba及其依赖1.安装PyTorch环境condacreate-nmambapython=3.10condaactivatemambacondainstallcudatoolkit==11.8pipinstalltorch==2.1.1torchvision==0.16.1torchaudio==
- 使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理
fengbingchun
DeepLearningCUDA/TensorRTYOLOv8TensorRT
这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理,操作过程如下所示:1.配置环境,依赖项,包括:(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码:https://github.com/shouxieai/infer3.使用
- 2023-10-22
陈陈微笑
2023.10.21刘杏瑜的种子清单+咖啡冥想:2023年10.8~11.8日刘杏瑜金刚种子升学营第11期目标:到2023年11月8日助力儿子繁宸养成坐姿端正和握笔正确认真书写的好习惯。大目标:2035年考入清华北大之类名校。柯钰目标:每天早上8:00之前认真积极自信打卡笔的故事1遍,帮助儿子养成认真专注学习的好习惯。目标动机:提升修正自己,运用智慧助力儿子成为品学兼优的人,成为榜样,影响更多的人
- IAB 9月更新显示2024年广告支出和增长机会
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人工智能
今天早上,IAB发布了《前景研究:八月更新》,这是对他们最初的2023年11月研究的更新,并提供了2024年余下时间的广告支出、机会和挑战的概况。该研究概述了这一年中的变化,捕捉了品牌和代理机构中买方广告投资决策者的当前观点。以下是数字营销人员需要注意的一些关键要点:买家将2024年的广告支出预测从2023年底的+9.5%上调至今天的+11.8%。几乎所有渠道预计都会实现同比(YoY)更高的增长率
- 周检视2021.11.16(11.8-11.14)
1d8e109700b7
1.日历有2.清单有3.幸福时光1.11/12,25分钟冥想(沐浴着弟媳家暖暖的阳光,超舒服,超享受)✔秋冬季冥想在阳光下更舒服,更惬意。✌2.11/12享受美味的糕菜´・ᴗ・`下次让家人_老张带糕菜,不要超过二份,太难了(๑òᆺó๑)4.巅峰体验1.12-15年的养老明细在民生山西app上正确显示。(感谢姐姐,多亏了她)✌2.双十一淘宝0点采购物品✔3.购买双十一理财✔5.月度成果1.2.6.高
- 运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列(前传-装之前搜索的):pytorch cuda安装报错的解决方法
坦笑&&life
AI系列人工智能运维pytorch
pytorchcuda安装报错的解决方法pytorchcuda安装报错的解决方法前言2022.12.8在win+cuda11.8下安装最新PytorchGPU版时遇到包不兼容的问题,该文记录安装的整个流程一、按照cuda版本在官网找命令二、换源三、Bug描述四、解决方法五、查看是否使用GPU总结pytorchcuda安装报错的解决方法前言这篇文章主要给大家介绍了关于pytorchcuda安装报错的
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不