- pytorch的学习笔记
wyn20001128
算法
一cuda 2006年,NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构,是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型,它提供了GPU编程的简易接口,基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。 CPU是用于负责逻辑性比较强的计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
- 统一内存架构的可行性与科学性
恣艺
架构
1.统一内存架构的技术定义与演进1.1核心概念与实现机制苹果的统一内存架构(UMA)通过将内存直接集成于SoC(系统级芯片),使CPU、GPU、神经引擎等计算单元共享同一物理内存池。其关键技术包括:内存池化与动态分配:内存控制器实时调配资源,消除传统架构中CPU/GPU间的数据复制开销。硅中介层互联:计算单元与内存通过硅中介层(SiliconInterposer)直连,提供800GB/s的超高带宽
- 内存泄漏系列专题分析之二十九:高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理
一起搞IT吧
内存泄漏和内存占用拆解系列专题数码相机android图像处理
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:这一篇我们开始讲:内存泄漏系列专题分析之二十九:高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理目录一、背景二、:Android通用GPU内存分配和释放原理2.1:用户态GPU内存分配2.2:内核态GPU内存分配2.3:kgslioctlgpumemalloc分析2.4:gpumemallocentry分析2.5:内核态GP
- QuACK:用纯 Python 把 H100 推到“光速”
吴脑的键客
人工智能python开发语言gpu算力
FlashAttention的共同作者TriDao与普林斯顿大学的两位博士生最近联合推出了一个名为QuACK的新内核库。这一创新的内核库引起了广泛关注,尤其是在高性能计算领域。QuACK的开发背景QuACK的开发完全基于Python和CuTe-DSL,令人瞩目的是,它不涉及任何CUDAC++代码。这一设计理念打破了传统的编程框架,使得开发者能够在更友好的环境中进行高效的GPU编程。性能优势在强大的
- 基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频
Mr数据杨
Python音频技术音视频
本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境,为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力,用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置,用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能,并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
- 常用显卡命令
Mr.小海
Linuxlinux机器学习人工智能深度学习服务器
常用显卡命令1.查看显卡基本信息lspci|grep-invidia2.查看显卡驱动版本不更新:nvidia-smi-a每秒更新:watch-n1nvidia-smi3.查看gpu使用情况nvidia-smi4.动态查看gpu使用情况watch-n1nvidia-smi5.查看谁正在使用GPUpsaux|grep30856.打开系统监视器,快捷键:winctrl+alt+del:gnome-sys
- 阿里云产品介绍
阿里云产品相关计算:云服务器ECS、云虚拟机、GPU云服务器网络:负载均衡SLB、弹性公网IP、专有网络VPC、CDN(CDN通过将内容缓存到全球分布的多个边缘节点(EdgeNodes)上,使用户可以从离自己最近的节点获取内容,从而减少网络延迟,提升访问速度)存储:块存储EBS(ElasticBlockStorage)、对象存储OSS(ObjectStorageService)、文件存储NAS数据
- 第 20 课时:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制(车漾)
阿里云云原生
CNCFX阿里巴巴云原生技术公开课阿里云KubernetesCNCF专家团队CNCF专家团队CNCF专家团队Kubernetes
本文将主要分享以下几个方面的内容:需求来源GPU的容器化Kubernetes的GPU管理工作原理课后思考与实践需求来源2016年,随着AlphaGo的走红和TensorFlow项目的异军突起,一场名为AI的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓AI革命从此拉开了帷幕。经过三年的发展,AI有了许许多多的落地场景,包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能,并不是
- Docker 与 GPU 训练
wydxry
docker容器运维
以下是Docker与GPU训练相关的核心命令和操作指南,涵盖容器启动、资源监控和调试技巧:1.启用GPU支持的Docker安装NVIDIA容器工具包(必须步骤)#添加源并安装distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)\&&curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoa
- 2025-04-22| Docker: --privileged参数详解
在Docker中,--privileged是一个运行容器时的标志,它赋予容器特权模式,大幅提升容器对宿主机资源的访问权限。以下是--privileged的作用和相关细节:作用完全访问宿主机的设备:容器可以访问宿主机的所有设备(如/dev下的设备文件,包括GPU、USB设备等)。例如,容器可以直接操作宿主机的磁盘、分区或硬件设备。绕过权限限制:容器内的进程以接近宿主机root用户的权限运行,忽略许多
- Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析
观熵
国产NPU×Android推理优化android人工智能
Android异构计算与OpenCL/CUDA/OpenVX的协同方式实战解析关键词Android异构计算、OpenCL、CUDA、OpenVX、GPU加速、NPU调度、HSA架构、神经网络推理、计算图编排、SoC协同处理、AI芯片编程摘要随着国产SoC平台持续迭代,Android系统中异构计算模式已从传统CPU+GPU并行计算,扩展到集成NPU、DSP、ISP等多核单元的复杂协同体系。在AI推理
- AI大模型训练的云原生实践:如何用Kubernetes指挥千卡集群?
当你的团队还在手动拼装显卡集群时,聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家,万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房,硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群,训练效率竟高出他们47%。这不是魔法,而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练:为什么传统方法行不通?想象指挥没有乐谱的千
- 【科研绘图系列】R语言绘制分组直方图
生信学习者1
SCI科研绘图系列(2024版)r语言数据可视化
文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图系统信息参考介绍【科研绘图系列】R语言绘制分组直方图加载R包library(ggplot2)library(ggpubr)rm(list=ls())options(stringsAsFactors=F)</
- 探索OpenCV 3.2源码:计算机视觉的架构与实现
轩辕姐姐
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV是一个全面的计算机视觉库,提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性,以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码,对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解,都将有助于开发者的
- GPU网络运维
一行代码通万物
网络运维GPU
一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”(如all-reduce、broadcast)的高频、大流量需求,主流技术方案及特点如下:网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟(~1us)、高带宽(400Gb/s)、原生RDMA支持超大规模集群(≥1000节点)、千亿参数模型训练子网管理、固件兼容性、链路健康RoCE(RDMAoverConverg
- 深度学习——CNN(3)
飘涯
前言:前面介绍了最基本的Lenet,下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图:从图中可以看出,采用双gpu训练增加LRN归一化层:本质上,这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调,诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性,在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
- Qt/C++音视频开发22-通用GPU显示
feiyangqingyun
Qt/C++音视频开发Qt视频监控Qt音视频Qt硬解码
一、前言采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点,如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员,这个坎必须迈过去,本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发,视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下,关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。之前用ffmpeg解码的时候,已经做了硬解码的处理,比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理,但是当时解码出来以后,还是重
- 『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!
AI大模型前沿研究
大模型笔记大模型人工智能Hintonllya大语言模型多模态大脑工作方式
GeoffreyHinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!文章目录一.整个访谈内容1.1.起点:理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya:他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多,但从多模态中学习会更容易1.5.关于认知的三种观点1.6.黄仁勋送了我一块GPU1.7.数字系统有人类无法比拟的优势1.8.需要得到重视的快速权
- UGUI 性能优化系列:第三篇——渲染与像素填充率优化
吉良吉影NeKoSuKi
性能优化unity游戏引擎c#开发语言
在UnityUGUI性能优化之旅中,我们已经学习了基础的资源管理和Canvas与UI元素的管理。现在,我们将把目光转向更深层次的渲染层面,特别是如何优化像素填充率(PixelFillRate)。在这个环节中,Overdraw(过度绘制)是一个我们必须理解和解决的关键问题,因为它直接关系到GPU的工作效率。一、Overdraw(过度绘制)的危害与检测1.什么是Overdraw?为什么会影响性能?想象
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- 如何在 Linux 上安装 RTX 5090 / 5080 /5070 Ti / 5070 驱动程序 — 详细指南
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程linux运维服务器
简介为了获得最佳性能,您需要在Linux上运行5090/5080/5070Ti/5070或其他50系列GPU(或Windows上的WSL)。这篇文章将包含有关如何操作的详细指南。主线内核和驱动程序怪癖之旅Nvidia50系列GPU拥有最新的Nvidia技术。但是,新硬件需要一些新软件或更新,这需要一些耐心。如果您在这里,您可能会遇到Ubuntu默认设置的障碍。不要害怕!我最近自己摸索了这个迷宫,结
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- 什么是热力学计算?它如何帮助人工智能发展?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能量子计算
现代计算的基础是晶体管,这是一种微型电子开关,可以用它构建逻辑门,从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步,晶体管变得越来越小。根据摩尔定律,集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。这种指数级增长使得计算技术呈指数级发展。然而,晶体管尺寸的缩小是有限度的。我们很快就会达到晶体管无法工作的阈值。此外,人工智能的进步使得对计算能力的需求比以往任何时候都更加迫切。根本问题是自然是随机的(
- LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理LLMAgentvLLMAI大模型大模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.#设置pip全局镜像(加速下载)pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#安装ms-swiftpipinstall'ms-swift[llm]'-U#vllm与
- 8卡RTX 5090D服务器部署Qwen3-32B-AWQ模型执行性能测试
一、背景最近得了一台8卡5090D服务器进行测试评估。GPU拓扑情况如下(test)root@ubuntu:/opt/models#nvidia-smitopo-mGPU0GPU1GPU2GPU3GPU4GPU5GPU6GPU7CPUAffinityNUMAAffinityGPUNUMAIDGPU0XNODENODENODESYSSYSSYSSYS0-31,64-950N/AGPU1NODEXNO
- YOLO11 目标检测从安装到实战
前言YOLO(YouOnlyLookOnce)系列是目标检测领域的经典算法,凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化,本文将从环境搭建到实战应用,详细讲解YOLO11的使用方法,适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统:Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件:CPU可运行,GPU(NVIDIA)可加速(推荐,需支持CU
- 怎么强制macOS上的某个应用不使用独立显卡
背景之前碰到过企业微信更新之后强制使用独立GPU,后面找到了快捷指令的方式禁止企业微信使用独立GPU启动,后面某个版本更新好了。最近最近微信更新到了4.0.3.93版本,也出现了这个问题,不想再在快捷指令里启动了,因为占用菜单栏空间,所以找了一下,发现苹果官方DeveloperDocumentation给出了修改Info.plist文件禁止应用使用独立GPU的方法,具体参考方法二。一、快捷指令.a
- 第35周—————糖尿病预测模型优化探索
目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备,如果有GPU则使用,没有则使用cpudevice=
- 数据不Ready,一切AI Ready都是伪命题
2025年随着DeepSeekR1通用大模型的爆火,企业级AI应用元年正式来临。“AIReady”这个词随之火了起来,但什么是AIReady?是有了大模型接口,就是Ready?是买了GPU服务器,就能跑出结果?显然不是。在袋鼠云看来,AIReady不等于模型Ready,而是数据Ready。没有可用、可控、可理解的数据,AI只能是空中楼阁。AIReady,首先是DataReady。别让AIReady
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
4
0 0 4
Comment添加评论关注(2)
3个答案 按时间排序 按投票排序
0
0
最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发