weixin_30655219
weixin_30655219

gromacs进阶学习

除了我们常看的gmx manual以外，官网上还有很多信息，多看看对理解gmx有好处，以下我把官网上的信息大致列出来，大家看看有没有感兴趣的专题：

Gromacs 总共分为以下几栏

About Gromacs
Developer Zone //如果要改源码，要读这一部分
Documentation //对gmx有一个深入的了解
Downloads 
GPU acceleration //从4.6版本开始，用了新的gpu架构，里面有测试的参数
Gromacs papers //初始文献
Jobs //招聘
Project ideas //提出的未来的项目
Support //help，里面有举办的培训班信息，比较实用，按专题分类

Documentation

 
  • Acceleration and parallelization
  • Cut-off schemes
  • Errors
  • FAQs
  • Floating Point Arithmetic
  • How-tos
    • Adding a Residue to a Force Field
    • Analysing Trajectory Information
    • Beginners
    • Carbon Nanotube
    • Changing a 3 Point Water Model to a 4 Point Water Model
    • Checkpointing Jobs
    • Constant pH Simulation
    • Diffusion Constant
    • Dihedral PCA
    • Dihedral Restraints
    • Distance Restraints
    • Doing Restarts
    • Essential Dynamics
    • Extending Simulations
    • Free Energy Calculations
    • Plotting Data
    • Build a Linux Cluster
    • Making Disulfide Bonds
    • Membrane Simulations
    • Micelle Clustering
    • Mixed Solvents
    • Multiple Chains
    • Multiple Topology Entries
    • Non-Water Solvation
    • Normal Mode Analysis
    • Parameterization of novel molecules
    • pKa calculations
    • Polymers
    • Position Restraints
    • Potential of Mean Force
    • QMMM
    • Reading XTC From Fortran
    • Reducing Trajectory Storage Volume
    • REMD
    • Removing fastest degrees of freedom
    • Single-Point Energy
    • Speeding Up Simulations
    • Steps to Perform a Simulation
    • Tabulated Potentials
    • Water Solvation
    • Tool Changes for 5.0
    • Trajectory Visualization
    • Using Commands in Scripts
    • Using VMD plugins to read trajectory formats not native to GROMACS
  • Include File Mechanism
  • Installation Instructions 4.5
    • BlueGene
    • Cmake
    • Compiling QMMM
    • Cygwin
    • GROMACS-OpenMM
    • Intel(R) Cluster Ready Reference
    • Quick and Dirty Installation
    • Windows
  • Installation Instructions 4.6
  • Installation Instructions 5.0
  • Manual
  • Performance checklist
  • Terminology
    • Average Structure
    • Blowing Up
    • Energy Conservation
    • Constraints and Restraints
    • Molecular Dynamics Simulations
    • Periodic Boundary Conditions
    • Pressure
    • Reproducibility
    • Thermostats
  • Tutorials
    • Another Lysozyme Tutorial
    • Free energy of solvation tutorial
    • GROMACS USA Workshop and Conference 2013
      • An introduction to free energy calculations: Michael Shirts, Session 2A
      • An introduction to replica exchange simulations: Mark Abraham, Session 1B
      • Computing potentials of mean force: Justin Lemkul, Session 2A
      • Free energy calculation capabilities in GROMACS: Michael Shirts, Session 1B
      • How long do I need to run my simulations? A guide to thinking about convergence and sampling: Peter Kasson, Session 1B
      • Large-scale automated ensemble simulation with GROMACS & Copernicus: Iman Pouya, Session 2B
      • Membrane Simulations: Justin Lemkul, Session 1A
      • Parallelization schemes and GPU acceleration: Szilard Pall, Session 2B
      • Topology preparation, "What's in a log file", basic performance improvements: Mark Abraham, Session 1A

转载于:https://www.cnblogs.com/qqcwannagraduate/p/4895641.html

你可能感兴趣的:(人工智能)

  • 【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切 大名顶顶 人工智能人工智能AIDeepSeek程序员计算机编程开源
    我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型（LLM）研究领域正在迅速发展，每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
  • 【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构 xiaoli8748_软件开发 人工智能
    以下是DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下：层数：61层，其中58层为MoE层。专家数量：每层有257个专家（1个共享专家+256个路由专家），整个模型共有14,906个专家。激活机制：每个Token激活9个专
  • Chrome浏览器删除网站cookies的解决方案 爱编程的喵喵 Windows实用技巧chromecookiecookies
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了Chrome浏览器删除网站cooki
  • 当区块链遇见AI：智能合约如何驱动下一代 DApps 威哥说编程 人工智能区块链ai
    随着区块链技术和人工智能（AI）在各自领域的迅速发展，二者的结合逐渐成为了推动未来技术创新的重要力量。特别是在去中心化应用（DApps）领域，区块链与AI的结合有可能彻底改变我们对智能合约、数据处理、决策制定等方面的理解。智能合约（SmartContracts）作为区块链的核心组成部分，能够在无信任环境下自动执行合同条款。而AI则能赋予智能合约“自主学习”和“智能决策”的能力，使得DApps的功能
  • 如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程电脑
    简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国人工智能公司DeepSeek开发的全新开源人工智能语言模型。一些用户声称，其推理能力与OpenAI的o1相当，甚至更好。目前，DeepSeek是免费使用的，这对用户来说是个好消息，但也带来了一些疑问。随着用户量的激增，他们如何管理服务器成本？硬件运行成本不可能便宜吧？这里最合乎逻辑的一点是——数据。数据是人工智能模型的命脉。他们可能以某种方式收集用
  • 智能化Kubernetes管理：AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践 大大宝的博客 k8skubernetes人工智能chatgpt
    摘要随着云计算技术的飞速发展，Kubernetes（K8s）已成为企业进行容器化应用管理的标准平台。然而，Kubernetes集群的管理在复杂度、规模和资源优化等方面仍然面临巨大挑战。传统的Kubernetes运维方式往往依赖手动操作，导致效率低下，且容易产生人为错误。随着人工智能（AI）技术的成熟，特别是基于自然语言处理（NLP）的智能体如ChatGPT的出现，AI智能体能够在Kubernete
  • JavaScript中的隐式类型转换 阿珊和她的猫 javascript开发语言ecmascript
    前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章
  • 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出 杭州大厂Java程序媛 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词：大模型，AIAgent，Plan-and-Solve，智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言，
  • 监控易：智慧高校一体化综合运维解决方案 MXsoft618 运维信息安全物联网监控类
    新冠疫情发生以来，线上线下教育模式的初探，促使学校、家长和社会对于教育信息化认识产生巨大的转变。伴随着云计算和物联网的发展，教育已经开启了一个全新的时代。自“十三五”规划中明确提出“支持各级各类学校建设智慧校园，综合利用互联网、大数据、人工智能和虚拟现实技术探索未来教育教学新模式”以来，政策春风也不断加码教育信息化进程，《教育信息化2.0行动计划》以及《智慧校园总体框架》的相继发布，全国各地都在积
  • AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑 智识微光Intelligence 人工智能机器学习大数据
    引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型，以仅600万美元的训练成本，达到了OpenAIo1级别的性能，表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响，还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布，甚至可能影响人工超级智能（ASI）的未来发展。因此，AI
  • AIGC时代的Vue或React前端开发 GISer_Jinger JavascriptReactVueAIGCvue.jsreact.js
    在AIGC（人工智能生成内容）时代，Vue开发正经历着深刻的变革。以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析：一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。例如，通过自然语言处理模型（如ChatGPT），开发者可以描述组件的功能和样式需求，然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率，还减少了人为错误的可
  • 大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别? kcarly 大模型知识乱炖杂谈大模型蒸馏大模型微调大模型AI
    大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段，它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏（KnowledgeDistillation）蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型模型（学生模型）的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为，实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
  • DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱 不一样的信息安全 网络杂烩AIDeepSeek
    摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务，标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
  • 《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》 黑金IT 智能搜索
    DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型，自2024年5月7日发布以来，迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性，在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力：DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法，能够精准解析复杂的语义结构
  • 构建高效LLM应用开发架构的关键策略 AI天才研究院 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    文章标题：构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中，人工智能（AI）已经成为推动创新的核心动力。其中，大型语言模型（LLM）的应用开发尤为引人注目。LLM通过处理和理解自然语言，为各种场景提供了强大的智能解决方案，从智能客服到内容生成，再到教育应用，都有着广泛的应用前景。然而，高效地构建LLM应用开发架构面临着诸多挑战，包括性能、可扩展性和安全性等。本文将深入探讨构建高效LL
  • 第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook 红色石头Will 深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
    本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序，可以使用集成开发环境或集成管理系统，最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda，是因为Anacon
  • AI大模型在智能客服系统中的应用 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能
    目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调（Fine-tuning）2.模型蒸馏（ModelDistillation）3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI大模型在
  • 深度学习（DL/ML）学习路径 jackl的科研日常 深度学习学习人工智能
    最近几年，尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后，人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中，亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
  • Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍 是Dream呀 Pythonpython神经网络网络
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • 【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现 蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能python机器翻译
    《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译（MachineTranslation,MT）作为自然语言处理领域的重要应用之一，近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
  • 备战美赛！2025美赛数学建模C题模拟预测！用于大家练手模拟！ 灿灿数模 数学建模
    完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率，还增加了能源消耗和碳排放。近年来，各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而，由于城市交通系统的复杂性，现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家，你的任务是基
  • AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈 智识微光Intelligence 人工智能去中心化区块链
    引言人工智能（AI）技术的迅猛发展正在全球计算格局中。最新发布的DeepSeekr1模型，以远低于传统大模型的成本实现了相当水平的推理能力，甚至能够在工作站上本地运行。一次突破AI计算正在经历从中心化（云计算）到去中心化（本地推理）的重大转变。这种变化不仅影响AI产业的商业模式，还可能构建全球计算基础设施、经济利益格局，并加速人工超级智能（ASI）的到来。因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推
  • 探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度 窦育培
    探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件，提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中，大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今，我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
  • Cursor 的 AI 模型：代码生成与理解的原理 drebander AI编程Cursor
    引言在当今的软件开发领域，人工智能（AI）正在迅速改变开发者的工作方式。Cursor作为一款智能编程助手，通过集成先进的AI模型，为开发者提供了强大的代码生成、补全和优化功能。Cursor的核心竞争力在于其AI模型的能力，这些模型不仅能够理解代码的上下文，还能生成高质量的代码建议。本文将深入探讨Cursor使用的AI模型（如GPT系列或其他定制模型），并解析这些模型如何理解代码上下文并生成高质量的
  • AI对接之对话API对接指南 我码玄黄 AI探索AI工具教你一招人工智能AIAI对接前端
    AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能，使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何对接DeepSeek的对话补全API，并展示几种典型的使用形式。1.API概览DeepSeek的对话补全API通过一个POST请
  • AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在物流与供应链中的应用 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能AI大模型应用入门实战与进阶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
    AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：在物流与供应链中的应用1.背景介绍1.1物流与供应链行业面临的挑战物流与供应链行业是现代经济的重要组成部分,涉及原材料采购、产品生产、仓储配送、销售等多个环节。随着全球化进程加快,供应链日益复杂,企业面临着成本控制、效率提升、风险管理等诸多挑战。传统的物流与供应链管理模式已难以适应市场变化,亟需引入新技术和创新方法。1.2人工智能在物流供应链中
  • 强化学习在自动驾驶中的实现与挑战 Echo_Wish 人工智能前沿技术自动驾驶人工智能机器学习
    强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而，强化学习在实际应用中并非一帆风顺，还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
  • AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战 一键难忘 精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
    强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
  • 强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战 电气_空空 自动驾驶人工智能机器学习
    摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍；系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础；按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例；深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战，并提出若干展望。关键词：强化学习；自动驾驶；人工智能近年来，人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
  • 强化学习：在无人驾驶中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算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
    强化学习：在无人驾驶中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分，它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而，实现无人驾驶面临着诸多挑战，其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
  • 遍历dom 并且存储（将每一层的DOM元素存在数组中） 换个号韩国红果果 JavaScripthtml
    数组从0开始！！ var a=[],i=0; for(var j=0;j<30;j++){ a[j]=[];//数组里套数组，且第i层存储在第a[i]中 } function walkDOM(n){ do{ if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型 a[i].push(n); //con
  • Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   经过一个多月的边学习边练手，学会了Android基于Web开发的毛皮，其实开发过程中用Android原生API不是很多，更多的是HTML/Javascript/Css。   个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点： 1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合，只要懂得HTML开发就可以上手做事。 2、jquerym
  • impala参考资料 dayutianfei impala
    记录一些有用的Impala资料   1. 入门资料 >>官网翻译：     http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691   2. 实用进阶 >>代码&架构分析：     Impala/Hive现状分析与前景展望：http
  • JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解 周凡杨 java静态非静态顺序
    今天和同事争论一问题，关于静态变量与非静态变量的初始化顺序，谁先谁后，最终想整理出来！测试代码： import java.util.Map; public class T { public static T t = new T(); private Map map = new HashMap(); public T(){ System.out.println(&quo
  • 跳出iframe返回外层页面 g21121 iframe
    在web开发过程中难免要用到iframe，但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中，这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。 首先跳转到一个中间页，这个页面用于判断是否在iframe中，在页面加载的过程中调用如下代码： <script type="text/javascript"> //<!-- function
  • JAVA多线程监听JMS、MQ队列 510888780 java多线程
    背景：消息队列中有非常多的消息需要处理，并且监听器onMessage（）方法中的业务逻辑也相对比较复杂，为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列；2.使用一个监听器开启多线程监听。 对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
  • 第一个SpringMvc例子 布衣凌宇 spring mvc
    第一步：导入需要的包； 第二步：配置web.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi=
  • 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer aijuans Spring3
    PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
  • 通过XSD验证XML antlove xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
    1. XmlValidation.java package xml.validation; import java.io.InputStream; import javax.xml.XMLConstants; import javax.xml.transform.stream.StreamSource; import javax.xml.validation.Schem
  • 文本流与字符集 百合不是茶 PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
    文本数据的输入输出;           输入;数据流,缓冲流         输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();   package 文本流; import java.io.FileNotFound
  • ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置 bijian1013 ibatis
            正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时，传入的参数都用##标识，如下所示： <resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO"> <res
  • java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger) bijian1013 javajvmjdb
            用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试，里面包含了丰富的命令帮助您进行调试，它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似，但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。         现在应该说日常的开发中很少用到JDB了，因为现在的IDE已经帮我们封装好了，如使用ECLI
  • 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解 bit1129 controller
    在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
  • cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配 bitray super
        由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
  • 动态页面正文部分中文乱码排障一例 ronin47
    公司网站一部分动态页面，早先使用apache+resin的架构运行，考虑到高并发访问下的响应性能问题，在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题，随意进入某一有分页的网页，第一页是正常的（因为静态化过了）；点“下一页”，出来的页面两边正常，中间部分的标题、关键字等也正常，唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整，所以第一反应就是新上
  • java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; import ljn.help.Helper; public class OddBeforeEven { /** * Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 * 输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半
  • 从100PV到1亿级PV网站架构演变 cfyme 网站架构
    一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的 架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
  • [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么？ comsci Gis
           我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的          宇宙是一个高维时空
  • 详解create database命令 czmmiao database
    完整命令 CREATE DATABASE mynewdb   USER SYS IDENTIFIED BY sys_password   USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password   LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
  • 几句不中听却不得不认可的话 datageek
    1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
  • 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
    原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html   因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
  • xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
    官方GUI   https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html   iOS中使用自动布局（一）   http://www.cocoachina.com/ind
  • 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】 梦见x光 sql事务批量执行
    比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) {    String sql = "inseret into customer(id
  • 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
    一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear   二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
  • NGINX IXHONG nginx
    pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf   upstream admin { server 127.0.0.1:8080; }   server {                 listen       80; &
  • 设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
    工厂方式模式分为三种：   1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。   2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。   3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
  • Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd javaspringbeanxml
    1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。 通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
  • 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centosvim
    有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？ 答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单： 在用户的根目录下 直接vi  ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
  • netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
    多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
  • Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。 经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他