- 大模型时代的知识焦虑
机载软件与适航
机器学习-建模算法-代理模型人工智能大数据
引言:浪潮之巅,焦虑暗涌大模型时代已经浩荡而来,如同奔腾的浪潮,以令人惊叹的速度重塑着世界的面貌。从智能客服的温声细语,到AI绘画的妙笔生花,再到自动驾驶的日趋成熟,大型语言模型、图像模型等人工智能技术以前所未有的姿态,渗透进我们生活的方方面面。信息获取前所未有的便捷,知识创造空前高效,人机交互焕然一新,一个充满无限可能的智能化未来似乎触手可及。然而,在这令人眼花缭乱的技术盛景之下,一股无形的焦虑
- GGUF量化模型技术解析与DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B选型指南
每天三杯咖啡
人工智能
```markdown#【完全指南】GGUF量化技术与DeepSeek-R1模型选型:从入门到部署##什么是模型量化?(小白扫盲版)###1.1量化就像"模型减肥术"-**传统模型**:每个参数用32位浮点数(好比高清无损图片)-**量化模型**:用4-8位整数存储(类似手机压缩照片)-**核心原理**:`FP32→Int8/Int4`的数学映射,保留关键特征###1.2为什么要量化?|对比项|原
- 含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
能源matlab前端
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概述含光热电站、有机朗肯循环与P2G的综合能源优化调度研究一、技术基础与系统作用二、多技术协同机制三、优化调度模型构建四、典型案例与仿真分析五、未来研究方向结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述光热发电(concentratingsolarp
- 每日新闻掌握【2025年3月20日 星期四】
cdmt
每日新闻掌握科技
2025年3月20日星期四农历二月廿一大公司/大事件住建部:坚决稳住楼市,推动房地产市场止跌回稳近日,中共住房和城乡建设部党组召开理论学习中心组学习(扩大)会议。会议要求,要持续推进城市更新,坚持问题导向和目标导向,开展城市体检,找准人民群众急难愁盼问题和城市发展短板弱项,下功夫实施一批惠民生、防风险、促发展的更新项目。要坚决稳住楼市,持续巩固“四个取消、四个降低、两个增加”房地产政策“组合拳”效
- RAG 企业级应用落地框架细节差异对比
一顿码
架构人工智能python数据挖掘知识图谱语言模型
—1—什么是RAG?RAG检索增强生成本质上来讲,就三件事情:第一、Indexing索引。即如何更有效地存储知识。第二、Retrieval检索。即在庞大的知识库中,如何筛选出少量的有益知识,供大模型参考。第三、Generation生成。即如何将用户的提问与检索到的知识相结合,使得大模型能够生成有价值的回答。这三个步骤表面上看似乎并不复杂,然而在RAG从构建到实际部署的整个流程中,包含了众多精细且复
- “轻松一键生成 AI 图像:Stable Diffusion Online 带来革命性视觉创意体验!“
ai小精灵
人工智能stablediffusion文心一言AI作画chatgpt
StableDiffusionOnline正在为AI图像生成领域树立新标准,将复杂的功能与便捷直观的用户体验相结合。历史上,StableDiffusion的部署步骤带来了重大挑战,特别是对于技术新手而言。然而,StableDiffusionOnline消除了这些障碍,提供了一个既适合新手也适合资深专业人士的酷炫界面。什么是StableDiffusionOnline?StableDiffusionO
- 高频SQL50题 第一天 | 1757. 可回收且低脂的产品、584. 寻找用户推荐人、595. 大的国家、1683. 无效的推文、1148. 文章浏览 I
榛果咖啡有点苦
高频SQL50题mysql
1757.可回收且低脂的产品题目链接:https://leetcode.cn/problems/recyclable-and-low-fat-products/description/?envType=study-plan-v2&envId=sql-free-50状态:已完成考点:无selectproduct_idfromProductswherelow_fats='Y'andrecyclable
- 新浪财经App喜娜AI助手通过大模型登记,已上线AI摘要和个股公告AI解读
量子位
3月14日,官方发布的信息显示,新浪财经App喜娜AI助手近日已通过北京市生成式人工智能服务登记。目前,喜娜AI助手已上线两项创新功能:喜娜AI摘要和个股公告AI解读。这两项功能旨在通过先进的人工智能技术,提升用户对财经资讯和上市公司公告的理解与分析效率,这标志着AI技术在信息服务领域的又一重大突破。喜娜AI摘要:快速提炼财经资讯核心要点AI时代,资讯信息迎来爆炸性增长,用户每天都要面对海量资讯,
- python-flask复习(一)
胖虎是只mao
python-webpython函数pythonpythonflask
一、Python现阶段三大主流Web框架Django、Tornado、Flask对比Django主要特点是大而全,集成了很多组件(例如Models、Admin、Form等等),不管你用得到用不到,反正它全都有,属于全能型框架,通常用于大型Web应用,由于内置组件足够强大所以使用Django开发可以一气呵成,优点是大而全,缺点也就暴露出来了,这么多的资源一次性全部加载,肯定会造成一部分的资源浪费;T
- 模型微调:让AI更懂你的魔法棒
带上一无所知的我
pytorch人工智能python
模型微调:让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里,模型微调(Fine-tuning)就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”,让它更适应特定的任务。今天,我们就来深入探讨模型微调的技术细节,让你也能像魔法师一样,轻松驾驭AI模型!什么是模型微调?模型微调是指在预训练模型的基础上,通过少量的特定任务数据进行训练,使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集(如Ima
- 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】
再见孙悟空_
#自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
各位在数据泥潭里打滚的勇士们,今天咱们要聊的这个话题,就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理!这玩意儿看着像脏活累活,实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机,这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤!(戴上橡胶手套准备掏数据)一、数据收集的野路子:比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图(附藏宝坐标)①正道的光:Kaggle(数据界的沃尔玛):搜
- 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧
Ai玩家hly
从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤:理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例,假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型,例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例,例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》(Heetal.,2015)。2.
- 从 DeepSeek 到 AI 工具箱:Websoft9 应用托管平台赋能高校教学与科研
人工智能deepseek
从DeepSeek到AI工具箱:Websoft9应用托管平台赋能高校教学与科研人工智能技术的快速发展正在重塑高校的教学与科研生态。从智能教学辅助到跨学科研究,AI工具的应用场景不断扩展,而技术落地的复杂性也带来新的挑战。在这一背景下,如何将大模型能力与多样化AI工具无缝整合,构建安全、易用的科研教学环境,成为高校数字化转型的关键命题。一、高校智能化转型的三大痛点技术门槛高•AI工具部署依赖专业运维
- 聊聊关于Python与人工智能那些事
小G-biu-
python人工智能tensorflow
Python与人工智能:介绍Python在人工智能方面的应用Python是一种广泛使用的编程语言,也是人工智能领域中最受欢迎的语言之一。Python提供了许多用于构建和训练人工智能模型的库和框架。本文将介绍一些常见的人工智能技术以及Python在这些技术中的应用。OpenAIOpenAI是一个非营利组织,旨在推动人工智能的发展并促进其对人类的利益。OpenAI通过开发人工智能技术、研究人工智能的影
- 获取网站流量的方法有哪些?
liuliangpuzi
互联网流量运营数据搜索引擎百度大数据
不同流量源的比例反映了网站所有者不同的管理策略和网站的发展阶段。那么,网站流量来源都有哪些?接下来小编就跟大家浅析下网站流量来源的三大途径,一起来看看吧!1、直接访问来源搜索引擎源和外部链源依赖于外部,因此通常存在较大的不确定性,如搜索引擎算法调整、业务模型调整、策略监管等,这可能会使网站的流量从每天数十万IP急剧下降到数千。对于小型商业站来说,从搜索引擎获取流量是一种更经济实惠、廉价的选择,但对
- 人形机器人报告:新一代GPU、具身智能与AI应用
小报告达人
机器人人工智能
今天分享的是人形机器人系列深度研究报告:《人形机器人专题:新一代GPU、具身智能与AI应用》。(报告出品方:中泰证券)核心观点GTC2024召开在即,关注新一代GPU、具身智能、AI应用三大方向。GTC2024将于当地时间3月18-21日在美国加州圣何塞会议中心及线上举行,预计发布加速计算、生成式AI以及机器人领域突破性成果。建议关注三大方向:1)B100及后续芯片路线。B100预计采用Black
- 从0到1,在Ubuntu 20.04 下编译 openWRT
姓张名江叫大江
软路由ubuntulinuxopenwrt
从0到1,在Ubuntu20.04下编译openWRT/LELD/老毛子固件(跳过八大坑,你就是赢家!)0.申明1.Virtualbox下载与安装2.Linux系统下载与安装2.1Ubuntu下载2.2在Virtualbox中安装Ubuntu3.固件编译4.老毛子固件编译5.后话0.申明本教程所用的软件及代码均是免费开源的,请大家自觉遵守相关的开源协议。在此向开源软件及开源代码的作者们致敬。因本人
- java毕业设计,在线水果商城系统
爱编程的小哥
java毕设java课程设计springbootvue
天天生鲜在线商城系统技术解密|SpringBoot+Vue3企业级实战(附高并发场景解决方案)一、系统全景解读该系统是生鲜电商全流程解决方案,采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus技术栈,覆盖商品管理、智能分类、订单处理、用户画像等核心场景,通过RBAC权限控制+OSS图片存储+高并发库存管理三大技术亮点,日均支撑5000+商品、10万+订单的电商需求。系统以蓝白清新界面+实
- Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法
天天酷科研
工艺参数优化matlab神经网络工艺参数优化
Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能(如翘曲变形、收缩率、硬度等)之间的非线性映射关系,作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于:能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系,例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中,预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
- 复旦:过程奖励优化多模态推理
大模型任我行
大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:VisualPRM:AnEffectiveProcessRewardModelforMultimodalReasoning来源:arXiv,2503.10291摘要我们引入了VisualPRM,这是一种具有8B参数的高级多模态过程奖励模型(PRM),它通过Best-of-N(BoN)评估策略提高了现有多模态大型语言模型(MLLM)在不同模型尺度和族之间的推理能力。具体来说,我们的模型提高了三
- 使用 TensorFlow 进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
目录使用TensorFlow进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)1.什么是卷积神经网络(CNN)?CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理?2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
- FastAPI测试策略:参数解析单元测试
qcidyu
文章归档异常传播验证依赖注入测试请求模拟技术测试覆盖率优化Pydantic验证测试单元测试策略参数解析测试
扫描二维码关注或者微信搜一搜:编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用,开启你的下一个伟大创意第一章:核心测试方法论1.1三层测试体系架构#第一层:模型级测试deftest_user_model_validation():withpytest.raises(ValidationError):User(age=-5)#第二层:依赖项测试deftest_auth_dependency()
- AI写作平台推荐:AnKo免费AI助力高效写作!
zhongken259
人工智能AI编程aiAI平台AI软件AI写作AI网站
AI写作平台推荐:AnKo免费AI助力高效写作!在如今的创作领域,AI写作平台推荐已经成为许多创作者的首选。尤其是AnKo深受用户喜爱。AI写作平台推荐AnKo,不仅能提升写作效率,还能实现精准创作,真是不可错过!AI写作平台推荐:独特优势AI写作平台推荐AnKo,凭借其多模型AI聚合工具,能够提供更加精准和个性化的写作服务。AI写作平台推荐AnKo,不同于其他平台,它能根据创作者的需求灵活调整创
- 腾讯云与阿里云,哪个更好些?
云计算开发者小李
阿里云腾讯云
借用一部电视剧的名字:都挺好!根据IDC最新的数据统计显示,国内前二的云计算平台分别是阿里云、腾讯云,分别背靠阿里、腾讯两大互联网集团,接下来我们就简单的介绍下两大平台。阿里云:国内最早成立的云计算平台,并且一开始就是独立运营,马爸爸宣称每年投入10亿,连续投入10年,最终阿里云的发展没有让阿里人失望,目前已成长为超千亿美元的独角兽,阿里云也由最早的带有明显淘系特色的云平台成长为综合性的云计算平台
- 量化投资中的投资组合风险溢价模型
云策量化
量化投资量化交易量化软件量化炒股QMT量化交易PTrade量化软件量化投资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?》量化投资中的投资组合风险溢价模型在量化投资的世界里,风险和回报总是如影随形。投资者们就像是在大海中航行的船长,既要寻找宝藏,又要避开暗礁。今天,我们就来聊聊量化投资中的一个关键工具——投资组合风险溢价模型,它就像是船长的罗盘,帮助我们在风险和回报之间找到平衡。引言:风险与回报的舞蹈在量化投资中,我们经常听到“风险溢价”这个词。
- java中如何根据已有word文件快速生成目录和页码?
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)javawordpython生成目录生成页码文件操作
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案优化基于Docx4j的TOC生成性能问题及日志警告解决方案**1.性能优化****1.1避免使用FOP渲染获取页码****1.2使用更高效的文档
- 【3D模型】【游戏开发】【Blender】Blender模型分享-狮头木雕附导入方法
踏雪无痕老爷子
资源介绍3dblender
导入方法:[Blender]如何导入包含纹理的.blend模型文件在3D建模和渲染工作中,Blender是一款功能强大的免费开源软件。很多时候,我们需要导入.blend后缀的模型文件,同时确保纹理(textures)文件夹中的贴图能够正确加载。本文将介绍详细的导入步骤以及可能遇到的问题和解决方案。1.直接打开.blend文件如果你的.blend文件是一个完整的工程文件,包含了模型和纹理,直接打开即
- 优先队列(priority_queue)
一只蒟蒻ovo
数据结构
一、优先队列优先队列是一种特殊的队列,除了具有队列的性质(先进先出,队列头出,队列尾入),还具有一个及其重要的性质:实现快速得到队列中优先级最高的元素。使得优先队列有一定的顺序特点,例如从大到小排列和从小到大排列。例:当优先队列为从大到小排列时,队列元素的头部始终保持数值最大,并且可以通过队尾插入数据,队首移出数据等操作,始终保持队列首端元素数值最大。上述过程,或者说优先队列的本质,其实就是堆的操
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- 新手必看——ctf六大题型介绍及六大题型解析&举例解题
沛哥网络安全
web安全学习安全udp网络协议
CTF(CaptureTheFlag)介绍与六大题型解析一、什么是CTF?CTF(CaptureTheFlag),意为“夺旗赛”,是一种信息安全竞赛形式,广泛应用于网络安全领域。CTF竞赛通过模拟现实中的网络安全攻防战,让参赛者以攻防对抗的形式,利用各种信息安全技术进行解决一系列安全问题,最终获得“旗帜(Flag)”来获得积分。CTF赛事一般分为两种形式:Jeopardy(解题模式):参赛者通过解
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓