北京华人开创公司
北京华人开创公司

时间同步装置（卫星时钟同步）工作原理介绍

时间同步装置（卫星时钟同步）工作原理介绍

时间同步装置（卫星时钟同步）工作原理介绍

 

微软从Windows2000开始，系统就支持使用NTP同步的方式获取时间，Windows系统默认的时间源都来自time.windows.com。

 

 

为了用户使用的方便，time.windows.com以及大多数公网NTP时间服务器没有使用NTP加密方案传输时间，而是使用明文传输。这种公网时间同步方案是非常不可靠的，容易被黑客使用中间人攻击（MITM）方式攻击。

 

 

企业用户建议使用独立的卫星授时服务器也称NTP时间服务器，维护企业内部网络的计算机和服务器的时间。

 

 

使用自建的NTP时间服务器不仅可以安全的获取准确时间，同时，不会因为有时公网授时服务器无法工作用户无法获得时间。

 

 

你可能感兴趣的:(卫星同步时钟,NTP时间同步,大数据,自动驾驶,神经网络)

  • Flink项目基础配置指南 Edingbrugh.南空 flink大数据flink大数据
    在大数据处理领域，ApacheFlink凭借强大的实时流处理和批处理能力，成为众多开发者的首选工具。在日常工作中，开发FlinkJar任务是常见需求，但每次都需重复配置日志、梳理pom依赖、设置打包插件等，流程繁琐且易出错。为提升开发效率，减少重复劳动，将这些基础配置进行整理归纳十分必要。本文将围绕Flink项目的本地日志配置、pom依赖及插件配置展开详细介绍，为开发者提供一套可直接复用的基础配置
  • 随机存储器有哪些，只读存储器又有哪些 我推是大富翁 计算机组成原理计算机组成原理
    一、随机存储器（RAM，易失性，断电数据丢失）1.静态RAM（SRAM）特点：用触发器存储数据，无需刷新，速度极快（纳秒级），但容量小、成本高。用途：CPU缓存（如L1/L2/L3Cache）。2.动态RAM（DRAM）特点：用电容存储，需定期刷新，速度较慢（微秒级），容量大、成本低。变种：SDRAM：同步DRAM（如DDR3/DDR4/DDR5，电脑内存条）。VRAM：显卡专用显存，支持高速图像
  • 庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述） 超自然祈祷 智能决策人工智能神经网络深度学习
    前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络，接下来我们需要训练神经网络了，就是把数据对接好灌进去，训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛，就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别：前者就像人发现了牛顿
  • 我的世界1.20.1forge模组开发进阶教程——序列化（1） lemon_sjdk java我的世界mcforge模组开发序列化
    mc的序列化在《Minecraft》（MC）中，序列化指将游戏数据（如方块、实体、玩家状态等）转换为可存储或传输的格式。这是游戏运行、存档保存和网络通信的关键技术。以下是Minecraft中常见的序列化方式及其用途：一、序列化在Minecraft中的作用存档数据持久化将玩家建筑、地图、物品栏等数据保存到硬盘（如.minecraft/saves中的区域文件）。网络传输服务器与客户端同步方块更新、实体
  • 浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
  • 大数据智能风控核心：模型 johnny233 读书笔记大数据
    概述模型线性判别分析方法，SirRonaldFisher最早提出模型评分的概念。个人FICO模型信用分。巴塞尔委员会发布巴塞尔Ⅱ协议，推出内部评级法（InternalRatingBasedApproach，IRB）。IRB综合考虑客户评级和债项评级，通过违约概率(ProbabilityofDefault,PD)、违约损失率(LossGivenDefault,LGD)、违约风险暴露(Exposure
  • 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器 IT古董 人工智能课程机器学习算法神经网络
    第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型，它通过一系列特征判断进行决策，有良好的可解释性。一、基本概念节点（Node）：表示特征判断条件边（Branch）：表示特征判断的结果路径叶子节点（Leaf）：表示分类结果二、划分准则：信息增益（InformationGain）信息增益衡
  • Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用 Alluxio 人工智能深度学习机器学习
    在当前的技术环境下，搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息，进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力，尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时，更是考验基础设施的性能。在这样的背景下，AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势，特别是在处理海量
  • Python爬虫实战：研究Bleach库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战python爬虫php开发语言Bleach
    1.引言在大数据时代，网络内容采集已成为信息获取的重要手段。Python凭借其丰富的爬虫库（如Requests、Scrapy）和灵活的数据处理能力，成为网页爬虫开发的首选语言。然而，从互联网获取的内容往往包含恶意脚本、不安全标签等安全隐患，直接使用可能导致XSS(跨站脚本攻击)、数据泄露等风险。Bleach作为专业的HTML净化库，通过白名单机制提供了可靠的内容安全过滤方案。本文将结合实际案例，详
  • Python爬虫实战：研究untangle库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战python爬虫php开发语言untangle
    1.引言在大数据时代，网络数据已成为重要的信息资源。XML和HTML作为互联网上最常用的数据表示格式，广泛应用于API接口、网站结构和数据交换等场景。Python凭借其丰富的爬虫库（如Requests、Scrapy）和灵活的数据处理能力，成为网络数据采集的首选语言。然而，从复杂的XML/HTML文档中提取结构化数据仍然面临诸多挑战，如文档结构多样性、动态内容渲染和数据格式转换等问题。Untangl
  • 第 3 章：神经网络如何学习 鱼摆摆拜拜 神经网络学习人工智能
    第3章：神经网络如何学习在第二章中，我们详细了解了神经网络的静态结构：由神经元组成的层，以及连接它们的权重和偏置。现在，我们将进入整个教程最核心的部分：神经网络是如何从数据中"学习"的？这个学习过程是一个动态的、不断调整自身参数以求更佳预测的过程。我们将通过四个关键概念来揭示这个秘密：前向传播(ForwardPropagation)：数据如何通过网络产生一个预测？损失函数(LossFunction
  • 管理会议最佳实践：高效协同与价值最大化 qq_34062333 项目管理
    1.会前准备：明确目标与计划1.1明确会议目的1.1.1必要性评估开会前需自问是否真的需要开会，若问题可通过邮件、文档或异步沟通解决，则应避免开会，以节省时间和资源。1.1.2目标定义清晰定义会议目标，如决策、信息同步、创意讨论等，并提前告知参与者，使大家明确参会目的，提前做好准备。1.2制定精准议程1.2.1议程发布提前1-2天发布议程，明确议题、时间分配及每个环节的负责人，让参与者提前了解会议
  • LSNet: 基于侧向抑制的神经网络 碳酸的唐 模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
    引言在计算机视觉领域，我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统，无疑是最好的参考对象之一。今天，我要向大家介绍一个名为LSNet（LateralSuppressionNetwork，侧向抑制网络）的技术，它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制，为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制？侧向抑制（LateralSuppression），也被
  • landsat卫星遥感影像下载、处理教程 一条破秋裤 个人笔记笔记
    1.landsat数据下载USGS网址：EarthExplorer参考链接：USGS下载遥感影像——以Landsat影像下载为例_usgs怎么下载遥感影像-CSDN博客L1TP数据进行了几何校正和辐射校正，L2SP数据在此基础上，进一步处理后的数据，通常包括地表反射率和其他相关的地表特征信息。但是L1和L2的选择需要根据实际需求。这里我们选择下载landsat8-9L1数据目前是可以直接在浏览器下
  • 线程状态,优先级，守护线程基础详解 黑白极客 javajava多线程并发编程队列后端
    线程状态,优先级，守护线程基础详解线程状态停止线程线程休眠线程礼让线程强制执行线程状态检测线程的优先级守护线程线程同步线程状态创建状态（new之后就是创建状态就绪状态（调用start方法之后调用状态（cpu调度之后阻塞状态（当调用sleep，wait，或同步锁时，线程进入阻塞状态，就是代码不往下执行。阻塞状态接触后，重新进入就绪状态，等待cpu的调度。）死亡状态（线程中断或者结束，一旦进入死亡状态
  • 【头歌】MapReduce基础实战 答案 Seven_Two2 头歌大数据实验答案c#开发语言
    本专栏已收集大数据所有答案第1关：成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩，输入文件路径为/user/test/input，请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。答案：需要先在命令行启动HDFS#命令行start-dfs.sh再在代码文件中写入以下代码#代码文件importjava.io.IOException;importjava.util.S
  • 计算机操作系统（十六）进程同步 珹洺 #计算机操作系统算法运维
    计算机操作系统计算机操作系统（十六）进程同步前言一、进程同步问题1.1什么是进程？1.2为什么需要同步？二、从信号到信号量2.1什么是信号？2.2信号量的诞生三、临界区：不能多人同时进的"小房间"3.1什么是临界区？3.2临界区的规则3.3为什么需要临界区？四、信号量的实现与使用4.1信号量的核心操作4.2用信号量实现互斥（二元信号量）4.3用信号量实现同步（计数信号量）五、经典同步问题5.1生产
  • OpenCV 三维重建实战：从工业检测到自动驾驶，3 大场景代码全解析 从零开始学习人工智能 opencv自动驾驶数码相机
    ：工业零部件三维建模与检测案例背景：在汽车制造工厂，对于复杂形状的发动机零部件质量检测与逆向工程需求，需要高精度的三维模型。传统检测方法效率低且精度有限，而三维重建技术可快速获取零部件三维信息，实现高效检测与设计优化。技术实现：使用多个相机从不同角度拍摄零部件，利用calib3d模块进行相机标定，获取准确的相机内参和外参。通过特征点检测与匹配算法（如SIFT、ORB等）找到不同图像间的对应点，再用
  • Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化 Deepoch 自动化运维人工智能机器人单片机ai科技
    大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透，其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析：参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型（如PINNs）将器件物理方程嵌入神经网络架构，实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架（如PPO算法）动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数，在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
  • 卷积神经网络 亿只小灿灿 Python算法与数据结构人工智能cnn人工智能神经网络
    一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功，极大地推动了人工智能技术的发展。那么，什么是卷积神经网络？它的算法原理是什么？本文将深入探讨这些问题，并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络，以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
  • 鸿蒙应用动画优化：流畅交互的实现方法 操作系统内核探秘 操作系统内核揭秘harmonyos交互华为ai
    鸿蒙应用动画优化：流畅交互的实现方法关键词：鸿蒙应用开发、动画优化、流畅交互、图形渲染、性能分析、VSYNC、GPU加速摘要：本文深入解析鸿蒙系统动画优化的核心技术，从动画渲染原理、性能瓶颈分析到具体优化策略，结合实战案例演示如何实现60FPS的流畅交互体验。通过剖析鸿蒙动画架构、输入处理机制和渲染管线，详细讲解帧率同步、资源调度、内存优化等关键技术，并提供基于ArkUI的代码实现和DevEcoP
  • 理解不同层的表示（layer representations） 科学禅道 高维表示人工智能深度学习
    在机器学习和深度学习领域，特别是在处理音频和自然语言处理（NLP）任务时，"层的表示"（layerrepresentations）通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。这些表示捕获了输入数据的不同层次的信息。1.层的表示（layerrepresentations）为了更好地理解这一概念，我们可以从以下几个方面进行解释：1.深度神经网络结构深度神经网络（DNN）通常由多个层组成，每
  • Netty入门案例：简单Echo服务器（同步） 熙客 12_计算机网络服务器java
    目录1、添加Netty依赖2、服务器端3、客户端4、运行步骤1、添加Netty依赖io.nettynetty-all4.1.68.Final2、服务器端importio.netty.bootstrap.ServerBootstrap;importio.netty.channel.*;importio.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;importio.nett
  • 【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective 无敌悦悦王 文献阅读cnn人工智能神经网络计算机视觉图像处理python深度学习
    摘要近期，轻量级视觉Transformer（ViT）在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络（CNN）更优异的性能和更低的延迟。研究人员已发现轻量级ViT与轻量级CNN之间存在许多结构关联，但二者在模块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。本研究从ViT视角重新审视轻量级CNN的高效设计，并强调其在移动设备上的应用前景。具体而言，我们通过整合轻量级ViT的高效架构设计，逐步
  • Day33打卡 @浙大疏锦行 ayuan0119 python打卡shupython
    知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
  • Python编程：使用 YOLO 目标检测 倔强老吕 python开发语言
    YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年首次提出。与传统的两阶段目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。YOLO的核心思想单次前向传播（SingleShotDetection）：YOLO只需对输入图像进行一次神经网络推理，就
  • 这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners wylee 人工智能机器学习
    引言：告别迷茫，拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅，人工智能（AI）无疑是最璀璨的明星。机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。然而，对于无数渴望投身AI领域的学习者而言，机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑：面对海量的在线课程和资料，眼花缭
  • 【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
    目录一、什么是前馈神经网络？二、数学表达式是什么？三、为什么需要“非线性函数”？四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图）八、关键问题答疑Q1：为什么需要隐藏层？Q2：ReLU是干嘛的？Q3：学习率怎么选？九、总结学习建议在机器学习中
  • 虚幻引擎编程反射系统实现 污领巾 虚幻php游戏引擎
    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1、反射的核心实现流程1.1宏定义标记1.2UnrealHeaderTool(UHT)处理1.3生成的代码结构1.4运行时反射数据注册2、反射系统的关键数据结构2.1UClass2.2UProperty及其派生类2.3UFunction3、反射的实际应用场景3.1蓝图与C++交互3.2序列化与反序列化3.3网络同步（Rep
  • n8n和dify有什么区别 小雷FansUnion AI2025人工智能
    n8nvsDify全面对比分析1.产品定位对比1.1核心定位差异维度n8nDify产品类型工作流自动化平台AI应用开发平台主要用途连接不同服务，实现业务自动化快速构建AI聊天机器人和应用目标用户业务人员、运营人员、开发者AI应用开发者、产品经理核心价值提升工作效率，减少重复劳动降低AI应用开发门槛1.2应用场景对比n8n应用场景：├──数据同步自动化│├──CRM与邮件系统同步│├──表格数据自动
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他