- 【PyTorch】保存和加载模型
Jackilina_Stone
#DeepLearningpytorchpython人工智能深度学习模型
目录■state_dict■用于推理的保存和加载模型保存/加载state_dict保存/加载整个模型以TorchScript格式导出/加载模型■保存和加载用于推断和/或恢复训练的一般检查点(Checkpoint)■将多个模型保存在一个文件中■使用来自不同模型的参数进行暖启动(Warmstarting)模型■跨设备保存和加载模型保存在GPU,加载到CPU保存在GPU,加载到GPU保存在CPU,加载到
- docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].
这个错误表明Docker无法识别或加载支持GPU所需的设备驱动程序。以下是完整的解决方案和根本原因分析,结合最新技术和实践整理:根本原因分析缺少NVIDIAContainerToolkit现代Docker依赖NVIDIAContainerToolkit(前身为nvidia-docker2)实现GPU透传,未安装时无法调用GPU驱动。Docker配置未启用NVIDIA运行时需在daemon.json
- centos 7 安装NVIDIA Container Toolkit
几道之旅
centoslinux运维
要在CentOS7上离线安装NVIDIAContainerToolkit,需确保已安装NVIDIA驱动和Docker环境。以下是完整步骤及注意事项:⚙️一、环境准备验证NVIDIA驱动运行nvidia-smi确认驱动已正确安装,若未安装需先离线安装驱动:下载对应GPU型号的驱动包(如NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run)。禁用系统自带nouveau驱动(修改/etc/modpro
- 暴雨携AMD ,实现大规模 AI 和 Agentic 工作负载性能突破
BAOYUCompany
服务器
暴雨宣布推出AMDInstinct™MI355XGPU,为客户提供更多选择。与上一代相比,大规模AI训练和推理工作负载的性价比将提高超过两倍。暴雨将推出由新的AMDInstinct处理器以及多达131,072个MI355XGPU提供支持的AI集群,助力客户大规模构建、训练和推理AI。暴雨公司执行副总裁表示:为了支持在云端运行高要求AI工作负载的客户,我们致力于提供广泛的AI基础设施产品。AMDIn
- 异构计算解决方案(兼容不同硬件架构)
ARM2NCWU
硬件架构
异构计算解决方案通过整合不同类型处理器(如CPU、GPU、NPU、FPGA等),实现硬件资源的高效协同与兼容,满足多样化计算需求。其核心技术与实践方案如下:一、硬件架构设计异构处理器组合主从协作模式:采用通用CPU(如ARMCortex-M3)作为主处理器,搭配专用协处理器(如MSP430微控制器)处理特定任务(如射频通信),通过串口/USB/以太网实现通信。众核架构:集成CPU、GPU、N
- MI300X vs H100:DeepSeek 部署在哪个 GPU 上性价比最高?
卓普云
技术科普AIGC人工智能DeepseekH100MI300x
随着大模型部署和推理变得越来越普及,开发者和企业对GPU的选择也越来越挑剔。特别是像DeepSeek这样的开源模型家族,从轻量级的6.7B,到动辄上百亿甚至数百亿参数的超大模型,背后对算力和显存的要求各不相同。最近,一则重磅消息在AI圈引起了轩然大波:连AI巨头OpenAI也在探索并计划使用AMDInstinctMI300xGPU!这无疑是对AMD这款高性能GPU的巨大认可,也预示着它将在AI算力
- 【软件系统架构】系列四:嵌入式软件-NPU(神经网络处理器)系统及模板
目录一、什么是NPU?二、NPU与CPU/GPU/DSP对比三、NPU的工作原理核心结构:数据流架构:四、NPU芯片架构(简化图)五、NPU的优势六、NPU应用场景视觉识别语音识别自动驾驶智能监控AIoT设备七、主流NPU芯片/架构实例八、开发者工具生态(通用)九、NPU集成建议(嵌入式开发场景)十、NPU芯片选型对比+模型部署流程+嵌入式工程模板1.主流NPU芯片选型对比表2.模型部署流程(以T
- 编译OpenCV支持CUDA视频解码
AI标书
pythonopenvccudanvidiadockerbuild
如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持(cudacodec)在深度学习、视频处理等高性能计算领域,OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块,能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码,极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境,详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV,并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
- Milvus向量数据库:处理和分析大规模向量数据
concisedistinct
人工智能milvus数据库向量人工智能机器学习高可用容灾
目录一Milvus概述性能可扩展性易用性二Milvus的核心技术1向量索引HNSWIVFPQ2GPU加速3分布式架构分布式三深入了解Milvus的技术细节1存储机制持久化存储内存存储2数据导入与导出批量导入实时导入3高可用性与容灾机制数据副本自动故障恢复数据备份与恢复四实践中的Milvus1电商平台的图像搜索系统架构性能优化2金融行业的风险控制系统架构成果与展望五结语在当今数据驱动的世界中,处理和
- 开源新王MiniMax -M1 vLLM本地部署教程:百万级上下文支持成大模型领域新标杆!
算家计算
模型构建开源人工智能MiniMax-M1模型部署教程算家云
一、模型介绍MiniMax-M1是由中国AI公司MiniMax于2025年6月17日推出的全球首个开源大规模混合架构推理模型,凭借其百万级上下文支持、超高效计算性能和突破性成本表现,成为大模型领域的新标杆。MiniMax-M1型号可以在配备8个H800或8个H20GPU的单个服务器上高效运行。在硬件配置方面,配备8个H800GPU的服务器可以处理多达200万个令牌的上下文输入,而配备8个H20GP
- CUDA与venv的配置
老兵发新帖
经验分享
根据技术原理和实际配置经验,CUDA工具包本身无法完全安装在Python的venv虚拟环境目录中,但可通过环境变量和依赖管理实现虚拟环境对特定CUDA版本的调用。以下是关键分析及配置方案:⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包(含nvcc编译器、CUDA运行时库等)必须安装在系统全局路径(如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo
- Pytorch血泪安装史好吗(GPU版本+cuda12.1+python3.9.13)
宇宙最强袋鼠
pytorchpython人工智能
1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU,看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识,点击组件,我的cuda版本是12.3,但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn前两步可以看参考:Pytorch的安装,有点繁琐但是很详细,保姆级教程不信你安装不成功(Cuda+Cudnn+Anaconda+Pytorch)_pytorch安装-CSDN博客3.anaco
- 华为仓颉鸿蒙HarmonyOS NEXT ArkTS应用使用仓颉混合开发实例
暗雨,
华为harmonyosharmonyos5
在鸿蒙HarmonyOSNEXT中,ArkTS与仓颉语言的混合开发可通过ArkUI的XComponent组件实现。仓颉负责高性能逻辑(如并发计算、底层算法),ArkTS负责声明式UI构建,两者通过NativeAPI(NAPI)交互。以下为完整实现步骤与实例:一、混合开发原理角色分工ArkTS:构建UI布局、事件响应、基础组件。仓颉:处理CPU/GPU密集型任务(如实时渲染、复杂算法)。通信桥梁XC
- 基于FPGA的数字图像处理【1.5】
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FPGA图像处理fpga开发FPGA与图像处理FPGA技术优势硬件工程dsp开发射频工程驱动开发
第2章FPGA与图像处理随着图像分辨率的大幅度提升和图像处理算法复杂度的提升,传统的串行处理器已经越来越不能满足图像处理的实时性需求。多核结构处理、GPU处理及FPGA很快在实时性图像处理领域得到了迅速的发展。本章将重点介绍基于FPGA的实时性图像处理。FPGA通过为每个功能建立单独的硬件来实现整个应用程序所需要的逻辑功能,这使其很适合图像处理,尤其是采用流水线来处理视频流,可以在同一个时刻进行多
- 高通 Camera 架构全景图:Sensor–ISP–DPU–GPU 数据流向解析
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影像技术全景图谱:架构调优与实战架构接口隔离原则影像Camera
高通Camera架构全景图:Sensor–ISP–DPU–GPU数据流向解析关键词高通Snapdragon、Camera架构、ISP模块、DPU、GPU、数据路径、硬件加速、图像处理流程摘要本文将深入解析高通Snapdragon平台下Camera系统的全链路数据流向,从Sensor输入到ISP图像信号处理、再到DPU显示输出与GPU并行处理的完整通路。通过结合MSM系列SoC的实际驱动架构与硬件模
- CUDA编程:优化GPU并行处理与内存管理
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CUDAGPU并行处理线程协作内存管理硬件限制
背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构,它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。在本书的第12章中,我们深入探讨了CUDA编程的关键概念,包括线程间的协作、内存分配与管理以及如何应对硬件限制。CUDA中的线程协作与内存管理在GPU上进行编程时,我们需要处理内存分配、数据传输以及内核(kernel)的调用等任务。CUDA提供了一系列的API来帮助开发者管理这些资源。在提供的
- 揭秘GPU技术新趋势:从虚拟化到池化
科技互联人生
科技数码人工智能gpu算力性能优化
从GPU虚拟化到池化 大模型兴起加剧GPU算力需求,企业面临GPU资源有限且利用率不高的挑战。为打破这一瓶颈,实现GPU算力资源均衡与国产化替代,GPU算力池化成为关键。本文深入探讨GPU设备虚拟化途径、共享方案及云原生实现,旨在优化资源利用,推动算力革命。汪照辉,中国银河证券杰出架构师,深耕容器云、微服务、DevOps等数据转型技术,见解独到。他倡导
- 深入GPU编程:从硬件架构到内核优化
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硬件架构
深入GPU编程:从硬件架构到内核优化在当今由大型模型驱动的AI时代,GPU集群已成为推动技术进步的核心引擎。然而,仅仅让代码在GPU上“运行”与让其“高效运行”之间存在着巨大的性能鸿沟。对于动辄需要数千甚至数万GPU小时进行训练的超大规模模型而言,这一鸿沟直接关系到研发成本、迭代速度和最终的科研成果。一个未经优化的操作可能在不经意间将训练时间延长数倍,造成巨大的资源浪费。PyTorch、Tenso
- CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系
CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系:(需要自己按需求去找):https://pytorch.org/get-started/previous-versions/表二:CUDAToolkit版本及可用PyTorch对应关系CUDAToolkit版本可用PyTorch版本7.50.4.1,0.3.0,0.2.0,0.1.12-0.1.68.01.1.0,1.0.0,0.4.19.01.1.0
- C语言与硬件抽象层(HAL):编写跨平台硬件驱动与设备访问层(二)
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目录一、硬件抽象层(HAL)概念与功能1.1HAL定义与目标1.2HAL主要组件与功能二、基于C语言的HAL设计与实现2.1C语言在HAL设计中的应用2.2实现跨平台兼容性一、硬件抽象层(HAL)概念与功能1.1HAL定义与目标**硬件抽象层(HardwareAbstractionLayer,HAL)**是一种软件架构层,位于操作系统内核与底层硬件电路之间,旨在为上层应用程序和系统服务提供统一、标
- 一、HAL库的设计理念详解:从架构到实践
#金毛
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HAL库的设计理念详解:从架构到实践一、HAL库的诞生背景与核心目标STM32HAL库(HardwareAbstractionLayer)是STMicroelectronics在2016年推出的新一代驱动框架,旨在解决STM32系列芯片不断扩展带来的开发复杂性问题。随着STM32产品线从F1到H7等数十个系列的发展,不同芯片的寄存器结构、外设特性差异日益显著,传统的标准外设库已难以满足跨系列代码复
- OpenCV CUDA模块设备层-----设备端(GPU)线程块级别的一个内存拷贝工具函数blockCopy()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述在同一个线程块(threadblock内,将[beg,end)范围内的数据并行地复制到out开始的位置。它使用了CUDA线程协作机制(warp-level或block-level)来实现高效的块级拷贝,通常比简单的逐线程拷贝更快。函数原型_device__stat
- torch-gpu版本 anaconda配置教程
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教程Pytorch的GPU版本安装,在安装anaconda的前提下安装pytorch_pytorch-gpu-CSDN博客版本对应PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客cuda下载地址CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercudacudnn
- vllm docker容器部署大语言模型
zhangxiangweide
docker语言模型容器vllm
什么是VLLM?VLLM(VeryLargeLanguageModelInference)是一个高性能、优化显存管理的大模型推理引擎。它的目标是最大化推理吞吐量,并降低显存消耗,让大语言模型(LLMs)在单卡或多GPU服务器上运行得更高效。VLLM的核心优势:高吞吐量:支持批量推理,减少token生成延迟,高效KV缓存管理:优化GPU显存,支持更长的上下文多GPU支持:TensorParallel
- 创建vllm的docker镜像和容器
zhangxiangweide
docker容器运维
首先用docker启动一个容器,需求是将模型所在目录挂在到容器某个路径下,设置gpu的使用数量,设置端口dockerrun-dit--gpusall--ipc=host--namevLLM-p3001:80-v/mnt/d0/checkpoints:/modelspython:3.11在新建的容器内部安装vllm#进入新建容器内部dockerexec-itvLLMbash#安装vllmpipins
- 人像抠图学习笔记
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人脸识别深度学习宝典深度学习神经网络自动驾驶
目录RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本人脸分割BiseNetV2MODNetu2net:MODNet方法RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本Modnet效果有时比RobustVideoMatting好,在衣服分割时,backbone是mobilev2gpu512*512速度22ms。importosimportsysimportar
- YOLO + OpenVINO 在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南
YOLO+OpenVINO在英特尔平台部署实战:性能调优与跨架构加速全流程指南关键词:YOLOv5、YOLOv8、OpenVINO、英特尔部署、IR模型、异构加速、CPU推理、VPU、GPU、多设备调度、边缘计算摘要:本篇文章聚焦如何使用OpenVINO在英特尔平台高效部署YOLO系列目标检测模型,结合当前主流的YOLOv5与YOLOv8架构,详解模型格式转换、推理接口调用、多设备异构调度与性能优
- CUDA out of memory内存碎片解决方法
weixin_42319617
深度学习
RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate704.00MiB(GPU0;16.00GiBtotalcapacity;13.55GiBalreadyallocated;0bytesfree;14.89GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_s
- PyTorch的Tensor与Variable的区别, detach的作用, with no_grad()
半张紙
computervisionPython
今天复现论文“3DHandShapeandPosefromImagesintheWild”,写代码用到的一些关于PyTorch的基础知识。1.cuda()与cpu()用法:tensorA.cuda()#tensorA是一个tensor类型的变量作用:把tensorA从CPU移动到GPU,方便后续在GPU中计算用法:modelA.cuda()#把modelA是一个神经网络(nn.Module)作用:
- 从7B到671B:DeepSeek R1大模型微调的GPU选型终极指南
卓普云
教程运维服务器gpu算力DeepSeek
当DeepSeekR1系列以7B到671B的参数跨度构建起完整技术栈时,微调场景的硬件选择已演变为一场精密的数学游戏。以FP16精度计算,7B模型微调需要至少14GB显存(含优化器状态),而671B版本则需要惊人的3TB级存储空间。这种指数级增长不仅考验硬件工程师的决策能力,更揭示了算力投资的核心法则:选错GPU的代价,远不止于训练失败——轻则增加30%推理延迟,重则造成百万级硬件成本的浪费。我们
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio