- Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么
强化学习曾小健
人工智能
核心异同点并行策略Megatron-LM核心:以张量并行(TensorParallelism)和流水线并行(PipelineParallelism)为主,结合数据并行。张量并行通过切分模型层(如注意力头、MLP块)到不同设备,利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备,通过P2P通信协调。DeepSpeed核心:ZeRO优化技术(ZeroRedundancyOptimize
- AI人工智能深度学习算法:在量子计算中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
1.背景介绍随着科技的不断发展,人工智能和量子计算成为了当今世界的热门话题。人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果,而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。将人工智能与量子计算相结合,为解决一些具有挑战性的问题提供了新的思路和方法。本文将探讨人工智能深度学习算法在量子计算中的应用,包括其背景、意义和应用场景。2.核心概念与联系在人工智能中,深度学习是一
- 深入GPU渲染流水管线:从顶点到像素的微观世界
晴空了无痕
图形学GPU渲染管线
现代图形硬件的架构解密与优化实践一、渲染流水线全景解析1.经典渲染管线阶段划分应用阶段几何阶段光栅化阶段像素处理阶段输出合并阶段2.现代GPU架构演进SIMT架构特性:NVIDIASM(StreamingMultiprocessor)vsAMDCU(ComputeUnit)硬件管线并行度:顶点着色器:32线程/Warp像素着色器:8x8像素/Quad延迟渲染革命:Tile-BasedDeferre
- 关于屏幕接口类型集锦(MCU,RGB,MIPI,LVDS,HDMI)
谢工碎碎念
单片机嵌入式硬件
一、内部接口(板载接口,用于嵌入式系统)1.并行接口(1)MCU接口MCU接口(微控制器接口)的标准术语是Intel提出的8080总线标准,因此在多数文档中直接称为I8080接口或8080接口。其命名源于早期主要应用于单片机(MCU)领域,如嵌入式系统、中低端手机等。MCU接口的两种模式MCU接口包含两种时序模式:8080模式(Intel标准):控制信号为CS、RS、RD、WR,通过并行数据线传输
- PyTorch 深度学习实战(17):Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法,并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出,通过异步并行的多个智能体(Worker)与环境交互
- 介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
佛渡红尘
apache
ApacheSpark是一个开源的集群计算框架,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,用于大规模数据处理和分析。相比于传统的MapReduce框架,Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。ApacheSpark的基本概念包括:弹性分布式数据集(RDD):是Spark中基本的数据抽象,是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换(Transform
- 以下功能模块助力企业实现流程智能化、降本增效:
牛油果爱编程
云计算开源软件开源
1⃣智能流程设计器拖拽式建模:可视化搭建流程节点,支持条件分支、并行任务等复杂逻辑。AI辅助优化:自动检测流程瓶颈,推荐优化路径(2024版新增AI引擎)。模板库:预置财务审批、采购管理等行业模板,开箱即用。2⃣自动化触发与执行事件驱动:支持数据库变更、API调用、表单提交等触发条件。机器人流程自动化(RPA):无缝集成外部系统操作(如自动填表、数据抓取)。动态分配规
- Golang学习笔记_49——解释器模式
LuckyLay
Golang学习笔记golang学习笔记解释器模式设计模式
Golang学习笔记_46——状态模式Golang学习笔记_47——访问者模式Golang学习笔记_48——中介者模式文章目录一、核心概念1.定义2.解决的问题3.核心角色4.类图二、特点分析三、适用场景1.金融公式引擎2.智能合约解析3.业务规则引擎四、Go语言实现示例完整实现代码执行结果五、高级应用1.表达式缓存优化2.并行解释器六、与其他模式对比七、实现建议八、典型应用一、核心概念1.定义解
- 基于MapReduce的气候数据分析
赵谨言
论文毕业设计经验分享
标题:基于MapReduce的气候数据分析内容:1.摘要本文聚焦于基于MapReduce的气候数据分析。背景在于随着全球气候变化问题日益严峻,海量气候数据的高效处理和分析成为关键。目的是利用MapReduce技术对气候数据进行有效挖掘,以揭示气候变化规律和趋势。方法上,采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理,通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明,运用该技术能显著提高
- 探索未来计算的新篇章:量子++(Quantum++)
傅尉艺Maggie
探索未来计算的新篇章:量子++(Quantum++)qppModernC++quantumcomputinglibrary项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qpp/qpp项目简介Quantum++是一个现代化的C++通用量子计算库,专注于模板头文件的设计。这个库采用C++17标准编写,依赖性极低,仅依赖于高效能的线性代数库Eigen3和可选的OpenMP并行处
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障(二)
程序员王马
windows图形显示驱动开发驱动开发windows
同步图形处理器旨在并行执行尽可能多的工作。任何依赖于先前GPU工作的GPU工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。在执行屏障之前,屏障必须等待所有前面的命令SyncBefore范围完成。同样,屏障必须阻止所有后续的SyncAfter范围,直到屏障完成。D3D12DDI_BARRIER_SYNC指定GPU工作相对于屏障的同
- Matlab GPU加速技术
算法工程师y
matlab开发语言
1.GPU加速简介(1)为什么使用GPU加速?CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务,而GPU拥有数千个流处理器,专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务,GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。(2)Matlab的GPU支持功能依赖:需安装ParallelComputingToolbox(并行计算工具箱)。硬件要求:支持CUDA的NVIDIAGPU(如Tesla、GeForc
- pytorch中的DataLoader
朋也透william
pytorch人工智能python
在PyTorch中,DataLoader是一个工具类,用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作,是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本,并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用:Dataset:定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader:负责从D
- 智能体平台架构深度剖析:从底层到应用的全链路解析
人工智能
在当今人工智能飞速发展的时代,智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施,其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构,能够高效整合各类资源,实现智能体的灵活构建与稳定运行,为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基:基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中,GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑,确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS(对象存储服务)则如同智能体的“
- 【APM】Loki日志多行显示
运维归一
DevOpsAPMloki日志并行
上一篇文章我们搭建了Alertmanager和Loki,接下来我们来实现日志并行显示专栏:https://blog.csdn.net/zhanremo3062/category_12552674.html我们只需要修改Promtail服务的配置文件即可multiline:#RE2正则表达式,如果匹配将开始一个新的多行日志块#这个表达式必须被提供firstline:#解析的最大等待时间(Godura
- 当大模型训练遇上“双向飙车”:DeepSeek开源周 DualPipe解析指南
来自于狂人
人工智能gpu算力算法系统架构
前言在大模型训练中,传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制,导致GPU利用率不足60%,成为算力瓶颈。DeepSeek团队提出的DualPipe双向流水线架构,通过双向计算流与计算-通信重叠的创新设计,将前向与反向传播拆解为“对称轨道”,使GPU可“边读边写、边算边传”,将流水线空闲时间压缩超50%。结合显存优化技术,其显存占用仅为传统方法的1/8,GPU利用率提升至92%,单epoch训练时
- 前端数据模拟利器 Mock.js 深度解析
2501_91133317
前端javascript开发语言
写在前面:宝,我手里有个长期项目,考虑接私活的可以看看我GitHub!https://github.com/ccy-233/coder2retire前端数据模拟利器Mock.js深度解析一、Mock.js核心价值1.1为何需要数据模拟前后端并行开发加速接口文档驱动开发异常场景模拟测试演示环境数据构造1.2Mock.js核心能力//典型数据生成示例Mock.mock('/api/user',{"us
- 【31】单片机编程核心技巧:Switch驱动多任务跑马灯
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【编程技巧】单片机嵌入式硬件#STC8#STM32
【31】单片机编程核心技巧:Switch驱动多任务跑马灯七律·双驱Switch双驱控双灯,状态分治显神通。步骤变量定乾坤,定时中断显锋芒。电光石火随心转,程序逻辑自分明。单片机中真王者,一招一式定乾坤。摘要本文以STC8H单片机为例,通过Switch语句实现两路独立的跑马灯控制,系统阐述其多任务并行机制、步骤变量管理及代码实现。Switch语句通过独立的步骤变量(run_step1和run_ste
- ICC2 高效进阶:set_host_options 命令精解,数字后端设计必备!
数字后端物理设计知识库
icc2命令每日精要后端性能优化
在数字后端物理设计的战场中,效率就是生命,而ICC2的set_host_options命令就是助力各位工程师和学子们快速提升效率的神器!今天就带大家深入探索这个命令的奥秘,让复杂的配置变得轻松简单。一、set_host_options的核心价值这个命令专注于多核处理的灵活配置,无论是多线程、分布式处理还是并行任务执行,它都能轻松驾驭。通过精准定义主机资源、核心数以及提交协议等关键参数,工程师们可以
- SOVD-Service Oriented Vehicle Diagnostic
诊断协议那些事儿
诊断协议那些事儿经验分享车载系统
文章目录前言一、SOVD是什么二、SOVD的设计目的三、应用场景四、SOVD架构前言随着自动驾驶技术的发展,车辆配置变得越来越复杂,车载软件也在迅速增长:基于HPC(高性能计算机)、异构操作系统、大量并行进程及其依赖关系的新架构也给诊断工作带来了重大挑战。诊断的重点从识别硬件错误逐渐扩展到分析软件问题,因此带来了巨大的挑战。因为车辆的内容是动态变化的,同时当诊断通信被用于控制车辆复杂的更新过程时,
- Webpack 前端性能优化全攻略
北辰alk
前端vue前端webpack性能优化
文章目录1.性能优化全景图1.1优化维度概览1.2优化效果指标2.构建速度优化2.1缓存策略2.2并行处理2.3减少构建范围3.输出质量优化3.1代码分割3.2TreeShaking3.3压缩优化4.运行时性能优化4.1懒加载4.2预加载4.3资源优化5.高级优化策略5.1持久化缓存5.2模块联邦5.3性能分析6.优化效果验证6.1构建速度分析6.2性能监控7.最佳实践总结7.1优化策略7.2持续
- DeepSeek 发布开源第二弹!让MoE架构效率提升的神助攻【DeepEP】
碣石潇湘无限路
开源架构llamaai
摘要:本文将针对DeepEP项目进行深入浅出的功能解析与设计分析,并在此基础上提出一些潜在的优化思路。本报告分为三个主要部分:功能解析、创新设计点、可能的优化方案。为了便于理解,文中会适度引用部分代码片段或函数接口说明。一、功能解析DeepEP旨在为MoE(MixtureofExperts)及其专家并行(Expert-Parallel)场景提供高效的通信库,核心功能包括:分发(Dispatch):
- php openssl tls1.2,openssl建立tls1连接过程(s->state的变化过程)
开源故事
phpopenssltls1.2
以下是调用openssl建立tls1连接过程中,openssl内部对握手阶段的处理过程,可以对照抓包观察以下服务端和客户端是并行进行的,只是需要接收对端消息时才会进入等待状态.为方面理解,所以将客户端和服务端的处理按顺序排好.具体的状态转换代码请见:server端/ssl/s3_srvr.c的ssl3_accept方法client端/ssl/s3_clnt.c的ssl3_connect方法clie
- 从图形处理到通用计算的进化之路
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GPU架构介绍科技gpu算力
图形处理单元,作为现代计算机中不可或缺的一部分,已经从最初的图形渲染专用处理器,发展成为强大的并行计算引擎,广泛应用于人工智能、科学计算、游戏娱乐等领域。本文将深入探讨GPU架构的演变历程、核心组件以及其在不同应用场景中的优势。GPU架构的演变:从固定功能到可编程流水线早期的GPU采用固定功能流水线架构,专为图形渲染任务而设计。这种架构将图形渲染流程划分为一系列固定的阶段,例如顶点处理、光栅化、纹
- NPU的工作原理:神经网络计算的流水线
绿算技术
NPU架构介绍神经网络人工智能深度学习
NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤:1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据(如图像、语音)通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构,依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作,高效完成计算。4.结果输出·计算完成后,输出结果(如分类标签、检测框)返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下,NPU的任
- GPU的优势:并行计算的利器
绿算技术
GPU架构介绍科技gpu算力
GPU相较于CPU,在并行计算方面具有以下优势:强大的并行计算能力:GPU拥有成千上万个计算核心,能够同时执行大量的线程,非常适合处理数据并行性高的任务。高内存带宽:GPU配备了高带宽的内存子系统,能够快速地将数据传输到计算核心,满足大规模数据处理的需求。高效的线程调度:GPU采用硬件多线程技术,能够快速地切换线程上下文,最大限度地提高计算资源的利用率。灵活的编程模型:GPU提供了丰富的编程模型和
- 计算机体系结构的五大流派,你知道几个?
绿算技术
计算机五大流派https信息与通信硬件工程缓存
在计算机的世界里,架构设计是决定性能和应用场景的关键。从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构,每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天,我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派,以及它们背后的厂商和应用领域。1.冯·诺依曼结构:现代计算机的基石冯·诺依曼结构是现代计算机的基础,几乎所有通用计算机系统都基于这一结构或其变体。它的核心特点是程序和数据共享同一存储空间,通过一条总线进行传
- 在MATLAB中进行并行计算和GPU加速?
琛哥的程序
网络服务器人工智能
在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。一、并行计算MATLAB提供了并行计算的功能,可以充分利用多核处理器和分布式计算资源,显著提高代码执行效率。在MATLAB中进行并行计算的主要工具有ParallelComputingToolbox和parfor循环。ParallelComputingToolboxPa
- 深入理解 GPU 渲染加速与合成层(Composite Layers)
一、前端视角下的GPU加速1.CPU与GPU的协作模式在前端渲染流程中,GPU加速通过硬件并行计算能力显著提升图形处理效率。传统浏览器渲染依赖CPU处理DOM解析、样式计算和布局,但CPU的串行处理模式在处理大规模图形数据(如复杂动画、3D变换、高清图像)时易成为性能瓶颈。GPU的介入解决了这一核心矛盾:流处理器核心并行计算:GPU拥有数千个小型核心,可同时处理大量像素数据,例如同时对元素的所有像
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Grid 组合组件
Mr数据杨
Python数据可视化数据可视化python数据分析pyecharts组合组件
在数据可视化中,常常需要将多个不同类型的图表放置在同一个页面中,以便综合展示多个维度的数据。pyecharts库中的Grid类正是为此设计的,它允许用户将多个图表组合在一起,实现复杂的数据展示需求。通过灵活的布局配置,Grid类不仅能够帮助用户创建具有多图组合的复杂布局,还能通过精细的网格和坐标轴设置,提升图表的整体视觉效果和交互体验。本文将介绍如何使用Grid类创建并行多图,并通过多种图表组合的
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的