- OpenCV CUDA模块设备层-----在GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较函数vmax2()
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OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备端内联函数,用于在GPU上高效地执行两个uint类型值的最大值比较。该函数返回两个无符号整数a和b中的较大值:return(a>b)?a:b;函数原型__device____forceinline__uintcv
- Linux|ubuntu22.04安装CUDA最新完整教程
文章目录一、安装前准备工作查看GPU和型号查看GCC版本*下载gcc12*检查驱动二、安装CUDAToolkit*安装驱动三、安装后的工作必要操作推荐的操作开启守护进程模式删除本地下载安装包四、验证删除CUDA常见问题及解决方案还需要安装cuDNN吗?nvcc:Nosuchfileordirectory“errorwhileloadingsharedlibraries::cannotopensha
- Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2
快乐的笨笨
linux
当前安装的电脑配置:电脑名称:暗影精灵5系统名称:Ubuntu22.04.4LTS操作系统类型:64位内存:8.0Gib处理器:Intel®Core™
[email protected]显卡:NVIDIACorporationTU117M[GeForceGTX1650Mobile/Max-Q]MesaI...安装前准备:需要安装对应的NVIDIA驱动程序、配置CUDA依赖环境g++gccm
- Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)
JPy646
pytorch深度学习神经网络
前言踩过的坑:因为rtx3090最低算力是8.6,似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0,但会报错,由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。对于没有这个烦恼的还是推荐安装python3.6+cuda10.2+pytorch1.6+MinkowskiEngine0.4.3,这个配置无需改动代
- RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系
前言本人的显卡是RTX5070,使用时发现它对CUDA、torch和python版本有要求,试图按照老项目的依赖文件进行安装发现安不了,因此记录一下(截至2025年6月)。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、RTX50系显卡只能使用CUDA12.8二、目前只支持torch2.7.0和2.7.11.去pytorch官网的https://download.pytorch.org/whl/
- go channel用法
三金C_C
gogolangchannel
介绍channel在Go中是一种专门用来在goroutine之间传递数据的类型安全的管道。你可以把它理解成:多个goroutine之间的**“传话筒”**,谁往通道里塞东西,另一个goroutine就能接收到。Go语言采用CSP(CommunicatingSequentialProcesses)模型,也就是鼓励:“不要通过共享内存来通信,而要通过通信来共享内存”也就是通过channel来传递数据,
- 嵌入式SoC多线程架构迁移多进程架构开发技巧
不脱发的程序猿
嵌入式嵌入式
目录1、架构迁移步骤2、架构迁移的关键点3、迁移实例将嵌入式SoC开发从单进程多线程架构迁移多进程架构是一项需要谨慎规划和实施的任务,尤其在资源有限的嵌入式系统中。这种架构转变通常是为了提高系统的稳定性、隔离性、安全性和并发处理能力。在单进程多线程架构中,多个线程共享相同的内存空间、文件描述符和全局变量,适合处理轻量级任务并发。然而,这种架构的缺点在于:共享资源管理复杂:线程之间共享内存,容易引发
- ReBEL模型的本地部署与运行,用于三元组抽取任务(事件抽取、知识抽取)
1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch(建议与CUDA11.7配合)pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu117#安装Transformers和
- 并发与并行:python多线程详解
m_merlon
python服务器Python进阶教程python
简介多进程和多线程都可以执行多个任务,线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量,资源消耗少,缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。在cpython中,截止到3.12为止依然存在全局解释器锁(GIL),不能发挥多核的优势,因此python多线程更适合IO密集型任务并发提高效率,CPU密集型任务推荐使用多进程并行解决。注:此说法仅适用于python(如:c++的多线程可以利用到多核并行
- 【模型部署】如何在Linux中通过脚本文件部署模型
满怀1015
人工智能linux网络人工只能模型部署
在Linux中,你可以将部署命令保存为可执行脚本文件,并通过终端直接调用。以下是几种常见且实用的方法:方法1:Shell脚本(推荐)步骤创建一个.sh文件(例如start_vllm.sh):#!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=7\python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--served-model-nameQwen2-7B-
- 使用GPU进行机器学习训练时,如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少,应该如何优化?
十子木
机器学习深度学习人工智能
是否需要优化?如果任务运行正常:无需干预(GPU设计本就是优先榨干计算性能)。如果出现卡顿或效率低下:增大batch_size:提升显存占用,减少数据搬运次数(但需避免OOM)。启用混合精度:torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流:避免频繁的小数据拷贝(如DataLoader的num_workers设置)。
- pytorch底层原理学习--PyTorch 架构梳理
xinxiangwangzhi_
深度学习pytorch架构人工智能
文章目录PyTorch完整架构流程图关键组件详解完整执行流程示例PyTorch架构梳理PyTorch完整架构流程图硬件层后端层C++部署层核心引擎(libtorchC++)绑定层Python层加载调用训练模式编译模式推理模式生成CPUGPUCPUKernelsCUDAKernelsC++代码torch::jit::load('model.pt')module.forward(inputs)libt
- OpenCV CUDA模块设备层-----双曲正切函数tanh()
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OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备函数,用于在GPU上对uchar4类型的向量(如RGBA像素)进行双曲正切(hyperbolictangent)运算,并返回一个float4类型的结果。函数原型__device____forceinline__f
- OpenCV CUDA模块设备层-----二值化阈值操作函数thresh_binary_func()
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备和主机通用函数(host/devicefunction),用于创建一个二值化阈值操作函数对象(functor)。这个函数返回一个仿函数(functor),用于在GPU上执行二值化阈值处理(ThresholdBin
- 从源码编译 ONNX Runtime GPU 1.18.2 并验证 CUDA 推理成功
草莓奶忻
SLAM基础Deep+SLAMubuntu
文章目录从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测环境+完整步骤】✅环境信息(实测成功)第一步:获取源码️第二步:编译命令参数说明(重点)第三步:安装构建好的`.whl`✅第四步:验证是否成功启用GPU方法1:命令行快速验证方法2:加载模型并查看执行设备⚠️常见警告说明(可忽略)✅总结从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测
- Ubuntu 22.04 庙算平台训练环境搭建指南
笑衬人心。
ubuntulinux深度学习
本文记录了基于Ubuntu22.04.3LTS的训练环境搭建过程,适用于需要部署庙算推演离线平台的用户,支持GPU(可选)。一、训练环境搭建●硬件要求操作系统:Linux(推荐Ubuntu22.04.3LTS)可选配置:NVIDIAGPU(CUDA支持)1.Linux环境搭建建议双系统安装Ubuntu,具体参考如下教程:参考教程:Windows和Ubuntu双系统的安装和卸载(哔哩哔哩)2.GPU
- 鸿蒙内核源码分析(互斥锁篇) | 互斥锁比自旋锁丰满多了
OpenHarmony_小贾
移动开发HarmonyOSOpenHarmonyharmonyos移动开发OpenHarmony鸿蒙开发内核机制
内核中哪些地方会用到互斥锁?看图:图中是内核有关模块对互斥锁初始化,有文件,有内存,用消息队列等等,使用面非常的广.其实在给内核源码加注的过程中,会看到大量的自旋锁和互斥锁,它们的存在有序的保证了内核和应用程序的正常运行.是非常基础和重要的功能.概述自旋锁和互斥锁虽都是锁,但解决的问题不同,自旋锁解决用于CPU核间共享内存的竞争,而互斥锁解决线程(任务)间共享内存的竞争.自旋锁的特点是死守共享资源
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
torch_utils.pyultralytics\utils\torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.defsmart_inference_mode():3.defautocast(enabled:bool,device:str="cuda"):4.deftime_sync():5.deffuse_conv_and_bn(conv,bn):6.deffu
- YOLOV10的tensorrt C++部署
dddccc1234
YOLO
根据博客进行python版本安装YOLOv10最全使用教程(含ONNX和TensorRT推理)-CSDN博客并将pt转为onnx:yoloexportmodel=yolov10s.ptformat=onnxopset=13simplify然后采用:https://github.com/hamdiboukamcha/yolov10-tensorrt.git进行c++编译配置好cuda11.7tens
- CARLsim开源程序 是一个高效、易用、GPU 加速的软件框架,用于模拟具有高度生物细节的大规模脉冲神经网络 (SNN) 模型。
struggle2025
神经网络人工智能深度学习
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CARLsim是一个高效、易用的GPU加速库,用于模拟具有高度生物学细节的大规模脉冲神经网络(SNN)模型。CARLsim允许在通用x86CPU和标准现成GPU上以逼真的突触动力学执行Izhikevich脉冲神经元网络。该模拟器在C/C++中提供了一个类似PyNN的编程接口,允许在突触、神经元和网络级别指定详细信息和参数。二、CARLsim6的新功能包括:CUDA
- Deepfacelive安装报错解决记录
matouxiao
conda
去c盘:windows/system32目录下面找不能load的文件比如kernel132.dll,然后copy到.\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行
- Linux【7】------Linux系统编程(进程间通信IPC)
Invinciblenuonuo
linux多进程进程间通信
文章目录1信号1.1信号类型1.2信号含义1.3信号产生按键硬件异常调用接口发送指令内核检测1.4信号处理默认捕捉忽略1.5信号阻塞1.6信号挂起2消息队列2.1概念2.2创建消息队列2.3访问消息队列2.4控制消息队列3共享内存3.1申请共享内存3.2共享内存映射3.3控制共享内存3.4信号量3.5操作信号量1信号信号是一种异步通信方式同步通信同步指的是当进程发起一个请求,但是该请求并未马上响应
- 浅析JVM虚拟机之一
�欢快↑㎡
jvmjavalinux
1.为什么要学习JVM可以深入了解Java,分析字节码,得到准确的结论可以提升排查问题的能力,可能出现内存溢出,GC频率导致响应慢等等2.JVM的部分核心2.1类装载子系统类装载子系统主要功能是查找并验证类文件、完成相关内存空间的分配和对象赋值。2.2运行时数据区类文件加载到内存之后由运行时数据区来完成数据存储和数据交换。运行时数据区又分为线程共享内存区和线程隔离内存区。线程共享内存区包括方法区(
- tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比
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计算机视觉pytorchpython
实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU,最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口,感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
- 141G显存H20单机DeepSeek-R1满血FP8版性能测试
#环境参数#H20141G单机8卡,CUDA12.4,vLLMv0.8.3,flashinferv0.2.2#服务化命令#基于知乎大神的推荐出装与前期H800双机生产环境测试,在H20上开启EP、MLA等核心优化参数,实现推理吞吐性能最优吞吐量破10000tokens/s,VLLM0.8.1版本驱动下的Deepseek-r1671Bhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/1887
- AI算力综述和资料整理
木鱼时刻
人工智能
目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施,涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%,FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16(半精度浮点数),但并不是只使用FP16,而是采用**混合精度
- 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
- CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络
struggle2025
神经网络
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架,主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型,并提供高级Python接口(类似于keras、pytorch等)。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器,用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
- 使用vllm部署 Nanonets-OCR-s
没刮胡子
软件开发技术实战专栏Linux服务器技术人工智能AIocrpython深度学习
使用vLLM部署Nanonets-OCR-s模型的完整指南Nanonets-OCR-s作为基于Qwen2.5-VL-3B的多模态OCR模型,结合vLLM的高效推理引擎可显著提升部署性能。一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM(含CUDA加速)pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35
- OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()
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算法描述该函数用于创建线性插值访问器,支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz,可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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