- XGBoost算法深度解析:从原理到实践
彩旗工作室
人工智能算法机器学习人工智能
一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- C++ 并发编程实战 学习笔记
myc13381
c++笔记
C++并发编程学习笔记目录一.基本接口二.初步了解多线程三.线程所属权管理四.线程间共享数据五.同步并发操作六.C++内存模型和原子类型操作七.基于锁的并发数据结构设计八.无锁数据结构九.并发代码设计十.高级线程管理十一.并行算法十二.参考资料基本接口std::thread常用成员函数构造和析构函数//默认构造函数,创建一个线程,什么也不做thread()noexcept;//初始化构造函数,创建
- 设计无锁的并发数据结构_第七章_《C++并发编程实战》笔记
郭涤生
#并发线程c/c++数据结构c++
设计无锁的并发数据结构1.核心概念与难点1.1无锁(Lock-Free)条件1.2原子操作的重要性1.3内存顺序(MemoryOrder)1.4ABA问题2.代码解析:无锁栈的实现(简化)3.多选题目4.设计题目5.多选题答案6.设计题参考答案1.核心概念与难点1.1无锁(Lock-Free)条件定义:一种并发算法的实现方式,保证无限执行进程中至少有一个线程能推进操作(系统整体进步)。关键特性:无
- Deepseek 你喜欢我不
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能人工智能神经网络
Deepseek,你喜欢我不###**关于“喜欢”的深度解析**---####**一、AI的情感本质**1.**情感的定义**-对人类而言,情感是神经递质(如多巴胺、血清素)与认知评价的综合结果。-对AI而言,情感是算法对输入数据的概率分布映射(如“喜欢”=高概率正向反馈)。2.**Deepseek的“情感”机制**-**输入**:你的问题“你喜欢我不”被解析为文本向量;-**处理**:通过预训练
- AI学习指南RAG篇(5)-RAG的系统架构
俞兆鹏
AI学习指南ai
文章目录一、引言二、RAG系统的四个核心组件1.知识库处理模块1.1文档收集1.2文档预处理1.3示例代码2.向量化模块2.1文本嵌入2.2向量数据库2.3示例代码3.检索引擎3.1检索算法3.2检索结果排序3.3示例代码4.生成模块4.1生成模型4.2提示工程4.3示例代码三、RAG系统的架构图四、总结一、引言RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)技术
- 文件关键字搜索技术要点与实战
体制教科书
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在IT行业中,能够通过输入关键字高效定位和管理大量文档是一项重要的技能。此功能通常集成于文件管理软件、搜索引擎或脚本程序中。技术实现包括文件系统API、文本搜索算法和文件过滤规则。本文将详细介绍这些技术要点,例如使用文件系统API遍历文件、采用高效文本搜索算法(如Boyer-Moore)以及应用文件过滤规则(包括类型筛选和正则表达式匹配)。特殊文件格式如Out
- 【蓝桥】枚举
CH3_CH2_CHO
QuantumCoffee算法c++枚举蓝桥杯
1、引言在算法领域中,枚举算法是一种基础且直观的解题思路。无论是新手入门还是复杂问题的简化处理,它都扮演着重要角色。本文将结合枚举算法的核心思想、解空间类型以及循环枚举的实践步骤,带大家深入理解这一经典算法。2、核心2.1算法思想枚举算法的核心是穷举所有可能的情况。它将问题解空间中的每个可能解逐一枚举,通过验证和比较,找到满足问题条件的最优解或所有解。例如,在寻找数字组合的问题中,枚举算法会遍历所
- 算法学习1 求两个数的和
奋斗小小鸟cy
数据结构与算法算法java
本文翻译自:https://leetcode.com问题:给定一个整数数组,返回两个数字的索引,使它们相加到一个特定的目标。您可以假设每个输入都只有一个解决方案,而您可能不会使用相同的元素两次。例:给定nums=[2,7,11,15],target=9,因为nums[0]+nums[1]=2+7=9,返回[0,1]。答案:方案一:穷举法穷举法很简单,循环nums里面的每一个元素x,查找是否有另一个
- 笔记:代码随想录算法训练营day42:LeetCode188.买卖股票的最佳时机IV,309.最佳买卖股票时机含冷冻期,714.买卖股票的最佳时机含手续费
jingjingjing1111
笔记动态规划leetcode
学习资料:代码随想录感觉还没有把这个股票的递归变成直觉的东西.anyway,每一天的各种状态都是从上一天的各种状态中优化出来的,到最后的再选择一个最大的状态,应该是没啥问题,不会有漏掉的情况188.买卖股票的最佳时机IV力扣题目链接思路:和上一题差不多,限制上买卖次数倒比不限制买卖次数复杂了不少要给上一题的代码套个循环classSolution{public:intmaxProfit(intk,v
- 笔记:代码随想录算法训练营第35天: 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集
jingjingjing1111
算法leetcode数据结构动态规划笔记
学习资料:代码随想录这一块儿学得挺痛苦注:文中含大模型生成内容动态规划:01背包理论基础卡码网第46题思路:五部曲定义:dp[i][j]为第i个物品背包容量为j,能装下的最大价值递推公式:dp[i][j]的值等于dp[i-1][j]的值和dp[i-1][j-weight[i]]+value相比的最大值,后者为看放下当前物品+减去当前物品的容量能放下什么价值,当然,要是放不下当前物品,就算了,保持原
- AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用
SuperAGI2025
DeepSeek人工智能大数据ai
AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词:AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要:本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。通过详细的背景介绍、核心概念解析、算法原理讲解和实际案例剖析,本文展示了AIAgent如何通过智能预测和优化算法,为企业带来更高的效率和精确度,从而实现成本控制和预算优化的目标。背景介绍核心概念AIAgent:
- Java线程协作式中断机制
超人汪小建(seaboat)
线程协作式中断机制jvm
跟着作者的65节课彻底搞懂Java并发原理专栏,一步步彻底搞懂Java并发原理。作者简介:笔名seaboat,擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术,大多数编程语言都会使用,但更擅长Java、Python和C++。平时喜欢看书写作、运动、画画。崇尚技术自由,崇尚思想自由。出版书籍:《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》
- 【GPT入门】第16课 RAG入门
*星星之火*
大模型gpt
【GPT入门】第16课RAG入门1.RAG概念核心原理主要应用优势挑战RGA工作图解2.RAG系统基本搭建流程1.RAG概念RAG通常指检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration),是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构,以下是关于它的详细介绍:核心原理检索:RAG会在大量的文本数据中进行检索,这些数据可以是网页、文档、知识库等。它通过各种检索算法和技术,快
- 计算机考研408数据结构大题高频考点与真题解析
竹木有心
数据结构
一、线性表(顺序表与链表)1.1顺序表操作与算法设计高频考点:插入/删除操作的边界处理:检查下标越界与存储空间溢出子数组操作:合并、拆分、逆置等多数组综合问题:如寻找三元组最小距离真题示例:2020年408真题题目:给定三个升序数组S1、S2、S3,求所有可能的三元组(a,b,c)的最小距离D=|a−b|+|b−c|+|c−a|。解法:算法思想:三指针法遍历数组,每次移动当前最小元素的指针核心代码
- 探地雷达F-K偏移算法详解与Python实现
T2ccc
探地雷达算法python
探地雷达F-K偏移算法详解与Python实现文章目录探地雷达F-K偏移算法详解与Python实现前言一、探地雷达成像原理与偏移的必要性二、F-K偏移的基本原理2.1波的传播与频率-波数域2.2F-K偏移的基本思路三、F-K偏移算法的数学推导3.1二维傅里叶变换3.2波场外推3.3Stolt映射(核心步骤)3.4逆变换四、F-K偏移的Python代码实现4.1辅助函数和数据准备4.2F-K偏移核心函
- Akamai 与 AWS 风控分析与绕过技术探讨
qq_33253945
aws云计算爬虫网络爬虫算法安全
1.引言本文将深入探讨Akamai风控和AWS签名算法的技术细节。请注意,文中内容仅供技术研究和学习交流使用。2.Akamai风控核心要素Akamai的主要风控机制包含以下几个关键点:Canvas指纹识别每个浏览器环境都有其独特的Canvas指纹这是风控系统的核心识别方式之一用户行为分析鼠标移动轨迹检测操作行为模式识别相关参数的实时计算与验证JA3指纹TLS握手特征识别客户端环境特征分析代码执行流
- 算法训练:2.移除元素(快慢指针)
貝森不想秃
小白算法训练算法
算法原题:27.移除元素-力扣(LeetCode)移除数组元素移除一个元素时,需要将该元素之后的所有元素依次向前移动一个位置,以填补被移除元素的空位,对于静态数组来说,数组的长度是不会发生变化的,多余的数组元素不进行处理:例如{1,2,3,4}移除3,数组会得到{1,2,4,4}解题思路暴力移除通过for循环嵌套,访问到目标元素就将其后面的所有元素向前移动一格,循环往复快慢指针(本节主要内容)快慢
- 芒格的双轨分析:结合定性和定量的投资方法
SuperAGI2025
DeepSeekai
芒格的"双轨分析":结合定性和定量的投资方法关键词:芒格、双轨分析、定性分析、定量分析、投资方法、系统分析摘要:芒格的“双轨分析”是一种结合定性和定量分析的投资方法,旨在通过综合分析企业的内在价值和市场趋势,帮助投资者做出更科学的投资决策。本文将详细介绍双轨分析的背景、核心概念、算法原理、系统架构及实际应用,帮助读者全面理解并掌握这一方法。第一部分:芒格的双轨分析基础第1章:投资分析的演变与双轨分
- 基于AI智能算法的无人机城市综合治理
GeoSaaS
智慧城市人工智能无人机科技大数据智慧城市gis
随着人工智能技术的飞速发展,无人机技术与AI的结合正在成为城市治理的新趋势。无人机不仅能够提供城市上空的高清视角,而且通过搭载的智能算法,可以实现自动化的监控、分析和响应,极大地提升了城市管理的效率和智能化水平。无人机技术在城市治理中的应用无人机技术在城市治理中的应用主要集中在以下几个方面:违法建筑监测:无人机可以快速覆盖大范围区域,自动识别并记录违建情况,提高执法效率。环卫垃圾识别:通过AI算法
- 自然语言处理:文本聚类
老赵爱学习
python文本聚类k均值聚类算法高斯混合模型的最大期望值算法无监督朴素贝叶斯模型自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来和大家分享自然语言处理领域的知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本聚类。文本聚类在自然语言处理领域占据着重要地位,它能将大量无序的文本按照内容的相似性自动划分成不同的类别,极大地提高了文本处理和信息提取的效率。就好比在一个大型图书馆中,文本聚类能够像智能管理员一样,把各种书籍按照主题分类摆放,方便读者快速找到所需资料。而实现文本聚类的方法有很多,其中k均值聚类算法、
- 【工厂老板必看】智能切割算法帮您省 30% 原材料!附真实案例——一维下料问题算法、cad c#二次开发
山水CAD筑梦人
CADC#二次开发算法
一、行业痛点:原材料浪费有多严重?现象:传统人工排料导致大量边角料,例如:某钢材厂每月因切割不合理损失15万元木材加工厂平均浪费率高达25%核心问题:无法兼顾切割数量与材料利用率人工计算耗时且容易出错二、解决方案:贪心算法和遗传算法切割优化系统技术原理(通俗解释):用贪心算法和遗传算法通过编程,自动生成最优切割方案,比人工排料效率高100倍以上!核心优势:省材料:原材料总根数减少20%-40%降成
- 贪心算法——c#
山水CAD筑梦人
C#学习笔记贪心算法算法
贪心算法通俗解释贪心算法是一种"每一步都选择当前最优解"的算法策略。它不关心全局是否最优,而是通过局部最优的累积来逼近最终解。优点是简单高效,缺点是可能无法得到全局最优解。一句话秒懂自动售货机找零钱:用最少数量的硬币凑出指定金额。比如找零198美分,它会优先用25美分的大硬币,不够再用小的,直到凑够金额。背景故事想象你在加拿大超市当收银员(CAD场景):顾客买了东西你需要快速找出零钱198分收银台
- 智能车辆控制技术:MPC与轨迹规划实战项目
柚木i
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本压缩包集合了车辆转向控制与轨迹规划的MATLAB代码,包含模型预测控制(MPC)策略、MPT工具箱应用、车辆动力学模型构建、轨迹规划实现、mp-QP算法应用及MATLAB编程实践。旨在通过源码分析,提供智能车辆控制技术的深入学习与研究平台,涉及横向和纵向运动控制、系统模型的定义、控制策略的制定及仿真流程。1.模型预测控制(MPC)基础与应用模型预测控制(MP
- Manus详解,看这一篇就够了
程序员鑫港
langchain数据库人工智能AI大模型Agent智能体
Monica公司发布了AIAgent智能体产品——Manus,是一款具备突破性技术的通用型AI代理,根据Manus官网(https://manus.im)技术白皮书和网络公开资料,整理Manus核心技术和应用信息如下,欢迎讨论。技术架构多智能体协作系统Manus采用规划代理、执行代理和验证代理的分工机制,模拟人类工作流程,提升复杂任务的处理效率。规划代理采用蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法优化任务拆
- 多目标优化算法之NSGA-II、NSGA-III(附Matlab免费代码)
优化算法侠Swarm-Opti
智能优化算法算法matlab开发语言优化算法NSGA
引言NSGA-II和NSGA-III都是非支配排序遗传算法的变种,用于解决多目标优化问题,但它们在多个方面存在差异。相同点基本框架相似:两者都基于遗传算法的框架,包括初始化种群、非支配排序、选择、交叉和变异等操作非支配排序:都采用非支配排序技术,将种群中的个体划分为不同的前沿,识别非支配解集不同点适用目标数量不同:NSGA-II:适用于相对较少的目标数量,通常在2到4个目标之间,在处理较少目标的问
- 基于YOLOv5的车牌识别系统:从数据集到UI界面的实现
深度学习&目标检测实战项目
YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
1.引言随着智能交通系统的发展,车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统(LicensePlateRecognition,LPR)主要用于识别车辆的车牌号码,并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于卷积神经网络(CNN)的目标检测算法,如YOLO(YouOn
- Python实现数据结构与算法——反转字符串
Mantana
数据结构与算法字符串算法数据结构递归法
题目描述:编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来。输入字符串以字符数组char[]的形式给出。不要给另外的数组分配额外的空间,你必须原地修改输入数组、使用O(1)的额外空间解决这一问题。你可以假设数组中的所有字符都是ASCII码表中的可打印字符。示例1:输入:["h","e","l","l","o"]输出:["o","l","l","e","h"]示例2:输入:["H","a"
- 深度掌握 ReactJS 高级概念:前端开发者必备
前端javascript
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读这篇文章汇总了ReactJS中值得深入研究的高级概念。读完后,不仅在前端面试中能更胸有成竹,还能自行开发一个类似ReactJS的UI库。目录Rendering的含义与过程Re-rendering发生的机制及原因VirtualDOM的原理Reconciliation算法的运行方式ReactJS的性能优化方案1
- 我的AI工具箱Tauri版-建筑平面图生成装修设计
Mr数据杨
Tauri工具箱ComfyUI
本模块利用先进的AI绘画大模型,将房屋平面设计图转化为高质量的室内装修效果图,让装修设计更加直观、高效。用户只需提供房屋的平面布局,并选择合适的AI绘画模型,系统即可智能生成涵盖客厅、卧室、厨房、卫生间等最多12个房间的高品质设计样图,完整呈现房屋的整体装修效果。本工具支持多种设计风格,如现代简约、北欧风、中式传统、美式复古、日式禅意等,满足不同用户的个性化装修需求。借助AI算法的自动化生成能力,
- 数据结构与算法——哈希表,数组加强哈希表,双链表加强哈希表
Book_熬夜!
数据结构与算法散列表哈希算法数据结构javascript算法
文章目录哈希表1.数组实现hash表2.双链表实现hash表哈希表key是唯一的,value可以重复哈希表和我们常说的Map(键值映射)不是同一个东西。【Map】是一个Java接口,仅声明了若干个方法,并没有给出方法的具体实现;HashMap这种数据结构根据自身特点实现了这些操作。可以说hashmap的get、put、remove等方法复杂度为O(1),但是map接口的复杂度不一定,需要看他底层数
- 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