- Spring Cache:简化缓存管理的抽象框架
圈圈编码
spring缓存java
SpringCacheSpringCache是Spring框架提供的缓存抽象层,通过注解和自动化配置,简化应用中对缓存的操作,支持多种缓存实现(如Redis、Ehcache、Caffeine)。1.核心特性声明式缓存:通过注解(如@Cacheable、@CacheEvict)声明缓存行为,无需手动编写缓存逻辑。多缓存实现支持:兼容Redis、Ehcache、Caffeine等缓存工具,通过统一接口
- CUDA专题3:为什么GPU能改变计算?深度剖析架构、CUDA®与可扩展编程
AI专题精讲
CUDAC++编程系列专题gpu算力
1.简介1.1.使用GPU的优势图形处理器(GPU)在相近的成本和功耗范围内,能够提供比中央处理器(CPU)更高的指令吞吐量和内存带宽。许多应用程序利用这些优势,在GPU上的运行速度远超CPU(参见《GPU应用》)。其他计算设备(如FPGA)虽然能效也很高,但其编程灵活性远不及GPU。GPU与CPU的能力差异源于它们的设计目标不同。CPU旨在以最快速度执行单个线程(即一系列操作),并可并行执行数十
- Ubuntu LLaMA-Factory实战
张3蜂
llama
一、UbuntuLLaMA-Factory实战安装:CUDA安装CUDA是由NVIDIA创建的一个并行计算平台和编程模型,它让开发者可以使用NVIDIA的GPU进行高性能的并行计算。首先,在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查看您的GPU是否支持CUDA保证当前Linux版本支持CUDA.在命令行中输入uname-m&&cat/etc/*release,应
- 服务器上Cuda+Pytorch兼容性的那些问题
入世浮尘
服务器CUDAPytorch服务器pytorch运维
服务器上如何搭建匹配版本的cuda+pytorch:1.查询nvidia中驱动版本与cuda最高兼容版本命令行输入:nvidia-smi2.选择对应的pythonDriverVersion与NVIDIA-SMI决定当前服务器上能兼容最高cuda和Pytorch版本查询匹配方式:1.官网查询2.问AI(可能存在不准确情况)CUDA版本与显卡驱动版本对照表(更新至2022.10.26-CUDA11.8
- 开源深度学习框架PyTorch
深海水
人工智能行业发展IT应用探讨深度学习开源pytorch人工智能python机器训练
一、PyTorch介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架,由Facebook的人工智能研究团队(FAIR)开发。它以动态图计算(DynamicComputationGraph)为核心,提供灵活的深度学习建模能力,广泛评估计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域。PyTorch的主要特点1.动态图计算(动态计算图)计算图在运行时构建,支持动态调整,适用于复杂任务。2.强大的GPU加速使用CUDA
- OpenCV正确安装及环境变量配置
饺子大魔王12138
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安装OpenCV(v4.6.0)安装Python(3.10.6)安装VS2022的C++桌面开发,手动勾选Windows10SDK和MSVC安装CMake(3.31.6)在.npmrc配置pnpmconfigsetauto-approve-buildstrue运行pnpminstall接下来是开启GPU加速,非必须安装CUDAToolkit(https://developer.nvidia.com
- 配置Windows Docker、Hyper-V虚拟机和WSL的一些踩坑解决备忘(随时更新)
VRJerry
ubuntuwindowsdocker
前言:目前下面的仅留作备忘。使用Hyper-V虚拟机与显卡很难建立通讯,目前没有能成功走通。Docker的设置上主要是cuda等配置会有问题,不知道是不是版本的事儿.尝试WSL中,看上去显卡环境没问题,cuda可以配置,开源代码尝试中。。。目录一、Docker相关1、启动Docker后,发现报没有显卡驱动,使用--gpusall创建文件包括,解决参考:2、关于如何给容器内添加文件3、Docker环
- 多级缓存和数据一致性问题
keep0901
项目实践Redis并发缓存
一、什么是多级缓存?多级缓存是一种分层的数据缓存策略,通过在不同层级(如本地、分布式、数据库)存储数据副本,结合各层缓存的访问速度和容量特性,优化系统的性能和资源利用率。其核心思想是让数据尽可能靠近计算单元,减少对远端存储(如数据库)的直接访问,从而降低延迟、提升吞吐量。1.多级缓存的典型层级结构缓存层级描述示例特点L1本地缓存位于应用进程内存中,访问速度最快,容量最小。Caffeine、Guav
- Redis + Caffeine多级缓存电商场景深度解析
nlog3n
Java学习缓存redis数据库
Redis+Caffeine多级缓存Redis+Caffeine多级缓存电商场景深度解析一、实施目的二、具体实施2.1架构设计2.2组件配置2.3核心代码实现三、实施效果3.1性能指标对比3.2业务指标改善3.3系统稳定性四、关键策略4.1缓存预热4.2一致性保障4.3监控配置Prometheus监控指标电商多级缓存完整实现方案1.基础配置1.1Maven依赖1.2配置文件2.核心实现类2.1缓存
- 基于EasyOCR实现的中文、英文图像文本识别
听风吹等浪起
深度学习之应用篇深度学习人工智能
1.EasyOCREasyOCR是一个基于Python的OCR(光学字符识别)库,用于从图像中提取文本。它简单易用,支持多种语言,并且能够处理各种复杂背景下的文本识别。pipinstalleasyocr主要特点:多语言支持:支持80+种语言的识别,包括中文、英文、日文、韩文等简单易用:几行代码即可实现OCR功能预训练模型:提供开箱即用的预训练模型GPU加速:支持CUDA加速,提高识别速度免费开源:
- DeepSeek 本地部署详细教程
文or野
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一、环境准备1.1硬件要求GPU:推荐NVIDIA显卡(RTX3090/4090或更高)显存:至少16GB(根据模型版本调整)内存:32GB及以上存储:50GB可用空间1.2软件依赖操作系统:Linux/WindowsWSL2(推荐Ubuntu20.04+)Python3.8+CUDA11.7+&cuDNNPyTorch2.0+bash复制代码#示例:安装CUDA工具包sudoapt-getins
- RTX4070Ti架构解析与效能实测
智能计算研究中心
其他
内容概要本文以NVIDIAGeForceRTX4070Ti显卡为核心研究对象,系统性地拆解其基于AdaLovelace架构的技术革新与性能表现。通过整合理论分析与实测数据,文章将从核心规格、显存配置、基准测试、游戏帧率及能效管理五大维度展开论证。具体而言,7680个CUDA核心的并行计算效率、12GBGDDR6X显存的带宽利用率,以及DLSS3与光线追踪技术的协同优化,将成为重点探讨方向。为直观呈
- CUDA 学习(4)——CUDA 编程模型
哦豁灬
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CPU和GPU由于结构的不同,具有不同的特点:CPU:擅长流程控制和逻辑处理,不规则数据结构,不可预测存储结构,单线程程序,分支密集型算法GPU:擅长数据并行计算,规则数据结构,可预测存储模式在现在的计算机体系架构中,要完成CUDA并行计算,单靠GPU一人之力是不能完成计算任务的,必须借助CPU来协同配合完成一次高性能的并行计算任务。一般而言,并行部分在GPU上运行,串行部分在CPU运行,这就是异
- 【nvidia-B200 生产环境】NVIDIA 570.124.06+Cuda12.8 Ubuntu22.04 nccl-test 一键部署脚本(免修改复制即用)
清风 001
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目录1.初始化与日志记录2.安装基础工具与配置更新3.NVIDIA驱动安装570.124.064.安装MellanoxOFED24.10-2.1.8.05.安装CUDA12.86.安装NCCL和测试7.配置rc.local和其他优化8.B200单独步骤9.最终测试与重启10.完整生产脚本,复制即可直接使用总结1.初始化与日志记录LOG_DIR="/opt/packages"mkdir-p$LOG_
- V100架构深度优化指南
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内容概要作为NVIDIAVolta架构的旗舰产品,TeslaV100通过创新硬件设计与软件生态的协同优化,为深度学习与高性能计算场景提供了突破性的加速能力。本指南聚焦架构层面的核心优化要素,系统梳理从TensorCore矩阵运算加速原理到NVLink多卡通信协议的底层工作机制,同时深入探讨CUDA任务调度模型与显存子系统的协同优化路径。通过解析混合精度训练中动态缩放因子配置、显存访问模式重构等关键
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扫地的小何尚
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NVIDIAGTC开发者社区WatchParty资料汇总以下是所有涉及到的工具中文解读汇总,希望可以帮到各位:1.CUDA编程模型开发者指南和最新功能解析专栏2.NVIDIAWarp:高性能GPU模拟与图形计算的Python框架3.NVIDIAcuDF:GPU加速的数据处理库详解4.NVIDIAcuML:GPU加速的机器学习库详解5.NVIDIAcuFFT详解:从入门到高级应用6.NVIDIAcu
- 在GpuGeek上创建实例如何自定义环境?
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Step1:创建实例如果平台的镜像中没有您需要的Python、Cuda、框架版本,则可以选择Miniconda,然后按照自己需求进行环境安装。Step2:安装Python登录实例终端,根据需要的Python版本创建虚拟环境:condacreate-ngpugeekpython==3.8.10condaactivategpugeekpython3--versionPython3.8.10Step3:
- cuda10.1降级(卸载+安装)
Silber666
1.卸载:实测有用贴:https://blog.csdn.net/qq_34877350/article/details/81185447https://blog.csdn.net/m0_37951243/article/details/90051494https://blog.csdn.net/u012074597/article/details/803172752.安装9.0
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掌握Caffeinate命令:让您的Mac保持清醒以完成关键任务开发人员经常发现自己在Mac上运行持续时间较长的进程。无论是大量文件上传、广泛的数据分析脚本,还是复杂的构建过程,我们最不希望的就是我们的机器在任务中途进入睡眠状态。输入caffeinate命令–macOS的内置解决方案,可在您最需要时保持系统唤醒。睡眠困境MacOS在设计时考虑了电源效率,这对电池寿命非常有用,但在运行时间密集型任务
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首先查看当前节点有那些可用的GPU:使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息,包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D
- 【CUDA】了解GPU架构
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目录一、初步认识二、Fermi架构三、Kepler架构3.1动态并行3.2Hyper-Q一、初步认识SM(StreamingMultiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分:CUDAcoresSharedMemory/L1CacheRegisterFileLoad/StoreUnitsSpecialFun
- 保姆级大模型学习路线!清华博士耗时半年整理的14个核心阶段,文科生也能跟着冲!(附论文笔记+项目源码+训练技巧)
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摘要:从被嘲“调参侠”到GitHub万星大佬,我花了487天吃透大模型技术栈。用14张思维导图+32个实战项目,拆解出普通人可复制的进阶路径,文末送《大模型学习大礼包》(含2TB预训练数据+行业白皮书)。一、为什么你的大模型学习总是卡壳?2023行业调查报告显示:92%学习者停滞在微调阶段,核心痛点集中在:论文看不懂:Transformer源码像天书环境配不好:CUDA版本冲突天天报错算力不够用:
- 【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX:详细步骤及常见问题处理
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搭建本地大模型GPT-NeoX:详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架,由EleutherAI开发,可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。本指南将详细介绍如何在本地环境中搭建GPT-NeoX,并解决过程中可能遇到的常见问题。1.系统要求1.1硬件要求1.2软件要求操作系统:Linux(推荐Ubuntu20.04或更高版本)CUDA:11.2或更高版本Python
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- SenseVoice 部署记录
安静六角
开源软件
最近试用了SenseVoice(阿里团队开源的语音转文字)效果可以,可以本地部署,有webui界面,测试了万字以上的转换效果可以。首先部署好conda环境和cuda,这个可以查看他人的文章。步骤1.创建虚拟环境:condacreate-nmainenvpython=3.102.然后安装依赖condaactivatemainenvpipinstall-rC:\Users\xx\Documents\P
- 【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址
江上_酒
开发环境及工具配置TensorFlowCUDAcuDNN
TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.10MSVC2019Bazel4.2.18.111.
- PyTorch核心基础知识点
niuTaylor
编程区pytorch人工智能python
PyTorch核心基础知识点,结合最新特性与工业级实践,按优先级和逻辑关系分层解析:▍核心基石:张量编程(TensorProgramming)1.张量创建(8种生产级初始化)#设备自动选择(2024最佳实践)device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"mps"iftorch.backends.mps.is_available()else"cpu"#关键
- os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] = 的用法
@锦瑟五十弦
深度学习人工智能
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os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=单值作用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=多值的作用os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=单值作用一定要在importtorch之前定义这句话importosos.environ['CUDA
- 位宽512bit显卡_6144 CUDA/512bit位宽 Maxwell架构曝光
李涛PS
位宽512bit显卡
【IT168资讯】NVIDIA目前一代的显卡有GK104和GK110两大分支,它们的侧重点不同,但都是基于Kepler(开普勒,天文学家)架构的,下一代架构名为Maxwell(麦克斯韦尔,物理学家),根据之前的传闻Maxwell最快将在明年Q1季度问世,制程有可能继续使用TSMC的28nm工艺。现在网上又流传开Maxwell的架构设计了,旗舰GM100将有6144个CUDA核心,512bit位宽显
- CUDA 学习(3)——CUDA 初步实践
哦豁灬
CUDA学习笔记学习CUDA
1定位threadCUDA中提供了blockIdx,threadIdx,blockDim,GridDim来定位发起thread,下面发起1个grid,里面有2个block,每个block里有5个threads。程序让每个thread输出自己的id号:#include__global__voidprint_id(){intid=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;pr
- windows下源码安装golang
616050468
golang安装golang环境windows
系统: 64位win7, 开发环境:sublime text 2, go版本: 1.4.1
1. 安装前准备(gcc, gdb, git)
golang在64位系
- redis批量删除带空格的key
bylijinnan
redis
redis批量删除的通常做法:
redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del
上面的命令在key的前后没有空格时是可以的,但有空格就不行了:
$redis-cli keys "blacklist*"
1) "blacklist:12: 361942420@qq.com
- oracle正则表达式的用法
0624chenhong
oracle正则表达式
方括号表达示
方括号表达式
描述
[[:alnum:]]
字母和数字混合的字符
[[:alpha:]]
字母字符
[[:cntrl:]]
控制字符
[[:digit:]]
数字字符
[[:graph:]]
图像字符
[[:lower:]]
小写字母字符
[[:print:]]
打印字符
[[:punct:]]
标点符号字符
[[:space:]]
- 2048源码(核心算法有,缺少几个anctionbar,以后补上)
不懂事的小屁孩
2048
2048游戏基本上有四部分组成,
1:主activity,包含游戏块的16个方格,上面统计分数的模块
2:底下的gridview,监听上下左右的滑动,进行事件处理,
3:每一个卡片,里面的内容很简单,只有一个text,记录显示的数字
4:Actionbar,是游戏用重新开始,设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现)
写代码的流程
1:设计游戏的布局,基本是两块,上面是分
- jquery内部链式调用机理
换个号韩国红果果
JavaScriptjquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象(通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this(结合下面的setStyles)指向这个对象)
function create(type){
var element=document.createElement(type);
//this=element;
- 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算
蓝儿唯美
NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司,它运营着89个网站,跨越68个国家,三年前开始实验公有云,以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。
云端本身是用于驱动网站的部分小功能的,如搜索框的自动推荐功能,还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。
Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
- java笔记1
a-john
java
1,面向对象程序设计(Object-oriented Propramming,OOP):java就是一种面向对象程序设计。
2,对象:我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说,对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型,哈士奇可以是狗的一个实例,也就是对象。
3,面向对象程序设计方式的特性:
3.1 万物皆为对象。
- C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点(一)
aijuans
C/C++求职面试必备考点
找工作在即,以后决定每天至少写一个知识点,主要是记录,逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益,后学幸运之至也。如有错误,还希望大家帮忙指出来。感激不尽。
后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的,咱人笨,以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
- 程序员写代码时就不要管需求了吗?
asia007
程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了,刚开始不懂的什么都跟需求走,需求是怎样就用代码实现就行,也不管这个需求是否合理,是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样,但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码,而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理,那么,我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。
我的技术不是很好,但是就不代
- Activity的四种启动模式
百合不是茶
android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;
启动模式xml中配置
<activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
- Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别
bijian1013
javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解,还支持由JSR-250规范定义的几个注解,如:@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。
1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的,需导入 Package:org.springframewo
- Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2
sunjing
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
JAX-WS
SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)
Which style of WSDL
- 【Hadoop二】Hadoop常用命令
bit1129
hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例,
hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop,需要说明的是,这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行
Hadoop HDFS相关命令
hadoop fs -ls
列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
- java异常处理(初级)
白糖_
javaDAOspring虚拟机Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了,个人觉得对java只了解皮毛,很多东西都是用到再去慢慢学习,编程真的是一项艺术,要完成一段好的代码,需要懂得很多。
最近项目经理让我负责一个组件开发,框架都由自己搭建,最让我头疼的是异常处理,我看了一些网上的源码,发现他们对异常的处理不是很重视,研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码,通过他们对异常处理的解决方案,我终
- 记录整理-工作问题
braveCS
工作
1)那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。
2)今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题,以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
- org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压,支持中文
bylijinnan
apache
刚开始用java.util.Zip,发现不支持中文(网上有修改的方法,但比较麻烦)
后改用org.apache.tools.zip
org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子
下面的程序根据实际需求,实现了压缩指定目录下指定文件的方法
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWrit
- 读书笔记-4
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签
2、避免SQL注入
3、字符串逆转方法
4、字符串比较compareTo
5、字符串替换replace
6、分拆字符串
1、JSTL 核心标签库标签共有13个,
学习资料:http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html
功能上分为4类:
(1)表达式控制标签:out
- [物理与电子]半导体教材的一个小问题
comsci
问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴
书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴
我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
- Flashback Database --闪回数据库
daizj
oracle闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的, 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性,必须启用自动撤销管理表空间。
在Oracle 10g中, Flash back家族分为以下成员: Flashback Database, Flashback Drop,Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
- 简单排序:插入排序
dieslrae
插入排序
public void insertSort(int[] array){
int temp;
for(int i=1;i<array.length;i++){
temp = array[i];
for(int k=i-1;k>=0;k--)
- C语言学习六指针小示例、一维数组名含义,定义一个函数输出数组的内容
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p;
int i = 5;
char ch = 'A';
//p = 5; //error
//p = &ch; //error
//p = ch; //error
p = &i; //
- centos下php redis扩展的安装配置3种方法
dcj3sjt126com
redis
方法一
1.下载php redis扩展包 代码如下 复制代码
#wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
2 tar -zxvf 解压压缩包,cd /扩展包 (进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录,/usr/local/php/bin/phpize (一定要
- 线程池(Executors)
shuizhaosi888
线程池
在java类库中,任务执行的主要抽象不是Thread,而是Executor,将任务的提交过程和执行过程解耦
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
public class RunMain implements Executor{
@Override
pub
- openstack 快速安装笔记
haoningabc
openstack
前提是要配置好yum源
版本icehouse,操作系统redhat6.5
最简化安装,不要cinder和swift
三个节点
172 control节点keystone glance horizon
173 compute节点nova
173 network节点neutron
control
/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward =
- 从c面向对象的实现理解c++的对象(二)
jimmee
C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct,类的方法,可以理解为通过函数指针的方式实现的,类对象分配内存时,只分配成员变量的,函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。
2. c++中类的构造函数,就是进行内存分配(malloc),调用构造函数
3. c++中类的析构函数,就时回收内存(free)
4. c++是基于栈和全局数据分配内存的,如果是一个方法内创建的对象,就直接在栈上分配内存了。
专门在
- 如何让那个一个div可以拖动
lingfeng520240
html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
- 第10章 高级事件(中)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 计算两个经纬度之间的距离
roadrunners
计算纬度LBS经度距离
要解决这个问题的时候,到网上查了很多方案,最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。
/**
*
* @param longitudeA
* 经度A点
* @param latitudeA
* 纬度A点
* @param longitudeB
*
- 最具争议的10个Java话题
tomcat_oracle
java
1、Java8已经到来。什么!? Java8 支持lambda。哇哦,RIP Scala! 随着Java8 的发布,出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论,最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围,但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。
2、Java 9 即将到来
Oracle早在8月份就发布
- zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟)
阿尔萨斯
rar
题目链接:zoj 3826 Hierarchical Notation
题目大意:给定一些结构体,结构体有value值和key值,Q次询问,输出每个key值对应的value值。
解题思路:思路很简单,写个类词法的递归函数,每次将key值映射成一个hash值,用map映射每个key的value起始终止位置,预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的,因为没有考虑value为{}的情