并行计算

公钥密码体系崩溃风险：Shor算法可在多项式时间内破解RSA、ECC等基于大整数分解和离散对数问题的公钥算法。4099量子位的量子计算机运行Shor算法可在10秒内破解RSA2048 百态老人算法量子计算
基于我搜索到的资料，以下从四个维度全面分析公钥密码体系的量子威胁现状及应对策略：一、Shor算法对公钥密码体系的威胁机制算法原理与攻击效率Shor算法通过量子傅里叶变换（QFT）高效求解整数分解和离散对数问题：核心步骤包括随机数生成、模指数周期检测（f(x)=axmod Nf(x)=a^x\modNf(x)=axmodN）和量子并行计算，复杂度仅O(log⁡3N)O(\log^3N)O(log3
Python 执行速度慢的原因及全面优化方案北辰alk python python 开发语言
文章目录一、Python执行速度慢的深层原因1.解释型语言特性2.内存管理机制3.数据结构特性4.优化器限制二、语言层面的优化策略1.选择高效的数据结构数据结构选择指南：2.利用内置函数和库常用高效内置函数：3.减少全局变量访问三、算法与设计优化1.时间复杂度优化案例2.空间换时间策略3.延迟计算与生成器四、系统级优化方案1.使用PyPy替代CPython2.Cython混合编程3.多进程并行计算
CUDA编程：优化GPU并行处理与内存管理 Omoo CUDA GPU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
20倍推理加速秘诀！揭秘批处理（Batching）的底层优化逻辑 | 附工业级调优指南 Lilith的AI星球大模型百宝箱人工智能 AIGC Batching 大模型 LLM
1什么是批处理？批处理（Batching）指在模型推理时一次性输入多个样本（如图像、文本序列）而非逐条处理。例如：单样本推理：输入=[样本1]→输出=[结果1]批处理推理：输入=[样本1,样本2,...,样本N]→输出=[结果1,结果2,...,结果N]关键技术价值：通过并行计算最大化硬件利用率，尤其对GPU/TPU等加速器效果显著。2批处理加速推理的三大核心原理2.1并行计算资源榨取（核心机制）
浏览器游戏的次世代革命：WebAssembly 3.0 实战指南 Lucas55555555 游戏 wasm
破局开篇：开发者必须跨越的性能鸿沟在2025年，WebAssembly（WASM）技术已经成为高性能Web应用的核心驱动力。特别是WASM3引擎的广泛应用，使得在浏览器中实现主机级游戏画质成为可能。本文将深入探讨WASM3的关键特性、性能优势、核心代码实现以及未来的发展趋势。WASM3技术栈的性能优势WASM3技术栈在性能方面的优势主要体现在以下三个维度：1.SIMD并行计算SIMD（Single
《Effective Python》第九章并发与并行——使用 concurrent.futures 实现真正的并行化不学无术の码农 Effective Python 精读笔记 python 开发语言
引言本文基于**《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》**的第9章并发与并行中的**Item79:Considerconcurrent.futuresforTrueParallelism**，旨在总结书中关于利用Python的concurrent.futures模块实现并行计算的核心要点，结合个人实际开发中的经
MATLAB 优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析鱼弦人工智能时代算法 matlab 人工智能
MATLAB优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析一、概述优化算法是解决复杂问题的有效工具，在工程设计、机器学习、数据分析等领域有着广泛应用。本文将探讨MATLAB中优化类算法的改进方向，并进行仿真对比分析，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。二、优化算法简介1.遗传算法(GA)原理:模拟生物进化过程，通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解。优点:全局搜索能力强:能够跳出局部最优解。并行计算能
【CUDA】认识CUDA Gappsong874 网络安全 web安全黑客大数据
CUDA的作用CUDA是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者通过编写程序利用GPU的强大算力完成复杂的科学运算任务。在深度学习领域中，CUDA能够显著提升神经网络训练的速度和效率CUDA安装前的准备确认系统满足CUDA的硬件和软件要求。需要NVIDIA显卡且支持CUDA，可通过NVIDIA控制面板或命令nvidia-smi查看显卡型号和驱动版本。确保操作系统为Windows、
【Pytorch、torchvision、CUDA 各个版本对应关系以及安装指令】 CL_Meng77 安装教程基础知识 pytorch 人工智能 linux 服务器 python
Pytorch、torchvision、CUDA各个版本对应关系以及安装指令更多内容，可以移步到我的小红薯哦（复旦孟博士）1、名词解释1.1CUDACUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。CUDA旨在利用NVIDIAGPU（图形处理单元）的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学习任务。GPU并行计算C
Java 并发工具类核心使用场景深度解析液态不合群 java windows 开发语言
在Java并发编程中，java.util.concurrent（JUC）包提供的工具类是解决多线程协作、资源控制及任务调度的关键。本文聚焦同步协调、资源控制、线程协作、并行计算四大核心场景，系统解析CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier等工具类的设计原理与工程实践，确保内容深度与去重性，助力面试者构建场景化知识体系。同步协调场景：线程执行节奏控制一次性任务汇总
Java 并发工具类核心使用场景深度解析程序员
在Java并发编程中，java.util.concurrent（JUC）包提供的工具类是解决多线程协作、资源控制及任务调度的关键。本文聚焦同步协调、资源控制、线程协作、并行计算四大核心场景，系统解析CountDownLatch、Semaphore、CyclicBarrier等工具类的设计原理与工程实践，确保内容深度与去重性，助力面试者构建场景化知识体系。同步协调场景：线程执行节奏控制一次性任务汇总
使用YOLO模型进行线程安全推理 alpszero YOLO计算机视觉应用 YOLO python
概述在多线程环境中运行YOLO模型时需要特别注意线程安全问题。Pythonthreading模块允许同时运行多个线程，但在这些线程中使用YOLO模型时，需要注意一些重要的安全问题。Python线程是一种并行计算形式，允许程序同时运行多个操作。不过，Python的全局解释器锁（GIL）控制着一次只能有一个线程执行Python字节码。共享模型实例的危险在线程外实例化YOLO模型并在多个线程间共享该实例
云端算力革命：川翔云电脑如何重新定义创作自由渲染101专业云渲染电脑云计算 houdini blender maya
在设计与科技深度融合的时代，高性能硬件的桎梏正成为创意释放的最大障碍。川翔云电脑以云端算力为支点，通过弹性算力、高效存储、多端接入三大核心优势，让顶级GPU资源触手可及。一、核心优势：突破物理极限的云端工作站弹性算力调度：提供RTX3090至48GB显存的RTX4090Plus全系列GPU配置，支持1-8卡集群并行计算。例如，八卡2080Ti机型（28元/小时）可将12小时的4K动画渲染压缩至90
JAX革命性优势解剖：GPU/TPU自动并行计算实战 AI咸鱼保护协会分布式算法人工智能 gpu算力计算机
近年来，大模型训练与科学计算对算力的需求呈现指数级增长。传统框架面临硬件绑定深、并行编码复杂、跨平台迁移成本高三大痛点。Google开源的JAX框架通过函数式编程范式、XLA编译优化与自动并行原语，正在重塑高性能计算的技术栈。一、JAX核心优势：三位一体的技术突破1.1函数式编程+即时编译（JIT）与PyTorch/TensorFlow的面向对象范式不同，JAX强制纯函数设计：#传统PyTorch
Python multiprocessing模块介绍 qq_27390023 python 服务器人工智能
multiprocessing是Python标准库中的一个模块，用于实现多进程并行计算，可以在多核CPU上显著提升程序性能，尤其适用于CPU密集型任务。Python的多线程由于GIL（全局解释器锁）限制，在进行CPU密集型任务时无法真正实现并行。而multiprocessing模块通过创建多个子进程，每个子进程拥有独立的Python解释器，因此可以实现真正的并行运行。常用组件一览组件用途Proce
李晓梅老师在并行算法领域太厉害了，为什么没有评院士？好好学习啊天天向上算法
李晓梅老师是我国数值并行算法研究的开拓者之一。她主持了银河-I、银河-II巨型计算机应用软件的研制与开发，首次在我国建立了“并行线性代数库”、“并行特征值特征向量库”、“并行快速变换库”，研制了我国第一个“中期数值天气预报多任务并行软件系统”，在我国首次建立起向量地震数据处理软件系统等。她为银河-I/银河-II超级计算机研制和数值天气预报、核模拟、石油勘探等领域的向量化应用软件研制，及我国并行计算
mount.lustre: /dev/sdc has not been formatted with mkfs.lustre or the backend filesystem type is not 计算机辅助工程 linux 服务器运维
在Linux系统中，如果你尝试挂载一个Lustre文件系统，但遇到了/dev/sdchasnotbeenformattedwithmkfs.lustreorthebackend的错误信息，这通常意味着你的磁盘分区还没有被格式化为Lustre文件系统。Lustre是一个高性能的分布式文件系统，通常用于大规模并行计算环境中。要解决这个问题，你需要按照以下步骤操作：创建文件系统首先，你需要使用mkfs.
Python函数式编程指南 CyMylive. python 数据库开发语言
Python是一种多范式编程语言，支持面向对象编程、函数式编程和过程式编程三种编程范式。其中函数式编程是Python的一大特色，它是一种使用函数作为基本构造块的编程范式，可以很好地支持高阶函数、闭包、惰性计算、并行计算等特性，使代码更加简洁、易读、易维护。本文将从函数式编程的基础知识、高阶函数、闭包、函数式编程中的数据类型、函数式编程中的设计模式、并行计算等方面介绍Python函数式编程的相关知识
大数据领域 OLAP 的分布式查询执行计划优化大数据洞察大数据与AI人工智能大数据分布式 ai
大数据领域OLAP的分布式查询执行计划优化关键词：OLAP、分布式查询、执行计划优化、查询引擎、并行计算、数据分片、成本模型摘要：本文深入探讨了大数据环境下OLAP系统的分布式查询执行计划优化技术。文章首先介绍了OLAP查询的基本概念和特点，然后详细分析了分布式环境下查询执行计划优化的核心挑战和关键技术，包括查询重写、并行执行策略、数据本地性优化等。接着通过具体算法和数学模型阐述了优化原理，并提供
全面掌握MPI并行编程鄧寜
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：MPI（MessagePassingInterface）是并行计算领域中使用的一种标准接口，特别是在科学计算中广泛应用。本文深入讲解了MPI的基本概念，包括进程通信和进程管理的关键函数，如初始化、终止、点对点通信和集合通信等。此外，还介绍了OpenMP，一种共享内存多核系统的并行编程模型，以及如何结合MPI和OpenMP实现混合编程模式。提供了相关书籍资源，帮
【AI大模型】15、从GPT-1到GPT-3：大语言模型核心技术演进与能力涌现全解析
一、GPT-1：预训练微调范式的奠基者（2018）（一）架构创新：单向Transformer解码器的诞生GPT-1首次将Transformer架构应用于语言模型领域，其核心采用12层Transformer解码器，摒弃了传统RNN的递归结构，通过自注意力机制实现并行计算。与Encoder-Decoder架构不同，GPT-1仅使用解码器部分，每个解码器层包含：多头自注意力模块：8个头，每个头维度64，
【AI大模型】14、Transformer架构深度解析：从并行计算到千亿参数模型的扩展密码无心水 AI大模型人工智能 transformer 架构 AI大模型 Transformer模型扩展特征工程自动化特征工程
一、Transformer的基因密码：并行化架构的革命性突破（一）序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前，RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷：时间复杂度瓶颈：处理长度为N的序列需O(N)时间，且无法并行，导致训练速度随序列长度呈线性下降。例如，LSTM处理512长度文本需512次递归计算，而Transformer仅需一次矩阵乘法。长距离依赖困境：通过隐藏状态传递信息的
SIMD 的使用与限制介绍写代码的橘子n 语言模型云计算
SIMD的使用与限制介绍什么是SIMD？SIMD（SingleInstruction,MultipleData，单指令多数据流）是一种并行计算技术，允许一个指令在多组数据上同时操作。SIMD通常被用于向量化计算，以加速循环中具有相同操作的数据处理。1.SIMD的使用：Julia中支持通过@simd宏来显式提示编译器使用SIMD优化。但需要注意以下几点：基本使用在循环中添加@simd宏，可以让编译器
云主机与云渲染深度解析：动画制作领域的技术选择指南 AI航向标人工智能科技 3d 云渲染
一、核心概念解析在数字内容创作领域，云技术正重塑着动画制作的生产流程。本文将深入解析云主机与云渲染的核心差异，并结合实际应用场景，为创作者提供高效技术选型方案。1.1技术定义对比云主机：虚拟化服务器集群，提供可弹性扩展的计算资源池，支持全栈式开发环境部署云渲染：分布式渲染架构，通过并行计算技术实现渲染任务的高效分解与执行二、技术特性对比分析2.1资源调度维度维度云主机云渲染资源形态虚拟化服务器集群
Python并发编程：多线程与多进程实战清水白石008 开发语言 Python题库 python python 开发语言网络
Python并发编程：多线程与多进程实战一、引言在Python编程中，并发编程是提高程序执行效率的重要技术之一。由于Python的全局解释器锁（GIL）的存在，使得多线程在CPU密集型任务上的性能提升有限，但在I/O密集型任务上仍然可以显著提高效率。另一方面，多进程编程可以绕过GIL的限制，充分利用多核CPU的并行计算能力。本文将详细介绍如何在Python中实现多线程和多进程，并通过具体示例展示其
大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南非著名架构师大模型知识文档大模型集群部署大模型多卡部署大模型并行部署
一、分布式训练概述大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术，以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式：数据并行：将数据分片到不同设备，每个设备拥有完整的模型副本模型并行：将模型分割到不同设备，每个设备处理部分模型计算现代大模型训练通常结合这两种方式，形成混合并行策略。二、硬件环境准备1.多机多卡环境配置组件要求建议配置GPU支持CUDANVIDIAA100/H100网络高速互联Inf
边缘AI广泛应用推动并行计算崛起及创新GPU渗透率快速提升电子科技圈人工智能嵌入式硬件智能硬件硬件架构物联网边缘计算图像处理
作者：ImaginationTechnologies的产品管理副总裁DennisLaudick人工智能（AI）在边缘计算领域正经历着突飞猛进的高速发展，根据IDC的最新数据，全球边缘计算支出将从2024年的2280亿美元快速增长到2028年的3780亿美元*。这种需求的增长速度，以及在智能制造、智慧城市等数十个行业中越来越多的应用场景中出现的渗透率快速提升，也为执行计算任务的硬件设计以及面对多样化
cpu、物理核数、逻辑核数、超线程龙卷_ 操作系统 Linux 操作系统计算机组成原理 linux
CPU核心概念总结以下为核心术语的定义、关系及在CentOS中的查看方法：一、核心概念解析术语定义关键特性CPU中央处理器（CentralProcessingUnit），计算机的运算核心物理封装在主板上的芯片（如Inteli9、AMDRyzen）。物理核数CPU芯片中独立存在的物理计算单元数量每个物理核独占计算资源（ALU、寄存器）；多核实现真正并行计算。逻辑核数通过超线程（Hyper-Threa
pycuda 贾亚飞 pycuda 人工智能
一、定义1.定义2.案例3.pycuda调用c++，并在内核中执行4.接口二、实现定义PyCUDA是一个基于NVIDIACUDA的Python库，用于在GPU上进行高性能计算。它提供了与CUDAC类似的接口，可以方便地利用GPU的并行计算能力进行科学计算、机器学习、深度学习等领域的计算任务。官网教程：https://documen.tician.de/pycuda/中文教程：https://www
批量大数据并发处理中的内存安全与高效调度设计（以Qt为例）我喜欢就喜欢 C++QT 技术文档大数据安全 qt
背景在批量处理大型文件（如高分辨率图片、视频片段、科学数据块）时，开发者通常希望利用多核CPU并行计算以提升处理效率。然而，如果每个任务对象的数据量很大，直接批量并发处理极易导致系统内存被迅速耗尽，出现程序假死、崩溃，甚至系统级“死机”。Qt自带的线程池（QThreadPool）适合并发处理大量轻量级任务，但对大文件/大数据对象的场景，若不做额外控制，任务队列/参数内存消耗同样可能压垮主机。挑战分
对股票分析时要注意哪些主要因素？会飞的奇葩猪股票分析云掌股吧
　　众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。一、成交量　　大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准；
【Scala十八】视图界定与上下文界定 bit1129 scala
Context Bound，上下文界定，是Scala为隐式参数引入的一种语法糖，使得隐式转换的编码更加简洁。隐式参数首先引入一个泛型函数max，用于取a和b的最大值 def max[T](a: T, b: T) = { if (a > b) a else b } 因为T是未知类型，只有运行时才会代入真正的类型，因此调用a >
C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感 darkblue086 apple c 框架 cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。 Object-C程序设计这本书
去除浏览器对表单值的记忆周凡杨 html 记忆 autocomplete form 浏览
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java的树形通讯录 g21121 java
最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。 // 首先取出每个部门的联系人 for (int i = 0; i < depList.size(); i++) { List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
Nginx安装部署 510888780 nginx linux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
java servelet异步处理请求墙头上一根草ｊａｖａ异步返回ｓｅｒｖｌｅｔ
servlet3.0以后支持异步处理请求，具体是使用AsyncContext ，包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能， final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response); ac.s
我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化 aijuans Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法： 1、最常用的（普通方法） <bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" /> 使用这样方法，按Spring就会使用Bean的默认构造方法，也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。（有构造方法的下个文细说） 2、还
为Mysql创建最优的索引 annan211 mysql 索引
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比较好的索引性能要好2个数量级。 1 索引的类型 (1) B-Tree 不出意外，这里提到的索引都是指 B-
日期函数百合不是茶 oracle sql 日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例) Year: yy two digits 两位年显示值:07 yyy three digits 三位年显示值:007
线程优先级 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。线程优先级是用数字表示，数字越大线程优先级越高，取值在1到10，默认优先级为5。实例： package com.bijian.study; /** * 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法 * 但在实际中，JAVA的优先级不准，强烈不建议用此方法来控制执
适配器模式和代理模式的区别 bijian1013 java 设计模式
一.简介适配器模式：适配器模式（英语：adapter pattern）有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起，做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件 bit1129 Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件，通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>，<update>元素定义增删改查的SQL语句，这些元素包含三方面内容 1. 要执行的SQL语句 2. SQL语句的入参，比如查询条件 3. SQL语句的返回结果
oracle大数据表复制备份个人经验 bitcarter oracle 大表备份大表数据复制
前提：数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
HTTP加速器varnish安装小记 ronin47 http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册，个人看了下，有点不知所云，好吧~看来还是先安装玩玩！苦逼公司服务器没法连外网，不能用什么wget或yum命令直接下载安装，每每看到别人博客贴出的在线安装代码时，总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧，既然没法上外网，那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了！ Varnish 3.0.4下载地址： http://repo.varnish-cache.org/
java-73-输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度 bylijinnan java
public class LongestSymmtricalLength { /* * Q75题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。 * 比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。 */ public static void main(String[] args) { Str
学习编程的一点感想 Cb123456 编程感想 Gis
写点感想，总结一些，也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段，也做做项目. 本专业是GIS专业，当初觉得本专业太水，靠这个会活不下去的，所以就报了培训班。学习的时候，进入状态很慢，而且当初进去的时候，已经上到Java高级阶段了，所以.....，呵呵，之后有点感觉了，不过，还是不好好写代码，还眼高手低的，有
[能源与安全]美国与中国 comsci 能源
现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。在这个大
SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了的原因分析 cwqcwqmax9 oracle
甲说： A B两个表总数据量都很大，在百万以上。 idx1 idx2字段表示是索引字段 A B 两表上都有 col1字段表示普通字段 select xxx from A where A.idx1 between mmm and nnn and exists (select 1 from B where B.idx2 =
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案 dashuaifu Ajax springMVC response 中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案一：（自己总结，测试过可行） ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：） @RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
Linux系统中查看日志的常用命令 dcj3sjt126com OS
因为在日常的工作中，出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯，作为初学者，为了以后的需要，我今天将下面这些查看命令共享给各位 cat tail -f 日志文件说明 /var/log/message 系统启动后的信息和错误日志，是Red Hat Linux中最常用的日志之一 /var/log/secure 与安全相关的日志信息 /var/log/maillog 与邮件相关的日志信
[应用结构]应用 dcj3sjt126com PHP yii2
应用主体应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。每个Yii应用系统只能包含一个应用主体，应用主体在入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。补充: 当我们说"一个应用"，它可能是一个应用主体对象，也可能是一个应用系统，是根据上下文来决定[译：中文为避免歧义，Application翻译为应
assertThat用法 eksliang JUnit assertThat
junit4.0 assertThat用法一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) ); 注释： allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过，相当于“与”（&&） 2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
android点滴2 gundumw100 应用服务器 android 网络应用 OS HTC
如何让Drawable绕着中心旋转？ Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f, Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f); a.setRepeatCount(-1); a.setDuration(1000); 如何控制Andro
超简洁的CSS下拉菜单 ini html Web 工作 html5 css
效果体验：http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
kafka consumer防止数据丢失 kane_xie kafka offset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。考虑这样一个case，partiton_num=2
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component mhtbbx DAO spring bean prototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean Spring 自 2.0 版本开始，陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批，它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时，为了让 Spring 能够扫描类
java 多线程高并发读写控制误区 qifeifei java thread
先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？ public class testTh7 { private String data; public String read(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
mongodb replica set(副本集)设置步骤 tcrct java mongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了，根据我遇到的问题，整理一下，如下：首先先去下载一个mongodb最新版，目前最新版应该是2.6 cd /usr/local/bin wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
rust学习笔记 wudixiaotie 学习笔记
1.rust里绑定变量是let，默认绑定了的变量是不可更改的，所以如果想让变量可变就要加上mut。 let x = 1; let mut y = 2; 2.match 相当于erlang中的case，但是case的每一项后都是分号，但是rust的match却是逗号。 3.match 的每一项最后都要加逗号，但是最后一项不加也不会报错，所有结尾加逗号的用法都是类似。 4.每个语句结尾都要加分

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