- docker镜像报错ERROR: failed to solve: DeadlineExceeded:
柠檬编程工作室
Dockerdockereureka容器
--------------------1|#基于NVIDIACUDA镜像,确保GPU支持2|>>>FROMnvidia/cuda:12.6.2-cudnn-devel-ubuntu20.043|4|#设置工作目录--------------------ERROR:failedtosolve:DeadlineExceeded:DeadlineExceeded:DeadlineExceeded:nv
- 实验踩坑 flash_attn_2_cuda undifiend symol
崩溃李
linux
报错RuntimeError:Failedtoimporttransformers.models.llama.modeling_llamabecauseofthefollowingerror(lookuptoseeitstraceback):…/lib/python3.10/site-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.s
- LLaVA微调debug:ImportError: xxx/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol:
同屿Firmirin
大模型debug笔记linux运维服务器深度学习语言模型
完整报错信息:ImportError:/home/linjl/anaconda3/envs/sd/lib/python3.10/site-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so:undefinedsymbol:_ZN3c105ErrorC2ENS_14SourceLocationENSt7__cxx1112basic_s
- 从Nvidia切换到华为云昇腾芯片的入门技巧
sunrise_ccx
华为云人工智能
Nvidia太贵,尝试使用国产的芯片做AI。等价命令Nvidia昇腾说明nvidia-sminpu-smiinfo查看机器上显卡信息npu-smiinfo-tusages-i查看显卡使用率CUDA_VISIBLE_DEVICESASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES指定要使用的显卡【未完待续】
- Python&aconda系列:CUDA+Anaconda的安装以及 Conda实用命令
坦笑&&life
#pythonpythonconda开发语言
这里写目录标题一.深度学习环境配置:CUDA+Anaconda的安装3.1.1CUDA简介3.1.2查看电脑显卡型号是否支持CUDA的安装3.1.3查看电脑显卡的驱动版本3.1.4根据显卡驱动版本下载支持的CUDA版本3.1.5检查CUDA是否安装成功3.1.6安装Anaconda3.1.7检查Anaconda是否安装成功3.1.8配置Anaconda的安装包下载源二.Conda实用命令conda
- pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel
Major Tom _
pytorch人工智能python
1.单机多卡概述单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput
- Tesla V100驱动安装
郭宝才
linux服务器运维
确认操作系统kernel版本,参考链接:https://docs.nvidia.com/cuda/archive/12.2.0/cuda-installation-guide-linux/index.html安装依赖yuminstall-ygccgcc-c++rdma-coredkmselfutils-libelf-develntpyuminstall-ykernel-devel-$(uname-
- 训练入口+保存模型
如若123
深度学习python人工智能
importargparsefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtesting.testingimport*frommodels.model_coupled_v1importUnetfromdata.data_loadimport*importglobfromcollectionsimportOrderedDictdevice="cuda:0"iftor
- 花费上万元的 RTX4090,普通人真的需要它的性能吗?
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众所周知,RTX4090是当之无愧的显卡界卡皇。但对于普通人来说,花费上万元甚至更多去拥有它,真的值得吗?01RTX4090的性能规格它拥有超多的CUDA核心,数量高达16384个。这就好比有一支庞大的计算大军,能够快速处理各种复杂的图形计算任务。无论是玩高画质的3A大作游戏,还是进行专业的图形设计、视频编辑等工作,都能轻松应对。再说说它的显存,容量达到了惊人的24GB。这就像一个巨大的仓库,可以
- Windows 下Mamba2 环境安装问题记录及解决方法(causal_conv1d=1.4.0,mamba_ssm=2.2.2)
yyywxk
#Python模块有关问题mambapythonwindowsmamba2
导航安装教程导航Mamba及Vim安装问题参看本人博客:Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法(初版)Linux下Mamba及Vim安装问题参看本人博客:Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法(重置版)Windows下Mamba的安装参看本人博客:Window下Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法(无需绕过selective_scan_cuda)Linux下Vim安装问题参看本人博客:Li
- Linux 下 Vim 环境安装踩坑问题汇总及解决方法(重置版)
yyywxk
#Python模块有关问题linuxvimmamba
导航安装教程导航Mamba及Vim安装问题参看本人博客:Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法(初版)Linux下Mamba及Vim安装问题参看本人博客:Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法(重置版)Windows下Mamba的安装参看本人博客:Window下Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法(无需绕过selective_scan_cuda)Linux下Vim安装问题参看本人博客:Li
- GPU 集群和分布式计算
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《GPU集群和分布式计算》关键词:GPU集群、分布式计算、CUDA、OpenACC、OpenMP、性能优化、故障处理、案例分析摘要:本文详细探讨了GPU集群和分布式计算的基本概念、架构、编程模型以及应用场景。通过剖析GPU集群在多个领域的实际应用,探讨了性能优化和故障处理的方法,并提供了若干案例以加深理解。文章旨在为读者提供一个全面而深入的GPU集群和分布式计算的知识框架。《GPU集群和分布式计算
- error: [Errno 2] No such file or directory: ‘:/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc‘: ‘:/usr/local/cuda-12.1
鲤鱼不懂
bugcuda
一背景最近在服务器使用cuda报错,昨天使用还可以,今日就出问题,在此记录解决方案。二报错信息error:[Errno2]Nosuchfileordirectory:':/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc':':/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc'三解决方案终端输入以下命令exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1
- 【CUDA-BEVFusion】tool/build_trt_engine.sh 文件解读
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计算机视觉计算机视觉深度学习
build_trt_engine.sh#configuretheenvironment.tool/environment.shif["$ConfigurationStatus"!="Success"];thenecho"Exitduetoconfigurefailure."exitfi#tensorrtversion#version=`trtexec|grep-m1TensorRT|sed-n"s
- 小土堆学习笔记10(利用GPU训练于模型验证)
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1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU,如果可以直接model.cuda()先设定device,用的时候直接model.to(“device”)损失函数1.1利用以前实战模型训练(经过完整测试最高到70%左右的正确率)实战模型如下:小土堆学习笔记5(sequential与小实战)-CSDN博客具体代码如下:classmymodel(Module):de
- 安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本)步骤
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一.先看自己的电脑NVIDIA支持CUDA版本是多少?1.打开NVIDIA控制面板2.点击帮助---系统信息--组件我的支持CUDA11.6二.再看支持Pytorch的CUDA版本三.打开CUDA官网下载CUDA11.6下载好后,安装选择自定义然后安装位置(先去F盘建个CUDA-manger文件夹然后在里面建个CUDA11.6文件夹再在里面建立CUDA1CUDA2这两个文件夹前两个位置选到CUDA
- 【环境安装】安装LLaMA-Factory
BoostingIsm
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【机器背景说明】Linux-Centos7;显卡驱动:DriverVersion:460.106.00;TeslaP40*2【目标环境说明】torch==1.13.1+cu116llamafactory==0.9.2.dev01.CUDA11.6软件安装CUDA11.6软件有两种安装方式,一个是直接安装到Pip环境中、一种是下载到本地安装1.1在Pip环境里直接安装(推荐)此方法优点:省事不需要通
- linux下jax-GPU安装
liu_zhaoda
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安装命令详细内容可查看jax官方文档在已有cuda的情况下,先使用命令1,再使用命令2,即可完成安装命令1:linux下jax安装命令pipinstalljax[cpu]==0.3.25-fhttps://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html将黑体部分,替换成想要的版本即可命令2:linux下jaxlibcuda安装命令pipi
- jax 和 jaxlib 的 cuda 版本安装
正经市民
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笔者花费时间才在Ubuntu20.04适配上jax和jaxlib的cuda版本安装,以及chex版本。版本展示本人版本展示jax==0.4.27,jaxlib==0.4.27+cuda12.cudnn89,chex==0.1.86。安装过程cuda以及环境变量配置过程首先安装cuda12.4和cudnn8.9,给出链接:cuda:https://developer.nvidia.com/cuda-
- 全面解析NVIDIA显卡:从入门级到旗舰级显卡详解
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在选择显卡时,了解不同显卡的性能和适用场景是非常重要的。无论你是预算有限的入门用户,还是追求极致性能的游戏玩家,亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员,NVIDIA都有适合你的显卡。本篇博文将详细列举NVIDIA显卡的各项配置,从低到高逐一整理,并给出适用的使用场景。入门级显卡NVIDIAGeForceGT1030CUDA核心数:384基础频率:1227MHz加速频率:1468MHz显存:2GB
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1什么是AscendCAscendC是CANN针对算子开发场景推出的编程语言,原生支持C和C++标准规范,兼具开发效率和运行性能。基于AscendC编写的算子程序,通过编译器编译和运行时调度,运行在昇腾AI处理器上。使用AscendC,开发者可以基于昇腾AI硬件,高效的实现自定义的创新算法。算子开发学习地图:2从helloworld出发感受AscendC2.1使用AscendC写核函数包含核函数的
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- ImportError: libnvinfer.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory
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安装完TensorRT后,导入报错ImportError:libcudnn.so.8:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory上面报错信息的意思主要是liblibcudnn.so.8这个文件找不到在网上查资料后知道了这个文件是在cudnn的安装包里的,那需要先安装cudnnNVIDIA官网下载cuDNN8.2.1CUDA11.x安装包并解压到
- Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”
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Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述:CUDA_DEVICE="cuda:0"model_name_or_path='/qwen2-1.5b-instruct'Tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(mode
- 深度学习(1)
浅忆へ梦微凉
深度学习人工智能深度学习学习方法python
一、torch的安装基于直接设备情况,选择合适的torch版本,有显卡的建议安装GPU版本,可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本,在官网中根据cuda版本,选择合适的版本号,下面是安装示例代码GPU:pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
- [python]通过whl文件安装torchvision和torchaudio及国内whl文件下载地址汇总
萌萌哒240
环境配置python开发语言
要通过.whl文件安装torchvision和torchaudio,你需要先确保你已经安装了与这些库兼容的PyTorch版本。以下是一个详细的步骤指南,帮助你通过.whl文件安装这些库。1.安装PyTorch首先,确保你已经安装了PyTorch。你可以从PyTorch的官方网站获取适合你系统的安装命令例如,如果你使用的是CUDA11.3和Python3.8,你可以使用以下命令安装PyTorch:p
- centos7安装cuda、dudnn、Nvidia驱动[最详细的教程和报错解决方案]
LensonYuan
自然语言处理深度学习自然语言处理数据挖掘机器学习深度学习
现在很多教程都没有覆盖全报错问题,本文几乎把所有问题都描述到位首先说下我电脑的环境:centos7x86-64:uname-r命令显示为3.10.0-1160.el7.x86_64;物理显卡为单卡2080ti;gcc通过yum安装,yuminstallgcc版本为4.8.5,同时会显示安装一些其他包,如glibc版本为2.17;安装准备以下为驱动和官网文件名一致,可到nvidia官网下载,选择历史
- 华为昇腾AI处理器,atc模型转换和推理过程,华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda,所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后,就可以直接使用pytorch了,以及推理框架(参考学习)
鼾声鼾语
嵌入式硬件学习stm32python数据库
1,模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下:https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference/sampleResnetQuickStart/cpp2,推理运行,这里需要注意用到了infer,有点类似的pytorch对模型的加载使用model=InferSession(0,model_
- 【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库,包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统:LinuxPython:3.8-3.12GPU:计算能力7.0或更高(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
- 【安装环境】配置MMTracking环境
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版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高,否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy,因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限,需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio