- 芯片:CPU和GPU有什么区别?
InnoLink_1024
AGI人工智能人工智能aiagigpu算力
CPU(中央处理器)和GPU(图形处理单元)是计算机系统中两种非常重要的处理器,它们各自有不同的设计理念、架构特点以及应用领域。下面是它们之间的一些主要差异:1.设计目的与应用领域CPU:设计目的是为了处理广泛的计算任务,包括操作系统管理、应用程序运行和基本的输入输出处理等。它处理的是复杂的、通用的计算任务,通常包括控制逻辑、内存管理等。GPU:设计目的是为了处理图形和并行计算任务。最初是为图形渲
- 使用LoRA微调LLaMA3
想胖的壮壮
深度学习人工智能
使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中,我们将使用LoRA微调LLaMA3模型,进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一:环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证GPU是否可用。importtor
- nvidia_uvm 被占用,nvidia-smi 卡死
guganly
数据中心运维实战chrome前端服务器运维linux
系统可以识别到多块NVIDIAGPU,且驱动模块已加载,但nvidia_uvm被占用,nvidia-smi卡死,通常是由于以下原因导致:可能原因GPU资源被占用某些进程正在使用NVIDIA驱动,导致模块无法卸载。驱动损坏或加载异常NVIDIA内核模块部分加载,但驱动未能正确工作。GPU挖矿或AI任务未释放某些后台程序未正常退出,导致GPU资源无法被释放。PCIe通道异常多卡环境可能由于PCIe配置
- 用户行为路径分析(Google Analytics数据挖掘)
闲人编程
Python数据分析实战精要数据挖掘人工智能用户行为路径分析Analytics数据分析用户习惯
目录用户行为路径分析(GoogleAnalytics数据挖掘)1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.数据预处理与GPU加速5.用户行为路径分析方法5.1用户行为路径构建5.2行为路径挖掘与模式分析5.3常用指标计算6.数据可视化与指标展示7.PyQtGUI设计与实现8.GPU加速与性能优化9.系统
- 算力未来演进与多场景创新
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心生产力,其技术架构与应用场景正经历多维突破。从技术架构层面来看,异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升,边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率,而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。在应用场景维度,工业互联网通过实时数据分析优化产线效率,智能安防依托视频流结构化处理增强预警能力,元宇宙则依赖高密度渲染与低延迟传输构建沉浸式
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
- 实现短视频播放功能鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例使用Swiper+AVPlayer构建了一个短视频上下滑动并播放的场景。实现短视频播放功能源码链接效果预览使用说明打开应用,直接播放第一条短视频。向上滑动,即可进入第二条短视频,之后可以上下滑动播放短视频。实现思路数据处理构造BasicDataSource类,实现对数据的处理函数。classBasicDataSourceimplementsIDataSour
- 添加视频播放进度条鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例构建了一个视频播放进度条案例,主要实现的功能是为正在播放的视频添加一个刻度条组件用以表示进度。添加视频播放进度条源码链接效果预览使用说明打开应用,展示待播放的视频以及播放、暂停两个按钮。点击播放按钮,视频播放,刻度条会随视频的进度条而移动。拖动刻度条也可以视频进度进行拖动。实现思路利用videoController简单的设置video的播放、暂停按钮控制。B
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- IOMMU DMA 重新映射(一)
程序员王马
windows图形显示驱动开发驱动开发
概述直到WDDM3.0,Dxgkrnl仅支持通过1:1物理重新映射实现IOMMU隔离,这意味着GPU访问的逻辑页被转换为相同的物理页码。IOMMUDMA重新映射允许GPU通过不再以1:1映射的逻辑地址访问内存。相反,Dxgkrnl能够提供逻辑上连续的地址范围。Dxgkrnl对GPU施加限制:GPU必须能够访问所有物理内存才能启动设备。如果GPU的最高可见地址不超过系统上安装的最高物理地址,则Dxg
- Linux中部署DeepSeek R1
Java探索者 °
linux服务器语言模型
一、首先了解DeepSeek-R1模型规格B则是指“billion”的意思,也就是十亿,表示这个模型有多少亿个参数。DeepSeek-R1本地部署硬件需求表模型规模GPU需求CPU需求内存需求存储需求备注1.5B-GTX16504GB(可选)四核i5/Ryzen3000+16GBDDR450GBSSD需4-bit量化,CPU推理延迟约10-30秒/回答,适合基础文本生成7BRTX306012GB或
- 深入GPU渲染流水管线:从顶点到像素的微观世界
晴空了无痕
图形学GPU渲染管线
现代图形硬件的架构解密与优化实践一、渲染流水线全景解析1.经典渲染管线阶段划分应用阶段几何阶段光栅化阶段像素处理阶段输出合并阶段2.现代GPU架构演进SIMT架构特性:NVIDIASM(StreamingMultiprocessor)vsAMDCU(ComputeUnit)硬件管线并行度:顶点着色器:32线程/Warp像素着色器:8x8像素/Quad延迟渲染革命:Tile-BasedDeferre
- 程序员必看!DeepSeek全栈开发实战指南:从代码生成到性能优化
AI创享派
后端
一、DeepSeek技术新突破:程序员效率革命(开篇结合最新技术动态)2025年2月25日,DeepSeek接连放出两大技术王牌:全球首个面向MoE模型的全栈通信库DeepEP开源,以及深度思考R1模型的全面升级。这两项技术突破对程序员群体意义重大:通信效率飞跃:DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度,后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破:R1模型在H
- 自建 DeepSeek 时代已来,联网搜索如何高效实现
云原生
作者:张添翼(澄潭)开源LLM的新纪元:DeepSeek带来的技术平权随着DeepSeek等高质量开源大模型的涌现,企业自建智能问答系统的成本已降低90%以上。基于7B/13B参数量的模型在常规GPU服务器上即可获得商业级响应效果,配合Higress开源AI网关的增强能力,开发者可快速构建具备实时联网搜索能力的智能问答系统。Higress:零代码增强LLM的瑞士军刀Higress作为云原生API网
- yolov4
zzh-
笔记
V4贡献:亲民政策,单GPU就能训练的非常好,接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法,从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验,感觉能做的都让他给做了,这工作量不轻全部实验都是单GPU完成,不用太担心设备了Bagoffreebies(BOF)只增加训练成本,但是能显著提高精度,并不影响推理速度数据增强:调整亮度、对比度、色调、随机缩放、剪切、翻转、旋转网络正则化的方法:Dropout、Dro
- 【保姆级视频教程(一)】YOLOv12环境配置:从零到一,手把手保姆级教程!| 小白也能轻松玩转目标检测!
一只云卷云舒
YOLOv12保姆级通关教程YOLOYOLOv12flashattentionGPU计算能力算力
【2025全站首发】YOLOv12环境配置:从零到一,手把手保姆级教程!|小白也能轻松玩转目标检测!文章目录1.FlashAttentionWindows端WHL包下载1.1简介1.2下载链接1.3国内镜像站1.4安装方法2.NVIDIAGPU计算能力概述2.1简介2.2计算能力版本与GPU型号对照表2.2.1CUDA-EnabledDatacenterProducts2.2.2CUDA-Enab
- 使用 WebP 优化 GPU 纹理占用
泫凝
javascript前端
WebP格式相比JPEG/PNG文件更小,可以减少GPU纹理内存占用,提高WebGL/Three.js/3D渲染的性能。为什么WebP能减少GPU内存占用?文件更小→WebP比JPG/PNG压缩率更高,减少纹理上传带宽,提高渲染速度。支持透明度(RGBA)→比PNG更小,适用于UI贴图/透明纹理。减少Mipmaps体积→WebP生成的mipmap纹理占用的GPU内存更少。⚠️但WebP仍然是8-b
- LLaMA-Factory 微调训练
zsh_abc
llamadocker深度学习人工智能pythonlinux
LLaMA-Factory微调训练该框架功能,标注-微调-导出-合并-部署,一整条流程都有,而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一,安装(推荐在linux中训练,win可以用wsl+docker)gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcdLLaMA-Factory#根据cuda版本选择安装pytoch版本pip3installtor
- 指纹浏览器:隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到多账号管理的核心解析
Hotlogin
前端
一、浏览器指纹:数字身份追踪的底层逻辑浏览器指纹通过收集设备参数(如Canvas渲染特征、字体列表、WebGL硬件信息等)生成用户唯一标识,无需Cookie即可实现精准追踪。根据EFF研究,其识别准确率可达90%以上。▶核心技术解析Canvas指纹:不同设备的抗锯齿算法差异生成唯一哈希值,成为主流追踪手段WebGL指纹:提取GPU驱动版本等硬件信息,构建设备画像环境参数交叉验证:时区、屏幕分辨率、
- GPU算力租用平台推荐
金枪鱼net
gpu算力
当考虑GPU算力租用平台时,以下是一些值得推荐的选项,它们各自具有不同的特点和优势:Dcloud:网址:cloud.guaimu.com/u/gpu特点:Dcloud是国内知名度较高的云服务器厂商之一,其GPU对于各类想要仅用于学习的学生来说,性价比应该是首选。腾讯云:网址:cloud.guaimu.com/tx/gpu(注意:此链接可能并非腾讯云官方链接,请通过腾讯云官网查找具体GPU服务器购买
- PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀,通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的GPU加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例(PyTorch)impo
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 视频编码(一)
程序员王马
windows图形显示驱动开发驱动开发windows
关于Direct3D12视频编码在Windows11(WDDM3.0)之前,DirectX12提供了应用程序和驱动程序级接口(API和DDI),以支持多个视频应用程序的GPU加速,包括视频解码、视频处理和运动估计。从Windows11开始,D3D12向现有视频API/DDI系列添加了视频编码功能。此功能提供一组一致的编码API/DDI,这些API/DDI与现有的D3D12框架一致,并允许开发人员使
- ubuntu20.04挂起/休眠后无法唤醒,只能强制重启
koigh
ubuntunvidia
文章目录1、设备信息2、问题描述3、解决思路3.1、禁用挂起功能3.2、降低驱动版本1、设备信息OS:Ubuntu20.04.2LTSx86_64Kernel:5.8.0-63-genericShell:zsh5.8DE:GNOMECPU:Inteli5-6300HQ(4)@3.200GHzGPU:IntelHDGraphics530GPU:NVIDIAGeForceGTX960MNVIDIAVe
- ubuntu20.04 GPU基准测试
爱吃土豆的猫ttt
gpu
目前仅在一种机型尝试环境系统版本(cat/etc/issue)ubuntu20.04gpu数量及型号(lspci|grepNV|grepVGA)02:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationDevice2206(reva1)83:00.0VGAcompatiblecontroller:NVIDIACorporationDevice2206(reva
- Python中使用vlc库实现视频播放功能
小白教程
pythonpython音视频开发语言Python视频播放功能Python中使用vlc库vlc视频播放
文章目录前言1.环境准备1.1Python安装1.2选择Python开发环境1.3安装必要库2.基础播放示例3.常用播放控制功能4.事件监听5.播放网络流媒体6.结合GUI库制作视频播放器(以Tkinter为例)前言本教程主要包含打开文件、播放和停止按钮,能够实现基本的视频播放控制功能。1.环境准备1.1Python安装访问Python官方网站,根据你的操作系统(Windows、Mac或Linux
- torch.unsqueeze:灵活调整张量维度的利器
冰蓝蓝
transformertransformer深度学习
在深度学习框架PyTorch中,张量(Tensor)是最基本的数据结构,它类似于NumPy中的数组,但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中,我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具,用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。什么是torch.unsqu
- 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练?
百态老人
matlab深度学习开发语言
要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练,可以遵循以下步骤和策略:选择合适的GPU硬件:首先,确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU,并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱:确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox,这些工具箱提供
- matlab怎么将代码在gpu上运行,使用GPU加速MATLAB代码?
如果有片海
使用GPU加速MATLAB代码?AccelerEyes于2012年12月宣布,它将与Mathworks在GPU代码上合作,并已停止使用MATLAB的产品Jacket:http://blog.accelereyes.com/blog/2012/12/12/exciting-updates-from-accelereyes/不幸的是,他们不再销售Jacket许可证。据我所知,基于ArrayFire的J
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障(二)
程序员王马
windows图形显示驱动开发驱动开发windows
同步图形处理器旨在并行执行尽可能多的工作。任何依赖于先前GPU工作的GPU工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。在执行屏障之前,屏障必须等待所有前面的命令SyncBefore范围完成。同样,屏障必须阻止所有后续的SyncAfter范围,直到屏障完成。D3D12DDI_BARRIER_SYNC指定GPU工作相对于屏障的同
- 【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3:完整指南
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能深度学习DeepSeek
目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展,开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一,不仅提供了强大的推理能力,同时也支持本地部署,使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3,涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU(支持
- 推荐文章:GPU 基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities
劳治亮
推荐文章:GPU基于顶点着色器的高效动画系统forUnity.Entities去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍该项目是一个专为Unity.Entities设计的轻量级但极快的GPU顶点着色器动画系统。灵感源自Nordeus和Unity的合作,经过优化和调整,以适应最新的实体系统。它特别适用于需要大量角色各自独特动画的情况,且动画状态处理极其简单。2、项目
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号