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- 【CUDA】Pytorch_Extensions
joker D888
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【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展?当我们在PyTorch中实现自定义算子时,通常有两种选择:使用纯Python实现(简单但效率低)使用C++/CUDA扩展(高效但需要编译)对于计算密集型的操作(如神经网络中的自定义激活函数),使用CUDA扩展可以获得接近硬件极限的性能。本文将以实现一个多项式激活函数x²+x+1为例,展示完整的开发流程。完整CUDA扩展代码解
- 本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调
非著名架构师
大模型知识文档智能硬件人工智能大数据大模型deepseek
本文将指导您在本地搭建一个小型的DeepSeek模型,并进行微调,以处理您的特定数据。1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选,用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/deepseek-ai/deepseek.gitcddeepseek3.安装依赖bash复制pipinstall
- auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式
IT修炼家
大模型部署大模型auto-gptqcuda
目录1、auto-gptq是什么?2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题(1)爆出:`CUDAextensionnotinstalled.`(2)没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么?Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术(Quantization)将大型语言模型(LLM)等深度学习模型的大小和计算复
- 深入浅出:CUDA是什么,如何利用它进行高效并行计算
码上飞扬
CUDA
在当今这个数据驱动的时代,计算能力的需求日益增加,特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求,NVIDIA推出了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由
- flash_atten库安装失败
心平气和不要慌
python开发语言
在使用tinyllava时,需要安装flash_atten库,直接pipinstallflash_atten安装出现无法安装且安装速度慢的情况,下面是解决方案。1.查询对应版本(cuda,python等),直接下载对应whl文件。地址:https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases?page=52.安装,这里我选择abiFALSE版本的才
- flash-attention安装教程
深度求索者
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flash-attention不仅能加快速度,还可以节省显存。安装方法如下:首先搞清楚你的python什么版本,torch什么版本,cuda什么版本,操作系统是什么。例如我下载的是:flash_attn-2.7.0.post2+cu12torch2.3cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl我的操作系统是Linux,Python3.10,cuda12,to
- QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码?
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)qtffmpeg开发语言c++
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案1.确保FFmpeg和CUDA的支持2.正确选择硬件解码器设置硬件解码器3.初始化CUDA硬件设备4.硬件解码流程解码帧并处理硬件帧5.检查FF
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三希
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第三章上一章我们讨论了不同内存布局对核函数性能的影响,这一章我们就从硬件的角度,去探究为什么布局会导致核函数运行的不同。SM简介上一节我们说到deviceProp的时候,不知道会不会有读者有疑惑,为什么突然会提到multiprocessor(多处理器)这个概念,这个概念又是什么?其实这个multiprocessor,就是我们这一篇推文要介绍的SM。先来给大家看看SM的结构:这是Fermi架构下的S
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CUDA编程入门—并行归约(数组求和为例)在并行计算中,归约(Reduction)是一种将多个数据通过特定操作(如求和、求最大值等)合并为单一结果的并行算法。其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型:可结合且可交换的操作(如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等)适合并行归约。若操作不可结合(如减法或除法),需特殊处理或无法直接并行化。并行实现方式:树形结构归约:将数据
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利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测#include#include#includeusingnamespacecv;/***@brief对图像进行Sobel滤波*@paraminput输入图像*@paramoutput输出图像*@paramwidth图像宽度*@paramheight图像高度*@returnvoid*@note该函数使用CUDA进行加速*@note该函数使用Sobel
- cuda编程入门——并行性与异构性概念
我不会打代码啊啊
cuda编程gpu算力c++
CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。它可以在不同的层次上实现,包括指令级并行、数据级并行和任务级并行等。分类指令级并行(Instruction-LevelParallelism,ILP):在处理器的指令执行层面,通过硬件技术(如流水线、超标量技术等)让多条指令在不同阶段同时执行,从而提高处理器的指
- conda更换环境版本(比如torch版本)
挨打且不服66
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找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候,需要安装与显卡对应的cuda和cudnn。但不同的项目所支持的pytorch版本是不一样的,而pytorch版本和cuda版本之间又是互相依赖的,所以如果可以
- Docker安装分布式vLLM
MasonYyp
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Docker安装分布式vLLM1介绍vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库,适合用于生产环境。单主机部署会遇到显存不足的问题,因此需要分布式部署。分布式安装方法https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html2安装方法⚠️注意:前期一定要把docker环境、运行时和GPU安装好。CUDAVersion:12.4
- 判断是否安装了cuda和cuDNN
幽殇默
pytorch深度学习人工智能
#判断是否安装了cudaimporttorchprint(torch.cuda.is_available())#返回True则说明已经安装了cuda#判断是否安装了cuDNNfromtorch.backendsimportcudnnprint(cudnn.is_available())#返回True则说明已经安装了cuDNN
- [C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪
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深度学习c#YOLO目标检测
【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll,TensorRtExtern源码地址:TensorRT-CSharp-API/src/T
- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
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以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- 【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
- ubuntu完全卸载cuda(备忘)
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cuda的卸载方法网上都有很多,这些方法大同小异,几乎都是错的,我在卸载cuda时基本试了个遍,各种踩坑。能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的,然而这种使用apt-get--purgeremove命令的方法并不能将cuda完全卸掉。这里把官方文档的方法贴出来:sudoapt-get--purgeremove"*cublas*""*cufft*""*curand*"\"*cusolver*""*c
- DeepSeek 大模型离线 Docker 部署技术指南
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一、部署架构概述DeepSeek离线部署采用容器化微服务架构,核心组件包括:模型服务层:基于TritonInferenceServer的模型推理容器API网关层:FastAPI实现的REST/gRPC接口服务资源管理层:CUDA-awareDocker运行时+NVIDIAGPU资源调度持久化存储:模型参数与配置文件的Volume挂载方案二、系统环境要求2.1硬件规格组件最低要求推荐配置CPUX86
- 【服务器】ubuntu20.04安装cuda12.01(使用runfile安装)
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【服务器】ubuntu20.04安装cuda12.01(使用runfile安装)包教包会【创作不易,求关注收藏点赞】商业合作请私聊,有问题可以评论或者私聊!1、进入cuda官网先登录,登录好之后选择对应的版本按下面选项进行选择2、终端运行安装在终端进入管理员模式,这里我是通过SSH远程连接,先进入管理员模式su</
- 深度学习基础知识
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cuda简介:CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU(图形处理器)来加速各种计算任务,包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司,专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU,NVIDIA还提供与其GPU
- 如何在我的电脑上查看是否安装cuda12?我现在在我的VS中新建项目时,里面多出来一个CUDA12.4 runtime,这是什么?是不是使用CUDA cpp进行编程?
吃榴莲的小鳄鱼
电脑
在你的电脑上检查是否安装了CUDA12,可以通过以下几种方法:1.检查CUDAToolkit安装目录查看CUDA安装目录:-默认情况下,CUDAToolkit安装在C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\目录下。打开这个目录,你应该能看到类似v12.0或v12.4的子目录,这表示已安装的CUDA版本。查看CUDA版本:-打开命令提示符(cmd)
- windows 安装nvidaia驱动和cuda
njl_0114
配置环境windows
安装nvidaia驱动和cuda官网搜索下载驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/这里查出来的都是最高支持什么版本的cuda安装时候都默认精简就行官网下载所需版本的cuda包https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive安装成功但是nvcc-V失败,除了安装时候默认的加入的环境变量外。添加环境变量C:\Pr
- tensorrt推理 onxx转engine代码(python),cyclegan网络推理(python、C++)
maobin_1
pythonc++
将onnx文件导出为engine,FP16格式importtensorrtastrtimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinit#加载ONNX文件onnx_file_path='model.onnx'engine_file_path='model_tesfp16.trt'TRT_LOGGER=trt.Logger(trt.Logger.WARNI
- 模型实战(19)之 从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -> 实现目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程目标检测人工智能计算机视觉图像处理YOLO
从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理,CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码python、C++效果如下:output_video_11.搭建环境拉下官方代码根据配置下载虚拟环境所需包详细步骤如下:
- GPU(Graphics Processing Unit)详解
美好的事情总会发生
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GPU(GraphicsProcessingUnit)详解1.GPU的定义与核心特性GPU(图形处理器)是一种专为并行计算和图形渲染优化的处理器。与CPU(中央处理器)不同,GPU通过大规模并行架构实现高效处理海量数据,尤其在处理规则化、高并发任务时性能显著优于CPU。关键特性:高并行度:现代GPU包含数千个计算核心(如NVIDIAH100拥有18,432个CUDA核心)。专用内存系统:配备高带宽
- 用Llama Factory单机多卡微调Qwen2.5时报torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory的解决办法
蛐蛐蛐
大模型科研工具Python技巧llama人工智能大模型
接着上一篇博客:在Ubuntu上用LlamaFactory命令行微调Qwen2.5的简单过程_llamafactory微调qwen2.5-CSDN博客如果需要微调比较大的模型,例如Qwen2.5-32B,那么在两个3090上可能不够用,这里我用A6000×4的服务器。但如果仿照上篇博客,直接运行:llamafactory-clitrainexamples/train_qlora/qwen_lora
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
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public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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