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x66ccff
linuxp2p服务器网络协议
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LabVIEW开发
CanOpenLabVIEW知识CANOPENlabview
本示例展示了如何通过CANopen协议向设备写入BatchSDO(批量服务数据对象)。BatchSDO允许用户在一次操作中配置多个参数,适用于设备的批量配置和参数设置。此方法能够简化多个参数的写入过程,提高设备管理效率。主要步骤:创建新的BatchSDO:在NICANopenforPXIPCI项目中,右键点击MyComputer或RTTarget,从快捷菜单中选择NewCANopenBatchSD
- 【rknn】onnx转rknn脚本解读以及函数解读(版本V1.7.3)
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【11-1】rknn开发板rknn模型转换
目录1.RKNN()示例:2.rknn.config()batch_size:mean_values:std_values:channel_mean_value:epochs:reorder_channel:force_builtin_permneed_horizontal_merge:quantized_dtype:quantized_algorithmmmse_epoch:optimizati
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huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡:pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000--std111--batch-size128--validation-batch-size128--color-jitter-prob0.2--grayscale-prob0.2--gauss
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一、MybatisPlus默认批量插入saveBatch方法在IService中,是使用同一个sqlSession,这相比遍历集合循环insert来说有一定的性能提升,但是这并不是sql层面真正的批量插入。二、jdbc添加rewriteBatchedStatements=true无法改变本质三、真正批量插入继承DefaultSqlInjector自定义sql注入器publicclassMySqlI
- Spring Batch批处理操作与实践
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SpringBatch是一个强大的批处理框架,专为处理大规模数据和执行复杂批处理任务而设计。它基于Spring框架构建,继承了Spring的许多优点,如依赖注入、事务管理等,同时提供了丰富的功能来简化批处理应用的开发。什么是批处理?批处理是指在后台运行的一系列操作,通常用于处理大量数据或执行长时间运行的任务。这些任务往往不需要用户交互,可以在非高峰时段运行,以减少对系统资源的影响。常见的批处理任务
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Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- 单细胞分析(11)——scRNA-seq数据整合
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单细胞RNA-seq数据整合:SeuratIntegrationandHarmony1.研究背景在单细胞RNA测序(scRNA-seq)研究中,批次效应(batcheffect)是不可忽视的问题。不同样本来源(如多个实验室、不同测序平台、不同患者)可能会导致非生物学因素的影响,从而影响数据分析的准确性。之前单独写过Harmony去除批次,为了更好地整合多个样本,这次使用以下两种方法进行批次校正:S
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在QT批量操作的时候,可以选择先将渲染关闭,用户操作关闭,等执行完后,开启渲染,开启用户操作voidbeginBatchOperations(QWidget*widget){widget->setUpdatesEnabled(false);widget->setEnabled(false);//需要的话还可以把滚动条disabled}voidendBatchOperations(QWidget*w
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**IPS(ImagesperSecond)=(batch_size*accumulate_step)/step_time**,**IPS(IterationsPerSecond)**以及**FPS(FramesPerSecond)**确实有一些区别,但它们之间是相互关联的。**三者的区别与联系**-5.**为什么会有不同的公式?**-**IPS(ImagesperSecond)**和**FPS(
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1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>环境:sqlserver2008R2(winXP)postgresql9.3.4(win7-64bit)1.通过java像PostgreSQL提交批量insert(或者普通insert或者执行copy):错误:java.sql.BatchUpdateException:批次处理被中止,呼叫getNextException以取得原因。解决:在ca
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接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
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1bmm(batchmatrixmultiplication)批量矩阵乘法,用于同时处理多个矩阵的乘法bmm的输入是两个3D张量(batchofmatrices),形状分别为(batch_size,n,m)和(batch_size,m,p)bmm输出的形状是(batch_size,n,p)2mmmm是标准的矩阵乘法操作,用于两个二维矩阵相乘mm仅适用于2D张量,输入的形状分别是(n,m)和(m,p
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前言:informer代码是在transformer代码基础上进行优化,请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分,位置编码、数据编码、时间编码目标:时序数据有7个特征,通过24个时间点(可以是年、月、日、时、分、秒)的数据预测未来1个时间点的数据一、位置编码1.pe不需要计算梯度,存放位置编码,形状为(max_len,d_model)2.若x的形状是(batch_
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大纲1.营销系统引入MQ实现异步化来进行性能优化2.基于MQ释放优惠券提升系统扩展性3.基于Redis实现重复促销活动去重4.基于促销活动创建事件实现异步化5.推送任务分片和分片消息batch合并发送实现6.推送系统与用户群体查询逻辑解耦7.查询用户数据以及批量发送推送消息8.线程池封装以及推送系统多线程推送9.推送系统的千万级消息多线程推送10.千万级用户惰性发券代码实现11.指定用户群体发券的
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01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机,是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽,也是拉起异构硬件,将物理电能转换为人类知识的变形金刚。大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为,接收包括输入prompt和采样参数的并发请求,分词并且组装成batch输入给引擎,调度GPU执行前向推理,处理计算结果并转为词元返回给用户。和人类大脑处理语言的机制类似,大模型首
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如是我闻:在深度学习模型中,BatchNormalization(简称BN)是一种常用的技术,能有效加速训练并提高模型的稳定性。BN通过对mini-batch数据进行归一化,使每层的输入数据分布保持稳定,从而缓解梯度消失/爆炸问题,同时减少对权重初始化的敏感性。在本篇文章中,我们将从数学推导、代码实现和经验总结三个方面,详细探讨BatchNormalization的工作原理,并分析为什么BN应该放
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使用前提:单卡,模型+batch=1的数据能跑起来使用accumulatestep的意思就是,每次forward较小的batch,如batch=4,每4steps再更新一次参数,训练结果等效于batch=16先跑一次原先的模型pythonNLinear_exp_full.py--accu_step1--batch16epoch:0timecomsuming:1.8598144054412842tr
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Lambda架构和Kappa架构是用于处理大数据的两种架构设计模式,针对不同的数据处理需求提供了不同的方案。它们各自有优缺点,并适用于不同的使用场景。Lambda架构Lambda架构分为三个层次:批处理层(BatchLayer)、实时处理层(SpeedLayer)和合并层(ServingLayer)。它旨在同时处理批量数据和实时数据,确保数据处理的准确性和低延迟。优点:高容错性:批处理层通过处理历
- C++自研3D教程OPENGL版本---动态批处理的基本实现
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又开始找工作了,借机休息出去旅行两个月,顺便利用这段时间整理下以前写的东西。以下是一个简单的动态批处理实现:#include#include#include#include//顶点结构体structVertex{floatx,y,z;//位置floatr,g,b;//颜色};//动态批处理类classDynamicBatch{public:DynamicBatch(){//初始化VAO和VBOgl
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在使用vLLM框架进行大模型推理时,为了最大程度地减少GPU显存的占用,可以从以下几个方面调整参数和配置:1.调整max_batch_size参数max_batch_size:这是批处理的最大大小。较大的批处理尺寸会占用更多的显存。如果显存有限,可以降低max_batch_size。建议:从小的batch_size开始,逐步调高,找到合适的平衡点。2.使用offload功能vLLM支持将部分张量或
- deepseek本地部署会遇到哪些坑
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AI个人杂记人工智能深度学习神经网络自然语言处理
在本地部署DeepSeek(或其他类似AI模型)时,可能会遇到以下常见问题及解决方案:1.硬件资源不足问题表现:GPU不兼容(如型号过旧)、显存不足(OOM错误)或CPU模式性能极低。解决方案:确认GPU支持CUDA,检查显存需求(如至少16GB显存)。使用nvidia-smi监控显存,通过降低batch_size或模型量化(如FP16/INT8)优化资源。CPU模式下考虑模型轻量化(如使用ONN
- Kafka源码解剖
纸短情长恋曲
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1、Kafka源码解刨生产者会将数据封装成ProducerRecord对象,进行序列化操作后便会根据默认分区规则(轮询策略)。分区的数据会获取集群元数据注册broker信息,并通过RecordAccumulator缓存池创建对应的Sender的线程,在该线程中会将请求封装成一个batch,最后在把整个batch数据发送到broker上。1.1元数据加载 1、主线程发送消息尝试拉取元数据,在Mate
- 深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练
Ronin-Lotus
深度学习篇深度学习人工智能paddlepaddlepytorch超参数张量转换模型训练
文章目录前言第一部分:深度学习中的超参数1.学习率(LearningRate)定义重要性常见设置2.批处理大小(BatchSize)定义重要性常见设置3.迭代次数(NumberofEpochs)定义重要性常见设置4.优化器(Optimizer)定义重要性常见设置5.损失函数(LossFunction)定义重要性常见设置6.正则化(Regularization)定义重要性常见设置7.网络架构(Net
- TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签
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在MNIST手写字数据集中,我们导入的数据和标签都是预先处理好的,但是在实际的训练中,数据和标签往往需要自己进行处理。以手写数字识别为例,我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如:数字标签“6”转化为onehot标签就是[0,0,0,0,0,0,1,0,0,0].首先获取需要处理的标签的个数:batch_size=tf.size(labels)1假设输入了6张手写字图片,那么对应
- 不同之间Vlan通信
Fly&L
HCIE---datacom网络运维华为
Vlan间路由vlan:相当于把交换机变成一共虚拟路由器vlan间路由概述vlan间路由:通过三层设备路由,使得不同vlan间可以互相通信。仅仅允许单播通信vlan间路由方式:1、SVI(交换虚接口)(三层交换机)或2、vlanif口单臂路由(路由器)vlan间路由:SVI:switchvirtualinterfacesw1:vlanbatch1020intg0/0/1portlink-typea
- 机器学习笔记——正则化
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGC计算机视觉深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。文章目录正则化L1正则化(Lasso)原理使用场景优缺点L2正则化(Ridge)原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法(EarlyStopping)原理使用场景优缺点BatchNormalization(BN)原理使用
- 大模型低显存推理优化-Offload技术
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javaspring前端大模型学习大模型AI大模型大模型教程
近两年大模型火出天际;同时,也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。[大模型推理优化技术-KVCache][大模型推理服务调度优化技术-Continuousbatching]大模型显存优化技术-PagedAttention大模型低显存推理优化-Offload技术大模型优化技术-FlashAttention大模型解码优化-SpeculativeDecoding及
- Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类
飞Link
Water算法机器学习人工智能
一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类:是KMeans类的变种,他是用小批量来减少计算时间,而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集,是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C