- 英伟达靠什么支撑起了4万亿?AI泡沫还能撑多久?
英伟达市值突破4万亿美元,既是AI算力需求爆发的直接体现,也暗含市场对未来的狂热预期。其支撑逻辑与潜在风险并存,而AI泡沫的可持续性则取决于技术、商业与地缘政治的复杂博弈。⚙️一、英伟达4万亿市值的核心支撑因素技术垄断与生态壁垒硬件优势:英伟达GPU在AI训练市场占有率超87%,H100芯片的FP16算力达1979TFLOPS,领先竞品3-5倍。CUDA生态:400万开发者构建的软件护城河,成为A
- PaddleOCR 快速开始
张欣-男
PaddlePaddlePaddleOCROCR
1.安装1.1安装PaddlePaddle#GPUcudapipinstallpaddlepaddle-gpu#CPUpipinstallpaddlepaddle1.2安装PaddleOCRwhl包pipinstallpaddleocr2.便捷使用2.1命令行使用2.1.1中英文模型检测+方向分类器+识别全流程:–use_angle_clstrue设置使用方向分类器识别180度旋转文字,–use_
- 非欧空间计算加速:图神经网络与微分几何计算的GPU优化(流形数据的内存布局优化策略)
九章云极AladdinEdu
空间计算神经网络人工智能gpu算力算法java开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域,非欧几里得空间数据(流形数据)的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限:黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储(BlockedManifoldStorage,BMS)与层次化
- 核心板:嵌入式系统的核心驱动力
MYZR1
核心板人工智能SSD2351
核心板(CoreBoard)作为嵌入式系统开发的核心组件,已成为现代电子设备智能化的重要基石。这种高度集成的电路板将处理器、内存、存储和基本外设接口浓缩在一个紧凑的模块中,为各类智能设备提供强大的"大脑"。核心板的技术特点核心板通常采用先进的系统级封装(SiP)技术,在微小空间内集成了CPU/GPU、DDR内存、Flash存储以及电源管理单元。这种设计不仅大幅减小了体积,还提高了系统可靠性。以常见
- Unity_UI_NGUI_DrawCall
BuHuaX
Unityunityui游戏引擎c#游戏程序
Unity_UI五、NGUI进阶2.DrawCall相关2.1DrawCall的概念DrawCall定义:字面理解:DrawCall就是"绘制呼叫"的意思,表示CPU(中央处理器)通知GPU(图形处理器-显卡)开始渲染概念定义:DrawCall是CPU(处理器)准备好渲染数据(包括顶点、纹理、法线、Shader等等),然后告知GPU(图形处理器-显卡)开始渲染(将命令放入命令缓冲区)的命令简单来说
- 利用Gpu训练
兮℡檬,
深度学习人工智能
方法一:分别对网络模型,数据(输入,标注),损失函数调用.cuda()网络模型:iftorch.cuda.is_available():net=net.cuda()数据(训练和测试):iftorch.cuda.is_available():imgs=imgs.cuda()targets=targets.cuda()损失函数:iftorch.cuda.is_available():loss_fn=l
- Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status: GpuLaunchKernel
GEM的左耳返
pythontensorflow深度学习python
Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status:GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch,num_blocks,block_size,0,d.stream(),gen,data,size,dist)status:Internal:invaliddevicefunctionFatalPythonerror:Aborted说明你安装的C
- 【科研绘图系列】R语言绘制边际云雨图散点图
生信学习者1
SCI科研绘图系列(2024版)r语言数据可视化
文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图系统信息参考介绍【科研绘图系列】R语言绘制边际云雨图散点图加载R包library(tidyverse)library(ggplot2)library(ggpubr)library(ggpmisc)library(gghalves)library(aplot
- 路口实时检测 30FPS+:陌讯抗遮挡算法实测
2501_92488070
算法计算机视觉视觉检测边缘计算智慧城市
开篇痛点:复杂路口的视觉识别困境在城市交通治理中,行人闯红灯行为检测一直是智能监控的难点。传统视觉算法在实际部署中常面临三重挑战:强光/逆光环境下目标特征丢失导致的漏检率超20%;行人与非机动车遮挡场景下误判率高达15%;普通GPU设备上难以维持25FPS以上的实时性[3]。某二线城市交管部门曾反馈,基于开源模型的系统每月产生超3000条无效告警,严重消耗人力核查资源。这些问题的核心在于传统单模态
- 如何解决 undetected_chromedriver 启动慢问题
小马哥编程
chromeseleniumui
要解决undetected_chromedriver启动慢的问题,可以从以下几个方面优化配置和代码:1.指定本地Chrome二进制路径避免自动搜索Chrome路径,直接指定位置:driver=uc.Chrome(browser_executable_path=r'C:\ProgramFiles\Google\Chrome\Application\chrome.exe')2.禁用GPU和沙盒(关键优
- vLLM专题(三)-快速开始
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本指南将帮助您快速开始使用vLLM执行:离线批量推理使用OpenAI兼容服务器进行在线服务1.先决条件操作系统:LinuxPython:3.9–3.122.安装如果您使用的是NVIDIAGPU,您可以直接使用pip安装vLLM。建议使用uv,一个非常快速的Python环境管理器,来创建和管理Python环境。请按照文档安装uv。安装uv后,您可以创建一个新的Python环境,并使用以下命令安装vL
- XCZU4EV-1FBVB900E Xilinx FPGA AMD Zynq UltraScale+ MPSoC EV(Embedded Vision)
XINVRY-FPGA
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XCZU4EV-1FBVB900EXCZU4EV‑2FBVB900E属于AMD(Xilinx)ZynqUltraScale+MPSoCEV(EmbeddedVision)系列,集成四核Arm®Cortex‑A53应用处理器、双核Cortex‑R5F实时处理器与Mali‑400MP2片上GPU,辅以强大的可编程逻辑和海量DSP引擎。该器件面向视频嵌入式视觉、网络通信、工业自动化和高级数据处理等对图形
- 数字经济时代全产业链详解
数字经济全产业链概述数字经济全产业链涵盖从底层技术到终端应用的完整生态,包括基础技术层、核心产业层、融合应用层和支撑服务层。以下是详细拆解:基础技术层1.硬件基础设施芯片与半导体:CPU、GPU、AI芯片(如NPU)等,支撑算力需求。通信设备:5G基站、光纤网络、卫星互联网等。数据中心:云计算服务器、边缘计算节点、绿色数据中心(如液冷技术)。2.软件与平台操作系统:鸿蒙、Windows、Linux
- 存算一体架构或成为AI处理器技术发展关键
神州问学
人工智能架构gpu算力算法语言模型
©作者|坚果来源|神州问学引言马斯克巨资60亿美元打造的“超级算力工场”,通过串联10万块顶级NVIDIAH100GPU,不仅震撼了AI和半导体行业,促使英伟达股价应声上涨6%,还强烈暗示了AI大模型及芯片需求的急剧膨胀。这一行动不仅是马斯克对AI未来的大胆押注,也成为了全球企业加速布局AI芯片领域的催化剂,预示着一场科技革新竞赛的全面升级,各方竞相提升算力,争夺AI时代的战略高地。观察近期Bla
- 下一代AI芯片设计的五大革命性突破:从架构创新到能效比跃迁——解析存算一体、Chiplet与光子计算的产业实践
像素笔记
杂谈单片机人工智能gpu算力Chiplet硬件架构
一、引言:AI算力竞赛进入“纳米级战争”2024年,全球AI芯片市场规模突破800亿美元,但传统冯·诺依曼架构的“内存墙”问题愈发凸显。英伟达H100GPU的算力虽达4PetaFLOPS,但其实际能效比仅有15%,大量功耗消耗在数据搬运而非计算本身(数据来源:ISSCC2024报告)。与此同时,特斯拉Dojo超算通过定制化架构,将训练成本降低至行业平均水平的1/5。本文将深入剖析AI芯片设计的五大
- 使用vllm创建相同模型的多个实例,使用nginx进行负载均衡,提高模型吞吐量
背景要提高vllm部署的大模型吞吐量,可以从显存利用率优化、多实例部署、参数调优和流程优化等多个维度入手,以下是具体建议:一、提高gpu-memory-utilization的效果与操作gpu-memory-utilization控制vllm预分配的GPU内存比例(默认0.9),当前值0.35预留了过多显存,是吞吐量低的重要原因。提升空间:合理提高该值可显著增加批处理能力。例如从0.35提升到0.
- ✨零基础手把手|Docker+vLLM极速部署OpenAI风格API:5分钟4卡GPU推理+避坑指南+完整镜像配置
杨靳言先
pythondockervllm部署
一、Docker基础命令查看容器状态Bashdockerps#查看运行中的容器dockerps-a#查看所有容器(包括已停止的)查看镜像列表Bashdockerimages#列出本地所有镜像二、镜像与容器操作镜像打包为.tar文件Bashdockersave-o#将镜像导出为.tar文件#示例:dockersave-omy_image.tarvllm/vllm-openai:v0.8.4打包多个镜
- ERNIE-4.5-0.3B 实战指南:文心一言 4.5 开源模型的轻量化部署与效能跃升
当行业还在为千亿参数模型的算力消耗争论不休时,百度文心一言4.5开源版本以颠覆性姿态撕开了一条新赛道。2025年6月30日,文心一言4.5系列模型正式开源,其中ERNIE-4.5-0.3B这款仅3亿参数的轻量模型,为破解大模型产业落地的三大困局提供了全新方案:算力门槛:从千万级GPU集群降至消费级单卡部署成本控制:企业私有化部署成本降至传统方案的1/10效率平衡:在保持智能水平的同时实现极致轻量化
- 深度学习GPU工作站主机选择指南:以RTX 5090为核心的2025年配置策略
前言2025年,随着NVIDIARTX5090的发布,深度学习硬件领域迎来了革命性的变化。这款基于Blackwell架构的旗舰GPU不仅在游戏领域表现卓越,更在AI和深度学习应用中展现出前所未有的性能实力。对于深度学习研究者和工程师而言,RTX5090的出现重新定义了工作站配置的标准,其32GBGDDR7显存、768个第五代TensorCore以及大幅提升的计算性能,为大规模模型训练和推理提供了全
- 深度学习-数据操作
数据操作首先,我们来介绍n维数组,也称为张量(tensor)。GPU很好地支持加速计算,而NumPy仅支持CPU计算;并且张量类支持自动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。张量表示一个由数值组成的数组,这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量(vector);具有两个轴的张量对应数学上的矩阵(matrix);具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。上图分别是1维到5维的张量的表
- 第十四章:AI的数据“集装箱”:彻底搞懂Tensor的Batch与维度
爱分享的飘哥
AI新纪元:120日觉醒计划TensorPyTorchBatchSize数据处理AI基础深度学习教程
AI数据集中箱前言:为什么AI从不“零售”,总是“批发”?1:Batch(批次)——GPU的“灵魂伴侣”1.1单个处理vs.批量处理:CPU与GPU的思维差异1.2DataLoader:PyTorch的“自动化装箱员”2:维度的语言——破译[B,L,D]的含义2.1[L,D]:一个句子的“二维画像”2.2[B,L,D]:一批句子的“三维魔方”2.3用代码直观感受维度的增加3:追踪Tensor的“变
- 模型剪枝(分析)
yc_hu
剪枝python机器学习
1.函数入口与设备初始化defget_layer_level_pruning_rate(args):device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")功能:检测可用设备(优先使用GPU),为后续模型加载做准备。2.数据加载与评估函数定义train_loader,val_loader,test_loader,criterio
- 【WebGPU学习杂记】数学基础拾遗(1)三角学基础
本文主要记录一些基础数学中的关键术语、公式、定义,方便查阅并基于此拓展和补充。部分内容需要有函数基础。主要目的是熟悉这些公式即可,如果能够手推公式效果最理想(增加对公式的信任感)。基础概念内角、外角、补角、对边、临边内角、外角和均为π\piπ、任意两边长度加和>第三边相似:三边对应成比例两边对应成比例且夹角相等两角对应角度相等全等:三边相等、两边对应相等且夹角相等、双边角对应相等且夹边对应相等单位
- 2023年阿里云服务器补贴活动,新品u1系列云服务器限时低至3.8折
阿里云最新优惠和活动汇总
阿里云2023年推出云服务器补贴活动,新品u1系列云服务器限时低至3.8折,还有热卖s6/c6/g6/r6系列云服务器特惠和GPU云服务器包月4折,半年3.5折,1-2年3折优惠,新用户场景组合购低至3折起,老用户场景组合购低至7折起,老用户回归新购专享ECS云产品低至3.6折起等众多活动内容,让新老用户以最实惠的价格购买到自己想要的云服务器或者组合套餐。活动详细内容如下文所示。云服务器百亿补贴活
- OpenCV结合深度学习进行图像分类
香蕉可乐荷包蛋
#OpenCVopencv深度学习分类
文章目录1.支持的深度学习框架和模型格式2.模型加载方式加载预训练模型示例:3.图像预处理流程4.前向传播与推理5.结果解析与后处理6.性能优化技巧启用GPU加速:批量处理:代码示例在资源中有上传1.支持的深度学习框架和模型格式OpenCV的DNN模块支持多种主流深度学习框架训练的模型:TensorFlow:支持冻结图(.pb)和SavedModel格式Caffe:支持.prototxt和.caf
- ffmpeg 调用gpu进行转码
wcy10086
ffmpeg
ffmpeg-hwaccelcuvid-irtsp://admin:
[email protected]/h264/ch1/main/av_stream-c:vh264_nvencD://nginx-1.20.2//nginx-1.20.2//html//m3u8//136.m3u8
- k8s通过NUMA亲和分配GPU和VF接口
aashuii
kubernetes容器云原生
问题一般情况下,sriov插件和gpu分配插件是单独工作的,网卡和GPU没有根据连接关系分配如果一个节点起了多个容器,会造成GPU和网卡的通信瓶颈修改如果一个点起两个容器,可以按照NUMA亲和来分配修改kubelet配置文件/var/lib/kubelet/config.yamltopologyManagerPolicy选择restrictedtopologyManagerPolicy:singl
- 光影双生:实时与离线渲染的共生竞合图景
渲吧-云渲染
3d
曾经,渲染是场漫长等待的幕后魔法,耗时数小时甚至数日方能呈现一帧精妙画面。如今,实时渲染以其“即时可见”的魅力正重塑视觉创作格局。然而,这并非一场简单的替代,实时渲染与离线渲染正走向深度共生与博弈的平衡。实时渲染:速度与交互的跃升技术洪流正强力驱动实时渲染的进化。GPU算力的指数级增长,从固定管线到高度可编程渲染管线的革命性跨越,为实时图形解锁了前所未有的自由度。NVIDIAOptiX等光线追踪引
- 华为OD机试 任务调度
梦想橡皮擦
本期题目:任务调度题目为了充分发挥GPU算力,需要尽可能多的将任务交给GPU执行,现在有一个任务数组,数组元素表示在这1s内新增的任务个数,且每秒都有新增任务。假设GPU最多一次执行n个任务,一次执行耗时1s,在保证GPU不空闲的情况下,最少需要多长时间执行完成。输入第一个参数为GPU最多执行的任务个数,取值范围1~10000;第二个参数为任务数组的长度,取值范围1~10000;第三个参数为任务数
- 【服务器】 MCTP Over PCIe 的内容、用途、工作原理及硬件设计注意事项
MCTPOverPCIe的用途、工作原理及硬件设计注意事项MCTP(ManagementComponentTransportProtocol)是一种用于管理系统组件间通信的协议,而“MCTPOverPCIe”特指该协议通过PCIExpress(PCIe)总线实现数据传输。它广泛应用于服务器、数据中心和嵌入式系统中,用于监控和控制硬件设备(如CPU、GPU、SSD等)。MCTP协议规范主要内容1.协
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f