- 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
- 【PZ-KU060-KFB】——Kintex UltraScale 纯 FPGA 开发平台,释放高速并行计算潜能,高性价比的 FPGA 解决方案
璞致电子
fpga开发fpga
璞致电子PZ-KU060-KFB开发板基于XilinxKintexUltraScaleKU060芯片打造,以纯FPGA架构为核心,融合高密度逻辑资源、高速接口与工业级可靠性,为需要极致并行处理能力的场景提供从原型验证到量产落地的全流程解决方案。无论是高速信号处理、机器视觉还是工业控制,这款开发板均能凭借强大的逻辑运算能力、丰富的扩展接口与稳定的硬件性能,满足工程师对高带宽、低延迟、定制化协议的严苛
- 编程与数学 03-001 计算机组成原理 21_服务器计算机组成实例解析
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- DPDK-并行计算
庞叶蒙
DPDK学习并行计算多核处理器超线程亲和性并发指令
0x01缘由继续学习DPDK在并行计算上的优化。对于DPDK的主要应用领域--数据包处理。资源局部优化、避免跨核共享、减少临界区碰撞、加快临界区皖苏完成速率,都不同程度地降低了不可并行部分和并发干扰部分的占比。0x02慨念多核处理器:在一个处理器中集成两个或者多个完整的内核(及计算引擎)。超线程(Hyper-Threading):在一个处理器中提供两个逻辑执行现场,逻辑线程共享流水线、执行单元和缓
- 云服务器性能优化全攻略:CPU、内存、磁盘IO调优实战
Gloria歌洛莉亚
c语言数据库服务器python性能优化
在云计算时代,服务器性能直接影响应用响应速度、用户体验和运营成本。无论是高并发网站、实时数据分析还是机器学习训练,优化云服务器性能都是开发者必须掌握的核心技能。本攻略将从CPU调度、内存管理、磁盘IO三个维度,结合Linux系统特性和实际场景,提供可落地的优化方案。一、CPU性能调优:从调度策略到并行计算1.1CPU资源监控与瓶颈定位实时监控工具:top-c#动态查看进程CPU占用(按P键按CPU
- 基于国产手机 SoC 的多模态模型推理加速实战:GPU × NPU 协同优化全流程解析
观熵
智能终端Ai探索与创新实践人工智能androidNPUGPU
基于国产手机SoC的多模态模型推理加速实战:GPU×NPU协同优化全流程解析关键词多模态模型推理、NPU硬件加速、GPU并行计算、国产手机SoC、端侧部署优化、华为昇腾NPU、小米Surge芯片、高通AIEngine、异构计算加速、TFLiteNNAPI、ONNXRuntimeEP摘要随着国产智能手机SoC(如华为昇腾、vivoV系列、小米Surge、紫光展锐、联发科Dimensity)的异构计算
- 精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节:triton 的应用简介
项目使用到MLIR,通过了解triton对MLIR的使用,体会到MLIR在较大项目中的使用方式,汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器,旨在简化GPU高性能计算(HPC)的开发,特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码,又不必过度关注底层硬件细节。这样,通过简化高性能计算,可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
- Python 并行新思路:不移除 GIL 的多核并发之道
清水白石008
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Python并行新思路:不移除GIL的多核并发之道引言大家好,我是[您的名字],一位在Python领域深耕多年的软件专家。今天,我们来探讨一个Python开发者经常面临的挑战:全局解释器锁(GIL)以及如何在它的限制下,充分利用多核CPU的并行计算能力。GIL,这个Python语言的“老朋友”,长期以来一直备受争议。它确保了在CPython解释器中,同一时刻只有一个线程执行Python字节码。这简
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引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Pandas 并行计算
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熬之滴水穿石pandaspython
但凡用到科学计算,Pandas几乎是绕不开的工具——它以简洁的API、灵活的数据操作能力成为数据处理的“瑞士军刀”。但随着数据量增长(比如从10万行到1000万行),你可能会发现:原本流畅的代码突然变慢了,一个简单的apply操作要等好几分钟,读取大文件时进度条仿佛凝固了。这不是你的代码有问题,而是原生Pandas的“单线程”基因在多核时代遇到了瓶颈。并行计算正是解决这个问题的核心方案。简单来说,
- 2025年服务器技术全景解析:量子计算、液冷革命与未来生态构建
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2025年服务器技术全景解析:量子计算、液冷革命与未来生态构建一、量子计算:从实验室到产业化的跨越1.中国量子计算产业化突破•本源量子“悟空”超导计算机:搭载72位自主超导量子芯片“悟空芯”,支持198个量子比特并行计算,已为全球139个国家完成超32万个计算任务。在金融领域,其投资组合优化应用使资源消耗较经典计算机降低50%,黑石集团等机构已将其用于高频交易策略优化;在生物医药领域,量子混合神经
- pytorch的学习笔记
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算法
一cuda 2006年,NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构,是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型,它提供了GPU编程的简易接口,基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。 CPU是用于负责逻辑性比较强的计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
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一、引言在Python编程里,线程(Thread)和进程(Process)是实现并发与并行计算的关键工具,能有效提升程序执行效率与资源利用率。然而,实际项目应用中,因二者特性及Python运行环境(如GIL,全局解释器锁)等因素,会遭遇诸多问题。本文深入剖析这些问题,并给出应对方案。二、Python线程的问题与解决(一)GIL引发的性能瓶颈Python的全局解释器锁,限制了同一进程内多个线程并行执
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国产NPU×Android推理优化android人工智能
Android异构计算与OpenCL/CUDA/OpenVX的协同方式实战解析关键词Android异构计算、OpenCL、CUDA、OpenVX、GPU加速、NPU调度、HSA架构、神经网络推理、计算图编排、SoC协同处理、AI芯片编程摘要随着国产SoC平台持续迭代,Android系统中异构计算模式已从传统CPU+GPU并行计算,扩展到集成NPU、DSP、ISP等多核单元的复杂协同体系。在AI推理
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引言当你在Jupyter里用Pandas读取20GB的CSV文件,看到内存占用率从10%飙升到90%,最后弹出"MemoryError"时;当你想对亿级数据做分组聚合,却发现单线程计算要等上半小时——这些场景是不是像极了用小推车搬运万吨货物?Python生态中,Dask库就像一台"并行计算推土机",能把大数据拆分成小块并行处理,让你的普通电脑也能拥有分布式计算的能力。本文将从原理到实战,带你掌握这
- 显卡GPU的架构和工作原理
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显卡GPU(图形处理单元)是专为并行计算和图形处理设计的芯片,广泛应用于游戏、科学计算、人工智能和数据中心等领域。以下详细介绍GPU的架构和工作原理,涵盖核心组件、计算流程和关键技术,尽量简洁清晰。一、GPU架构概述GPU架构与CPU不同,专注于高并行计算,适合处理大量简单、重复的任务。其核心设计目标是最大化吞吐量,而非单任务的低延迟。主流GPU厂商(如NVIDIA、AMD、Intel)架构虽有差
- Java多线程实战指南:从基础到高并发的核心技术解析
添砖Java中
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一、为什么必须掌握多线程?在单核CPU时代,多线程主要用于提高程序响应速度;在如今的多核处理器时代,多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统,还是游戏引擎,都离不开多线程技术的支撑。典型案例:电商秒杀系统:1秒内处理10万+请求大数据处理:并行计算TB级数据金融交易系统:毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类(不推荐)classMyTh
- 华为OD技术面试高频考点(算法篇、AI方向)
一、Transformer核心机制:自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理:1.Q/K/V矩阵:输入向量通过线性变换生成Query(查询)、Key(键)、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出:权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势:并行计算、全局上下文感知
- 量子化学仿真软件:NWChem_(12).并行计算技术
kkchenjj
化工仿真2化工仿真模拟化工仿真
并行计算技术并行计算技术在量子化学仿真软件中扮演着至关重要的角色。随着计算化学任务的复杂度和数据规模的不断增长,传统的单核计算已经无法满足高性能计算的需求。并行计算通过利用多个处理器或计算节点来分担计算任务,可以在显著减少计算时间的同时提高计算效率。在NWChem中,支持多种并行计算模式,包括共享内存并行(OpenMP)、分布式内存并行(MPI)以及混合并行(OpenMP+MPI)。本节将详细介绍
- 2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐
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2025年跑深度学习任务,电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量,以下是具体分析:处理器(CPU)多核高性能:深度学习涉及大量并行计算任务,需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器(SapphireRapids或后续架构)和AMDEPYC处理器(Genoa或后续架构)是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
- Spark RDD 及性能调优
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RDDProgrammingRDD核心架构与特性分区(Partitions):数据被切分为多个分区;每个分区在集群节点上独立处理;分区是并行计算的基本单位。计算函数(ComputeFunction):每个分区应用相同的转换函数;惰性执行机制。依赖关系(Dependencies)窄依赖:1个父分区→1个子分区(map、filter)。宽依赖:1个父分区→多个子分区(groupByKey、join)。
- Hadoop-Mapreduce入门
Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。知识。Map负责“分”,把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。Redu
- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- 9、并行计算在现代计算中的应用与优化
seed
探索并行计算与HPC新范式并行计算高性能计算大数据分析
并行计算在现代计算中的应用与优化1.引言并行计算作为一种高效的计算模式,近年来在工业和学术界得到了广泛的应用和发展。随着计算需求的不断增加,传统的串行计算模式已经难以满足现代复杂问题的需求。并行计算通过将计算任务分解为多个子任务,并在多个处理单元上同时执行,从而显著提高了计算效率。本文将探讨并行计算在现代计算中的应用与优化,重点介绍并行计算的基本原理、应用场景和技术细节。2.并行计算的基本原理并行
- Node.js worker_threads:并发 vs 并行
红衣大叔
nodejs帮助文档node.js
一、核心结论Node.js的worker_threads模块实现的是并行计算,而非传统意义上的“并发”。其通过操作系统级线程实现多核CPU的并行执行,同时保留Node.js单线程事件循环的并发模型。二、关键概念解析1.并发(Concurrency)vs并行(Parallelism)并发:指系统同时处理多个任务的能力,但任务可能交替执行(如单核CPU通过时间片轮转)。Node.js主线程的事件循环是
- 深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
深度学习实验:GPU加速,突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大,传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。GPU凭借其强大的并行计算能力和专门为矩阵运算优化的架构,成为了深度学习领域的核心加速器。本文将探讨如何利用GPU加速深度学习实验,突破性能瓶颈,提高模型训练和推理的效率。2.核心概念与联系2.1GPU架构GPU(图形处理器)最初是为了加速图形渲染而设计的,但由于其
- AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
Clf丶忆笙
AI人工智能开发全栈教程学习python人工智能ai
文章目录Python市场行情:AI开发的首选语言为什么学习Python对AI至关重要AI开发所需的Python知识体系Python编程基础科学计算与数据处理机器学习与深度学习性能优化与并行计算Python学习路线推荐阶段一:Python编程基础(1-2个月)阶段二:科学计算与数据处理(1-2个月)阶段三:机器学习基础(2-3个月)阶段四:深度学习与AI专项(3-6个月)阶段五:进阶与专项深化(持续
- 【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布
fastembed-rs-AI嵌入库FastEmbed的Rust实现,提供了快速的文本嵌入、图像嵌入和候选项重新排序功能。它具有以下主要特性:支持同步使用,无需依赖Tokio。使用@pykeio/ort进行高性能的ONNX推理。使用@huggingface/tokenizers进行快速编码。支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。默认模型是FlagEmbedding,在M
- 33、探索云计算与安全:基础与挑战
探索云计算与安全:基础与挑战1.云计算简介云计算已经成为现代信息技术的重要组成部分,为企业和个人提供了灵活、高效、低成本的计算资源和服务。本文将深入探讨云计算的基本概念、发展历程、服务模型、部署模型以及面临的主要挑战。1.1云计算的历史与发展云计算的发展可以追溯到多个阶段,包括主机计算、集群计算、网格计算、分布式和并行计算、虚拟化、Web2.0、面向服务的计算(SOC)和实用计算。每个阶段都为云计
- AI人工智能 神经网络
马里亚纳海沟网
人工智能神经网络深度学习笔记运维全文检索搜索引擎
**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- ztree设置禁用节点
3213213333332132
JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
ztree设置禁用节点的时候注意,当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据,否者会获取不到节点对象,导致设置禁用没有效果。
$(function(){
showTree();
setDisabledNode();
});
- JVM patch by Taobao
bookjovi
javaHotSpot
在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch,共四个,有意思,记录一下。
7050685:jsdbproc64.sh has a typo in the package name
7058036:FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM
7060619:C1 should respect inline and
- 将session存储到数据库中
dcj3sjt126com
sqlPHPsession
CREATE TABLE sessions (
id CHAR(32) NOT NULL,
data TEXT,
last_accessed TIMESTAMP NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
<?php
/**
* Created by PhpStorm.
* User: michaeldu
* Date
- Vector
171815164
vector
public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) {
for (int i = 0; i < cart.size(); i++) {
if (cart.get(i).getId().equals(id)) {
cart.remove(i);
- 各连接池配置参数比较
g21121
连接池
排版真心费劲,大家凑合看下吧,见谅~
Druid
DBCP
C3P0
Proxool
数据库用户名称 Username Username User
数据库密码 Password Password Password
驱动名
- [简单]mybatis insert语句添加动态字段
53873039oycg
mybatis
mysql数据库,id自增,配置如下:
<insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"
parameterType=&
- struts2拦截器配置
云端月影
struts2拦截器
struts2拦截器interceptor的三种配置方法
方法1. 普通配置法
<struts>
<package name="struts2" extends="struts-default">
&
- IE中页面不居中,火狐谷歌等正常
aijuans
IE中页面不居中
问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示,列表页的页面在火狐谷歌中正常,在IE6、7、8中都不中,觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识,仔细查看后发现,列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义,就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
- String,int,Integer,char 几个类型常见转换
antonyup_2006
htmlsql.net
如何将字串 String 转换成整数 int?
int i = Integer.valueOf(my_str).intValue();
int i=Integer.parseInt(str);
如何将字串 String 转换成Integer ?
Integer integer=Integer.valueOf(str);
如何将整数 int 转换成字串 String ?
1.
- PL/SQL的游标类型
百合不是茶
显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;
PL/SQL中游标的声明;
1,声明游标
2,打开游标(默认是关闭的);
3,提取数据
4,关闭游标
注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标
隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
- JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比
bijian1013
JUnit4单元测试
一.基础知识
JUnit4使用Java5中的注解(annotation),以下是JUnit4常用的几个annotation: @Before:初始化方法 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与BeforeClass区别,后者是对于所有方法执行一次)@After:释放资源 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与AfterClass区别,后者是对于所有方法执行一次
- 精通Oracle10编程SQL(12)开发包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发包
*包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型(例如TABLE类型和RECORD类型)、PL/SQL项(例如游标和游标变量)和PL/SQL子程序(例如过程和函数)
*/
--包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序,它由包规范和包体两部分组成
--建立包规范:包规范实际是包与应用程序之间的接口,它用于定义包的公用组件,包括常量、变量、游标、过程和函数等
--在包规
- 【EhCache二】ehcache.xml配置详解
bit1129
ehcache.xml
在ehcache官网上找了多次,终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了,这个文档包含在ehcache.xml的注释中!
ehcache.xml : http://ehcache.org/ehcache.xml
ehcache.xsd : http://ehcache.org/ehcache.xsd
ehcache配置文件的根元素是ehcahe
ehcac
- java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL
白糖_
javaeclipsespringtomcatWeb
今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题:在web.xml中配置了spring的上下文监听器:
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
</listener>
随后启动
- angular.element
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.element
angular.element
描述: 包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串,把它作为一个jQuery元素来处理。(类似于jQuery的选择器啦) 如果jQuery被引入了,则angular.element就可以看作是jQuery选择器,选择的对象可以使用jQuery的函数;如果jQuery不可用,angular.e
- java-给定两个已排序序列,找出共同的元素。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class CommonItemInTwoSortedArray {
/**
* 题目:给定两个已排序序列,找出共同的元素。
* 1.定义两个指针分别指向序列的开始。
* 如果指向的两个元素
- sftp 异常,有遇到的吗?求解
Chen.H
javajcraftauthjschjschexception
com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460)
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154)
at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
- [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么?
comsci
人工智能
我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....
我们可以尝试一下...在某些神经
- 通过LAC和CID获取经纬度信息
dai_lm
laccid
方法1:
用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html,然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0),如果数据正确就可以获得相应的经纬度
方法2:
发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
- JAVA的困难分析
datamachine
java
前段时间转了一篇SQL的文章(http://datamachine.iteye.com/blog/1971896),文章不复杂,但思想深刻,就顺便思考了一下java的不足,当砖头丢出来,希望引点和田玉。
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- 小学5年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
money 钱
paper 纸
speak 讲,说
tell 告诉
remember 记得,想起
knock 敲,击,打
question 问题
number 数字,号码
learn 学会,学习
street 街道
carry 搬运,携带
send 发送,邮寄,发射
must 必须
light 灯,光线,轻的
front
- linux下面没有tree命令
dcj3sjt126com
linux
centos p安装
yum -y install tree
mac os安装
brew install tree
首先来看tree的用法
tree 中文解释:tree
功能说明:以树状图列出目录的内容。
语 法:tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
- Map迭代方式,Map迭代,Map循环
蕃薯耀
Map循环Map迭代Map迭代方式
Map迭代方式,Map迭代,Map循环
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蕃薯耀 2015年
- Spring Cache注解+Redis
hanqunfeng
spring
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
- Guava中针对集合的 filter和过滤功能
jackyrong
filter
在guava库中,自带了过滤器(filter)的功能,可以用来对collection 进行过滤,先看例子:
@Test
public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() {
List<String> names = Lists.newArrayList("John"
- 学习编程那点事
lampcy
编程androidPHPhtml5
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip
nannan408
ByteBuffer
1.前言。
如题,limit其实就是可以读取的字节长度的意思,flip是清空的意思,mark是标记的意思 。
2.例子.
例子代码:
String str = "helloWorld";
ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes());
Sy
- org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1
Everyday都不同
$转义el表达式
最近在做Highcharts的过程中,在写js时,出现了以下异常:
严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception
org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
- 用Java实现发送邮件到163
tntxia
java实现
/*
在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件?如何接收邮件?如何访问多个文件夹等。问题零散,而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。
本人之前所做过一个java项目,其中包含有WebMail功能,当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间,总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题,因此把我的一些经验帖出来,希望对大家有些帮助。
此篇仅介绍用
- 探索实体类存在的真正意义
java小叶檀
POJO
一. 实体类简述
实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口,在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的
POJO(Plain Old Java Objects)简单的Java对象
它的一般格式就是
public class A{
private String id;
public Str