- cuda编程python接口_使用Python写CUDA程序的方法
weixin_39822184
cuda编程python接口
使用Python写CUDA程序有两种方式:*Numba*PyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了,功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。例子numbaNumba通过及时编译机制(JIT)优化Python代码,Numba可以针对本机的硬件环境进行优化,同时支持CPU和GPU的优化,并且可以和Numpy集成,使Python代码可以在GPU上运行,只需在函数上方加上相关的指
- pytorch的学习笔记
wyn20001128
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
- CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络
struggle2025
神经网络
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架,主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型,并提供高级Python接口(类似于keras、pytorch等)。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器,用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
- CUDA编程:优化GPU并行处理与内存管理
Omoo
CUDAGPU并行处理线程协作内存管理硬件限制
背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构,它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。在本书的第12章中,我们深入探讨了CUDA编程的关键概念,包括线程间的协作、内存分配与管理以及如何应对硬件限制。CUDA中的线程协作与内存管理在GPU上进行编程时,我们需要处理内存分配、数据传输以及内核(kernel)的调用等任务。CUDA提供了一系列的API来帮助开发者管理这些资源。在提供的
- 【CUDA编程】Dim3
量化投资和人工智能
CUDA昇腾CUDA人工智能深度学习c++云计算
dim3是CUDA编程中用于定义线程块(Block)和网格(Grid)维度的三维向量结构体,本质是包含三个无符号整数成员(x、y、z)的轻量级容器。以下是其核心特性与用法详解:一、核心定义与结构structdim3{unsignedintx;//第一维度(宽度)unsignedinty;//第二维度(高度)unsignedintz;//第三维度(深度)};默认值规则:未显式赋值的维度默认为1。示例
- 【CUDA编程】OptionalCUDAGuard详解
量化投资和人工智能
CUDA大模型人工智能机器学习CUDA云计算pythonc++
OptionalCUDAGuard是PyTorch的CUDA工具库(c10/cuda)中用于安全管理GPU设备上下文的RAII(ResourceAcquisitionIsInitialization)类。其核心作用是在特定代码块中临时切换GPU设备,并在退出作用域时自动恢复原设备状态,尤其适用于设备可能为“未指定”(nullopt)的场景。以下从作用、原理、用法和典型场景详细解析:⚙️一、核心作用
- 【CUDA编程】 C10_CUDA_CHECK 宏详细解析
量化投资和人工智能
CUDACUDA人工智能云计算大模型
以下是对C10_CUDA_CHECK宏的详细解析,结合CUDA错误处理机制和PyTorch框架设计进行说明:一、宏定义结构解析#defineC10_CUDA_CHECK(EXPR)\do{\constcudaError_t__err=EXPR;\c10::cuda::c10_cuda_check_implementation(\static_cast(__err),\__FILE__,\__fun
- 第四篇:Python 高级-高性能计算加速秘籍
程序员勇哥
Python全套教程python开发语言
第四篇:Python高级-高性能计算加速秘籍在当今数据量与计算需求日益增长的环境下,提升Python程序的计算性能显得尤为关键。本篇将深入探讨向量化计算的深度优化以及如何借助CUDA编程与GPU加速来显著提升Python计算效率。一、向量化计算的深度优化(一)利用Numba实现复杂算法的高效向量化Numba简介Numba是一个用于Python的即时编译器(JIT),它能够将Python函数转换为机
- Python中使用CUDA/GPU的方式比较
东北豆子哥
CUDAHPC/MPIpythonCUDA
Python中使用CUDA/GPU的方式比较在Python中利用GPU加速计算有多种方式,以下是主要的几种方法及其比较:1.CUDA原生开发方式:使用NVIDIA提供的CUDAC/C++API开发内核通过PyCUDA或Numba等工具在Python中调用特点:最底层,性能最优开发复杂度高需要熟悉CUDA编程模型示例库:PyCUDANumbaCUDA2.通用GPU计算框架2.1CUDA加速库方式:使
- flash attention的CUDA编程流水并行加速-V6
谨慎付费(看不懂试读博客不要订阅)
高性能计算redis数据库缓存
之前关于flashattention的介绍可以继续参考链接添加链接描述矩阵乘法的优化参考添加链接描述,我们发现矩阵乘法的最优配置为:BLOCK_DIM_x=BLOCK_DIM_y=16,同时每个线程处理一个8×8的子矩阵。线程网格设置如下所示:constintRq=8;constintRv
- 被 CUDA 性能问题困扰?从全局内存到共享内存,并行归约优化全解析!
讳疾忌医丶
动手学习CUDA编程c++CUDA开发语言
你是不是也觉得GPU编程听起来很酷,但一上手就头大?别慌,今天我带你玩转CUDA里一个既基础又硬核的东西——并行归约。啥是归约?简单说,就是把一堆数加起来(或者其他累积操作),但在GPU上,这可不是简单的for循环,而是能让性能起飞的优化手法。作为一个写了好几年CUDA的老司机,我有个独家观点:并行归约是CUDA编程的灵魂,搞懂它,你就摸到了GPU优化的门道。这篇文章不整虚的,我会用大白话带你从最
- 《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书
翁佳忱
《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书【下载地址】GPU高性能编程CUDA实战中文版电子书探索GPU高性能编程的奥秘,掌握CUDA实战技巧!本资源提供了《GPU高性能编程CUDA实战》中文电子书,深入解析GPU编程基础与CUDA架构,助您从理论到实践全面提升。无论您是编程新手还是资深开发者,本书都能为您提供清晰的指导与丰富的实战案例。立即下载,开启您的CUDA编程之旅,解锁GPU计算的无限潜
- Cuda Instruction Replay
ZhiqianXia
CUDA技术笔记cuda
在CUDA编程中,指令重放(InstructionReplay)是GPU执行指令时因特定原因导致指令需重复发射或重新执行的现象,通常会影响性能。以下是其关键点:指令重放的原因分支分歧(DivergentBranches)当同一线程束(Warp)中的线程执行不同分支(如if-else)时,GPU需串行化处理每个分支路径。同一指令可能被多次发射(重放),导致执行时间增加。内存访问延迟全局内存访问未命中
- CUDA编程高阶优化:如何突破GPU内存带宽瓶颈的6种实战策略
学术猿之吻
GPU高校人工智能边缘计算人工智能transformer深度学习gpu算力aiAI编程
在GPU计算领域,内存带宽瓶颈是制约性能提升的"隐形杀手"。本文面向具备CUDA基础的研究者,从寄存器、共享内存到TensorCore,系统剖析6项突破性优化策略,助你充分释放GPU算力。一、全局内存访问优化:对齐与合并原则1.1合并访问的本质GPU全局内存以线程束(Warp)为单位执行合并事务。当32个线程访问连续且对齐的128字节内存块时,总线利用率可达100%。以下代码演示如何实现合并
- CUDA编程优化:如何实现矩阵计算的100倍加速
学术猿之吻
GPU高校人工智能矩阵人工智能线性代数深度学习量子计算算法gpu算力
一、突破性能瓶颈的核心路径矩阵计算的百倍加速需要打通"内存带宽→计算密度→指令吞吐"三重关卡。根据NVIDIAAmpere架构白皮书,A100GPU的理论计算峰值(FP32)为19.5TFLOPS,但原生CUDA代码往往只能达到5-8%的理论值。通过系统化优化策略,我们成功将1024×1024矩阵乘法从初始的212ms优化至2.1ms,实现101倍加速(测试平台:NVIDIARTX3090)。二、
- C++开发者的逆袭之路:大部份的高薪岗位都在招 CUDA 人才,你还不行动?
讳疾忌医丶
动手学习CUDA编程c++开发语言
为什么你必须学会CUDA编程?想象一下,你手头有个计算任务,普通CPU跑得慢得像乌龟爬,而GPU却能像火箭一样把性能拉满——这就是高性能计算(HPC)的魅力!在这个数据爆炸的时代,无论是AI训练、科学仿真还是金融建模,HPC都成了不可或缺的利器。而NVIDIA的CUDA平台,正是这场革命的核心,把GPU从画图的“小能手”变成了并行计算的“大杀器”。作为一名C++专家,我可以负责任地说:学会CUDA
- CUDA 编程相关的开源库
byxdaz
CUDAcuda
CUDA编程相关的开源库非常丰富,涵盖了高性能计算、深度学习、图像处理、线性代数、优化算法等多个领域。1.通用GPU计算库CUDAToolkit(NVIDIA官方):包含CUDA运行时库、编译器(nvcc)、调试工具(cuda-gdb、Nsight)、数学库(如cuBLAS、cuFFT)等。CUDAToolkit-FreeToolsandTraining|NVIDIADeveloperThrust
- GPU编程实战指南04:CUDA编程示例,使用共享内存优化性能
anda0109
CUDA并行编程gpu算力AI编程ai
在CUDA编程中,共享内存(SharedMemory)比全局内存(GlobalMemory)效率高的原因主要与CUDA的硬件架构和内存访问特性密切相关。以下是详细分析:1.CUDA内存层次结构CUDA设备(GPU)具有多层次的内存架构,主要包括以下几种:寄存器(Registers):每个线程私有的高速存储单元,速度最快但容量有限。共享内存(SharedMemory):由同一个线程块(Block)中
- gather算子的CUDA编程和算子测试
谨慎付费(看不懂试读博客不要订阅)
高性能计算CUDA
知乎介绍参考添加链接描述完整测试框架参考本人仓库添加链接描述gather算子的onnx定义参考添加链接描述,该算子的主要变换参考下图:这里我们不妨以input=[A,dimsize,D],indices=[B,C],axis=1举例子,此时对应的output形状是[A,B,C,D],并且根据gather算子定义,我们知道output[i,j,k,s]=input[i,indices[j,k],s]
- Python调用CUDA
源代码分析
python开发语言
CUDA常用语法和函数CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型,允许开发者使用NVIDIAGPU进行高性能计算。以下是一些CUDA编程中的常用语法和函数:核函数(KernelFunctions):使用__global__修饰符定义,这种函数可以从主机(CPU)调用并在设备(GPU)上并行执行。调用格式:kernel>
- NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总
扫地的小何尚
NVIDIAGPUlinuxAI算法
NVIDIAGTC开发者社区WatchParty资料汇总以下是所有涉及到的工具中文解读汇总,希望可以帮到各位:1.CUDA编程模型开发者指南和最新功能解析专栏2.NVIDIAWarp:高性能GPU模拟与图形计算的Python框架3.NVIDIAcuDF:GPU加速的数据处理库详解4.NVIDIAcuML:GPU加速的机器学习库详解5.NVIDIAcuFFT详解:从入门到高级应用6.NVIDIAcu
- GPU计算的历史与CUDA编程入门
己见明
GPU计算CUDAC数据并行性CUDA程序结构向量加法内核
GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究,如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。本文将探讨GPU计算的发展史,重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献,以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。历史回顾回顾历史,GPU计算的发展始于1986年Hillis与Steele在《Comm
- CUDA编程基础
清 澜
算法面试人工智能c++算法nvidiacuda编程
一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。它允许开发者利用NVIDIAGPU的强大计算能力来加速通用计算任务,而不仅仅是图形渲染。通过CUDA,开发者可以编写C、C++或Fortran代码,并将其扩展以在GPU上运行,从而显著提高性能,特别是在处理大规模数据集和复杂算法
- c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作
FakeOccupational
深度学习c++开发语言
目录cub::BlockReduce自定义归约操作(`cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库(CUDAUnBound)提供的一种用于GPU线程块内数据归约(一般完成所有数据规约需要两次规约)的高效工具。它允许线程块内的多个线程并行地对数据执行归约操作,cub::BlockRe
- 英伟达的ptx是什么?ptx在接近汇编语言的层级运行?
AI-AIGC-7744423
人工智能
PTX(ParallelThreadeXecution)是英伟达CUDA架构中的一种中间表示形式(IR)语言。以下是关于它的介绍以及它与汇编语言层级关系的说明:PTX介绍•性质与作用:PTX是一种类似于汇编语言的指令集架构,但它更像是一种抽象的、面向并行计算的中间语言。它是CUDA编程模型中,主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码,在编译过程中
- CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用
byxdaz
CUDAopencv人工智能计算机视觉
OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。一、版本匹配与环境配置CUDA与OpenCV版本兼容性OpenCV各版本对CUDA的支持存在差异,例如OpenCV4.5.4需搭配CUDA10.02,而较新的OpenCV4.8.0需使用更高版本CUDA。需注意部分模块(如级联检测器)可能因CUDA版本更新而不再支持。OpenCV版本CUDA版本4.5.x推荐CUDA11.x及以下
- GPU编程实战指南01:CUDA编程极简手册
anda0109
CUDA并行编程算法
目录1.CUDA基础概念1.1线程层次结构1.2内存层次结构2.CUDA编程核心要素2.1核函数2.2内存管理2.3同步机制3.CUDA优化技巧3.1内存访问优化3.2共享内存使用3.3线程分配优化4.常见问题和解决方案5.实际案例分析1.CUDA基础概念1.1线程层次结构CUDA采用层次化的线程组织结构,从小到大依次为:线程(Thread):最基本的执行单元每个线程执行相同的核函数代码通过thr
- 高性能计算中如何优化内存管理?
gpu
在高性能计算(HPC)中,优化内存管理是提升计算性能的关键环节之一。以下是一些常见的优化策略和方法:内存分配与管理策略内存池技术:通过预分配一定大小的内存池,避免频繁的内存分配和释放操作,减少内存碎片化。例如,在CUDA编程中,可以使用内存池来管理GPU内存,从而提高内存访问效率。异构内存管理:在异构计算环境中(如CPU+GPU),采用统一内存管理(UnifiedMemory)或智能数据迁移策略,
- cuda编程入门——并行归约(五)
我不会打代码啊啊
cuda编程算法c++gpu算力
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
- 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
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓