- 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
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
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
arm开发fpga开发fpga嵌入式硬件硬件工程计算机视觉硬件架构
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
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end