- 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
- 工业4.0的“隐形指挥官“
工业4.0的"隐形指挥官"——明远智睿SSD2351通过其微型化设计、高性能计算和工业级可靠性正在重构智能工厂的底层架构。以下是其技术价值与产业影响的深度解析一、技术颠覆性:毫米级尺寸的工业级算力突破1.空间-算力悖论破解-在26×26mm面积上集成四核Cortex-A35(主频1.3GHz),算力密度达5.2DMIPS/mm²,是传统工控模块的8倍-通过L2缓存预加载机制,将多轴插补计算时的DD
- PHP 8.0 云原生与前沿技术深度整合(1)
jishujiaoliu1682
php开发语言
PHP8.0云原生与前沿技术深度整合目录云原生PHP架构ServerlessPHP实践AI/ML集成方案区块链与PHP物联网(IoT)开发边缘计算部署未来技术展望云原生PHP架构KubernetesOperator设计phpclassPhpAppOperator{private$k8sClient;publicfunction__construct(K8sClient$client){$this-
- 无锁编程:突破性能瓶颈的并发重构
止观止
C++c++并发编程多线程无锁并发
引言在现代高性能计算领域,多线程编程已成为提升系统吞吐量的关键手段。然而,粗粒度锁的使用往往会成为系统性能的瓶颈,导致线程频繁争用资源,反而降低了整体性能。本文将深入探讨如何通过并发重构技术,打破锁争用带来的性能瓶颈。通过本文,读者将学习到:如何识别和检测多线程代码中的锁竞争问题无锁编程(Lock-freeprogramming)的核心原理与实现技巧线程局部存储(ThreadLocalStorag
- FPGA时序违例常规处理方法
PixelLancer
fpga开发matlab
FPGA时序违例常规处理方法FPGA芯片常常在高性能计算、数字信号处理等领域中得到广泛应用。在设计FPGA电路时,时序约束是非常重要的一步。因为采用了诸如时钟分频、数据同步等技术,导致时序问题的出现会给电路性能带来很大影响。本文将介绍处理FPGA时序违例的一些常规方法。时序约束时序约束是FPGA设计的关键步骤之一。它通过定义时序规范来保证电路的正常运行。约束包括时钟频率、输入延迟、输出延迟等参数。
- 主要分布在背侧海马体(dHPC)CA1区域(dCA1)的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
金井PRATHAMA
脑神经科学与NLP自然语言处理人工智能神经网络
时空联合细胞(SpatiotemporalConjunctiveCells)主要分布在背侧海马体CA1区(dCA1),其核心功能是同步编码空间位置、时间信息和行为意图,形成动态的情景记忆表征。这种神经机制为自然语言处理(NLP)中的深层语义分析提供了突破性的启示,尤其在解决语义连贯性、上下文建模和长期依赖等核心挑战上。以下是具体影响和技术实现路径:一、时空联合细胞的核心机制及其NLP关联背侧海马体
- 解决HPC环境下Python的持续性ModuleNotFoundError-No module named ‘taming‘
yang_li_wen
python开发语言
一、问题描述我们的目标是在一个HPC集群的计算节点上,通过提交作业脚本来执行一个依赖于taming-transformers库的Python程序。该程序的运行环境由Conda进行管理,且环境与项目代码均部署在所有节点均可访问的共享文件系统(/project和/scratch)上。尽管我们确认依赖包已在环境中安装,但在计算节点上执行脚本时,程序在尝试导入taming模块时(fromtaming.mo
- 将基于x86平台的应用迁移到阿里云倚天实例服务器指南
阿里云最新优惠和活动汇总
随着云计算技术的飞速发展,云服务商们不断推出高性能、高可用的云服务器实例,以满足企业日益增长的计算需求。阿里云推出的倚天实例,凭借其基于ARM架构的倚天710处理器,提供了卓越的计算能力和能效比,特别适用于云原生、高性能计算等场景。然而,有的用户需要将传统基于x86平台的应用迁移到倚天实例上,本文将详细介绍如何将基于x86平台的应用迁移到阿里云倚天实例的服务器上,帮助开发者和企业用户顺利完成迁移工
- SSD Fresh:固态硬盘优化专家
dntktop
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在追求高性能计算体验的今天,固态硬盘(SSD)已成为提升系统响应速度的关键组件。然而,如何有效延长SSD的使用寿命,同时保持其最佳性能,是许多技术爱好者和专业人士面临的问题。今天,电脑天空为大家介绍一款专业的固态硬盘优化工具——SSDFresh。功能亮点全面维护:提供SSD状态的实时预览和维护建议。性能分析:动态分析SSD性能,帮助用户了解当前状态。深度优化:通过一系列优化措施,提升SSD性能。自
- 【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
- 主要分布在背侧海马体(dHPC)CA1区域(dCA1)的时间细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
金井PRATHAMA
脑神经科学与NLP神经网络自然语言处理人工智能知识图谱
时间细胞(timecells)作为海马体CA1区域中编码时间信息的神经元,其工作机制对自然语言处理(NLP)中的深层语义分析具有多方面的启示。这些神经元通过整合时空信息、动态竞争机制和序列编码能力,为解决NLP中语义连贯性、上下文依赖性和长期依赖等挑战提供了生物神经基础。以下是具体的影响和启示:一、时间细胞的特性与深层语义分析的挑战关联时间编码的动态性与语义上下文依赖时间细胞通过速率编码(firi
- 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
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一、引言二、硬件架构特点(一)多核/多处理器设计(二)大容量高带宽内存(三)存储系统(四)高可用性设计三、性能优化技术(一)并行计算(二)虚拟化支持(三)网络I/O优化四、典型应用场景(一)云计算节点(二)数据库服务器五、总结摘要:本文以DellPowerEdgeR750服务器为例,深入解析了服务器计算机的硬件架构特点、性能优化技术
- 【2025版】最新大模型就业方向,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
程序员_大白
大模型程序员职业与发展大模型人工智能
大模型就业方向主要集中在以下几个核心领域:数据治理方向:涉及爬虫、数据清洗、ETL、DataEngine、Pipeline等工作,确保数据质量和可用性,支持模型训练和运行。平台搭建方向:负责分布式训练、大模型集群以及工程基建,构建高效的模型运行平台,支持高性能计算。模型算法方向:专注于开发新的预训练模型和优化算法,提升模型的准确性和效率,适用于NLP、语音助手、对话机器人等领域。部署落地方向:包括
- 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
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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
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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
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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
- Pad Token技术原理与实现指南
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目录概述理论基础:第一性原理分析技术实现机制工程最佳实践性能优化策略常见问题与解决方案技术发展趋势附录1.概述1.1文档目的本文档旨在深入阐述深度学习中PadToken的技术原理、实现机制及工程应用,为算法工程师提供全面的理论指导和实践参考。1.2适用范围自然语言处理模型开发序列数据批处理优化深度学习系统架构设计高性能计算资源管理1.3核心问题研究问题:为什么深度学习模型需要将变长序列统一到固定长
- 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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腾讯云国际量子计算腾讯云服务器云计算架构运维
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
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
- Python,C++开发磁流体研究以及应用APP
Geeker-2025
pythonc++
#Python与C++开发磁流体研究与应用APP方案以下是一个结合Python与C++的磁流体(MHD)研究与应用APP的完整技术方案,融合了高性能计算、实时仿真和工业应用场景:##系统架构设计```mermaidgraphTDA[用户界面层]-->B[Python应用层]B-->C[C++核心计算层]C-->D[硬件接口层]D-->E[实验设备/传感器]subgraph前端A1[桌面端-PyQt
- QuACK:用纯 Python 把 H100 推到“光速”
吴脑的键客
人工智能python开发语言gpu算力
FlashAttention的共同作者TriDao与普林斯顿大学的两位博士生最近联合推出了一个名为QuACK的新内核库。这一创新的内核库引起了广泛关注,尤其是在高性能计算领域。QuACK的开发背景QuACK的开发完全基于Python和CuTe-DSL,令人瞩目的是,它不涉及任何CUDAC++代码。这一设计理念打破了传统的编程框架,使得开发者能够在更友好的环境中进行高效的GPU编程。性能优势在强大的
- Python 线程与进程在实际项目中的问题及应对策略
女码农的重启
pythonjava线程进程
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
- MAC 版 sublime text 2 安装插件管理器
刘晓倩
sublimemac
第1步:打开Sublime,按下Control+`(Mac)或者Ctrl+`(Windows),然后粘贴上下面的代码:importurllib.request,os;pf='PackageControl.sublime-package';ipp=sublime.installed_packages_path();urllib.request.install_opener(urllib.reques
- Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析
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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
- 告别内存焦虑!用Dask打开Python大数据并行计算的“任意门“
小张在编程
python大数据开发语言
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
- Anolis OS 23 架构支持家族新成员:Anolis OS 23.3 版本及 RISC-V 预览版发布
自AnolisOS23版本发布之始,龙蜥社区就一直致力于探索同源异构的发行版能力,从AnolisOS23.1版本支持龙芯架构同源异构开始,社区就在持续不断地寻找更多的异构可能性。RISC-V作为开放、模块化、可扩展的指令集架构,正成为全球芯片创新的核心驱动力,尤其在边缘计算、物联网、高性能计算等领域展现出巨大潜力。龙蜥社区在RISC-V生态建设中持续投入,并积极贡献上游社区。多位龙蜥社区成员在RI
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分