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前言在Android开发中,相机功能一直是比较复杂的部分,需要处理不同设备的兼容性、生命周期管理以及复杂的API调用。Google推出的CameraX库极大地简化了这一过程,让开发者能够更轻松地实现高质量的相机功能。本文将带你全面了解CameraX的使用方法。什么是CameraX?CameraX是Jetpack系列中的一个库,它基于Camera2API构建,但提供了更高层次的抽象,具有以下优点:简
- LLaMA-Factory微调教程1:LLaMA-Factory安装及使用
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- 研讨会预告:基于 NVIDIA Omniverse 构建 Physical AI 应用,解锁 Physical AI 的落地路径
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在生成式AI持续革新虚拟内容生产的同时,一种面向现实世界的AI正悄然兴起——物理AI(PhysicalAI)。它赋能机器人、自动驾驶等自主系统在三维空间中完成感知、理解与互动,让AI走出屏幕,触碰现实。借助NVIDIAOmniverse、Cosmos、IsaacSim等平台,开发者正在加速构建真实可用的物理智能体。加入本期精讲堂,探索如何利用端到端工具链快速推进AI与物理世界的深度融合。基于NVI
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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
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- 基于Jetson Nano与PyTorch的无人机实时目标跟踪系统搭建指南
引言:边缘计算赋能智能监控在AIoT时代,将深度学习模型部署到嵌入式设备已成为行业刚需。本文将手把手指导读者在NVIDIAJetsonNano(4GB版本)开发板上,构建基于YOLOv5+SORT算法的实时目标跟踪系统,集成无人机控制与地面站监控界面,最终打造低功耗智能监控设备。通过本项目,读者将掌握:嵌入式端模型优化与部署技巧;多目标跟踪算法工程化实现;无人机-地面站协同控制架构;边缘计算场景下
- LLM微调训练指南
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模型选择策略开源LLM的选择需综合评估任务需求与资源限制:LLaMA-2(7B/13B/70B):商用友好,推荐使用HuggingFace格式的社区变体(如NousResearch版本)Mistral(7B):Apache2.0许可,在推理和数学任务表现突出Falcon(7B/40B):商业授权宽松,特别适合多轮对话场景硬件匹配参考:NVIDIA3090可微调7B模型(QLoRA),A100建议尝
- Android Room 持久化库:简化数据库操作
安卓开发者
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什么是Room?Room是Google官方推出的一个SQLite对象映射库,它是AndroidJetpack组件的一部分。Room在SQLite的基础上提供了一个抽象层,让开发者能够更流畅地访问数据库,同时又能充分利用SQLite的全部功能。Room的主要优势在于:编译时SQL查询验证减少了大量样板代码与LiveData、RxJava等无缝集成提供了简单的注解方式来定义数据库结构Room的核心组件
- 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
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引言为什么需要WorkManager?传统后台任务的问题://传统方式-手动管理后台任务classMainActivity:AppCompatActivity(){overridefunonCreate(savedInstanceState:Bundle?){super.onCreate(savedInstanceState)//问题1:无法保证任务执行Thread{//后台任务downloadF
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一、LiveData概述LiveData是AndroidJetpack组件库中的一个重要成员,它是一种可观察的数据持有者类,具有生命周期感知能力。LiveData遵循观察者模式,当数据发生变化时,它会通知处于活跃生命周期状态的观察者。LiveData的核心特点生命周期感知:自动管理观察者的订阅,避免内存泄漏数据更新通知:仅在数据变化时通知活跃的观察者配置更改保持:屏幕旋转等配置更改时自动保留最新数
- 三星数据被黑客泄露、罗马尼亚加油站网络遭勒索攻击|3月8日全球网络安全热点
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安全资讯报告攻击英伟达的黑客泄露了三星数据据报道,攻击并泄露Nvidia的黑客组织LAPSUS$发布了它所描述的“三星机密源代码”。该黑客组织此前曾从Nvidia窃取机密信息。BleepingComputer报告称,LAPSUS$泄露了近190GB的数据,据称其中包括TrustZone环境使用的受信任小程序的源代码、最近三星设备的引导加载程序以及与三星帐户相关的技术等。LAPSUS$声称也泄露了“
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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
- WSL2部署训练YOLOv11之环境配置(2025年4月19日)
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一、前言今天尝试在WSL2环境中部署训练YOLOv11,顺便把环境配置好。二、安装CUDA由于WSL2中并不能直接使用宿主机的显卡,所以需要安装CUDAonWSL以安装NVIDIA驱动到WSL中。注意必须是WSL2,WSL2对GPU的支持使这些应用程序能够受益于GPU加速计算,WSL1不支持。打开cmd或pwsh更新一下WSL内核:wsl.exe--update确保宿主机已安装最新的NVIDIAG
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MVI架构核心原理MVI(Model-View-Intent)是一种基于单向数据流的架构模式,其核心组件关系如下:[View]--Intents-->[ViewModel]--States-->[View]||用户交互事件处理业务逻辑||[View]=emptyList(),valisLoading:Boolean=false,valerror:String?=null,valnewTodoTit
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Python成第四个支持CUDA的编程语言3月19日NVIDIA的GTC2013图形技术大会将开幕,在此之前会有很多宣传造势内容,其中最重大也是最主要的就是NVIDIA老总黄仁勋的开幕词了,其他合作伙伴也会发布各自的演讲。ContinuumAnalytics联合NVIDIA宣布将会引入新的PythonCUDA编译器——NumbaPro,Python也成为继C、C++以及Fortan之后的第四个支持
- 2025乐彩V8影视系统技术解析:双端原生架构与双H5免签封装实战 双端原生+双H5免签封装+TV级性能优化,一套代码打通全终端生态
CH资源网ch-h点cn(测评师 )
架构性能优化
1.双端原生实现方案Android端:基于Kotlin+JetpackCompose架构,深度优化ExoPlayer内核,支持4KHDR硬解与DRM加密流iOS端:Swift+SwiftUI构建,集成AVFoundation定制播放器,实现画中画与杜比全景声支持TV专属优化:针对AndroidTV和AppleTV分别实现焦点引擎和遥控器键位映射452.双H5站免签封装方案系统创新性地实现双H5站点
- Android-Compose初步学习总结
一、JetpackCompose的生命周期JetpackCompose中,组合是由可组合项构成的树状结构,用于描述应用界面。它通过初始组合生成,并仅能通过重新组合更新——当应用状态变化时,Compose会安排重新组合,仅重新执行受状态变化影响的可组合项,而非整个UI树。可组合项的生命周期包含三个阶段:进入组合、经历0次或多次重新组合、最终离开组合。组合中可组合项的实例由其调用点(即调用可组合项的源
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一、DataBinding基础配置1.启动流程在build.gradle中启用:android{dataBinding{enabled=true}}这会让编译器为每个布局文件生成对应的绑定类(如ActivityMainBinding、DetailsFragmentBinding)。2.布局文件转换将普通布局文件转换为DataBinding布局,需要在根标签外包裹标签:二、绑定基础操作1.绑定基本数
- 从 0 到 1 搞定nvidia 独显推流:硬件视频编码环境安装完整学习笔记
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笔记用于安装和配置一套完整的媒体处理工具链,包括NVIDIA编码头文件、带CUDA加速的FFmpeg以及ZLMediaKit流媒体服务框架,适用于需要进行视频编解码、流媒体推流/拉流等场景的开发与部署。标题核心组件及版本说明nv-codec-headers来源:Gitee仓库jario-jin/nv-codec-headers版本:n11.1.5.0(对应NVIDIAVideoCodecSDK接口
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一句话暴论:当面试官要求手搓FP16精度时,真正的考题是“你能否在硅基文明觉醒前跟上进化速度”。一、面试地狱难度实录(开发者生存指南)百度二面手搓FP16精度:考的不是浮点数,而是对硬件底层的敬畏(原文)腾讯夺命11连问:混元大模型面试暴露行业真相——懂原理已不够,得会调参、训推、修故障的“全栈炼丹师”(解析)NVIDIA四轮拷打实录:GPU厂面试竟考Attention优化!LightingAtt
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ModalBottomSheet是MaterialDesign中一个非常实用的组件,用于从屏幕底部向上滑动显示一个模态化的内容面板(如菜单、选项、详情)。在JetpackCompose中,实现它变得异常简洁优雅。本文将带你深入理解其用法。核心概念模态化(Modal):当底部弹窗显示时,它会覆盖在屏幕主要内容之上,并阻止用户与底层内容的交互(通常底层内容会变暗),直到用户关闭弹窗。状态驱动:Comp
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- 深度学习分布式训练:并行策略与通信机制的系统性分析
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1.引言随着深度学习模型规模的指数级增长,单一计算设备已无法满足训练需求。以GPT-3为例,其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间(每个参数2字节),远超当前主流GPU的显存容量(如NVIDIAA100的80GB)。根据OpenAI的技术报告[1],即使使用最先进的硬件,单卡训练GPT-3需要355年。这一计算瓶颈催生了分布式训练技术的快速发展。本文将从理论基础出发,系统性地分析
- 大模型部署的整体架构
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人工智能云计算架构
一、大模型部署架构1.1部署架构大模型部署的整体架构是一个多层次、软硬件协同的系统工程,旨在解决模型规模庞大、计算资源密集、延迟敏感等挑战。1.1.1、基础架构层:硬件资源与网络算力集群GPU/NPU阵列:如NVIDIAA100/H100/H200/H800、华为昇腾、昆仑芯等,支持FP16/INT8量化计算,显存带宽需达TB级(如HBM3e显存带宽达3.35TB/s)。异构计算:CPU+GPU/
- Kimi-Audio:最佳音LLM, 如何免费使用 Kimi-Audio AI 模型?
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能kimi
简介继DeepSeek之后,字节跳动(现名MoonShotAI,又名Kimi)也在生成式人工智能领域加速发展,并发布了自己的音频模型Kimi-Audio,据说是迄今为止最好的音频模型。推荐文章《NvidiaGPU入门教程之02ubuntu安装A100显卡驱动(含8步快速浓缩教程)》权重2,安装A100显卡驱动《本地大模型知识库OpenWebUI系列之如何解决知识库上传文件故障Extractedco
- apex 0x800001错误
行云浪迹
游戏程序
apex0x800001错误在最近的apex更新后,后面会出现如下的错误,该错误是说游戏文件损坏或缺失可能导致此错误,于是就在Steam中的游戏的属性里进行了完整性的检验,以及重新下载游戏,但还是无法解决该问题。解决办法我是通过更新显卡驱动才得以解决。大家根据电脑不同的显卡配置去官网更新,以下是各个显卡。NVIDIA:通过GeForceExperience更新。AMD:使用AMDRadeonSof
- 英特尔CEO坦承AI领域落后Nvidia,边缘计算成复苏关键
weishi122
人工智能边缘计算AI技术芯片graphql金融科技
据报道,英特尔CEO已向全球员工发表讲话Lip-BuTan似乎提出了坦率的观察和清晰目标所有这些表明英特尔将聚焦于精简业务,并进军AI领域——尽管不是直接追赶Nvidia,而是通过所谓边缘AI英特尔(相对)新任CEO显然承认了公司面临的严峻挑战,但Lip-BuTan似乎制定了复苏计划——而且听起来相当务实。《俄勒冈人报》报道了一段Tan的问答环节录音(由Tom’sHardware发现),该录音据称
- 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
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C