- 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_
- 从零开始构建深度学习环境:基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践(适合初学者)
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
摘要:深度学习正在引领人工智能技术的革新,而对于初学者来说,正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程,指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN,以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正,到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程,
- LLaMA-Factory微调教程1:LLaMA-Factory安装及使用
Cachel wood
LLM和AIGCllamapython开发语言react.jsjavascript前端microsoft
文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti(16G显存)python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision==0.22.1+cu126torchaudio==2.7.1+cu126PSC:\Users\18098>nvidia-smiTueJul2201:52:192025+<
- 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
- PyTorch武侠演义 第一卷:初入江湖 第7章:矿洞中的计算禁制
空中湖
pytorch武侠演绎pytorch人工智能python
第一卷:初入江湖第7章:矿洞中的计算禁制矿洞深处罗盘残件在接近矿洞时突然发热,指针疯狂旋转。"就是这里,"欧阳长老抚摸着洞壁上的计算图刻痕,“TensorFlow帮用静态图封印了矿脉。”林小码看到:幽蓝矿脉构成巨大的计算图结构水晶矿簇随呼吸节奏明灭(CUDA核心)矿道中流淌着数据光流(内存带宽)"小心!"大师突然拉回林小码。他刚才踩中的矿砖下陷,触发岩壁上的机关——数十道计算图锁链从四面八方射来!
- 研讨会预告:基于 NVIDIA Omniverse 构建 Physical AI 应用,解锁 Physical AI 的落地路径
CSDN资讯
人工智能
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
- 数字人克隆中SyncTalk算法介绍与部署过程
优秘智能UMI
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SyncTalk算法介绍SyncTalk合成同步的头部说话视频,采用三平面哈希表示来保持主体身份。它可以生成同步的嘴唇动作、面部表情和稳定的头部姿势,并恢复头发细节以创建高分辨率视频。部署在Linux中部署该项目,在Ubuntu18.04、Pytorch1.12.1和CUDA11.3上测试。gitclonehttps://github.com/ZiqiaoPeng/SyncTalk.gitcdSy
- 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
- 【MMCV】MMCV安装与踩坑
Elendill
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确认MMCV版本首先确认项目所需MMCV的版本是多少mmcv2.0版本的代码相比较于=2.0.0安装方法新创建一个conda环境安装pytorch:condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda=11.8-cpytorch-cnvidia安装mim,这是openmm官方推出的用于安装他们旗下mm系列产品的安装器:pipinstall-Uop
- [mmcv系列] pip安装mmcv记录
文章目录1.查看torch和cuda版本1.安装1.1从预编译包安装1.2源码编译安装2.校验报错:frommmcvimportConfig可以直接参考教程:找到pip安装,选择自己的cuda和torch版本,复制指令到终端安装即可:1.查看torch和cuda版本终端运行指令:python-c'importtorch;print(torch.__version__);print(torch.ve
- 【代码问题】【包安装】MMCV
Catching Star
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可以参考这篇博客【MMCV】MMCV安装与踩坑-CSDN博客MMCV对于版本要求非常严格。python最好是3.10或者3.9,而且torch和cuda版本一定要对应。比如我是cu118,就可以这样安装:#举例:torch2.1.0+cu118pipinstallmmcv-full==1.7.2\-fhttps://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/to
- 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
- 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
小小怪 @
人工智能自然语言处理
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
- 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
- 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
- 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“
- 光影双生:实时与离线渲染的共生竞合图景
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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
- LLaMA-Factory快速入门
@BangBang
LLMllama
文章目录1.背景2.环境准备2.1硬件要求2.2CUDA和Pytorch环境2.3模型下载2.4模型推理3.自定义数据集构建4.基于LoRA的sft指令微调4.1Lora微调训练4.2动态合并LoRA的推理4.3训练效果评估4.4LoRA模型合并导出5.webuiboard的使用5.1使用介绍5.2APIServer的启动与调用6进阶6.1大模型主流评测benchmark6.2部署Ollama1.
- 安装catkin时遇到了依赖冲突,如何解决?
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)linux服务器运维安装catkin
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案1.**更新包管理器和系统**2.**检查具体依赖冲突**3.**手动安装冲突的依赖包**4.**清理损坏的包**5.**使用`aptitude
- OpenCV Mat UMat GpuMat Matx HostMem InputArray等设计哲学
我是李武涯
opencv人工智能计算机视觉c++
一、概览:GpuMat对应于cuda;HostMem可以看作是一种特殊的Mat,其存储对应cuda在主机分配的锁页内存,可以不经显示downloadupload自动转变成GpuMat(但是和GpuMat并无继承关系);UMat对应于opencl的存储Matx指代常量Mat,编译时即确定:InputArray则是一种代理模式。注意,InputAray和MatUMatGpuMatMatx等无继承关系!
- WSL2部署训练YOLOv11之环境配置(2025年4月19日)
鱼圆食不食
YOLO
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
- 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
- Python成第四个支持CUDA的编程语言
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
- 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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图像算法之音视频编解码音视频学习笔记
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
- AI周报:技术面试卷出新高度,Agent落地开启“工具觉醒”时代
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人工智能语言模型
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
- 【Python 语法】Python 神经网络项目常用语法
一杯水果茶!
人生苦短我用Pythonpython
基础1.导入模块和包2.修改系统路径(sys.path.append)3.命令行参数解析(argparse模块)4.assert确保正确性5.main()脚本入口点6.辅助函数生成器函数`cycle(dl)`一、常用函数1.`.cuda()`/`.cpu()`和`torch.device`2.`torch.zeros`、`torch.randn`、`torch.arrange`、`torch.po
- 深度学习-常用环境配置
瑶山
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目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda创建python虚拟环境-CSDN博客安装NVIDIA显卡驱动直接进NVIDIA官网:NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA在这里有GeForce驱动程序,立即下载,这是下
- 数字图像处理与Python语言实现-Box模糊CUDA实现
视觉与物联智能
数字图像处理与Python实现python深度学习计算机视觉图像处理CUDA
Box模糊CUDA实现文章目录Box模糊CUDA实现1、Box模糊的基本原理2、算法优化:滑动窗口技术3、参数对模糊效果的影响4、Box模糊的优缺点5、与高斯模糊的对比6、实际应用场景7、算法实现7.1PyCUDA实现7.2CuPy实现7.3C++与CUDA实现8、总结在图像处理领域,**Box模糊(方框模糊或均值模糊)**是一种基础且高效的模糊算法,其核心思想是通过对像素邻域内的颜色值取平均值来
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
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@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要