- 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
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。