- 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
- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成:让模型学会小红书“爽感”写作,转化率提升300%
AI_DL_CODE
大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
- 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
- CR渲染器效果图渲染:CPU是核心,显卡为加速利器
在效果图渲染领域,CR渲染器的硬件需求常引发讨论。设计师们普遍关注一个核心问题:渲染性能究竟更依赖CPU还是显卡?这直接关系到设备配置策略与渲染效率优化。要厘清这一问题,需深入剖析其渲染机制与硬件分工。核心结论:CPU主导渲染,显卡辅助加速对于CR渲染器用户,硬件投入优先级至关重要。核心结论明确:CR渲染器的渲染过程以CPU为绝对主力,显卡则扮演辅助加速角色。具体体现为:1.CPU主导最终计算:C
- 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
- libomxil-bellagio移植到OpenHarmony
离北况归
当使用mesa3dcangh提供的amd显卡驱动时,想利用Mesa提供的图形硬件加速能力,来支持视频编解码操作时。需要依赖libomxil-bellagio库,现在成果分享如下:基础知识1.OpenHarmony中mesa3damd显卡驱动编译2.OpenHarmony中基于GN和ninja的编译构建,参考笔者speexdsp移植到OpenHarmony系列文章:移植speexdsp到OpenHa
- vLLM专题(三)-快速开始
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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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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
- 显卡什么牌子的好?质量好性价比高 ?显卡品牌最好排名前十名?
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今天我们就来说下:显卡什么牌子的好?质量好性价比高?显卡品牌最好排名前十名?大家好!我是花桃平台最大团队&联合创始人大同导师。相较于其它返利app,花桃佣金更高,模式更好,终端用户不流失!在如今的信息时代中,电脑已成为人们日常生活中必不可少的电子设备之一。而显卡作为电脑的核心零部件之一,是保障电脑图像处理、游戏运行等方面必不可少的硬件设备。在市场上,显卡品牌数不胜数,那么显卡什么牌子好呢?这是一个
- 存算一体架构或成为AI处理器技术发展关键
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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
- 操作系统的启动过程
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
#c++ubuntu开发ubuntulinux
操作系统的启动过程是一个多阶段、软硬件协同的复杂流程,主要分为以下四个阶段:一、硬件自检与初始化(BIOS/UEFI阶段)BIOS流程加电自检(POST):CPU执行主板ROM芯片中的BIOS程序,检测硬件(CPU、内存、硬盘等)是否正常。初始化硬件:设置硬件基本状态(如内存时钟、显卡分辨率),并加载BIOS配置(如启动顺序)。加载引导程序:根据启动顺序,读取第一个可启动设备的MBR(主引导记录)
- linux关于桌面的架构
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
#c++ubuntu开发linux架构运维
1.概要2.内容Linux桌面架构是一个分层设计的系统,各层之间通过标准化接口协同工作,既保证了底层稳定性,又允许上层组件灵活替换。以下是Linux桌面架构的分层结构、各层职责及可替换组件的详细解析:1.硬件抽象层(HardwareAbstractionLayer)(1)职责硬件兼容性:将显卡、输入设备(键盘、鼠标、触控板)等硬件的操作抽象为统一接口,屏蔽硬件差异。驱动管理:加载并管理硬件驱动(如
- 【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
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$