- H800核心技术突破与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,H800芯片凭借自主架构优化与算力跃升,成为推动行业场景化落地的关键驱动力。本文将从技术路径、性能突破与行业应用三个维度,系统解析H800如何在高并发计算与低延时响应领域实现底层架构创新。首先聚焦其自主架构优化的核心技术路径,包括动态资源调度算法与异构计算单元的深度协同设计,揭示其在能效比与计算密度上的突破逻辑;进一步结合算力跃升的具体表现,探讨该芯片如何通
- 算力驱动新质生产力:应用实践与发展路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为新质生产力的核心驱动力,正通过技术创新与场景融合重构产业生态。当前算力发展呈现多维突破态势:在基础架构层面,异构计算与模型压缩技术推动硬件资源利用率提升;在应用场景端,工业互联网算力优化生产流程,智能安防算力实现毫秒级风险响应;在系统协同方面,算力调度机制与能效优化策略形成动态平衡网络。随着国家算力网战略推进,芯片架构创新、绿色数据中心建设与算力租赁模式正加速形成产业链闭环,为量子
- 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
观熵
智能终端Ai探索与创新实践人工智能androidNPUGPU
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
- 大模型部署的整体架构
flyair_China
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/
- QCS8550 硬件性能全解析:参数、性能、优化,一篇讲透
伊利丹~怒风
Qualcomm算法python人工智能边缘计算无人机机器人
在物联网(IoT)设备向高性能、智能化演进的过程中,处理器作为核心算力单元扮演着关键角色。高通推出的Dragonwing™QCS8550处理器,凭借4nm工艺、异构计算架构、极致边缘AI处理能力及Wi-Fi7连接等特性,成为面向工业无人机、自主移动机器人、边缘AI盒子等高性能IoT场景的旗舰解决方案。本文将从核心参数、性能优势、优化亮点三个维度,全面解析这款处理器的技术实力。一、核心参数:4nm工
- Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析
观熵
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
- FPGA芯片厂商及关键的开发测试工具
Chip Design
xPUChipDesignfpga开发
以下是结合2025年技术动态整理的。一、FPGA芯片主要厂商及产品系列厂商芯片系列典型特点目标市场AMD/XilinxVersal,Kintex,Artix,Zynq高性能异构计算(AI引擎+FPGA+CPU)数据中心、5G、航空航天Intel(Altera)Stratix,Arria,Agilex,Cyclone高带宽内存集成(HBM),支持CXL协议网络加速、边缘计算LatticeCertus
- Qualcomm Hexagon DSP 与 AI Engine 架构深度分析:从微架构原理到 Android 部署实战
观熵
国产NPU×Android推理优化人工智能架构android
QualcommHexagonDSP与AIEngine架构深度分析:从微架构原理到Android部署实战关键词QualcommHexagon、AIEngine、HTA、HVX、HMX、Snapdragon、DSP推理加速、AIC、QNNSDK、Tensor编排、AndroidNNAPI、异构调度摘要HexagonDSP架构是QualcommSnapdragonSoC平台中长期演进的异构计算核心之一
- 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包
Atticus-Orion
上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器,具有强大的AI计算能力,而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构,用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍:昇腾NPU架构设计:采用达芬奇架构,是一个片上系统,主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心,包括控制CPU和AICPU,前者用于控制处理器整体运行,后者承担非矩阵类复杂计算。此外,还拥有AICore
- 异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析
观熵
大模型高阶优化技术专题算法人工智能
异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析关键词异构调度、Kubernetes调度器、GPU任务绑定、MIG分配、推理流量调度、服务亲和性、任务隔离、资源优先级、边缘协同、动态算力管理摘要在AI推理系统的生产级部署中,单一自动扩缩容机制已无法满足实际复杂环境中对资源利用率、任务延迟与系统稳定性的多重要求。特别是在GPU/NPU/CPU并存的异构计算集群中,运行
- 量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点:英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU,IBM量子处理器突破512比特,光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破:Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
- Apple SoC 图像 ISP 与 Neural Engine 联合优化案例分析:性能与质量平衡的实战经验
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战接口隔离原则影像Camera
AppleSoC图像ISP与NeuralEngine联合优化案例分析:性能与质量平衡的实战经验关键词:AppleSoC、ISP优化、NeuralEngine协同、图像处理性能、DeepFusion、SmartHDR、实时推理、多核异构计算、功耗管理摘要:随着图像计算复杂度的不断提升,AppleSoC中的ISP与NeuralEngine(NE)联合优化成为提升拍照性能和图像质量的关键路径。本文结合最
- AI人工智能领域必备:AI芯片的关键作用
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构AI人工智能与大数据技术人工智能ai
AI人工智能领域必备:AI芯片的关键作用关键词:AI芯片、算力、神经网络、能效比、专用架构、异构计算、存算一体摘要:在人工智能高速发展的今天,从手机里的“语音助手”到马路上的“自动驾驶汽车”,从医院的“智能影像诊断”到工厂的“机器人流水线”,AI技术的落地离不开一个“幕后大功臣”——AI芯片。本文将用“快递分拣工厂”“人脑神经村”等生活案例,带你一步一步理解AI芯片的核心作用、工作原理和未来趋势,
- 异构计算解决方案(兼容不同硬件架构)
ARM2NCWU
硬件架构
异构计算解决方案通过整合不同类型处理器(如CPU、GPU、NPU、FPGA等),实现硬件资源的高效协同与兼容,满足多样化计算需求。其核心技术与实践方案如下:一、硬件架构设计异构处理器组合主从协作模式:采用通用CPU(如ARMCortex-M3)作为主处理器,搭配专用协处理器(如MSP430微控制器)处理特定任务(如射频通信),通过串口/USB/以太网实现通信。众核架构:集成CPU、GPU、N
- 深度学习学习指南
努力的Lorre
深度学习人工智能
本帖子将以本书的逻辑和顺序做一个梳理:CS基础->AI算法->模型压缩->异构计算->AI框架->AI编译器《DeepLearningSystems》(https://deeplearningsystems.ai/)CS基础推荐书单所需的编程语言(C/C++、Python)就不多讲了,数据结构算法也是大学基础课程,不多赘述。对于操作系统需要多了解,推荐多看一看《深入理解计算机系统》(传说中的面试圣
- 复旦微ZYNQ SOC AXI_DMA高速数据传输实战指南
芯作者
D1:ZYNQ设计fpga开发
突破传统瓶颈:零拷贝+双缓冲实现2.4GB/s传输速率AXI_DMA在异构计算中的核心价值在复旦微ZYNQSOC系统中,AXI_DMA是连接PS(处理系统)和PL(可编程逻辑)的高速数据通道。本文通过创新性的零拷贝双缓冲架构,实现2.4GB/s的稳定传输速率,相比传统方案提升300%!我们将从硬件设计到软件优化,揭秘工业级DMA应用的完整开发流程。一、系统架构创新设计1.1传统DMA方案瓶颈分析方
- 深入实战:ZYNQ中AXI BRAM打通PS与PL数据交互的高速通道
芯作者
D1:ZYNQ设计fpga开发智能硬件硬件工程
在ZYNQ异构计算平台上,高效的数据交互是发挥PS(处理器系统)与PL(可编程逻辑)协同计算优势的关键。本文将深入探讨利用AXIBRAM控制器实现PS与PL间共享内存通信的方案,提供详实的代码、创新优化思路及性能分析,助你构建高速数据通道。一、为何选择AXIBRAM?在ZYNQ中,PS与PL交互的常用方式包括:AXIDMA:适合大数据流传输AXIGPIO:仅适合小数据量控制AXIBRAM:低延迟、
- 算力新纪元前夜:AI 算力架构迎来迭代升级,三大技术突破开启产业新局
Finehoo
人工智能架构
当AI算力需求以年均300%的增速冲击基础设施极限时,全球科技界正屏息以待英伟达2025年GTC大会的到来。这场将于3月17日启幕的技术盛会,或将成为AI算力架构从"量变"到"质变"的转折点。结合行业动态与技术演进趋势,三大突破性方向正浮出水面,预示着产业格局的深度重构。一、异构计算架构的范式突破随着大模型参数突破万亿级,传统冯・诺依曼架构的"内存墙"问题愈发凸显。英伟达BlackwellUltr
- RISC-V向量扩展与GPU协处理:开源加速器设计新范式——对比NVDLA与香山架构的指令集融合方案
点击“AladdinEdu,同学们用得起的【H卡】算力平台”,H卡级别算力,按量计费,灵活弹性,顶级配置,学生专属优惠当开源指令集遇上异构计算,RISC-V向量扩展(RVV)正重塑加速器设计范式。本文深入对比两大开源架构——NVIDIANVDLA与中科院香山处理器在指令集融合上的创新路径。01开源加速器生态的范式转移RISC-V向量扩展的核心突破RVV1.0标准带来三大革命性特性:1.**可伸缩向
- 算力协同创新与能效优化重构工业场景技术生态
智能计算研究中心
其他
内容概要工业智能化转型正推动算力技术生态的体系化重构,其核心在于通过异构计算与边缘计算的协同创新,构建适应复杂工业场景的动态算力基础设施。当前工业互联网平台中,约67%的实时决策场景依赖边缘节点完成数据处理,而深度学习模型训练等计算密集型任务则需依托云端异构计算集群实现资源优化配置。这种分层计算架构不仅降低网络传输延迟,更使工业设备预测性维护系统的响应速度提升至毫秒级。工业质检领域的技术突破印证了
- 鸿蒙开发实战之Function Flow Runtime Kit优化美颜相机AI流水线
harmonyos-next
一、架构设计突破针对美颜相机复杂的AI处理流程,FunctionFlowRuntimeKit实现三大创新:异构计算流水线CPU+GPU+NPU三端任务自动分配人脸识别→皮肤检测→背景分割→滤镜渲染四阶段并行智能调度策略二、核心代码实现importfunctionFlowfrom'@ohos.functionFlowKit';//定义处理节点constnodes=[{id:'face_detect'
- 海思昇腾/达芬奇架构在 Android 系统中的异构部署:NPU × CPU × GPU 联合调度与模型落地实践全流程解析
观熵
国产NPU×Android推理优化架构android
海思昇腾/达芬奇架构在Android系统中的异构部署:NPU×CPU×GPU联合调度与模型落地实践全流程解析关键词海思昇腾、达芬奇架构、AndroidNPU部署、NNIE、ACL、异构计算、张量融合、CANN、NNAPI、边缘AI、算子编译器摘要随着海思昇腾与达芬奇架构在智能终端中的广泛应用,其在Android系统下的AI能力调度、模型部署与异构算力融合需求日益迫切。昇腾SoC集成的NPU(达芬奇
- 开放创新,昇腾 CANN 再向深处
华为人工智能
AI领域有自己的速度。4月29日凌晨4点,Qwen3正式发布,并开源全部8款混合推理模型。发布仅2小时,Qwen3模型在GitHub上的Star数已近17k。更有趣的是,开源5小时后,华为计算发文宣布实现Qwen3的0Day适配,即在MindSpeed和MindIE中开箱即用。这意味着,开发者可以第一时间零门槛使用最新的AI能力。这样软硬件闪电协同的背后,华为昇腾异构计算架构CANN的深度开放策略
- 硬件异构环境(如 CPU+GPU 混合)下的任务调度策略,如何最大化资源利用率?
百态老人
算法机器学习人工智能
硬件异构环境(CPU+GPU混合)下的任务调度策略体系与资源利用率优化技术(2025版)一、异构计算环境的核心挑战在CPU+GPU混合架构中,最大化资源利用率的本质是解决三类矛盾:硬件能力差异矛盾:CPU通用性强但并行度低,GPU并行度高但逻辑处理能力弱资源动态性矛盾:任务负载波动与硬件资源状态的实时匹配同步效率矛盾:CPU-GPU间数据通信与任务协同的延迟损耗二、任务调度策略框架设计1.硬件特性
- 算力安全标准与异构芯片架构演进方向
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能、量子计算等前沿技术对算力需求的指数级增长,构建安全可控的算力基础设施已成为全球科技竞争的核心议题。当前算力体系正面临双重挑战:一方面,异构计算架构的快速演进推动了光子计算、神经形态计算等新型计算范式的突破;另一方面,工业互联网、医疗影像等高精度场景对算力可靠性提出了严苛要求。在此背景下,算力安全标准与芯片架构创新正形成双向驱动的技术生态。行业专家指出:"未来三年将是算力安全标
- 【异构计算架构】CPU/GPU/FPGA混合资源池
沐风—云端行者
云计算架构架构fpga开发云计算云原生
异构计算架构:CPU/GPU/FPGA混合资源池一、技术背景及发展二、技术特点三、技术实现细节四、未来发展趋势结语一、技术背景及发展随着摩尔定律逼近物理极限,单一架构的计算芯片已无法满足AI训练、科学计算、实时渲染等高并发、高吞吐场景的需求。异构计算通过整合多种指令集和体系结构的处理器(如CPU、GPU、FPGA),实现了“专业分工+协同增效”的计算范式。发展历程:早期阶段(2000年前):GPU
- FPGA × GPU 混合推理系统架构实战:协同执行链设计与性能对比分析
观熵
大模型高阶优化技术专题fpga开发系统架构人工智能
《FPGA×GPU混合推理系统架构实战:协同执行链设计与性能对比分析》关键词FPGA加速、GPU推理、混合部署架构、DPU调度、异构计算、协同执行链、推理任务分配、性能对比分析摘要在实际工程中,单一加速器已难以满足复杂AI场景下对低延迟与高吞吐的双重要求。本文基于真实部署实践,系统分析了FPGA与GPU混合推理系统的协同架构设计,深入解析DPU与CUDA引擎在异构平台中的任务调度路径、特征数据交换
- 零基础学习GPU 系统软件资源(7.4)--未来趋势与前沿技术:新型架构的软件适配
xiaoheshang_123
学习架构simulink
目录第七章:未来趋势与前沿技术新型架构的软件适配1.CXL协议对GPU缓存一致性的影响(1)CXL协议的核心特性(2)GPU缓存一致性的挑战与解决方案(3)性能影响与适用场景2.DPU加速下的GPU资源卸载场景(1)DPU的核心功能(2)GPU资源卸载的技术实现(3)性能优势与典型应用3.技术挑战与未来方向(1)当前挑战(2)未来趋势4.总结第七章:未来趋势与前沿技术新型架构的软件适配随着异构计算
- V100赋能智能能源管理算力跃迁
智能计算研究中心
其他
内容概要能源行业的数字化转型正面临算力需求与系统复杂性双重挑战。传统能源管理架构受限于数据处理速度与算法精度,难以支撑实时调度与动态优化需求。V100芯片通过异构计算架构与大规模并行处理能力的革新,将单精度浮点运算性能提升至15.7TFLOPS,为能源系统构建起具备自我进化能力的数字底座。技术建议:能源企业在部署智能管理系统时,需重点关注数据采集频率与算法迭代周期的匹配度,建议采用动态负载均衡策略
- 边缘AI推理突破:树莓派5运行Llama3-13B的异构计算极致优化指南
尘烬海
人工智能分布式risc-v网络架构
引言:边缘大语言模型推理的挑战在边缘计算设备上部署13B参数级大语言模型(LLM)面临三重挑战:算力瓶颈:ARMCortex-A76CPU峰值算力仅0.5TFLOPS,远低于GPU服务器内存墙限制:8GBLPDDR4X内存难以容纳原始FP16模型(约26GB)能耗约束:5WTDP下需平衡性能与散热本文将深入探讨基于树莓派5的Llama3-13B量化部署方案,实现token生成速度>2.5token
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&