cublas矩阵乘法效率测试 [问题点数:20分]

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CULA矩阵相乘和CUBLAS矩阵相乘
CULA的<em>矩阵</em>相乘: culaDeviceDgemm('N','N',n,m,k,alpha, b_device,n,           //b   k  x  n a_device,k,           //a   m  x  k beta, c_device,n); 上式表示:C=A*B的<em>矩阵</em>相乘方法,而且数据类型为double,也可以使用float类型数据的函数:culaD
关于Cublas的lib不完整
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201510/12/1444611818_423830.png)CUDA7.0Toolkit等都装好了,调试程序也通过,在尝试<em>cublas</em>的时候出现无法解析的外部符号,而且编译也显示,无法包含<em>cublas</em>_v2.h头文件,结果发现我的lib里边没有这个头文件,请问该怎么办,安装应该是没问题的,是完整的。求指导
vs2008下Cublas调用出错的解决办法
在做<em>cublas</em><em>测试</em>程序的适合遇到如下问题,查阅了相关解决方法,终于解决了,做个记录。 template.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 <em>cublas</em>Shutdown,该符号在函数 main 中被引用 template.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 <em>cublas</em>GetVector,该符号在函数 main 中被引用 template
cublasSgemm函数的使用笔记
实际的运算为C^T=alpha*B^T*A^T+beta*C^T 由于C^T的存储也是按列的,所以计算结果取出来刚好等于 C,可以省去转置的步骤。 注: maxtrix_size.uiWB 表示,B^T 的行数、C^T的行数 maxtrix_size.uiHA表示,A^T 的列数 maxtrix_size.uiWA表示,B^T 的列数、A^T的行数 相关函数和参数说明: ...
玩玩CUBLAS(1)——hello cublas
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/8891274 /*======================================================================= * 度假中,在青岛这块曾经应该很熟悉的土地上,另一半在围着病人们转悠 * 所以自己在酒店里,也不想出去,听听歌,写写文章
利用cuda的cublas库实现任意矩阵乘法
使用<em>cublas</em>库的相关函数做<em>矩阵</em><em>乘法</em>时,应当注意两点:一是<em>cublas</em>的中数据时按里存储的,二是,要注意<em>矩阵</em>是在GPU端产生的还是CPU端产生的。 在<em>cublas</em>库中,实现<em>矩阵</em>的<em>乘法</em>有有以上两个函数,分别完成单精度和双精度的<em>矩阵</em><em>乘法</em>运算。完成的是以下运算(具体可以参看SDK文档) 特别小心:ld(leading dimension)的意思,对于<em>矩阵</em>在由<em>cublas</em>的随
cublasSgemm和cublasDgemm的比较
我的电脑的GPU是GeForce 410M的。比较老旧了,当年高考完买的。为了验证NVIDIA在游戏卡系列到底砍了多少双精度计算能力,这一次总共做了三个实验,截图保存了,值得一提的是,当<em>矩阵</em>维度到了3000维的时候。。。 所以读者看到这里就懂为啥我的工具箱的精度会有问题了吧。。。我无耻了一把。。。
CUBLAS_Library
对最近版的cuda CUBLAS库函数进行详细介绍
cusparse的使用
1、cusparse简介   cusparse是一个非常好的进行系数代数运算的库。不得不提到的是,它的<em>效率</em>是相当高效的,尤其是当进行大规模的稀疏计算的时候,cuda的优势就体现得淋漓尽致了(相比于MATLAB而言)。先说明一下,如果你是一个有着丰富编程经验的老手,那么本文对于你可能没有太大作用,然而如果你是想使用cusparse加速程序的新手,本文可以为你节约相当的时间。2、稀疏<em>矩阵</em>于一般<em>矩阵</em>的<em>乘法</em>
CUDA学习--矩阵乘法的并行运算
1. CUDA学习步骤 CPU实现 a*b = c 的<em>矩阵</em><em>乘法</em>(<em>矩阵</em>尺寸是n*m的,n和m大于1000) 下载 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,安装好cuda 将cpu代码移植到cuda。将CPU值传入GPU,使用cuda计算,与cpu结果对比。 优化思路1:将<em>矩阵</em>分块进行计算 优化思路2:使用share memory进行优化 优化思路3:将数
cublas的配置方法
<em>cublas</em>是一个非常好用的cuda库,里面集成了相当多的和GPU相合(tuned)的库函数,相当好用,但如果不会配置还真的是挺头疼的,我在网上找的很多文章都有<em>cublas</em>的配置方法,但是对于我的平台来说都不是非常靠谱,现在我说说我遇到的问题和解决方法:   我的问题和很多人问的都一样,就是各种无法解析的外部符号,出现这种问题其实就是库没有链接到,网上有很多答案都提到了,但是最关键的问题是,如果
CUDA矩阵乘法
CUDA<em>矩阵</em><em>乘法</em>背景 大多数情况下,我们是不需要自己去实现<em>矩阵</em><em>乘法</em>的,因为Nvidia提供了cuda版的<em>cublas</em>库,我们利用库函数就可以搞定。但是,总会有些情况下,我们需要实现自己的<em>矩阵</em><em>乘法</em>。这里我们要实现的是自己的<em>cublas</em>Sgemm函数。 <em>cublas</em>Sgemm介绍 <em>cublas</em>Sgemm函数的功能可以用如下的公式表示: α∗op(A)op(B)+β∗C,α和β是标量,其余是<em>矩阵</em>,op表
cublas库求矩阵范数,求各位大神看看代码哪里不对
void *device_numofduanyuan; <em>cublas</em>Handle_t handler; cudaEvent_t <em>cublas</em>_start,<em>cublas</em>_stop,cula_start,cula_stop; clock_t begin,end; begin=clock(); cudaEventCreate(&<em>cublas</em>_start); cudaEventCreate(&<em>cublas</em>_stop); cudaEventCreate(&cula_start); cudaEventCreate(&cula_stop); //<em>cublas</em>Create(&handle); cudaMalloc((void **)&device_numofduanyuan,sizeof(int)); cudaMemset(device_numofduanyuan,0,sizeof(int)); if (type==3||type==0||type==1||type==2) { //float *matVt,*matMt,*matOMEGA; //matVt=(float *)malloc(sizeof(float)*bands*width); //matVt 所有波段的一行数据; //matMt=(float *)malloc(sizeof(float)*height*width); //matOMEGA=(float *)malloc(sizeof(float)*bands*numofduanyuan); matrix_f matVt,matMt,matOMEGA; Init_fmatrix(matVt,bands,width); Init_fmatrix(matMt,height,width); Init_fmatrix(matOMEGA,bands,numofduanyuan); float *temp_data=(float *)host_data; float *dev_matVt,*dev_matMt,*dev_matOMEGA; cudaMalloc((void**)&dev_matVt,sizeof(float)*bands); cudaMalloc((void**)&dev_matMt,sizeof(float)*height*width); cudaMalloc((void**)&dev_matOMEGA,sizeof(float)*bands*numofduanyuan); #pragma unroll for (int i=0;i<width;k++) { int pos=i*width+k+j*(width*height); //float temp=host_data[pos]; matVt.mat[j][k]=temp_data[pos]; } } cudaMemcpy(dev_matVt,matVt.mat,sizeof(float)*width*bands,cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_matMt,matMt.mat,sizeof(float)*height*width,cudaMemcpyHostToDevice); <em>cublas</em>Snrm2(handler,bands,dev_matVt,sizeof(float),dev_matMt);
CUDA总结:CUBLAS
CUBLAS_Library.pdf函数命名规则:类型 Meaning float, ‘s’ or ‘S’, real single-precision double, ‘d’ or ‘D’, real double-precision cuComplex, ‘c’ or ‘C’, complex single-precision cuDoubleComplex, ‘z’ or
cuda 矩阵乘法函数之cublasSgemm
在使用CUDA的cuBLAS库中<em>矩阵</em><em>乘法</em>函数<em>cublas</em>Sgemm时,注意到cuda其中的二维<em>矩阵</em>的储存是“**按列储存**”,一天都处于蒙蔽状态,查了很多资料,按所得结果情况,总结出如下几条。 一、获得按行存储的结果由博文:http://blog.csdn.net/xfortius/article/details/9225799收到启发:比如,我们想求C=A*B这个<em>矩阵</em>运算,其中A={{1,1},
使用 CUBLAS 库给矩阵运算提速
前言   编写 CUDA 程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时。那么有没有一些现成的 CUDA 库来调用呢?   答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库。   本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库,同时演示一个使用 CUBLAS 库进行<em>矩阵</em><em>乘法</em>的例子。 CUBLAS 内容   CUBLAS 是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库,它分...
关于CUBLAS的环境配置方法
CUBLAS的配置方法 1、CUBLAS是nvidia公司提供的非常好用的cuda库,里面集成了喝多库函数,详细可以在nvidia官网上查看。 这里我想详细的说说我遇到的问题和我的配置方法。 我的电脑是vs2013+cuda8.0,windows 10系统。 2、CUBLAS环境配置 第一步:创建一个新的win32控制台程序,我创建的项目名cudaexample,如图1所示。 图1
cublas库实现矩阵乘法(任意维数)
话不多说,直接进入主题 <em>cublas</em>是CUDA上<em>矩阵</em>运算的库,可以在gpu上实现很高的<em>效率</em>。然而关于它的使用,并没有详细的中文资料 笔者,经过多次调试成功,分享一点儿心得 #include #include #include // Multiply the arrays A and B on GPU and save the result in C // C(m,n) = A(
cublas 的学习笔记_1
最近开始接触<em>cublas</em>,为了监督自己的学习,并希望得到其他朋友的指点,特地将自己的学习笔记写出来 1. 参考文档  CUBLAS_Library_2.1.pdf 》 2.  环境配置 1)添加头文件:<em>cublas</em>.h 2.)添加链接库:在能运行cuda程序的平台上,按照下面的方法添加<em>cublas</em>的lib文件:Project -> ** Properties -> Configur
cublasSgemm处理C中按行存储的矩阵乘法
由于<em>cublas</em>为了更大的适应Fortan语言,二维数据的存储采用以列优先的方式,这与C/C++中,行优先的存储方式不同。由于本人的研究是数据的来源是C代码得到的,为了加速<em>矩阵</em>的运算<em>效率</em>,利用<em>cublas</em>来完成。本文档提出了一种有效的解决方案。     为了更好的说明,以函数<em>cublas</em>Sgemm的实现C= A*B为例。接口<em>cublas</em>Sgemm 实现的功能为C = alpha*A*B + be
[关于在kernel里面调用cublas库函数的问题]
机器配置 vs2013 cuda6.5 cuda 5.0以上就支持动态并行了 我想看看kernel里面能不能添加<em>cublas</em>库语句 调用simple里面的simple<em>cublas</em>这段代码 /* * C
matlab调用cuda 中cublas的问题
mul3.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 <em>cublas</em>Create_v2,该符号在函数 mexFunction 中被引用 mul3.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 <em>cublas</em>Destroy_v2,该符号在函数 mexFunction 中被引用 mul3.obj : error LNK2019: 无法解析的外部符号 <em>cublas</em>Sgemm_v2,该符号在函数 mexFunction 中被引用 mul3.mexw64 : fatal error LNK1120: 3 个无法解析的外部命令 **总是报错,在VS2015里面可以成功调用<em>cublas</em>进行<em>矩阵</em><em>乘法</em>计算,但是在mexcuda里面调用总是报错,不知道什么原因,求大神指点迷津!**
cublas实现行优先矩阵乘法和列优先矩阵乘法
引用:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3756242.html <em>cublas</em>库是CUDA标准的线代库,但没有专门针对稀疏<em>矩阵</em>的操作。 其中<em>cublas</em>Sgemm实现C=α*A*B+β*C功能 函数原型为 /* GEMM */ CUBLASAPI <em>cublas</em>Status_t CUBLASWINAPI <em>cublas</em>Sgemm_v2 (<em>cublas</em>Handle
cublasSgemm函数实现矩阵
①<em>cublas</em>中<em>矩阵</em>是按照列主元素存储的,所以想要计算A*B,那么输入的应该是B*A,就是把原来的B放在A的位置,把原来的A放在B的位置,这样子输出的就是A*B的结果。因为我们输入B,其实<em>cublas</em>读入的就是B的转置,A就是A的转置,然后BT*AT = (AB)T,但是再按列主元读出来的时候就是AB啦。 ②m,n,k,以及lda,ldb,ldc这6个参数怎么输入啦。m是op(放在A<em>矩阵</em>的位置的
使用pycaffe读取caffemodel参数(保存到txt文件)
#!/usr/bin/env python    # 引入“咖啡”  import caffe    import numpy as np    # 使输出的参数完全显示  # 若没有这一句,因为参数太多,中间会以省略号“……”的形式代替  np.set_printoptions(threshold='nan')    # deploy文件  MODEL_FILE = 'caffe_deploy.
解析caffe生成的caffemodel文件
要想了解caffe生成的caffemodel文件里的内容,我们就需要解析.caffemodel文件(caffemodel里不仅存储了权重和偏置等信息,还存储了整个训练网络的结构信息,即.prototxt信息,当然solver.prototxt信息是看不见的)。 1.单独查看 要是只是想看看权重信息正不正确(有时候学习率设置的太大,可能会导致梯度爆炸,但是又不确定的情况下,可以查看下caffem...
tf.layers.Dense vs tf.layers.dense
tf.layers.Dense是一个类,tf.layers.dense是一个函数。 Dense层就是密集连接(Densely-connected)层。该层实现了操作:outputs = activation(inputs * kernel + bias),其中activation是作为activation参数传递的激活函数(如果不是None),是由层创建的权重<em>矩阵</em>,kernel是由层创建的权重矩...
cublassGemm.cu
一份小的CUDA <em>cublas</em>gemm<em>测试</em>代码, 主要是为了摸索<em>cublas</em>的麻烦的参数传递
mxnet系列教程 代码阅读2-conv层的代码阅读
caffe里面都是以layer的形式表现运算,mxnet中直接用operator来进行描述了 具体的代码在src/operator中,下面将进行三 个模块的解读 convolution-inl.h convolution.cc convolution.cu /* * Copyright (c) 2015 by Contributors * \file co...
cublas的配置使用
<em>cublas</em>是NVIDIA的一个GPU的blas库,提供的计算函数都在GPU上执行。 本文是<em>cublas</em>库使用的第一篇文章,由于我也是第一次使用<em>cublas</em>库,所以其实是在失败中尝试,在尝试中探索,以期为后来要使用<em>cublas</em>的人提供方便。 一.平台 我使用的平台是win7  64位 + visual studio 2012 + cuda5.5,GPU是Nvidia的GT 750M。 在
CUDA支持多线程调用吗?
我写一个CUDA DLL 用DELPHI调用,在主线程中没有任何问题,在主机端非主线程下一调用DLL用的CUDA功放函数就崩掉。不知CUDA支不支持多线程。我的显卡是GT440. 这样不会报错 线程1
caffe代码中的cublasHandle_t,cublasStatus_t
机器没有安装cude相关的东西,在Makefile.config中 用的是CPU_ONLY模式 caffe的源码下载后进行编译,发现 其中<em>cublas</em>Handle_t,<em>cublas</em>Status_t 并
使用CUBLAS的一些小例子
#include "cuda_runtime.h" #include "<em>cublas</em>_v2.h" #include #include using namespace std; int const M = 6; int const N = 10; int main() { <em>cublas</em>Status_t status; //Host memory malloc float *h_
配置cublas
<em>cublas</em>的配置方法  <em>cublas</em>是一个非常好用的cuda库,里面集成了相当多的和GPU相合(tuned)的库函数,相当好用,但如果不会配置还真的是挺头疼的,我在网上找的很多文章都有<em>cublas</em>的配置方法,但是对于我的平台来说都不是非常靠谱,现在我说说我遇到的问题和解决方法:   我的问题和很多人问的都一样,就是各种无法解析的外部符号,出现这种问题其实就是库没有链接到,网上有很多答案都提到了,
CUDA cuBLAS Level1函数介绍
类定义:class numbapro.cudalib.<em>cublas</em>.Blas(*args, **kws)使用:level 1 (参数均为1维向量)amax(x)功能:返回一维数组中最大值的索引 使用方法: 注意事项:数组中的数据不可以是整型,不然会报错。amin(x):同amax(x)asum(x):同amax(x)axpy(alpha, x, y)功能:y = alpha*x + y 使用方
cublas中执行矩阵乘法运算的函数 首先要注意的是cublas使用的是以列为主的存储方式,和c/c++中的以行为主的方式是不一样的。处理方法可参考下面的注释代码
<em>cublas</em>中执行<em>矩阵</em><em>乘法</em>运算的函数 首先要注意的是<em>cublas</em>使用的是以列为主的存储方式,和c/c++中的以行为主的方式是不一样的。处理方法可参考下面的注释代码 <em>cublas</em>中执行<em>矩阵</em><em>乘法</em>运算的函数 首先要注意的是<em>cublas</em>使用的是以列为主的存储方式,和c/c++中的以行为主的方式是不一样的。处理方法可参考下面的注释代码 // SOME PRECAUTIONS:
caffe编译的问题解决:“cublas_v2.h: No such file or directory”
主要问题还是没有把cuda的头文件、库的路径放置到caffe的Makefile.config中; 具体来说: CUDA7.5中的include、lib路径是安装目录下/usr/local/cuda-7.5/targets/x86_64-linux/下面的include和lib 将其分别添加到caffe根目录下Makefile.config中的"INCLUDE_DIRS"、“L
MKL链接选项问题
最近用下MKL,看了下文档,没看见MKL链接的选项。 关于MKL的链接选型,可以通过如下查看icc -help如下图 可知-mkl就行,至于头文件的话,可以去看MKL的文档,在源文件添加了,以上是icc/icpc的编译器,因此利用使用MKL的步骤如下 1. 源文件添加MKL相应的头文件 2. 编译:icc test.c -mkl(非cluster lib)至于gcc/g++要使用MKL,还需
cublasGemmEx函数应用-探究8bit矩阵
介绍<em>cublas</em>GemmEx 是CUDA8.0中cuBLAS新出的函数,是<em>cublas</em>gemm()类函数的扩展,也是目前来看功能最强大的<em>矩阵</em>乘函数了。该函数另一强大之处在于支持多种计算模式(compute type),其中就包括CUDA 8.0新出的FP16和INT8。
Linux 版的 Intel MKL 的安装使用
1.下载https://software.intel.com/en-us/mkl链接:https://pan.baidu.com/s/1ysHRNqGOhL72YC7KZXU_uA 密码:8ivh最新版下载方法请自行研究。文件名字类似 l_mkl_2017.3.196.tgz2.安装1)解压笔者解压至 /opt/2)# ./install.sh3)在 /etc/ld.so.conf.d 下创建名为...
caffe下使用g++编译cpp文件时 遇到 fatal error: cublas_v2.h: 没有那个文件或目录
一、前言        在caffe下使用g++编译cpp文件生成bin文件时突然遇到 fatal error: <em>cublas</em>_v2.h: 没有那个文件或目录 这个吐血问题,通过查找资料找到解决的方法了 二、g++编译生成bin文件        本人的编译命令是 g++   ***.cpp  -o  ***.bin -I /caffe-root/include  -I /caffe-roo
ubuntu16.04 cuda8.0 caffe 编译时遇到 caffe fatal error: cublas_v2.h 没有那个文件或目录
caffe 配置参考 http://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/53010900 make caffe的过程中碰过  ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:34:23: fatal error: <em>cublas</em>_v2.h: 没有那个文件或目录  查阅了相关博客后找到了正确的解决方案: 参考:http
CUDA在核函数内调用核函数(动态并行 Dynamic Parallelism)
CUDA 5.0之后支持global函数内调用global函数,也就是核函数内调用核函数,即核函数的嵌套调用,也可以实现递归调用(暂未<em>测试</em>)。需要保证GPU计算能力3.5及以上。然后进行如下设置:1.在项目属性中, 设定 CUDA C/C++==&amp;gt;common 的Generate Relocatable Device Code为True(-rdc=true).  2. 附加依赖项添加  cu...
CUDA ---- CUDA库简介
CUDA Libraries简介 上图是CUDA 库的位置,本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND,之后会介绍OpenACC。 cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏<em>矩阵</em>之类的。 cuBLAS是CUDA标准的线代库,不过没有专门针对稀疏<em>矩阵</em>的操作。 cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是...
CBLAS的安装与使用
 CBLAS的安装与使用 烤鱼片(@eii.dlmu)cleverysm@163.com  CBLAS是BLAS的C语言接口。BLAS的全称是Basic Linear Algebra Subprograms,中文大概可以叫做基础线性代数子程序。主要是用于向量和<em>矩阵</em>计算的高性能数学库。本身BLAS是用Fortran写的,为了方便C/C++程序的使用,就有了BLAS的C接口
TensorRT多版本pycuda共存导致import pycuda.driver时出现ImportError: libcurand.so.8.0: cannot open shared object
 因工作需要,ubuntu系统中同时存在两个版本的cuda,分别是cuda8.0和cuda9.0。tensorRT本身支持多个版本的cuda,关于tensorRT的安装可以参考官方文档。tensorRT安装完毕后需要安装pycuda,博主本人机器的anaconda中存在两个python环境,一个是安装tensorflow1.0.1(对应cuda8.0), 另一个是tensorflow1.8.0(对...
终于明白阿里百度这样的大公司,为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了
点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点,捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类,各个线程都拥有一份线程私有的数
win10系统安装教程(U盘PE+UEFI安装)
一、准备工作 u盘,电脑一台,win10原版镜像(msdn官网) 二、下载wepe工具箱  极力推荐微pe(微pe官方下载) 下载64位的win10 pe,使用工具箱制作启动U盘打开软件,   选择安装到U盘(按照操作无需更改) 三、重启进入pe系统   1、关机后,将U盘插入电脑 2、按下电源后,按住F12进入启动项选择(技嘉主板是F12)     选择需要启
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过
《奇巧淫技》系列-python!!每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱
将代码部署服务器,每日早上定时获取到天气数据,并发送到邮箱。 也可以说是一个小人工智障。 思路可以运用在不同地方,主要介绍的是思路。
Nginx 软件层面加强Nginx性能优化的面试问答和解决方案
Nginx 软件层面加强Nginx性能优化的面试问答和解决方案 去年我去爱卡汽车面试PHP,一轮和二轮面的都不错,在三轮面到Nginx的时候很多问题当时不知道怎么回答,确实没有深入学习过,花了一段时间的学习,终于能解答Nginx高性能优化的问题了,10月24号为了获得程序员勋章,发布了半个优化笔记,浏览到了1000+,受到这个鼓舞,我抽时间在仔细整理下关于Nginx性能优化的问题,我们从软件说起。...
【管理系统课程设计】美少女手把手教你后台管理
【文章后台管理系统】URL设计与建模分析+项目源码+运行界面 栏目管理、文章列表、用户管理、角色管理、权限管理模块(文章最后附有源码) 1. 这是一个什么系统? 1.1 学习后台管理系统的原因 随着时代的变迁,现如今各大云服务平台横空出世,市面上有许多如学生信息系统、图书阅读系统、停车场管理系统等的管理系统,而本人家里就有人在用烟草销售系统,直接在网上完成挑选、购买与提交收货点,方便又快捷。 试想,若没有烟草销售系统,本人家人想要购买烟草,还要独自前往药...
11月19日科技资讯|华为明日发布鸿蒙整体战略;京东宣告全面向技术转型;Kotlin 1.3.60 发布
「极客头条」—— 技术人员的新闻圈! CSDN 的读者朋友们早上好哇,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。扫描上方二维码进入 CSDN App 可以收听御姐萌妹 Style 的人工版音频哟。 一分钟速览新闻点! 6G 专家组成员:速率是 5G 的 10 至 100 倍,预计 2030 年商用 雷军:很多人多次劝我放弃WPS,能坚持下来并不是纯粹的商业决定 ...
C语言魔塔游戏
很早就很想写这个,今天终于写完了。 游戏截图: 编译环境: VS2017 游戏需要一些图片,如果有想要的或者对游戏有什么看法的可以加我的QQ 2985486630 讨论,如果暂时没有回应,可以在博客下方留言,到时候我会看到。 下面我来介绍一下游戏的主要功能和实现方式 首先是玩家的定义,使用结构体,这个名字是可以自己改变的 struct gamerole { char n
化繁为简 - 腾讯计费高一致TDXA的实践之路
导语:腾讯计费是孵化于支撑腾讯内部业务千亿级营收的互联网计费平台,在如此庞大的业务体量下,腾讯计费要支撑业务的快速增长,同时还要保证每笔交易不错账。采用最终一致性或离线补...
Python爬虫爬取淘宝,京东商品信息
小编是一个理科生,不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具(Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver)其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
Java学习笔记(七十二)—— Cookie
概述 会话技术: 会话:一次会话中包含多次请求和响应 一次会话:浏览器第一次给服务器发送资源请求,会话建立,直到有一方断开为止 功能:在一次会话的范围内的多次请求间,共享数据 方式: 客户端会话技术:Cookie,把数据存储到客户端 服务器端会话技术:Session,把数据存储到服务器端 Cookie 概念:客户端会话技术,将数据存储到客户端 快速入门: 使用步骤: 创建C
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。
前奏: 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者,工作4年26岁,统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况: 专业技能: 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具:SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆  每天早上8:30推送 作者| Mr.K   编辑| Emma 来源| 技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯
程序员该看的几部电影
##1、骇客帝国(1999) 概念:在线/离线,递归,循环,<em>矩阵</em>等 剧情简介: 不久的将来,网络黑客尼奥对这个看似正常的现实世界产生了怀疑。 他结识了黑客崔妮蒂,并见到了黑客组织的首领墨菲斯。 墨菲斯告诉他,现实世界其实是由一个名叫“母体”的计算机人工智能系统控制,人们就像他们饲养的动物,没有自由和思想,而尼奥就是能够拯救人类的救世主。 可是,救赎之路从来都不会一帆风顺,到底哪里才是真实的世界?
作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会!
CPU对每个程序员来说,是个既熟悉又陌生的东西? 如果你只知道CPU是中央处理器的话,那可能对你并没有什么用,那么作为程序员的我们,必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的,尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事,因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起,来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说,我们首先就要搞明白它是怎么回事,也就是它的内部构造,当然,CPU那么牛的一个东
@程序员,如何花式构建线程?
作者 |曾建责编 | 郭芮出品 | CSDN(ID:CSDNnews)在项目和业务的开发中,我们难免要经常使用线程来进行业务处理,使用线程可以保证我们的业务在相互处理之间可以保证原子性...
破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!
2020年1月17日,国家统计局发布了2019年国民经济报告,报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏,但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题:老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧! 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日,国家统计局发布了 2019年国民经济报告 ,报告中指出:年末中国大陆总人口(包括31个
强烈推荐10本程序员在家读的书
很遗憾,这个鼠年春节注定是刻骨铭心的,新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们,尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员,能不外出就不外出,就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我,窝了几天,有点颓丧,能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间,挑选了 10 本我最喜欢的书,你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力,还可以对未来充满希望,毕竟苦难终
Linux自学篇——linux命令英文全称及解释
man: Manual 意思是手册,可以用这个命令查询其他命令的用法。 pwd:Print working directory 显示当前目录 su:Swith user 切换用户,切换到root用户 cd:Change directory 切换目录 ls:List files 列出目录下的文件 ps:Process Status 进程状态 mk
Python实战:抓肺炎疫情实时数据,画2019-nCoV疫情地图
文章目录1. 前言2. 数据下载3. 数据处理4. 数据可视化 1. 前言 今天,群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者,国家重点实验室成员,于不惑之年学习python,实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据,也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时,专门研究了一下,遂成此文。 2月6日追记:本文发布后,腾讯的数据源多次变更u
智力题(程序员面试经典)
NO.1  有20瓶药丸,其中19瓶装有1克/粒的药丸,余下一瓶装有1.1克/粒的药丸。给你一台称重精准的天平,怎么找出比较重的那瓶药丸?天平只能用一次。 解法 有时候,严格的限制条件有可能反倒是解题的线索。在这个问题中,限制条件是天平只能用一次。 因为天平只能用一次,我们也得以知道一个有趣的事实:一次必须同时称很多药丸,其实更准确地说,是必须从19瓶拿出药丸进行称重。否则,如果跳过两瓶或更多瓶药
在家远程办公效率低?那你一定要收好这个「在家办公」神器!
相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息,接下来,在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了,相反,对于沟通<em>效率</em>,文件协作,以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战,比如: 1在异地互相不见面的会议上,如何提高沟通<em>效率</em>? 2文件之间的来往反馈如何做到及时性?如何保证信息安全? 3如何规划安排每天工作,以及如何进行成果验收? ......
作为一个程序员,内存和磁盘的这些事情,你不得不知道啊!!!
截止目前,我已经分享了如下几篇文章: 一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!! 作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会! 作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂! 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识,可能大家在上大学的时候都学习过了,但是嘞,当时由于老师讲解的没那么有趣,又加上这些知识本身就比较枯燥,所以嘞,大家当初几乎等于没学。 再说啦,学习这些,也看不出来有什么用啊!
2020年的1月,我辞掉了我的第一份工作
其实,这篇文章,我应该早点写的,毕竟现在已经2月份了。不过一些其它原因,或者是我的惰性、还有一些迷茫的念头,让自己迟迟没有试着写一点东西,记录下,或者说是总结下自己前3年的工作上的经历、学习的过程。 我自己知道的,在写自己的博客方面,我的文笔很一般,非技术类的文章不想去写;另外我又是一个还比较热衷于技术的人,而平常复杂一点的东西,如果想写文章写的清楚点,是需要足够...
别低估自己的直觉,也别高估自己的智商
所有群全部吵翻天,朋友圈全部沦陷,公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创,只发新闻,可能有人注意到了。我不是懒,是文章写了却没发,因为大家的关注力始终在这次的疫情上面,发了也没人看。当然,我...
Java坑人面试题系列: 包装类(中级难度)
Java Magazine上面有一个专门坑人的面试题系列: https://blogs.oracle.com/javamagazine/quiz-2。 这些问题的设计宗旨,主要是<em>测试</em>面试者对Java语言的了解程度,而不是为了用弯弯绕绕的手段把面试者搞蒙。 如果你看过往期的问题,就会发现每一个都不简单。 这些试题模拟了认证考试中的一些难题。 而 “中级(intermediate)” 和 “高级(ad
Spring Boot 2.x基础教程:使用JdbcTemplate访问MySQL数据库
在第2章节中,我们介绍了如何通过Spring Boot来实现HTTP接口,以及围绕HTTP接口相关的单元<em>测试</em>、文档生成等实用技能。但是,这些内容还不足以帮助我们构建一个动态应用的服务端程序。不论我们是要做App、小程序、还是传统的Web站点,对于用户的信息、相关业务的内容,通常都需要对其进行存储,而不是像第2章节中那样,把用户信息存储在内存中(重启就丢了!)。 对于信息的存储,现在已经有非常非常多...
基于Python的人脸自动戴口罩系统
目录 1、项目背景 2、页面设计 3、器官识别 4、退出系统 1、项目背景 2019年新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来,牵动人心,举国哀痛,口罩、酒精、消毒液奇货可居。 抢不到口罩,怎么办?作为技术人今天分享如何使用Python实现自动戴口罩系统,来安慰自己,系统效果如下所示: 本系统的实现原理是借助 Dlib模块的Landmark人脸68个关键点检测库轻松识别出人脸五官
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。 下文是原回答,希望能对你能有所启发。 如果我说,这个世界上人真的分三六九等,...
PS人像润色滤镜 Imagenomic Portraiture 2.3 build 2308 汉化版下载
一款很方便的ps人像磨皮工具,里面附注册机。把Portraiture.8BF放到ps安装目录plugin下 打开ps运行滤镜,打开keygen复制注册码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/pick_off_you/5902875?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/pick_off_you/5902875?utm_source=bbsseo[/url]
测试webservice接口工具下载
运行java -jar wsCaller.jar 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qiang_wq/9544740?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qiang_wq/9544740?utm_source=bbsseo[/url]
ffmpeg-win64下载
FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhaoxiuyu123/10476748?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhaoxiuyu123/10476748?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的