CUDA编程内存不足怎样解决

使用CUDA对大数据进行编程，运行时显卡内存不足有没有什么好的解决办法，望大神指点一二，谢谢！！！

cuda-fp16 api调用问题

我想使用半精度计算，目前运行环境是win7 64位，gpu是泰坦x，我想尝试调用 cuda_fp16.h 里的__hisnan()、__hadd()等函数。 调用： const half KZero = __float2half(0.0); const half aa = __float2half(1.0); const half bb =__hadd(KZero, aa); 提示： error : no suitable conversion function from "const half" to "int" exists。 我发现__hadd()函数不仅在cuda_fp16.h里有声明，在device_functions.h里也有声明，当我调用这个函数的时候我感觉总是调用device_functions.h里的这些函数。 请教： 请问有人知道问题所在吗？我怎么才能正确使用这些api函数呢？

Nvida GEforce GTX 1650支不支持CUDA编程吗？

我的笔记本显卡为GTX 1650，官网上给出的支持CUDA的型号列表中不包括这款显卡（见图1）。但是NVIDA显卡控制面板中的系统信息里又包含CUDA核心（见图2和图4）。我自己用GPU-Z测试了，也支持CUDA（见图3）。这款显卡到底支持不支持CUDA编程开发呀？ 请各位大牛帮我解惑。 我后面下载了Cuda 10.1，在Visual studio新建了Cuda工程，编译生成exe没有问题。运行的时候，发现调用cudaGetDeviceCount(&n)返回的n=0。这样看是没有Cuda Device啊，但是Nvida的控制面板和GPU-z中的Cuda又是什么呢？  图1  图 2  图 3  图 4

cuda编程困惑cudaMemcopy

该函数底层是cpu在拷贝还是gpu在拷贝，考入考出耗时这么大，gpu加速计算时是怎么加速的，原理是什么，程序应该怎么设计？

cuda编程多gpu问题请教

用两个gpu进行编程的时候，有一个gpu得到的结果是正确的，另一个始终不正确

一个关于tensorflow和CUDA安装的问题

我的系统是Linux，我用Anaconda安装tensorflow-gpu是否还需要单独安装CUDA，我看他已经给我顺便安了cudatoolkit和cudnn，是不是就不用再安CUDA了？ 另一个问题是，如果我想用C++版的opencv调用CUDA，是不是还得再自己安装CUDA啊？

pytorch使用cuda报错RuntimeError: CUDA error: unknown error，如何解决？

具体情况如下  cuda可用但是把tensor放到gpu上就会报这个错 ``` import torch as t tensor=t.Tensor(3,4) tensor.cuda(0) ``` 按照类似问题https://ask.csdn.net/questions/767989所给的方法，检查了cuda版本，全局设置全局设置首选图形处理器为“高性能NVIDIA处理器” 但还是报错 显卡是gtx1050 按照网上方法运行cuda自带的deviceQuery.exe的结果  求助！ 更新7.14 13:56 代码 ``` import torch as t tensor=t.Tensor(3,4) tensor.cuda(0) ``` 在pycharm上运行就没有报错。。。 不知道为什么。。。

cupy.cuda.memory.OutOfMemoryError

请教： 训练lda2vec的时候 ``` gpu_id = int(os.getenv('CUDA_GPU', '0')) cuda.get_device(gpu_id).use() print("Using GPU " + str(gpu_id)) ```  训练几十个epoch以后cupy.cuda.memory.OutOfMemoryError，然后又重头开始训练 ``` data = prepare_topics(cuda.to_cpu(model.mixture.weights.W.data).copy(), cuda.to_cpu(model.mixture.factors.W.data).copy(), cuda.to_cpu(model.sampler.W.data).copy(), words) ```

GPU编程时每次调试之前都要清理解决方案？

本人新手，刚接触CUDA编程。 Windows 10 vs2017 c++，cuda10.0。 现在遇到一个问题是，如果核函数内的代码进行了修改，进行调试之前都必须先清理一遍解决方案，如果不清理的话程序会执行上一次没有修改的代码，就连本次修改中被注释掉的代码还是会被执行。 虽然每次清理解决方案就可以解决，但还是想弄清楚这是什么原因造成的？是显存没有被释放？希望大神们能解惑，感谢！

PyTorch-YOLOv3 WIN10 笔记本 如何设置独显训练？

 报错信息 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 14.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.41 GiB already allocated; 3.14 MiB free; 213.18 MiB cached) GPU 0是核显 GPU 1是独显

cuda一个global函数里调用多个核函数出问题。

caffe编写loss层时， 我一个global函数里有多个核函数，但是有时前两个核函数不执行，有时候又执行，不清楚问题出在哪里？ ``` template <typename Dtype> void PixelClustingLossLayer<Dtype>::Forward_gpu( const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { const int num = bottom[0]->num(); const int data_channels = bottom[0]->channels(); const int mask_channels = bottom[1]->channels(); const int height = bottom[0]->height(); const int width = bottom[0]->width(); const int spatial_dim = height * width; const int nc = num * data_channels; const int data_count = bottom[0]->count(); const int mask_count = bottom[1]->count(); Dtype* pos_num_data = pos_num_.mutable_cpu_data(); Dtype* neg_num_data = neg_num_.mutable_cpu_data(); caffe_gpu_set(mask_count, Dtype(0.), pixel_mask_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num, Dtype(0.), loss_mask_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num*data_channels, Dtype(0.), pos_ave_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num*data_channels, Dtype(0.), neg_ave_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num, Dtype(0.), pos_loss_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num, Dtype(0.), neg_loss_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num, Dtype(0.), center_loss_.mutable_gpu_data()); for(int n=0; n<num; ++n) { caffe_gpu_asum(spatial_dim, bottom[1]->gpu_data() + n * spatial_dim, pos_num_.mutable_cpu_data() + n); neg_num_data[n] = spatial_dim - pos_num_data[n]; } //LOG(INFO)<<"There are "<<pos_num_.cpu_data()[0]<<" pos pixels and "<<neg_num_.cpu_data()[0]<<" neg pixels."; GetTotalValue<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(data_count), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(data_count, bottom[0]->gpu_data(), bottom[1]->gpu_data(), pos_ave_.mutable_gpu_data(), neg_ave_.mutable_gpu_data(), data_channels, height, width); //LOG(INFO)<<"There are 111 neg pixels."; GetAveValue<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(nc), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(nc, pos_num_.gpu_data(), neg_num_.gpu_data(), pos_ave_.mutable_gpu_data(), neg_ave_.mutable_gpu_data(), center_loss_.mutable_gpu_data(), data_channels); //LOG(INFO)<<"There are 222 neg pixels."; PowerEuclideanDistance<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(mask_count), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(mask_count, bottom[0]->gpu_data(), bottom[1]->gpu_data(), pos_ave_.gpu_data(), neg_ave_.gpu_data(), euclidean_dis_.mutable_gpu_data(), mask_channels, data_channels, height, width); ComputePixelLoss<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(mask_count), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(mask_count, bottom[1]->gpu_data(), euclidean_dis_.gpu_data(), pos_loss_.mutable_gpu_data(), neg_loss_.mutable_gpu_data(), pos_num_.gpu_data(), neg_num_.gpu_data(), pixel_mask_.mutable_gpu_data(), mask_channels, height, width, alpha_); ComputeClassLoss<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(num), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(num, center_loss_.mutable_gpu_data(), loss_mask_.mutable_gpu_data(), beta_); caffe_gpu_add(num, neg_loss_.gpu_data(), pos_loss_.gpu_data(), loss_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_add(num, loss_.gpu_data(), center_loss_.gpu_data(), loss_.mutable_gpu_data()); Dtype loss; caffe_gpu_asum(num, loss_.gpu_data(), &loss); LOG(INFO)<<loss/Dtype(num); top[0]->mutable_cpu_data()[0] = loss / num; } ``` 主要是GetTotalValue()函数和GetAveValue()函数，偶尔执行，偶尔不执行，头都晕了。 有没有大神指点迷津。

Windows下cuda和显卡版本都已经是最高了，为什么torch.cuda.is_available()还是等于False

Windows下cuda和显卡版本都已经是最高了，为什么torch.cuda.is_available()还是等于False

CMAKE里CUDA_SDK_ROOT_DIR怎么设置

Cmake Elastic Fusion Core时候提示NVCC参数数目错误  CAMKE里的CUDA_SDK_ROOT_DIR 默认是NOT FOUND 但是没找到CUDA的什么SDK，网上说和TOOK KIT一样的目录 然后我手动选了和TOOL KIT一样的目录 然后camake就会报错，求大神解答,CUDA_SDK_ROOT_DIR该怎么设置 

安装了cuda,为啥VS2013里面没有cuda模块？

我是先安装了cuda8.0,后安装的vs2013.配置了环境变量，但是新建项目时没有cuda模块？跪求解决！

使用cuda对960*600*400的三维矩阵并行运算，怎么计算x，y，z的索引？

int row = 600; int col = 960; dim3 Block_diff(16, 16, 4); dim3 Grid_diff((col+15)/16, (row+15)/16, (N+3)/4); 然后在核函数里面怎么计算x，y，z的索引： x = ？ （0≤x<960） y = ？ （0≤y<600） z = ？ （0≤z<400）

MFC框架下自定义类中定义多线程问题

本人尝试在MFC框架下自定义一个类，该类负责接收和解码视频数据，因此需要在该类中定义多线程来做这件事情，以防止在对话框调用该类的时候卡死。 目前本人在自定义类中使用了static的方式开启了多线程，在win10下运行也很正常。然而在测试兼容性的时候发现该程序在win7 64位下会出错，出错的原因似乎是因为我在类内使用了static函数定义了多线程，而我又声明了该类的几个实体，因此static函数出现了调用实体出错的问题。 想问问看： 1.有没有老哥遇到过这种问题？ 2.有没有比较好的解决思路？ 3.是不是不应该在一个类中用static函数的形式定义线程？ 4.像多路接收解码的功能除了封装成一个类然后使用多个实体来做外，还有没有更好的封装方式？ ``` class HWdecode { public: bool changertspurl = false;//是否改变rtsp的地址标志 bool reconnect = false;//需要断线重连标志 bool haveconnect = false;//正常连接标志位 CCriticalSection* mlock;//线程临界区 bool dodecodesave = false;//像素转换开启标志位 //参数对象 FFmpegDemuxer* demuxer = NULL;//FFMPEG对象 CUcontext cuContext;//Cuda设备 NvDecoder* dec = NULL;//Cuda解码对象 CUdeviceptr dpFrame = 0;//数据存储对象初始化 int hwinit()//显卡设备初始化 { int iGpu = 0;//选择解码播放的GPU,只有一个的话直接设置为0就行 //检测硬件GPU设备 ck(cuInit(0)); int nGpu = 0; ck(cuDeviceGetCount(&nGpu)); if (iGpu < 0 || iGpu >= nGpu) { std::cout << "没有相应的GPU" << std::endl; return 0; } //获得CUDA对象 CUdevice cuDevice = 0; ck(cuDeviceGet(&cuDevice, iGpu)); char szDeviceName[80]; ck(cuDeviceGetName(szDeviceName, sizeof(szDeviceName), cuDevice)); std::cout << "GPU in use: " << szDeviceName << std::endl; ck(cuCtxCreate(&cuContext, CU_CTX_SCHED_BLOCKING_SYNC, cuDevice)); return 1; } int ffmpeginit(char* url)//ffmpeg对象初始化 { demuxer = new FFmpegDemuxer(url); if (demuxer->fmtc == NULL) { return 0; } else { //RGBA帧存储显存初始化 return 1; } } void cudadecoderinit()//cuda解码对象初始化 { ck(cuMemAlloc(&dpFrame, demuxer->GetWidth() * demuxer->GetHeight() * 4)); //解码器初始化 dec = new NvDecoder(cuContext, (*demuxer).GetWidth(), (*demuxer).GetHeight(), true, FFmpeg2NvCodecId((*demuxer).GetVideoCodec())); } DWORD decAndshow()//解码和播放 { int nVideoBytes = 0, nFrameReturned = 0, nFrame = 0; uint8_t* pVideo = NULL, ** ppFrame; long bt = clock(); do { uint8_t* getdpframe = (uint8_t*)dpFrame; demuxer->Demux(&pVideo, &nVideoBytes);//获取一帧视频数据 dec->Decode(pVideo, nVideoBytes, &ppFrame, &nFrameReturned);//解码这一帧数据 //if (!nFrame && nFrameReturned) // LOG(INFO) << HWD.dec->GetVideoInfo(); if (dodecodesave) { for (int i = 0; i < nFrameReturned; i++) { mlock->Lock(); //对解码出来的图像数据类型做转换，转到BGRA printf("GetWidth %d\n", dec->GetWidth()); printf("GetHeight %d\n", dec->GetHeight()); if (dec->GetBitDepth() == 8) { if (dec->GetOutputFormat() == cudaVideoSurfaceFormat_YUV444) YUV444ToColor32<RGBA32>((uint8_t*)ppFrame[i], dec->GetWidth(), getdpframe, 4 * dec->GetWidth(), dec->GetWidth(), dec->GetHeight()); else // default assumed as NV12 Nv12ToColor32<RGBA32>((uint8_t*)ppFrame[i], dec->GetWidth(), getdpframe, 4 * dec->GetWidth(), dec->GetWidth(), dec->GetHeight()); } mlock->Unlock(); } } nFrame += nFrameReturned; } while (nVideoBytes && changertspurl == false); changertspurl = false;//将rtsp地址修改标志位重新设置为否 printf("退出，尝试断线连回\n"); reconnect = true; delete demuxer; std::cout << "Total frame decoded: " << nFrame << std::endl; std::cout << "花费时间:" << clock() - bt << "ms" << std::endl; std::cout << "FPS:" << nFrame / ((clock() - bt) / 1000.0) << std::endl; return 1; } HANDLE pRecvAndShowThread;//接收显示线程对象 static DWORD ThreadRtspRecvShowFun(LPVOID lpParam) { return ((HWdecode*)lpParam)->decAndshow();//调用线程的处理函数 } int Star(char* url, CCriticalSection * lock) { mlock = lock; if (!hwinit())//初始化硬件设备 { std::cout << "硬件初始化失败！" << std::endl; return 0; } if (!ffmpeginit(url))//初始化硬件设备 { std::cout << "无法连接码流！" << std::endl; return 0; } cudadecoderinit(); pRecvAndShowThread = CreateThread(NULL, 0, (LPTHREAD_START_ROUTINE)HWdecode::ThreadRtspRecvShowFun, this, 0, NULL); return 1; } int ReStar(char* url, CCriticalSection* lock)//断线重连 { if (!ffmpeginit(url))//初始化硬件设备 { std::cout << "无法连接码流！" << std::endl; return 0; } if (!haveconnect) { cudadecoderinit(); } pRecvAndShowThread = CreateThread(NULL, 0, (LPTHREAD_START_ROUTINE)HWdecode::ThreadRtspRecvShowFun, this, 0, NULL); return 1; } }; ```

linux下使用pytorch框架出现cuda run out of memory问题

1.使用pytorch，数据量是图像224x224，总共4w张，框架使用的是VGG，出现cuda memory问题  上图是gpu使用的情况，运行时使用的batch_size为32 显存问题怎么解决呢？ 求大神指点指点，实在不知道怎么解决了。。。

CUDA7.5+VS2012配置问题

小弟最近刚刚进入CUDA并行编程领域，下载了CUDA Toolkit 7.5和VS2012，安装好了以后开始编程，新建一个工程，自己带了一个实例，运行不成功，运行结果如下： cudaSetDevice failed! Do you have a CUDA-capable GPU installed?addWithCuda failed! 贴上我的GPU情况截图：  还望大师帮我指点，怎么调通这个东西啊。。。小弟在此谢过了！

使用 CUDA 运行时 API 检查错误的规范方法是什么？

通过查看 CUDA 问题的答案和评论，以及在 CUDA 标记维基中，我看到经常有人建议检查每个 API 调用的返回状态是否有错误。 API 文档包含了诸如 cuda / etlasterror、 cuda / ekatlasterror 和 cudaigerstring 这样的功能，但是如何才能在不需要大量额外代码的情况下将这些功能组合在一起以可靠地捕获和报告错误呢？

相见恨晚的超实用网站

搞学习 知乎：www.zhihu.com 简答题：http://www.jiandati.com/ 网易公开课：https://open.163.com/ted/ 网易云课堂：https://study.163.com/ 中国大学MOOC：www.icourse163.org 网易云课堂：study.163.com 哔哩哔哩弹幕网：www.bilibili.com 我要自学网：www.51zxw

花了20分钟，给女朋友们写了一个web版群聊程序

参考博客 [1]https://www.byteslounge.com/tutorials/java-ee-html5-websocket-example

爬虫福利二 之 妹子图网MM批量下载

爬虫福利一：27报网MM批量下载    点击 看了本文，相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣，激励自己去学习爬虫，在这里提前祝：大家学有所成！ 目标网站：妹子图网 环境：Python3.x 相关第三方模块：requests、beautifulsoup4 Re：各位在测试时只需要将代码里的变量 path 指定为你当前系统要保存的路径，使用 python xxx.py 或IDE运行即可。

字节跳动视频编解码面经

引言 本文主要是记录一下面试字节跳动的经历。 三四月份投了字节跳动的实习（图形图像岗位），然后hr打电话过来问了一下会不会opengl，c++，shador，当时只会一点c++，其他两个都不会，也就直接被拒了。 七月初内推了字节跳动的提前批，因为内推没有具体的岗位，hr又打电话问要不要考虑一下图形图像岗，我说实习投过这个岗位不合适，不会opengl和shador，然后hr就说秋招更看重基础。我当时

开源一个功能完整的SpringBoot项目框架

福利来了，给大家带来一个福利。 最近想了解一下有关Spring Boot的开源项目，看了很多开源的框架，大多是一些demo或者是一个未成形的项目，基本功能都不完整，尤其是用户权限和菜单方面几乎没有完整的。 想到我之前做的框架，里面通用模块有：用户模块，权限模块，菜单模块，功能模块也齐全了，每一个功能都是完整的。 打算把这个框架分享出来，供大家使用和学习。 为什么用框架？ 框架可以学习整体

Java学习的正确打开方式

在博主认为，对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍，博客次之，这又是一个层次了，这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航，各位只管冲鸭！！！上天是公平的，只要不辜负时间，时间自然不会辜负你。 何谓学习？博主所理解的学习，它

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

Python——画一棵漂亮的樱花树（不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔）

最近翻到一篇知乎，上面有不少用Python（大多是turtle库）绘制的树图，感觉很漂亮，我整理了一下，挑了一些我觉得不错的代码分享给大家（这些我都测试过，确实可以生成喔~） one 樱花树 动态生成樱花 效果图（这个是动态的）： 实现代码 import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch

深深的码丨Java HashMap 透析

HashMap 相关概念 HashTab、HashMap、TreeMap 均以键值对像是存储或操作数据元素。HashTab继承自Dictionary，HashMap、TreeMap继承自AbstractMap，三者均实现Map接口 **HashTab：**同步哈希表，不支持null键或值，因为同步导致性能影响，很少被使用 **HashMap：**应用较多的非同步哈希表，支持null键或值，是键值对...

大学四年自学走来，这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了

大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...

linux系列之常用运维命令整理笔录

本博客记录工作中需要的linux运维命令，大学时候开始接触linux，会一些基本操作，可是都没有整理起来，加上是做开发，不做运维，有些命令忘记了，所以现在整理成博客，当然vi，文件操作等就不介绍了，慢慢积累一些其它拓展的命令，博客不定时更新 顺便拉下票，我在参加csdn博客之星竞选，欢迎投票支持，每个QQ或者微信每天都可以投5票，扫二维码即可，http://m234140.nofollow.ax.

Python 基础（一）：入门必备知识

目录1 标识符2 关键字3 引号4 编码5 输入输出6 缩进7 多行8 注释9 数据类型10 运算符10.1 常用运算符10.2 运算符优先级 1 标识符 标识符是编程时使用的名字，用于给变量、函数、语句块等命名，Python 中标识符由字母、数字、下划线组成，不能以数字开头，区分大小写。 以下划线开头的标识符有特殊含义，单下划线开头的标识符，如：_xxx ，表示不能直接访问的类属性，需通过类提供

程序员接私活怎样防止做完了不给钱？

首先跟大家说明一点，我们做 IT 类的外包开发，是非标品开发，所以很有可能在开发过程中会有这样那样的需求修改，而这种需求修改很容易造成扯皮，进而影响到费用支付，甚至出现做完了项目收不到钱的情况。 那么，怎么保证自己的薪酬安全呢？ 我们在开工前，一定要做好一些证据方面的准备（也就是“讨薪”的理论依据），这其中最重要的就是需求文档和验收标准。一定要让需求方提供这两个文档资料作为开发的基础。之后开发

网页实现一个简单的音乐播放器（大佬别看。(⊙﹏⊙)）

今天闲着无事，就想写点东西。然后听了下歌，就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt

Python十大装B语法

Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅。 1. for - else 什么？不是 if 和 else 才

数据库优化 - SQL优化

前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断： 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长

2019年11月中国大陆编程语言排行榜

2019年11月2日，我统计了某招聘网站，获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息，提取编程语言关键字，并统计如下： 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7

通俗易懂地给女朋友讲：线程池的内部原理

餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白，女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口，对我说：“经常听你说线程池，到底线程池到底是个什么原理？”我楞了一下，心里想女朋友今天是怎么了，怎么突然问出这么专业的问题，但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊，想了一下便说：“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧！” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员，岁数大了，加班加不动了，升迁也无望，于是拿着手里

经典算法（5）杨辉三角

杨辉三角 是经典算法，这篇博客对它的算法思想进行了讲解，并有完整的代码实现。

腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？

昨天，有网友私信我，说去阿里面试，彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static？他被难住了，因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶，今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题，我们一起来看看。 腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？ 在互联网职场论坛，一名程序员发帖求助到。二面腾讯，其中一个算法题：64匹

面试官：你连RESTful都不知道我怎么敢要你？

面试官：了解RESTful吗？ 我：听说过。 面试官：那什么是RESTful？ 我：就是用起来很规范，挺好的 面试官：是RESTful挺好的，还是自我感觉挺好的 我：都挺好的。 面试官：… 把门关上。 我：… 要干嘛？先关上再说。 面试官：我说出去把门关上。 我：what ？，夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接

JDK12 Collectors.teeing 你真的需要了解一下

前言 在 Java 12 里面有个非常好用但在官方 JEP 没有公布的功能，因为它只是 Collector 中的一个小改动，它的作用是 merge 两个 collector 的结果，这句话显得很抽象，老规矩，我们先来看个图(这真是一个不和谐的图????): 管道改造经常会用这个小东西，通常我们叫它「三通」，它的主要作用就是将 downstream1 和 downstre...

为啥国人偏爱Mybatis，而老外喜欢Hibernate/JPA呢？

关于SQL和ORM的争论，永远都不会终止，我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论，感触还是有一些，于是就有了今天这篇文。 声明：本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实，讲道理，所以，请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题，争论已经很多年了。一直也没有结论，毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看

项目中的if else太多了，该怎么重构？

介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统，类似QQ和微信哈，就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...

致 Python 初学者

欢迎来到“Python进阶”专栏！来到这里的每一位同学，应该大致上学习了很多 Python 的基础知识，正在努力成长的过程中。在此期间，一定遇到了很多的困惑，对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言，从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作，直至今天。回顾自己的学习过程，也曾经遇到过无数的困难，也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏，正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你

“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜，分分钟写出万字形式主义大作

一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候，发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目，而且热度还特别高。 项目中文名：狗屁不通文章生成器 项目英文名：BullshitGenerator 根据作者的介绍，他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染，因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理，所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的： 你发现，...

程序员：我终于知道post和get的区别

是一个老生常谈的话题，然而随着不断的学习，对于以前的认识有很多误区，所以还是需要不断地总结的，学而时习之，不亦说乎

《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军

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加快推动区块链技术和产业创新发展，2019可信区块链峰会在京召开

11月8日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办，科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。 　　区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后，下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力，电力解决了人类基本的生活需求，互联网彻底改变了信息传递的方式，区块链作为构造信任的技术有重要的价值。 　　1...

程序员把地府后台管理系统做出来了，还有3.0版本！12月7号最新消息：已在开发中有github地址

第一幕：缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统，我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦： 第一场：团队招募 为了应对地府管理危机，阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统，于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好，地府都是满格，哈哈！！！ 经常会有外行朋友问：看某网站做的不错，功能也简单，你帮忙做一下？ 而这次，面对这样的需求，这个程序员...

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