12.6

本文探讨了B/S与C/S两种架构的区别与联系,并详细介绍了MySQL从安装到配置的全过程,帮助读者理解不同架构的特点并掌握数据库的部署方法。

JSP 简答题
B/S 与 C/S 的联系与区别。

C/S (Client/Server)结构,即大家熟知的客户机和服务器结构。它是软件系统体系结构,通过它可以充分利用两端硬件环境的优势,将任务合理分配到 Client 端和 Server 端来实现,降低了系统的通讯开销。
B/S(Browser/Server)结构即浏览器和服务器结构。它是随着 Internet 技术的兴起,对 C/S 结构的一种变化或者改进的结构。在这种结构下,用户工作界面是通过 WWW 浏览器来实现,极少部分事务逻辑在前端(Browser)实现,但是主要事务逻辑在服务器端(Server)实现。这样就大大简化了客户端电脑载荷,减轻了系统维护与升级的成本和工作量,降低了用户的总体成本(TCO)。
MySQL 简答题
请描述 MySQL 从安装到配置的全部详细过程(确保一台新电脑可以顺利使用 MySQL)。

1、去官网下载 MySQL 配置版;
2、将 MySQL 注册到系统服务中;
3、将 MySQL 的 bin 目录配置到系统环境变量 path 中;
4、通过命令 mysql -uroot -p进入数据库;
Java 编程题
求 0—7 所能组成的不超过 8 位奇数的个数。

package test;

public class Test5 {

public static void main(String[] args) {
// 一位数的有4个(1,3,5,7),两位数的有4*7=28个(个数1,3,5,7,十位1,2,3,4,5,6,7),以后每多一位数就多乘一个8
// 1位数
int sum = 4;
// 两位数到八位数的总和
for (int i = 0; i <= 6; i++) {
sum = (int) (sum + 4 * 7 * Math.pow(8, i));
}
System.out.println(sum);
}
}

### CUDA 12.6 下载与安装指南 #### 下载 CUDA 12.6 NVIDIA 开发者网站提供了 CUDA Toolkit 12.6 Update 3 的下载链接[^1]。访问该页面可以选择适合的操作系统、架构和其他必要参数来获取对应的安装包。 #### 安装 CUDA 12.6 对于 Ubuntu 系统下的具体操作流程如下: - **准备工作** - 更新现有软件包列表并升级已安装的软件包。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade ``` - **安装依赖项** 需要先确保系统中有必要的开发工具和库,比如 `build-essential` 和 `libssl-dev` 等。 ```bash sudo apt-get install build-essential libssl-dev ``` - **添加 NVIDIA 软件源** 可以通过官方提供的 .deb 文件或者直接使用命令行方式加入 PPA 源。 ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update ``` - **实际安装过程** 使用 APT 命令来进行 CUDA 工具链的整体部署。 ```bash sudo apt-get install cuda ``` 完成上述步骤之后,还需要设置环境变量以便于后续调用 CUDA 编译器 nvcc 或其他组件。这通常涉及到修改用户的 `.bashrc` 文件,在其中追加路径声明语句[^2]。 ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64\ ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 最后重启计算机使更改生效,并验证安装情况。 ```bash nvcc --version ``` 如果一切正常,则会显示当前使用的 CUDA 版本号为 12.6。 #### 关联 PyTorch 的注意事项 值得注意的是,PyTorch 对 CUDA 存在一定的向下兼容特性;也就是说,较高版本的 CUDA 支持较低版本编译构建出来的 PyTorch 库。因此,当本地已经存在较新的 CUDA 12.6 时,可以选择安装支持更低 CUDA 版本(如 CUDA 11.x)的 PyTorch 发布版而不必担心不匹配的问题[^3]。为了确认 GPU 加速功能是否可用,可以在 Python 解释器内部执行简单的测试脚本来检查 `torch.cuda.is_available()` 函数的结果,若返回 True 则表明配置无误[^4]。
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