模型压缩----入门（未完待续....）

LLM大模型学习：LLM大模型推理加速七七Seven～学习人工智能 transformer 深度学习 llama
文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在，尤其在大模型时代背景之下，消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一，今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术，如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等，掌握相应的实现方法。1.1剪枝
Python中的深度学习神经网络 2301_78297473 深度学习 python 神经网络
文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
模型剪枝综述发狂的小花人工智能 #模型部署深度学习人工智能模型部署模型剪枝性能优化
目录1深度神经网络的稀疏性：2剪枝算法分类：3具体的剪枝方法包括：4剪枝算法流程：5几种常见的剪枝算法：6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点：7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法，其通过剔除模型中“不重要”的权重，来减少模型的参数量和计算量，同时尽量保证模型的精度不受影响。模型剪枝的核心是模型中的权重、激活、梯度等是稀疏的，减少
图像处理之蒸馏醉后才知酒浓面试题 OpenCV 图像处理人工智能计算机视觉深度学习
蒸馏什么是蒸馏蒸馏技术分类什么是轨迹一致性蒸馏（TCD）什么是蒸馏在图像处理领域，蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的技术。它的基本思想是利用一个大型且复杂的模型（教师模型）来指导一个小型且简单的模型（学生模型）的训练。教师模型通常具有较高的性能和准确性，但由于其复杂性和计算成本，可能不适合在资源受限的环境中使用。因此，蒸馏的目标是将教师模型的知识转移到学生模型中，以便在保持或接近教师模型性能的同时，降
英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama 3.1模型“瘦身“? 蒜鸭人工智能算法机器学习
英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama3.1模型"瘦身"?大家好，我是蒜鸭。今天我们来聊聊英伟达最近在大语言模型优化方面的一项有趣研究。随着Meta发布Llama3.1系列模型，如何在保持模型性能的同时缩小其体积成为了业界关注的焦点。英伟达研究团队通过结构化权重剪枝和知识蒸馏技术，成功将Llama3.18B模型压缩为4B参数的小型语言模型，并取得了不俗的效果。让我们一起来深入探讨这项技术的原理和
大模型训练和推理李明朔 AIGC 深度学习人工智能
文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行（2）数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩（1）剪枝（2）量化2.显存优化技术3.调度优化技术4.请求优化技术5.采样和解码加速6.模型并行策略7.其他
基于深度学习的高效模型压缩 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。以下是关于高效模型压缩的详细讨论：1.模型压缩的背景与挑战随着深度学习模型的不断发展，模型规模和复杂性大幅增加，特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域，模型通常包含数以亿计的参数。这种大规模模型虽然能够实现高精度，但其计
【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索 E绵绵 Everything 人工智能机器学习大模型 python AIGC 应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ 吃果冻不吐果冻皮动手学大模型人工智能
近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开
模型压缩开源项目：阿里-tinyNAS/微软NNI/华为-vega 清风2022 tinyNAS 神经网络 AutoML vega
文章目录阿里-TinyNAS使用流程步骤一：搜索模型结构步骤二：导出模型结果步骤三：使用搜索的模型结构图像分类任务目标检测任务华为-vega简介定位优点缺点微软NNI简介定位优点缺点阿里-TinyNAShttps://github.com/alibaba/lightweight-neural-architecture-search聚焦NAS，进行合理的模块划分；更偏向算法使用平台，搜索得到精度较好
自然语言处理 | (13)kenLM统计语言模型构建与应用 CoreJT 自然语言处理自然语言处理(NLP)kenLM工具库统计语言模型 n-gram 智能纠错
本篇博客中我们将学习如何使用KenLM工具构建统计语言模型，并使用它完成一个典型的'智能纠错'文本任务。目录1.实验准备2.训练数据3.训练语言模型4.模型压缩5.模型加载6.智能纠错1.实验准备安装依赖#安装依赖!aptinstalllibboost-all-dev!aptinstalllibbz2-dev!aptinstalllibeigen3-dev下载KenLM并编译#下载kenlm压缩包
今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损夕小瑶自然语言处理人工智能
引言：探索大型语言模型的高效压缩方法随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的广泛应用，它们对计算和内存资源的巨大需求成为了一个不容忽视的问题。为了缓解这些资源限制，研究者们提出了多种模型压缩方法，其中剪枝（pruning）技术因其在后训练阶段应用的潜力而备受关注。然而，现有的剪枝技术面临着需要额外数据结构支持和在当前硬件上受限的加速效果等挑战。在这篇博客中，我们将探讨一种新的剪枝方案——S
不容错过｜大模型等各行业最新赛事汇总，速递给你！会议之眼人工智能阿里云微信
比赛动态1、AICAS2024大挑战：通用算力大模型推理性能软硬协同优化挑战赛比赛简介：选手基于通义千问-7B大语言模型，可从多角度提出相关方法（如模型压缩，参数稀疏，精度量化和结构剪枝等），并结合Arm架构硬件特性和开源软件资源（比如硬件BF16，矢量矩阵乘，ArmComputeLibrary等）来系统优化提升大模型在硬件上的推理性能。最终通过赛题组委会指定的测试方案获取选手的优化方法的评分。初
Yolov8_obb旋转框检测，模型剪枝压缩早茶和猫旋转框模型剪枝 YOLO 剪枝目标检测算法人工智能
Yolov8_obb模型压缩之模型剪枝一、剪枝原理和pipleline参考：yolov5模型压缩之模型剪枝模型压缩（二）yolov5剪枝本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming。其实原理很容易理解，我们知道bn层中存在两个可训练参数γ,β,输入经过bn获得归一化后的
Threejs in autonomous driving -（2）模型精简土肥圆_c1ab
在开发准备阶段建模同学都会提供一个车模,从前段考量一般来说超过100kb都算是大文件了，这个模型一般是obj+mtl文件，这两个一般都会超过MB。推动精简的话都非常都难。精简方案删减模型的顶点和面片模型压缩第一种专业性比较强，我们是搞不定的，那么就可以从第二种思路为出发点。通过万能的搜索引擎搜索我们可以找到被誉为3d业界的json格式的gltf。gltf简介。这里推荐两个工具obj2gltfhtt
训练和部署之间的区别-模型压缩 An_ich 深度学习 python 开发语言人工智能网络算法深度学习机器学习
神经网络训练神经网络训练的本质就是找到一个f(x),只不过是一个参数量很大的f(x)那么神经网络训练和部署之间的区别就是减少参数量为什么要减少参数量1.大模型不方便进行部署，网络的推断速度比较慢2.对于移动端等设备也没有这么强的算力3.对于网络训练的结果，也就是网络训练中学习到的知识和网络参数量两者的关系不是线性的，知识和参数量之间的关系更趋向于一个log函数怎样减少参数量1.减小参数的精度例如将
AI模型压缩技术 SugarPPig 人工智能人工智能
模型压缩技术是指通过一系列方法和技巧，减小深度学习模型的大小和计算量，同时尽量保持模型的性能。这对于在资源受限的设备上部署模型、减少模型传输和存储成本以及提高模型推理速度都非常有用。以下是一些常见的模型压缩技术：参数剪枝（Pruning）：通过删除模型中不重要的参数来减小模型的大小。剪枝方法可以基于参数的重要性进行选择，例如，通过设置阈值来删除小于该阈值的参数。量化（Quantization）：将
和GPT讨论知识蒸馏的基本概念 Mighty_Crane gpt 人工智能
User帮我解释一下知识蒸馏、教师学生网络、逆向蒸馏等概念ChatGPT知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是一种模型压缩技术。在这个过程中，一个大型、复杂的模型（通常称为“教师”模型）被用来训练一个更小、更简单的模型（称为“学生”模型）。学生模型不仅学习从数据到输出的映射，还学习模仿教师模型的行为，这通常能提高其性能。逆向蒸馏（ReverseDistillation）是其中的一
第五节课 LMDeploy 大模型量化部署实践（笔记）幽径微澜书生·浦语大模型实战营（笔记笔记 python
来源：(5)LMDeploy大模型量化部署实践_哔哩哔哩_bilibili课程文档：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md1.大模型部署背景（1）模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的要求，常常对需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件
【书生·浦语大模型实战营05】《(5)LMDeploy 大模型量化部署实践》学习笔记 songyuc 学习笔记
《(5)LMDeploy大模型量化部署实践》课程文档：《LMDeploy的量化和部署》1、大模型部署背景1.1模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的需求，常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速产品形态云端、边缘计算端、移动端1.2大模型特点内存开销巨大庞大的参数量。7B模型仅权重就需要14+G显存采用自回归生成token
Model Compression and Acceleration Overview Ada's 认知智能认知计算片上互联边缘计算系统科学神经科学认知科学专题《智能芯片》
模型压缩、模型加速模型压缩方法：能够有效降低参数冗余减少存储占用、通信带宽、计算复杂度利部署线性或非线性量化：1/2bits,int8和fp16等；结构或非结构剪枝：deepcompression,channelpruning和networkslimming等；网络结构搜索(NAS:NetworkArchitectureSearch)：DARTS,DetNAS、NAS-FCOS、Proxyless
初识人工智能，一文读懂过拟合&欠拟合和模型压缩的知识文集(3) 普修罗双战士人工智能专栏人工智能机器学习自然语言处理语言模型人机交互计算机视觉
作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
对 MODNet 其他模块的剪枝探索 Maitre Chen 剪枝算法深度学习人工智能计算机视觉
写在前面先前笔者分享了《对MODNet主干网络MobileNetV2的剪枝探索》，没想到被选为了CSDN每天值得看系列，因为笔者开设的专栏《MODNet-Compression探索之旅》仅仅只是记录笔者在模型压缩领域的探索历程，对此笔者深感荣幸，非常感谢官方大大的认可！！！接下来，笔者会加倍努力，创作更多优质文章，为社区贡献更多有价值、有意思的内容！！！！本文将分享笔者对MODNet网络结构内部其
Knowledge Distillation (1) 模块替换之bert-of-theseus-上篇小蛋子
更好的阅读体验请跳转至KnowledgeDistillation(1)模块替换之bert-of-theseus-上篇如果忒修斯的船上的木头被逐渐替换，直到所有的木头都不是原来的木头，那这艘船还是原来的那艘船吗？-普鲁塔克最近遇到一个需要对算法加速的场景，了解到了一个比较简洁实用的方法：Bert-of-theseus,了解了原理后参考代码实验后，验证了其有效性，所以总结一下。模型压缩模型在设计之初都
改进yolov7网络（从轻量化方面的8个方法） qhchao YOLO 网络计算机视觉
当谈到目标检测领域时，YOLOv7（YouOnlyLookOncev7）是一种非常流行的深度学习网络模型。虽然YOLOv7已经在精度和速度方面取得了显著的改进，但我们仍然可以从轻量化角度来进一步优化该模型。以下是8条关于如何从轻量化角度改进YOLOv7网络的建议：1.模型压缩：使用轻量化的模型压缩技术，如剪枝（pruning）和量化（quantization），来减小YOLOv7的模型大小。通过剪
本地模型能力适配道亦无名人工智能人工智能
本地模型能力适配是指将多模态大模型应用于本地设备或特定场景时，需要进行的一种技术处理。由于多模态大模型通常需要较大的计算资源和存储空间，直接将其部署到本地设备上可能会面临性能和效率的瓶颈。因此，需要进行本地模型能力适配，以适应本地设备的计算能力和存储限制。具体来说，本地模型能力适配可以通过以下几种方式实现：模型压缩：通过减少模型的大小和计算复杂度，使其更加适合本地设备的计算和存储能力。例如，可以使
将大模型与小模型结合的8种常用策略分享，附17篇案例论文和代码深度之眼人工智能干货深度学习干货机器学习人工智能深度学习大模型小模型
现在我们对大模型的研究逐渐转向了“降耗增效”，通过结合高性能低耗资的小模型，实现更高效的计算和内存利用，达到满足特定场景的需求、降低成本和提高效率、提升系统性能以及增强适应性和扩展性的目的。那么如何将大模型与小模型结合？目前较常用的策略有模型压缩（蒸馏、剪枝）、提示语压缩、联合推理、迁移学习、权值共享、集成学习等。咱们今天就来简单聊聊这8种策略。部分策略的具体步骤以及每种策略相关的参考论文我也放上
Knowledge Distilling，知识蒸馏 FeynmanMa
Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork1.Motivationknowledge_distilling_title.jpg论文作者比较大名鼎鼎了。Motivation一部分来自模型压缩[2]，一部分源自作者认为大部分机器学习采用ensemble方法或者学习一个很大的模型来取得比较好的结果，但会给实际应用预测带来很大的压力，而且实际上模型之间也是有信息冗余的。希
大模型听课笔记——书生·浦语（5）亲爱的阿基米德^ 笔记
LMDeploy的量化和部署1大模型部署简介模型部署：将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接受输入并返回结果。为了满足性能和效率的需求。常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速产品形态：云端、变韵计算端、移动端计算设备：CPU、GPU、NPU、TPU等大模型的特点：内存开销巨大庞大的参数量采用自回归生成token,需要缓存Attentiondek/v，带来巨大的内存开销动态
【书生·浦语】大模型实战营——第五课笔记 Horace_01 笔记人工智能 python 语言模型
教程文档：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1iW4y1A77P大模型部署背景关于模型部署通常需要模型压缩和硬件加速大模型的特点1、显存、内存花销巨大2、动态shape，输入输出数量不定3、相对视觉模型，LLM结构简单，大部
PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 java UI linux PHP android
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zookeeper admin 笔记 braveCS zookeeper
Required Software 1) JDK>=1.6 2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines 3)在Yahoo!，zk配置在特定的RHEL boxes里，2个cpu，2G内存，80G硬盘数据和日志目录 1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份，包括快照和事务日
Spring配置多个连接池 easterfly spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候，如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢？ Spring中有关于dataSource的配置： <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource" &nb
Mysql 171815164 mysql
例如，你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI TH GRANT OPTION; 如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器，并使用mypassword作
CommonDAO（公共/基础DAO） g21121 DAO
好久没有更新博客了，最近一段时间工作比较忙，所以请见谅，无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢，总之或许对你有些帮助。 DAO(Data Access Object)是一个数据访问（顾名思义就是与数据库打交道）接口，DAO一般在业
直言有讳永夜-极光感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313 精华: “直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念，而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢？就好比是读书时候做阅读理解，我喜欢我自己的解读，并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重，我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
安装CentOS 7 和Win 7后，Win7 引导丢失随便小屋 centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7，然后在安装CentOS，这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后，却找不到Win7 的引导，稍微修改一点东西即可。一、首先具有root 的权限。即进入Terminal后输入命令su，然后输入密码即可二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改 v
Oracle备份与恢复案例 aijuans oracle
Oracle备份与恢复案例一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时，总希望数据库的内容是可靠的、正确的，但由于计算机系统的故障（硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障）影响数据库系统的操作，影响数据库中数据的正确性，甚至破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后，希望能重构这个完整的数据库，该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。访问G4Studio网站 http://www.g4it.org 2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本功能新增 (1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标，并将游标映射为Java List集合对象的标
Oracle显示根据高考分数模拟录取百合不是茶 PL/SQL编程 oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求: 1,创建student表和result表 2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理 3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选 1,创建student表,和result表学生信息表; create table student( student_id number primary key,--学生id
优秀的领导与差劲的领导 bijian1013 领导管理团队
责任优秀的领导：优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了，那么他知道该受责备的人是他自己，并且敢于承认错误。差劲的领导：差劲的领导觉得这不是他的问题，因此他会想方设法证明是他的团队不行，或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。努力工作优秀的领导：团队领导应该是团队成员的榜样。至少，他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
js函数在浏览器下的兼容 Bill_chen jquery 浏览器 IE DWR ext
做前端开发的工程师，少不了要用FF进行测试，纯js函数在不同浏览器下，名称也可能不同。对于IE6和FF，取得下一结点的函数就不尽相同： IE6：node.nextSibling,对于FF是不能识别的； FF：node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的；兼容解决方式：var Div = node.nextSibl
【JVM四】老年代垃圾回收：吞吐量垃圾收集器(Throughput GC) bit1129 垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个：吞吐量越高，则算法越好暂停时间越短，则算法越好首先说明吞吐量和暂停时间的含义。垃圾回收时，JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务，这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系，共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值，因此，好的GC应该占
J2EE监听器和过滤器基础白糖_ J2EE
Servlet程序由Servlet，Filter和Listener组成，其中监听器用来监听Servlet容器上下文。监听器通常分三类：基于Servlet上下文的ServletContex监听，基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。 ServletContex监听器 ServletContex又叫application
博弈AngularJS讲义(16) - 提供者 boyitech js AngularJS api Angular Provider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制，这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象，例如控制器，指令，过滤器动画等。那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢？ Angular提供了5种方式让注入器创建对象，其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
java-写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 bylijinnan java
public class CommonSubSequence { /** * 题目：写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 * 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。 * * O(N^2)：对于a中的每个字符，遍历b中的每个字符，如果相同，则拷贝到新字符串中。 * O(
sqlserver 2000 无法验证产品密钥 Chen.H sql windows SQL Server Microsoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
[新概念武器]气象战争 comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织.... 原因如下: 地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 daizj oracle grouping rollup cube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示转自namesliu -- 使用oracle 的样列库，演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景 --- ROLLUP ，为了理解分组的成员数量，我增加了分组的计数 COUNT(SAL)
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本人汇总的技术资料，分享出来，希望对大家有用。 http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE 资料主要包含： Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...) Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...) Ser
初一下学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com english word
could 能够 minute 分钟 Tuesday 星期二 February 二月 eighteenth 第十八 listen 听 careful 小心的，仔细的 short 短的 heavy 重的 empty 空的 certainly 当然 carry 携带；搬运 tape 磁带 basket 蓝子 bottle 瓶 juice 汁，果汁 head 头；头部
截取视图的图片, 然后分享出去 dcj3sjt126com OS Objective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast. I implemented a category method on UIView to get the vi
MySql重置密码 fanxiaolong MySql重置密码
方法一: 在my.ini的[mysqld]字段加入： skip-grant-tables 重启mysql服务，这时的mysql不需要密码即可登录数据库然后进入mysql mysql>use mysql; mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root'; mysq
Ehcache（03）——Ehcache中储存缓存的方式 234390216 ehcache MemoryStore DiskStore 存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式目录 1 堆内存（MemoryStore） 1.1 指定可用内存 1.2 驱除策略 1.3 元素过期 2 &nbs
spring mvc中的@propertysource jackyrong spring mvc
在spring mvc中，在配置文件中的东西，可以在java代码中通过注解进行读取了： @PropertySource 在spring 3.1中开始引入比如有配置文件 config.properties mongodb.url=1.2.3.4 mongodb.db=hello 则代码中 @PropertySource(&
重学单例模式 lanqiu17 单例 Singleton 模式
最近在重新学习设计模式，感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。第一个学的就是单例模式，单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例，保证只有一个实例。单例模式的常用实现方式有两种，就人们熟知的饱汉式与饥汉式，具体就不多说了。这里说下其他的实现方式静态内部类方式: package test.pattern.singleton.statics; publ
.NET开源核心运行时，且行且珍惜 netcome java .net 开源
背景 2014年11月12日，ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie，在Connect全球开发者在线会议上宣布，微软将开源全部.NET核心运行时，并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布，其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器（GC）和核心
使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互 Everyday都不同 Web 高并发 oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
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菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点 xp9802 android
熟悉Android开发架构和API调用掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧熟悉Android下的数据存储熟练Android Debug Bridge Tool 熟练Eclipse/ADT及相关工具熟悉Android框架原理及Activity生命周期熟练进行Android UI布局熟练使用SQLite数据库；熟悉Android下网络通信机制，S

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