【模型压缩】Distiller学习-初认识

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码 weixin_30777913 音视频语言模型大数据人工智能
ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖，以支持其机器学习平台中的特征存储。Iceberg的分层结构、快照机制、并发读写能力以及模式演进等特性，使得它能够高效地处理海量数据，并且保证数据的一致性和可用性。特别是在特征工程和模型训练方面，I
Python 入门指南：如何在 MacOS 上轻松安装 Python NicoleGus python macos 开发语言
Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，已经成为许多开发者和数据科学家的首选工具。无论是初学者还是经验丰富的程序员，Python都能为他们提供强大的支持。如果你是一名MacOS用户，想要开始学习Python或者在Mac上进行开发，首先需要正确安装Python环境。本文将详细介绍如何在MacOS上安装Python，帮助你快速开始Python编程之旅。1.检查MacOS是否已预装Python
线性回归的简单实现 SkaWxp 深度学习深度学习机器学习 mxnet gluon
本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据，因为线
投票法：简单而强大的分类利器 ningaiiii 机器学习与深度学习分类机器学习人工智能
投票法：简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中，我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天，让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。一、投票法原理（一）通俗易懂的理解投票法就像一场班级选举。假设有一个班级要选出最受欢迎的水果，每个同学心中都有自己的选择（这就好比一个个分类器给出的分类结果）。最后统计每个水果获得的票数，得票最多的水果就当选（对应分类任务中，票数最多的
【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归辰尘_星启神经网络 mxnet 线性回归
写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
初入机器学习辰尘_星启机器学习人工智能深度学习 python mxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容，防止自己遗忘，也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习：本质是建模，将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型，合理设置初始模型，要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习：本质是系统，直接将训练得到的模型视作系统本身（激进的像“端到端”）侧重于最大化当前环境下的奖励，最终目标是寻找环
AtCoder备赛刷题 ABC 383 | 9 Divisors 热爱编程的通信人算法
学习C++从娃娃抓起！记录下AtCoder（日本算法竞技网站）备赛学习过程中的题目，记录每一个瞬间。附上汇总贴：AtCoder备赛刷题|汇总【题目描述】FindthenumberofpositiveintegersnotgreaterthanNNNthathaveexactly999positivedivisors.找到不大于NNN且恰好有999个因数的正整数的数量。【输入】Theinputisg
线性回归基础学习 Remoa 人工智能线性回归优化 gluon mxnet loss
线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在Gluon中，data模块提供了有关数据处理的工具，nn模块定义了大量神经网络的层，loss模块定义了各种损失函数在MXNet的init模块(initializer)提供了模型参数化的
【博学谷学习记录】超强总结，用心分享 | Hive分区表和分桶表 Onzswhite hive 大数据 hadoop
#博学谷IT技术支持#一、分区表分区表就是对一个表的文件数据进行分类管理，表现形式就是有很多的文件夹(dt=2019-02-27)。分区表的作用是以后查询时，我们可以手动指定对应分区的数据，避免全表扫描，提高查询效率。所谓的分区表，指的就是将数据按照表中的某一个字段进行统一归类，并存储在表中的不同的位置，也就是说，一个分区就是一类，这一类的数据对应到hdfs存储上就是对应一个目录。当我们需要进行处
深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发 Landy_Jay 深度学习人工智能
什么是RAG？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
MyBatis学习：多表映射 Landy_Jay mybatis 学习数据库
目录一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路1.2实体类设计方案1.2.1对一关系设计1.2.2对多关系设计多表映射案例准备二、对一映射三、对多映射四、多表映射总结4.1多表映射优化4.2总结：一、多表映射概念1.1多表查询结果映射思路数据库的表结构具有复杂性，不是所有数据库都达到第三范式或BCNF范式，故数据库查询结果与java对象的属性映射也变得复杂。MyBatis使用ResultMap实现
可能是最深入全面的图解 Java Virtual Threads jvmjvm虚拟机
本文尽我所能，用了数月时间，在学习了JavaVirtualTheads的一些设计和实现理念后，用我所能的精炼文字和画图，去记录我的所学。是我现在能找到的最深入全面的图解JavaVirtualThreads文章。本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的VirtualThreads一节。如图片不清，请转回原文。VirtualThreads按这本书作者的德性，和这本书的定位，这里不会
深度学习篇---张量&数据流动处理 Ronin-Lotus 深度学习篇深度学习人工智能 python TensorFlow Pytorch 张量数据流动处理
文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：深度学习框架中的张量运算1.自动求导2.硬件加速3.高度优化第二部分：数据流动与处理1.磁盘（硬盘或固态硬盘）读取数据写入数据2.内存（RAM）加载程序和数据数据交换3.缓存CPU缓存磁盘缓存4.数
threejs起步学习之创建旋转立方体并随时停止和控制旋转 three.js
直接看成品可以看到点击开始旋转的时候立方体开始旋转，点击停止旋转的时候立方体停止旋转。先放官网文档threejs官网点击en切换为中文，然后点击创建第一个场景，页面就全部变成中文啦。先使用原生js编写代码，首先就是下载threejs然后引入然后就可以使用THREE这个对象了要创建一个立方体，首先我们需要创建一个场景，一个摄像机，一个渲染器，这样我们才能透过摄像机看到渲染出的场景varwidth=5
PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程（NeuralODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同，NeuralODEs将变换过程视为深度（或时间）的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向，尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn（一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库）
Mixture of Experts（MoE）学习笔记南七小僧人工智能网站开发医疗器械研发学习笔记人工智能 MoE 大模型
1学习动机第一次了解到MoE（Mixtureofexperts），是在GPT-4模型架构泄漏事件，听说GPT-4的架构是8个GPT-3级别大小的模型以MoE架构（8*220B）组合成一个万亿参数级别的模型。不过在这之后开源社区并没有对MoE架构进行很多的探索，更多的工作还是聚焦在预训练新的大模型，在Llama2或其他模型上做Fine-tune，以及扩展大模型的ContextLength。12月8号
基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版) 矩阵猫咪 cnn lstm pytorch 注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络 Attention
前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）因其独特的优势
周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总双木的木深度学习拓展阅读 python拓展学习人工智能 transformer 算法深度学习 YOLO chatgpt llama
为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT（监督微调，建议收藏）！-CSDN博客arXiv每日学术速递|强强联合：CNN与Transformer融合创新提升模型性能！！-CSDN博客AI生成未来|字节提出VideoWo
学习第七十七行不是只有你能在乱世中成为大家的救世主学习运维 html 经验分享
对于html,用vscode编程，可以用AI，同时输入！+TAB自动生成骨架，有src路径，titie提示文本，alt替换文本（图片不显示，显示的文字），width宽设置一个即可，（height），border边框，同时div和span是个块，前者大后者小，前者独一行，撒旦，em斜体，strong粗体，del删除线，ins下划线。
【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）宇哥预测优化代码学习 cnn 算法 matlab
‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题（FJSP）。建立了以最大完成时间
差分数组的学习奋斗的草莓熊学习
文章目录1.差分数组的应用场景2.如何构造一个差分数组2.1原数组转换为差分数组2.2差分数组还原为原数组3.差分数组的特性1.差分数组的应用场景需要频繁对某个区间的数组进行增减操作2.如何构造一个差分数组2.1原数组转换为差分数组#存在一个数组Nums,求出他的差分数组diff=[0]*len(nums)diff[0]=nums[0]foriinrange(1,len(nums)):diff[i
Ollama 部署 DeepSeek - r1 教程：Windows 与 Linux 篇 Fgaoxing windows linux 人工智能
在人工智能技术飞速发展的今天，能够在本地部署并使用先进的模型成为许多技术爱好者和专业人士的追求。DeepSeek-r1以其出色的性能备受关注，借助Ollama工具，我们可以方便地在Windows和Linux系统上完成部署。下面就为大家详细介绍具体步骤。一、准备工作在开始部署之前，需要确保已经安装了Ollama。如果尚未安装，请按照以下对应系统的安装方法进行操作。（一）Windows系统安装Olla
Golang 学习路线 - Part 25:互斥锁（Mutex） SunnyJim golang 学习路线 Mutex go Mutex golang Mutex
这里是Golang教程系列的第二十五部分。在本教程中，我们将学习互斥锁。我们还将学习如何使用互斥锁和channels来解决争用条件。关键部分在跳到互斥对象之前，理解并发编程中的临界区概念是很重要的。当一个程序并发运行时，修改共享资源的代码部分不应该被多个Goroutines同时访问。修改共享资源的这段代码称为临界段。例如，假设我们有一段代码，它使变量x增加1。x=x+1如果是单个的Goroutin
Python淘宝电脑销售数据爬虫可视化分析大屏全屏系统开题报告字节全栈_Jwy python 爬虫 flutter
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSD
【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现） Ps.729 cnn 算法 matlab
‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题（FJSP）。建立了以最大完成时间
使用KEIL更新STM32程序的HEX文件下载指南及DEMO BOBO爱吃菠萝
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文旨在指导开发者如何在保持源代码保密的前提下，通过KEILIDE生成HEX文件，并利用该文件更新STM32微控制器程序。文章详细介绍了整个流程，并提供了DEMO工程以便读者实践学习。1.HEX文件与微控制器1.1HEX文件的基础知识HEX文件是十六进制格式的文件，它在微控制器开发领域扮演着重要角色。这种文件格式用于存储编译后的程序代码，以便于将固件烧录进微控
Android二维码和条形码扫描实现指南 BOBO爱吃菠萝
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详述了如何在Android平台上集成二维码和条形码扫描功能，重点介绍了使用Zxing、GoogleMobileVisionAPI和FirebaseMLKit这三个库的实践方法。内容包括选择合适的库、集成Zxing和使用FirebaseMLKit的具体步骤、扫描界面的设计、安全隐私保护以及性能优化等多个方面。通过本文的学习，开发者可以更好地掌握在Androi
动态规划学习:放苹果我爱夜来香A 每天一道算法题动态规划学习算法
放苹果一、放苹果二、思路分析三、代码实现一、放苹果有m个苹果,n个盘子,允许有的盘子空着不放,请问有多少种不同的放法二、思路分析dp[i][j]表示i个苹果放入j个盘子共有多少种放法1)、当i为0时,即苹果数为0,不放,即有1种放法,dp[0][j]=1;当j为1时,即盘子数为1个,也只有一种放法dp[i][1]=12)、当苹果数小于盘子数,永远会有空盘子出现,dp[i][j]=dp[i][i]3
最小边际采样在分类任务中的应用 ningaiiii 机器学习与深度学习分类数据挖掘人工智能
最小边际采样在分类任务中的应用在机器学习的分类任务里，如何高效利用有限的标注数据，一直是研究的重点。最小边际采样（LeastMarginSampling）作为主动学习策略中的一种，为解决这一问题提供了独特的思路。本文将深入探讨最小边际采样在分类任务中的原理、应用以及优势与挑战。一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中，模型会对每个样本预
DynamicPlanning动态规划学习笔记 kxwsspz2001 笔记动态规划算法
动态规划动态规划的特点是求解决策过程最优化的过程。适用于求解将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。各阶段决策依赖于当前面临的状态，又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后，就组成一个决策序列。我们可以从决策序列中找到最优解LeetCode53给定一个整数数组nums，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。示例
矩阵求逆（JAVA）初等行变换 qiuwanchi 矩阵求逆（JAVA）
package gaodai.matrix; import gaodai.determinant.DeterminantCalculation; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; /** * 矩阵求逆(初等行变换) * @author 邱万迟 *
JDK timer antlove java jdk schedule code timer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务 2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务 3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
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JDBC连接数据库 Array_06 jdbc
package Util; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class JDBCUtil { //完
Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误） oloz java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType) at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
用多个线程处理1个List集合 362217990 多线程 thread list 集合
昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; public c
JSP简单访问数据库香水浓 sql mysql jsp
学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印 public class DBHelper { private String driverName; private String url; private String user; private String password; private Connection connection; privat
Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表 AdyZhang Flex
1.添加一个最简单的柱状图 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 <?xml version= "1.0"&n
Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面 aijuans android
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查询汇总的sql baalwolf sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
Linux du命令和df命令区别 BigBird2012 linux
1，两者区别 du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
AngularJS中的$apply，用还是不用？ bijian1013 JavaScript AngularJS $apply
在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。 scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
[Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化 bit1129 zookeeper
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【Java命令一】jmap bit1129 Java命令
jmap命令的用法： [hadoop@hadoop sbin]$ jmap Usage: jmap [option] <pid> (to connect to running process) jmap [option] <executable <core> (to connect to a
Apache 服务器安全防护及实战 ronin47
此文转自IBM. Apache 服务简介 Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
unity 3d实例化位置出现布置？ brotherlamp unity教程 unity unity资料 unity视频 unity自学
问：unity 3d实例化位置出现布置？答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object 这样你不需要再用Transform.Position了, 如果你省略了第二个参数(
《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data bylijinnan java 重构
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struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml) web.xml文件修改如下： <filter> <filter-name>struts2</filter-name> <filter-class&g
redis做缓存时的一点优化 chenchao051 redis hadoop pipeline
最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
mysql导出数据不输出标题行 daizj mysql 数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数如通过下面命令导出数据： mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt 结果为： studentid
phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHP Excel phpexcel
先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下 <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE); if (PHP_SAPI == 'cli') die('
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1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 　　我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 　　2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
转 Activity 详解——Activity文档翻译 e200702084 android UI sqlite 配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
win7安装MongoDB服务 geeksun mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads 2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__ hongtoushizi js
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错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应 jinnianshilongnian cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
数据源架构模式之行数据入口 home198979 PHP 架构行数据入口
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Linux各个目录的作用及内容 pda158 linux 脚本
1）根目录“/” 　　根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于 Windows 操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。　　2）/bin 　　/bin 　　目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要 linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
ubuntu12.04上编译openjdk7 ol_beta HotSpot jvm jdk OpenJDK
获取源码从openjdk代码仓库获取(比较慢) 安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial 将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
将数据库字段转换成设计文档所需的字段 vipbooks 设计模式工作正则表达式
哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！ PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。

【模型压缩】Distiller学习-初认识

Distiller学习-初认识

简介

安装

压缩方法

总体目录

核心代码实现

所有案例的配置文件

举例

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