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神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的模型表示格式,由微软和Facebook(现Meta)在2017年共同推出,旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括:跨框架兼容性:支持主流深度学习框架间的模型转换,包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如,可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- MikroTik RouterOS 6.49.2 x86_64架构 L6全功能版本
伍熠逸Peg
MikroTikRouterOS6.49.2x86_64架构L6全功能版本【下载地址】MikroTikRouterOS6.49.2x86_64架构L6全功能版本这是一个基于MikroTikRouterOS6.49.2的OVA虚拟机版本,专为x86_64架构设计,搭载L6级全功能许可,支持升级至7.x版本。该版本已集成vmxnet3万兆网卡驱动,并支持2GB以上内存,适用于VMwareWorksta
- pytorch深度学习入门(12)之-神经网络导出onnx模型部署与应用
码农呆呆
深度学习深度学习pytorch神经网络
概述:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放神经网络交换格式,它使得不同深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch、MXNet等)之间的互操作成为可能。ONNX提供了一种标准化的方式,可以将训练好的模型导出并转换为ONNX格式,然后可以在其他支持ONNX的框架或工具中进行部署和推理。ONNX的主要优势在于它促进了深度学习模型在不同平台之间的互操作性和可移
- 《动手学深度学习》-2.1. 数据操作
SSWDUT
动手学深度学习深度学习人工智能
2.1.数据操作为了能够完成各种数据操作,我们需要某种方法来存储和操作数据。通常,我们需要做两件重要的事:(1)获取数据;(2)将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据,那么获取数据是没有意义的。首先,我们介绍n维数组,也称为张量(tensor)。使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。无论使用哪个深度学习框架,它的张量类(在MXNet中为ndarray,在P
- MXNet深度学习框架入门指南:核心概念与架构解析
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- Dive-into-DL-PyTorch项目解析:目标检测中的R-CNN系列算法演进
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Dive-into-DL-PyTorch项目解析:目标检测中的R-CNN系列算法演进Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Dive-into-DL-PyTorch引言目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一
- 解决Linux服务器MXNet安装与`npx`模块问题
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- EXO:模型最终验证的地方;infer_tensor;step;MLXDynamicShardInferenceEngine
ZhangJiQun&MXP
2024大模型以及算力2021AIpython教学语言模型transformer人工智能
目录EXO:模型最终验证的地方EXO:infer_tensorEXO:stepMXNet的mx.array类型是什么NDArray优化了什么1.异步计算和内存优化2.高效的数学和线性代数运算3.稀疏数据支持4.自动化求导举例说明EXO:模型最终验证的地方EXO:infer_tensor这段代码定义了一个名为infer_tensor的异步方法,它属于某个类(虽然类名未在此代码段中给出)。这个方法的目
- 深度学习模型优化与行业应用新突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前深度学习模型优化正经历多维技术革新,核心突破集中在算法效率与场景适配性提升。以自适应学习优化和超参数调优为代表的动态调整机制,显著降低了模型训练对人工经验的依赖。主流框架如MXNet与PyTorch在分布式计算、自动微分等关键能力上形成差异化优势(见表1),而边缘计算与联邦学习的融合,则通过本地化数据处理与隐私保护机制,为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供了可信部署方案。框架特
- 模型优化技术驱动行业应用创新
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型优化技术正通过多维度创新重构行业应用版图。从底层框架演进看,TensorFlow、PyTorch与MXNet等主流工具通过自适应学习机制与参数化建模能力,显著提升了模型训练效率;而在技术融合层面,联邦学习与边缘计算的协同部署方案,为解决数据隐私与算力瓶颈提供了新范式。与此同时,量子计算驱动的新型优化算法正突破传统数学模型的性能边界,结合可解释性增强与超参数动态调整策略,使医疗诊断、
- 智能模型优化趋势与行业实践突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前智能模型优化技术正沿着多维度路径加速演进,其中自动化机器学习(AutoML)与可解释性模型的融合成为降低技术门槛的核心方向。从技术演进路径来看,边缘计算与联邦学习的结合显著提升了分布式场景下的模型效率,而量子计算的引入则为复杂优化问题提供了突破性思路。与此同时,MXNet、PyTorch等主流框架在动态计算图与分布式训练方面的创新,进一步推动了行业模型的快速迭代。为系统呈现技术趋势与实
- 模型优化技术演进与行业场景突破
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从算法改进到系统级创新的范式跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与联邦学习技术的成熟,模型开发效率与隐私保护能力显著提升,而模型压缩技术则推动轻量化部署在边缘计算场景中加速落地。与此同时,量子计算为优化算法提供了新的计算维度,MXNet、PyTorch等框架通过动态计算图特性,在医疗影像识别和语音交互领域实现推理速度的突破性进展。技术演进阶段核心技术突破典型应用场景主
- 智能模型优化与跨行业应用趋势
智能计算研究中心
其他
内容概要智能模型优化技术正经历多维度的范式突破,从算法架构到部署模式均呈现显著变革。核心演进路径涵盖三大维度:在技术层,自动化机器学习(AutoML)与自适应学习优化技术大幅降低建模门槛,结合超参数优化与正则化方法,实现模型性能与效率的平衡;在架构层,边缘计算与联邦学习推动分布式模型部署,MXNet、PyTorch等框架通过模型压缩与量化技术,适配低功耗设备部署需求;在应用层,医疗诊断、金融预测等
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
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内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- AI学习预备知识-数据操作(5)内存节省
羞涩的小吉他
AI开发学习之路人工智能学习
AI学习预备知识-数据操作(5)内存节省提示:本系列持续更新中文章目录AI学习预备知识-数据操作(5)内存节省前言内存节省总结前言随着开始人工智能的学习越来越多,那么再学习过程中,我们应该有一定的基础知识储备,本系列为基础知识储备介绍,本文主要讲解AI学习储备知识–在数据操作过程中所需考虑到的内存节省。内存节省提示:默认使用python,数据操作使用mxnet在数据操作过程中运行一些操作可能会导致
- 蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言
飞300
业界资讯自然语言处理
具备极佳的工程实现能力,精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等,至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法,能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题,有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲,对人工智能领域相关技术有热情,内推链接:https://u.ali
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)
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DJL(DeepJavaLibrary)是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架,它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API,使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势:支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎,包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用,包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易
- Apache MXNet:灵活高效的深度学习库
零 度°
python深度学习apachemxnet
ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架,适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端,可以无缝地在Gluon(动态图)和Symbolic(静态图)模式之间转换,以提供灵活性和速度。MXNet支持多种语言绑定,包括Python、Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R和Perl,并且拥有一个活跃的工具和库生态系统,可以扩展MXNet的功能,支持计算机视觉、自然语言
- Apache MXNet 深度学习框架教程
娄妃元Kacey
ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler;forPython,R,Julia,Scala,Go,Javascriptandmore项目地址:https://gitcode.com/g
- Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)
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Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1(为了GPU支持,需要安装CUDA和cudnn,可以参考博客,若CUDA版本不同,参考此网站下载合适的MXNet版本)安装MXNet的julia绑定,经过多次测试,并不能
- MXNet深度学习框架:高效与灵活性的结合
原机小子
深度学习mxnet人工智能
标题:MXNet深度学习框架:高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架,以其高效性能和灵活性而闻名。它最初由亚马逊团队开发,并于2015年开源,迅速成为深度学习领域的一个重要工具。MXNet支持多种编程语言,包括Python、Java、Scala、R、C++等,能够运行在CPU、GPU和云平台上,满足不同场景下的需求。1.MXNet的核心特性MXNet的主要
- 【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现(底层实现)
辰尘_星启
线性回归mxnet机器学习人工智能深度学习神经网络python
写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始,熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优,但这大概只能是局部最优,它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集(实际工程中,需要从实际对象身上采集数据)确定模型及其参数(输入输出个数、阶次,偏置等)确定学习方式(损失函数、优化算法,学习率,训练次数,终止条件等)读取数据集(不同的读取方式会影响最终的训练效果)训练模型完整程序及注释fromIPyth
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
深度学习深度学习机器学习mxnetgluon
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
- Task01:线性回归;Softmax与分类模型、多层感知机
恰人陈
pytorch机器学习深度学习神经网络
一、mxnet相关函数用法mxnet.nd用法对标numpy库(1)nd.concatfrommxnetimportndnd.concat(X,Y,dim=0)nd.concat(X,Y,dim=1)X,Y为两个矩阵nd.concat为连接矩阵,dim表示连接的维度,若原来两个矩阵为(4,3),dim=0就表示新生成矩阵为(8,3)dim=1表示新生成矩阵为(4,6)(2)y+=xy=y+x这样的
- 【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'''#
- 线性回归基础学习
Remoa
人工智能线性回归优化gluonmxnetloss
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
- 《动手学深度学习》(PyTorch版)
chaser&upper
深度学习pytorch深度学习python
《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦!!!本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同,针对此书英文版的P
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
机器学习YOLO
ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
eksliang
jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class