在这篇博客文章中，我将与大家分享我在学习过程中编写的JPA原生SQL查询代码。这段代码演示了如何使用JPA进行数据库查询，而无需将数据绑定到实体对象。...通过本文，你将了解如何使用原生SQL查询从数据库中高效地检索数据。...引言Java Persistence API（JPA）是Java EE标准的一部分，它提供了一种方便的方式，可以使用Java对象和实体与数据库交互。...然而，在某些情况下，你可能希望直接使用SQL执行复杂查询，以获得更好的控制和性能。本文将引导你通过使用JPA中的原生SQL查询来构建和执行查询，从而从数据库中检索数据。...场景设置假设你有这样一个场景：你需要从名为UserPowerSelectorType的表中检索数据。我们将创建一个SQL查询，以使用JPA的原生SQL查询功能从这个表中检索特定数据。
假设我们有一个News表，我们要往里面添加数据，我们先只考虑保存数据的部分。 一、我们定义一个类。...现在我们要实现添加数据的功能，不对要叫做“持久化”了，我们可以这样来拼接SQL语句。...用我的数据访问函数库也可以。 这个可以扩展一下，不仅是新闻表可以使用，其他的表也是可以使用的，只要设置不同的XML文件就可以了。...2、一般的实体类是把字段作为属性来处理的（为了少写代码，就需要使用反射），这样字段变化了就需要修改实体类，这就带来了很多的修改。 ...而另类实体类是把字段信息作为属性值来处理的，这样字段变化了只需要属性值就可以了，而属性值又是由XML文件里面提取的，所以只需要修改XML文件就可以了，不用修改实体类。
Metric Learning with Equidistant and Equidistributed Triplet-based Loss for Product Image Search》（用于图像检索的等距离等分布三元组损失函数...1 研究背景 图像检索由于类内差异大、类间相似性高，非常具有挑战性。深度度量学习在该任务上取得了一定的效果。然而，最为经典的深度度量学习损失函数——三元组损失，存在一定的问题。...基于这个直观的几何现象，我们提出了等距离约束。通过约束三元组中的两组不匹配对的距离相等，使得三元组中的匹配对足够近。满足等距离约束时，存在一种朴素的最优解，即所有样本都足够近。...图2：EET效果 3 实验结果 数据集使用Deep Fashion In-ShopClothes Retrieval (DFISCR)和Stanford Online Products(SOP)。...除商品检索外，EET在行人再识别、细粒度检索等多个检索数据集上的精度均得到了提升，对比结果如下。
//非零元素的节点类的定义 struct triple { int e; int col, row; }; #define maxsize 100 struct tripleMatrix { triple...data[maxsize + 1]; //下标为0的位置不使用 int m;//m行 int n;//n列 int size;//三元组中非零元素的总个数 }; 注意：三元组在存储稀疏矩阵时，...只有当稀疏矩阵的稀疏因子小于33%时，采用三元组存储才是节省空间的。
在当今的数据驱动世界中，数据库技术面临诸多挑战，如性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性问题。随着数据量的不断增长，传统数据库设计逐渐难以应对高并发、高吞吐量的需求。...本文将深入探讨如何利用YashanDB的独特特性，实现高效的数据存储和检索。核心技术点分析1. 部署架构与灵活性YashanDB支持单机、分布式和共享集群等多种部署形式，能够适应不同业务场景。...针对特定的应用场景，选择合适的存储引擎，例如，使用HEAP存储优化OLTP性能。配置合理的MVCC参数，以优化高并发场景下的数据访问效率。...充分利用YashanDB的多版本事务管理，定期评估和优化事务的执行流程。使用统计信息及执行引擎优化查询计划，定期更新统计信息以保证优化器高效工作。...结论通过合理利用YashanDB的架构、存储引擎和事务支持功能，开发者和企业能够实现高效的数据存储与检索。在设计数据库时，关注系统的可扩展性、灵活性和性能优化，将为未来数据应用的发展奠定坚实的基础。
使用AI增强元数据带来的益处 管理和充实元数据是一项时间投入大的流程，需要IT部门与其他部门(数据科学家和数据所有者)协作，准确标记数据。标记以键值对形式为文件数据添加额外元数据，为数据提供上下文。...图像搜索: 某大学的营销部门可以使用图像AI分析并标记图像，以便不同项目中后续轻松发现。新元数据标签存储在数据管理系统中，即使图像移动也跟随其。同样流程也可应用于实验室图像的基因组处理。...版权保护: 生成AI的一个热点是训练模型中出现受版权保护的素材。一种可能的解决方案是版权所有者使用工具在素材中添加数字水印元数据，以便AI模型在摄入前进行检测。...最好使用软件，结合查询和标记。查询可以提供常见问题的结果，如“显示部门在最近6个月访问的数据”。用户可以基于可用元数据创建任意自定义查询。...但是，通过投入时间和使用正确的工具及资源来理解和合理利用元数据，IT领导者和数据利益相关方可以为更强大、更相关的AI和大数据分析项目奠定基础。
该模式通过MN组、DN组和CN组实现数据的分布和处理，使得数据库的负载能够均匀分散，支持高并发处理和动态扩展。2....数据分区YashanDB支持对数据表进行分区管理，这对于大规模数据集的高速检索至关重要。...分布式查询优化在分布式部署下，YashanDB使用协调节点（CN）和数据节点（DN）分离查询控制和数据存储，根据查询任务的复杂性生成执行计划。...使用分布式部署，增强系统的并发处理能力和容错能力。定期进行性能监控与调优，根据系统负载动态调整数据库参数。...文中所提及的多种技术和策略，旨在提供给读者关于如何在实际生产环境中使用YashanDB进行海量数据快速检索的深入理解。未来，随着数据库技术的不断演进，确保数据处理效率的优化将会成为企业核心竞争力之一。
在许多方面，深度学习的表现都优于其他机器学习方法:图像识别、音频分类和自然语言处理只是其中的一些例子。这些研究领域都使用所谓的“非结构化数据”，即没有预定义结构的数据。...实体嵌入在这方面起着重要的作用。 结构化和非结构化数据 实体嵌入 在将神经网络与结构化数据进行匹配时，实体嵌入已经被证明是成功的。...例如，在Kaggle（大数据竞赛平台）的竞赛中，预测出租车行驶距离的获胜的解决方案使用实体嵌入来处理每一辆车的分类元数据。...同样，德国大型超市Rossmann预测商店销售的第三解决方案使用了一种比第一和第二解决方案更复杂的方法。该团队通过使用一个简单的前馈神经网络和实体嵌入来实现这种成功。...实体嵌入指的是在分类变量上使用这一原则，即一个分类变量的每一个类别都由一个向量表示。让我们快速回顾一下在机器学习中处理分类变量的两种常用方法。
在鸿蒙Next元宇宙的广阔天地中，数据如同浩瀚宇宙中的星辰般繁多。如何通过人工智能实现这些数据的智能分类与检索，成为提升元宇宙体验、推动其发展的关键所在。...句法分析则能解析句子结构，理解词语间的语法关系。语义理解技术如知识图谱，可将元宇宙中的各种概念、实体及关系进行关联。...如构建一个包含虚拟角色、场景、道具等的知识图谱，明确“剑”这一道具与“战士”虚拟角色的使用关系等，从而更精准地对相关文本数据分类和检索。...融合多模态数据处理元宇宙中的数据往往是多模态的，包含文本、图像、音频等多种形式。人工智能可以将这些多模态数据进行融合处理，提升分类与检索的准确性。...总之，通过人工智能的多种技术手段与鸿蒙Next元宇宙数据的深度融合，能够实现数据的智能分类与检索，为用户在元宇宙中快速获取所需信息、享受丰富体验提供有力支持，推动鸿蒙Next元宇宙生态的蓬勃发展。
本示例使用 Oceanus 平台的 元数据管理 功能，通过库表引用将作业中生成的随机数据存入到 MySQL 中。...，将光标移动到想要引用的元表上面，右侧会显示【操作】菜单，单击【引用】，元数据表使用三段式引用，例如`dc`....，创建了一个名为"tableName"值为"source_table"的变量 使用【库表引用】进入【DDL编辑】创建新的表并使用变量 --元数据管理创建语句CREATE TABLE...，如下图： 点击提交，然后保存作业就可以使用了 总结 Oceanus 元数据是用户在流计算作业中引用的库表。...用户可以在元数据中管理已有的库表，可使用模板、自定义、云资源。如果选择自定义或者云资源，则需输入相应的连接信息。在 SQL 作业开发中快速引用元数据。
ReQuest 框架可以将隐藏于问答数据 (以及用户反馈信息) 内的关于实体关系的知识迁移到实体关系抽取任务上，提升信息抽取系统的效能。...在这篇论文中，为了解决远监督关系提取中存在的问题，我们研究了从外部数据使用间接监督进行关系提取的问题。因此研究提出了一个新的框架--ReQuest。...其次，ReQuest 构造了为问答数据集构建了第二个表征实体提述对（entity mention pairs）以及特征的异构图，其中实体提述对包括问题和答案实体提述对（question and answer...在这篇论文中，我们提出了一个新颖的框架 ReQuest 来利用问答对（QA pairs）作为关系提取的一个间接监督源，还研究了如何使用这种监督来减少从知识库中产生的噪声。...然后 ReQuest 使用这些学习到的向量去估计测试集的关系提述（relation mentions）的类型。
SqlServer查询记录的时候提供多种锁定方式，其中UPDLOCK 的优点是允许您读取数据（不阻塞其它事务）并在以后更新数据，同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改。...return new OrderingModel { Msg = "投标金额不正确" }; } //线下标下单时，不可使用现金券...db.Commit(); 上面的操作，首先在AdoHelper对象上开启事务，然后查询投资产品实体的时候在With方法上加上 OQL.SqlServerLock.UPDLOCK 更新锁，接着进行复制的业务处理...，然后更新此实体记录，之后还有复杂的其它业务操作，最后提交事务。...我们看到，OQL的这种更新锁操作，跟直接写SQL语句操作很类似，OQL执行的时候也是这样输出SQL语句的，这样确保数据记录在并发的时候，安全的更新。
该课题是由上海市农业委员会信息中心主持，以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标，充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，重点建设上海市级农业农村大数据中心，促进信息资源的共建共享和创新应用...关系查询 关系查询即查询三元组关系entity1-[relation]->entity2 , 分为如下几种情况: 指定第一个实体entity1 指定第二个实体entity2 指定第一个实体entity1...抛弃不存在的页面，提取页面内容，存到数据库中 4.根据页面内容，提取每一个词条页面的特征，构造相似度的比较方法，使用KNN进行分类 5.最后获取每个词条的所属类别，同时能够剔除不属于农业的无关词条...命名实体识别: 使用thulac工具进行分词，词性标注，命名实体识别（仅人名，地名，机构名） 为了识别农业领域特定实体，我们需要： 分词，词性标注，命名实体识别 以识别为命名实体（person，location...out of vocabulary) 2组openType之间的词向量的余弦相似度的平均值 相同的baseInfoKey的IDF值之和（因为‘中文名’这种属性贡献应该比较小） 相同baseInfoKey
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》中，我们有聊到如何快速入门向量检索技术，借助 Meta AI（Facebook Research）出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具...而传统文本检索方面，我将使用简单的 Golang 来实现一些例子，以及使用我们熟悉的 MySQL来进行功能实现和对比，包含：“LIKE操作符，模式匹配”和“全文检索”两种方式。...无处不在的“文本检索” “文本检索”这个词大家或许会感到陌生，但它或许是我们每天和数字世界打交道最频繁的交互模式之一： 从在文档中使用 “CTRL+F” 快捷键查找某个关键词（在文本中使用文本字词、短句进行检索...那么，聪明的程序员们是怎么解决这个问题的呢？ 文本检索的发展史：如何解决搜不到内容的问题 既然使用完全匹配得不到结果，不妨换个思路：使用某种方式，来实现近似结果的检索、匹配（相似性检索）。...如果我们针对上面的内容再次进行深加工，比如关系和实体的分析、歧义的消除，进行一些领域知识的建模，就能够初步的完成一张知识图谱啦。
默认情况下，Hive的元数据是存储到Derby中的，这是Apache的一个纯Java编写的小巧数据库，类似于Sqlite。...但是这样就会出现一个情况：Derby是单例的，当你在一个终端打开了hive时，在另外一个终端打开hive命令行会报错。所以使用MySQL来存储元数据能够解决这个问题，并且也更方便迁移和备份。...配置Mysql服务端 安装Mysql服务器之后，你需要配置允许root用户的登录权限 打开MySQL客户端 mysql -uroot -p 使用Mysql数据库 use mysql 查询user表 select...Hive的metastore 的MySQL数据库的字符集格式问题。...的数据表的初始化，按照上述第三步，在启动Hive前初始化下数据表即可：使用 schematool -dbType mysql -initSchema 命令进行初始化。
我们日常使用的各种 APP 中的许多功能，都离不开相似度检索技术。...使用 faiss 实现最简单的向量检索功能 接下来，我们将使用 faiss 实现一个小功能，针对哈利波特小说全集内容，接触向量检索技术，完成相似内容搜索的功能。...与我们使用“CTRL+F”或者把数据倒入 MySQL，使用 “%LIKE%” 去进行全文匹配不同，我们的工具性能，将会远远高于一般的检索方式。...如何重建分区后的向量数据 在聊“向量检索细节”的时候，我们曾使用过 index.reconstruct(38216) 来重建和查看某个向量的“细节”。...当然，在一些场景下，我们可以考虑使用复合性索引，来让向量数据库检索程序，更加的贴合业务场景。
Linq to Sql中，如果我们想在DataContext外部修改一个实体的值，然后把引用传入到DataContext中，再利用Attach附加后更新，代码如下： public static void...try { db.myData.Attach(_pDate, db.myData.Single(c => c.ID == _pDate.ID));//将会出异常：“不能添加其键已在使用中的实体...myData _pDate = new myData() { ID = 1, IP = "127.0.0.1" }; UpdateMyTable(_pData); 运行时，会抛出异常：不能添加其键已在使用中的实体...原因我就不分析了，个人理解大致意思就是外部的对象跟DataContext上下文没关联，而Attach又不成功，所以当然也就更新不了....这种方法当然是可行的，但是有点笨，这种不应该由人来干的傻活儿最好由电脑来完成(见下面的方法) 2.利用反射自动复制属性 先写一个方法,利用反射获取属性信息实现自动copy属性值 public static
2.与事实检索的传统管道方法不同，此过程仅需要文本三元组对，而不使用额外的标签。 3.完成训练，使用经过训练的编码器以离线方式索引KG中的所有三元组，并且根据输入查询，返回嵌入空间上最相似的三元组。...5.由于使用LM嵌入三元组，本文检索器可以在不进行任何修改的情况下泛化到不同的KG。这与一些传统的检索系统不同，传统系统需要额外的训练来学习有关不同实体和关系类型的新KG模式。 ...实验证明对KG的直接检索效果很好，然而，以三元组形式表示的事实仅由两个实体和一个关系组成，包含的上下文信息有限。此外，虽然使用独立表示的输入文本和三元组进行相似度计算比较简单，但实际效果的有效并不好。...因此，「为了进一步提高检索器的性能」，本文使用了重新排序器，其目标是校准输入文本的检索到的三元组的排名。...具体来说： 首先，使用直接检索器检索k个最接近的事实，然后使用另一个LM通过同时编码输入文本和三元组来直接计算相似性。
二、数据库设计 ?...* @Package: cn.**.security.entity * @Author: huat * @Date: 2019/12/12 15:12 * @Version: 1.0 * 创建实体类第一种方式...userService; @Autowired AuthenticationSuccessHandler authenticationSuccessHandler;//ajax登陆成功使用...@Autowired AuthenticationFailureHandler authenticationFailureHandler;//ajax登陆失败使用 /**....successHandler(authenticationSuccessHandler)//登陆成功后返回的数据 .failureHandler
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