IService 接口是 MyBatis-Plus 的一部分，提供了一组通用的服务方法，包括常见的 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。...，包括常见的查询、插入、更新、删除等 CRUD 操作。...Mapper和IService的使用场景使用 Mapper的场景：Mapper 主要用于执行数据库的 CRUD 操作，包括查询、插入、更新和删除等底层数据库访问操作。...底层数据库访问： 如果你的操作更偏向于底层的数据库访问，例如需要直接操作数据库中的某个字段，或者使用一些特殊的 SQL 查询，那么直接使用 Mapper 会更直观和方便。...使用 IService的场景：IService 主要用于定义业务逻辑层的接口，包括业务相关的操作方法。它提供了一些通用的业务逻辑方法，如保存、查询、更新等，更适用于业务操作。
，数据往往以各种各样的形式，或分散或集中地存在于很多系统中； 无论是模式一还是模式二，都是ES常用的集成策略，比如模式一对于核心数据模型的构建，常见于订单或商品等，模式二的经典用法之一ELK日志采集等；...【应用方式】 以服务内部管理索引的方式来说，多数情况下索引的结构会不断的扩展，结构更新必然也会引起数据和检索条件的同步更新，如果是结构新增的方式更新，管理难度并不大，但是已有字段的类型更新，还需要索引重建...； 对于ES这种操作起来比较复杂的技术组件，建议是把各种常用的操作编写程序脚本来处理，并且开发相应的管理功能，用更加稳定可控的方式来管理索引的结构和数据调度； 五、定时任务 【集成模式】 Quartz...任务调度组件，在分布式系统中并不算复杂，基于定时器去触发各种任务执行即可； 服务内构建定时器：在一些简单的相对独立的服务中，可以在服务内配置定时器，去执行相应的任务流程，这种模式在复杂的分布式系统中很难维护...； 多数据源模式：在一个服务内集成多个数据源，像模式三读写分离和模式四分库分表，这是偏数据服务的业务场景中经常使用的模式； 对于系统中的数据源管理本身就是一件复杂的事情，需要兼顾各个方面，比如数据读写性能
转自机器之心 PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架，它允许通过动态神经网络（例如利用动态控流——如 if 语句或 while 循环的网络）进行自动微分。...长期以来，为了充分挖掘 PyTorch 的特性，研究人员也提出了各种各样的小技巧，比如如何加快深度学习模型训练的使用、训练完模型以后如何保存模型、如何使用多卡训练以及如何在训练过程中让学习率进行衰减等。...notebook 时删除并重新创建一个大模型，这很有用； 7、在开始测试之前，不要忘了调用 model.eval()。...以下两个示例分别为技巧 6 和技巧 7 的代码示例： 技巧 6：从 GPU 删除模型示例。 技巧 7：在测试之前，调用 eval()。...你们了解 PyTorch 中关于 ML 的一些好的资源吗，比如，你可以在 sklearn 中做的事情?」 最后，虽然发帖人强调了这 7 个技巧是 ta 自己经常犯错或者忘记的内容。
在团队中应用 Git Flow 时，推荐使用 SourceTree 与 GitLab 配合的形式： 用 SourceTree 创建 feature 等分支以及本地的分支合并、删除； 用 GitLab 做代码审核和远程的分支合并...为它们设置权限，只有项目负责人可以进行推送和删除等操作。 ? 被保护的分支在列表中会有特殊的标记进行区分。...项目负责人在收到合并请求时，应该先做下代码审核看看有没有明显的严重的错误；有问题就找负责开发的人去修改，没有就接受请求并删除对应的 feature 分支。 ?...建议打 tag 时在信息中详细描述这次发布的内容，如：添加了哪些功能，修复了什么问题。...在有一波或几波需求来临之时，想挡掉是不太可能的，但可以在评审时将它（们）分期，在某个发布日之前只做一部分。这是必须要控制住的！
对于其他一切，我使用渐变增压机（如XGBoost和LightGBM）和深入学习（如keras、Lasagne、caffe、Cxxnet）。 我决定使用特征选择技术来保留/删除元模型的模型。...我使用的一些特征选择技术包括： 向前（cv或否）——从空模型开始。 一次添加一个特征并检查CV精度。 如果改进保持变量，否则丢弃。 向后（cv或否）——从完整模型开始，逐个删除变量。...应用一些统计学的逻辑，如卡方检验、方差分析。 每个问题的数据操作可能不同： 时间序列：你可以计算移动平均数、导数。 去除异常值。...除此之外，你可以浏览一些好的博客，如mlwave，fastml，analyticsvidhya。 但最好的办法是亲自动手。 做一些kaggle！...这可能需要一段时间，所以运行一些回归以及你正在做的任何其他建模可能会很好，并且通常会尝试提供说明图和总结信息，以便为您的模型为什么执行此操作。 29.如何在Kaggle建立合作团队？
（如登录远程桌面等），根据目标所在地区，选择对应IP登录。...设置路由器只允许1723等其它VPN端口才能出网，一但VPN断开将自动断网，不然在扫描过程VPN断开会暴露真实IP地址（看项目需要，一般用不上。）...高管邮箱、运维人员邮箱，发现有VPN帐号或者重要系统登录地址，访问需谨慎，特别是登录需要下载控件，"安全登录控件.exe"等等 Github收集目标信息时，需要特别关注项目更新时间节点，如果较为新的话，...（如果临时去注册域名或者短期内想要使用域名，会浪费很多时间在这上面，甚至能被安全设备检测，这是常有的事情，需要平时多储备，提升域名的可信度。）...在授权项目中，使用爬虫的过程中会做一些误操作，导致对网站不可逆的影响（爬取链接时，特别是已登录的状态下，爬取到delete页面会导致数据被删除） | ID: cangqingzhe提供 清理日志时需要以文件覆盖的方式删除文件
在Hudi内部，压缩显示为时间轴上的一个特殊提交 ROLLBACK – 表示commit/delta提交不成功并回滚，删除在写过程中产生的任何部分文件 SAVEPOINT – 将某些文件组标记为“已保存...通过在写入期间执行同步合并，简单地更新版本和重写文件。 Merge on read：使用基于列(如parquet)+基于行(如avro)的文件格式的组合存储数据。...更新被记录到增量文件中（基于行），然后被压缩以同步或异步地生成新版本的列式文件。 Query types Hudi支持如下查询类型： 快照查询：查询查看给定提交或压缩操作时表的最新快照。...upsert：是默认的写操作，通过查找索引，输入记录首先被标记为插入或者更新，并最终在运行启发式操作后写入记录，以确定如何最好地将他们打包到存储上，以优化诸如文件大小之类的事情。...bulk insert：upsert和insert操作都将输入记录保存在内存中，以加快存储启发式计算的速度(以及其他一些事情)，因此对于最初加载/引导一个Hudi数据集可能会很麻烦。
脚本语言或模板引擎对应用程序领域一无所知，所以当它确定不知道为0 / false的东西的价值时，这是一个相当不负责任和任意的事情。只是因为不知道你现在的银行余额是多少，我们可以说是0美元？...如果特殊字符是减号（-UCS 0x2D）或点（....这可以在您指定非引号标识符的地方，如宏和函数名称，参数名称以及所有类型的变量引用。（请注意，这些转义仅适用于标识符，而不是字符串文字。） 当特殊字符不是负号，点或冒号时，会变得更加棘手。...但是，很少有一些情况需要修改序列/散列，以获得一些复杂而纯粹的表示相关算法。很少发生，所以考虑这个计算（或它的一部分）是否属于数据模型域而不是表示域。我们假设你确定它属于演示文稿领域。...但是要注意的是，这些解决方案有一个问题：序列连接，序列切片 操作符（如seq[5..10]）并且 ?
在设计不够仔细的时候，即使是监控机器学习系统的行为都可能会使一件困难的事情。我们探索了一些机器学习特有的需要在设计系统时考虑到的风险因素。...但是由于截止期限的压力或其他类似原因，这组特征都被加入到新模型了，其中就很可能包括一些没有价值的特征。...这类工具在实践中能让迁移和删除操作变得安全得多。 反馈循环 现在机器学习系统的主要特征之一即是，如果系统随时间不断进行更新，这些系统最终会影响它们自身的行为。...这些反馈循环可以有不同的形式，但如果所有这些反馈循环是随时间而逐渐发生的话，它们是很难被检测到的，当模型更新不频繁时就是这样。 直接反馈循环 一个模型可能直接影响到它自身未来训练数据的选择。...因而，可以通过采用一些随机化的操作或者隔离受到给定模型影响的某部分数据等方式来缓解上述的不良影响。
它的核心思想很简单，就是你在更新和读取操作时使用不同的模型，这样的话，会给整个系统的设计带来深远的变革。...人们和信息系统交互的主流行为就是对数据仓库 CRUD 的使用，我们构思一个可以供创建、读取、更新和删除的数据模型。简单来说，我们的接口提供出来的目的就是供存储和获取数据之用的。...这样对于很多问题，特别是复杂的领域，相对于对命令和查询使用同一概念模型，复杂性降低。 把模型拆开来，这意味着可以用不同的逻辑进程、不同的硬件来做这两部分事情了。...一个 WEB 上的例子，用户查看页面的时候使用查询模型；而如果要改变数据，这种改变会解析成若干命令模型来执行操作，操作完毕后通知状态的更新。...尤其值得一提的是，CQRS 只在某些特殊系统的某部分中使用（如面向领域设计中提到的 Bounded Context）。 目前为止我只看到只有两个方面在此获益。
至于基本概念或方法，我认为我们在模式匹配问题上做得很好，但在关系推理和规划方面做得并不好。我们可以做一些抽象的形式，所以我们需要大量的新思想。 Q：我想知道是否有人试图设计一种模仿情感的奖励系统。...在另一个意义上说，它不想任何东西，它没有感受或好或坏的事情的感觉，它只是想从计算上获得最大的比分。...胶囊网络可以看成是一种具备特殊池化方式的卷积网络。 Q：你们在研究 AI 时发现最吓人的事情是什么？ Yann LeCun: 这项研究没有什么可怕的（与一些小报有时声称的相反）。...Eric Horvitz: 对于如何在安全关键领域部署人工智能，我们有一些自己的理解——例如，当机器和人员协同工作时，我们努力实现「人工智能协作」。...你相信你的手机公司，你的 ISP，你的手机/操作系统制造商，你最喜欢的搜索或社交网络服务，你的信用卡公司，你的银行，你使用的每一个移动应用程序的开发者吗？
、删除；•用 GitLab 做代码审核和远程的分支合并、删除。...为它们设置权限，只有项目负责人可以进行推送和删除等操作。 被保护的分支在列表中会有特殊的标记进行区分。...项目负责人在收到合并请求时，应该先做下代码审核看看有没有明显的严重的错误；有问题就找负责开发的人去修改，没有就接受请求并删除对应的 feature 分支。...建议打 tag 时在信息中详细描述这次发布的内容，如：添加了哪些功能，修复了什么问题。...在有一波或几波需求来临之时，想挡掉是不太可能的，但可以在评审时将它（们）分期，在某个发布日之前只做一部分。这是必须要控制住的！
你可以用Flow来做静态检查，它是Facebook开发人员开发的TypeScript的替代品。它允许您向代码中添加类型，然后在构建(编译)时删除它们，以保留正常的Javascript代码。...对我来说，Vue更像是一个简单的JavaScript，还有一些新的想法，单向数据流、组件和事件驱动的模型。 Vue的学习曲线 在学习曲线方面，Vue胜过了其他Javascript框架。...此外，React没有明确的规则或规章。每次应用程序的体系结构必然要改变时，您都必须选择不同的内容。这使得事情的范围很容易出错。...由于React在工具上的反应更轻，虽然一些破坏性的更新可以自动化，但不是所有事情都可以。这意味着一些更新可能会比其他的更痛苦，尽管在核心库中的改进通常是值得的。...对这一行进行的操作是: 向表中添加10行， 向表中添加1000行， 每隔10行更新一次表， 在表中选择一行，并且 从表中删除一行 ?
模型1：多线程并发模型 ? 图3.8多线程并发模型图 模型解释： （1）多线程创建、更新、删除某类数据，以多线程方式（同时打开多个页面或浏览器，或使用工具模拟）来操作数据并检查数据的完整性。...应用场景： （1）在涉及管理操作的一些基础功能的时候考虑此测试模型，如新增、编辑、删除一个信息等。 （2）适用于多种形式的数据管理功能，测试对象不仅仅包括浏览器或客户端，还包括其他的数据访问形式。...（2）在进行新增、更新、发布等管理操作时，操作成功后考虑刷新页面或取消提交，或考虑使Cookie失效，或使会话（Session）数据没有更新，或密切观察第一次提交时是否存在异常。...图3.12搜索查询异常模型图 模型解释： （1）进行搜索或查询功能测试时，多考虑特殊字符查询，如空格、带字母、&、‘、“、\等特殊符号。...（3）在数据库设计中，测试分库分表策略的操作，重点测试同样的更新操作对所有表是否可以成功执行，还要特别留意多线程并发的情况。 应用场景： （1）在涉及数据库设计和表的查询、更新、删除的操作时。
Model代表数据模型，也可以在Model中定义数据修改和操作的业务逻辑。 View 代表UI 组件，它负责将数据模型转化成UI 展现出来。...当访问或设置某个对象的属性时，都会触发相应的函数，并在函数里返回或设置属性的值。...configurable: 如果为false，则任何尝试删除目标属性或修改属性性以下特性（writable, configurable, enumerable）的行为将被无效化。...data更新时触发 在此阶段可以做的事情：。。。...6.updated —更新后 触发的行为：data更新时触发 在此阶段可以做的事情：数据更新时，做一些处理（此处也可以用watch进行观测） 7.beforeDestroy —销毁前 触发的行为
使用少连接或非全连接的层能缩小模型的体积，同时保持其高准确性。这种方法可以提高速度，同时减少磁盘使用量。...剔除一些特征图是一个节约空间、加速模型的简单方法。 我们可以运用卷积运算的感受野来做同样的事情。通过缩小卷积核大小，卷积对局部模式的感知减少，但涉及的参数也减少了。 ?...尽管如此，我们仍要对这些不那么重要的权重做一些计算。 修剪（pruning）是一个完全删除最小强度连接的过程，这样我们就可以跳过这些计算。这会降低准确性但是能让网络更快更精简。...一个有着上亿参数的网络（如 Google-Net 或 VGG-16）会轻易占据上百兆字节的空间，而这样的消耗在移动设备中是不可接受的。...如果有兴趣，你也可以了解一些面向移动设备的优秀神经网络，如 SqueezeNet（https://arxiv.org/abs/1602.07360）或 MobileNets（https://arxiv.org
知识图谱可以独立于任何大型语言模型(llm)构建，并且知识图谱也可以从llm的功能中受益。 要创建知识图谱，需要从数据源(如pdf)中提取实体和关系，并将它们插入图数据库中。...LLM可以从提供的上下文中使用更简单的单词或示例来帮助解释复杂术语或概念的含义 敏感数据 还记得三星的问题吧，工程师的一些机密源代码被意外上传到ChatGPT， 你一直觉得，这种风险仅适用于使用OpenAI...比如Falcon、Llama、Palm或其他性能与ChatGPT相似甚至更好的模型。我们还可以根据自己的具体需求定制自己的模型或解决方案。...部分还是全部 这里我们以推荐系统为例： 推荐系统是一种基于某些标准推荐项目或操作的系统。例如，Spotify使用你的收听历史和偏好来为你创建个性化的播放列表。...嵌入不仅可以对文本做同样的事情，还可以对任何来源做同样的事情;从音频到图像。推荐系统需要额外的组件来处理和标记这些类型的信息。 所以这是一种种特殊情况，我们的推荐需要音频你和图像吗？
软件安装后只是一个空壳，无任何数据、音源等；需导入特定插件接口才能正常使用。...正如作者说的，这个工具本身只是个工具，可以做的用途也很多，比如能听歌也就可以听有声小说等资源，有心的人可以去开发相应的插件接口，不必局限于音乐，可以整合任何音频资源，大家低调使用吧。...v0.1.0-alpha.1 【功能】插件更新，升级到新版本之后原有插件完全不兼容；更新后卸载原有插件，然后更新订阅即可（具体看公众号示例） 【功能】新增功能“倍速播放” 【功能】重写了插件订阅的逻辑，...现在应该会更合理一点点 【功能】删除本地文件之前增加二次确认提醒 【功能】增加了一些无关紧要的分享 【样式】换了个logo，丑的更直白一些 【样式】调整了一些样式（如播放页的模糊和透明度、歌词样式等）...【样式】专辑描述文字默认6行，点击可以展开或折叠 【修复】修复部分情况下无法下载的问题 【插件】大量插件有更新，更新到此版本后更新订阅即可 接口： https://gitee.com/maotoumao
State 和 Props 以下实例演示了如何在应用中组合使用 state 和 props 。我们可以在父组件中设置 state， 并通过在子组件上使用 props 将其传递到子组件上。...当和一个外部的JavaScript应用集成时， 我们可能会需要向组件传递数据或通知React.render()组件需要重新渲染，可以使用setProps()。...replaceProps()方法与setProps类似，但它会删除原有 props 强制更新：forceUpdate forceUpdate([function callback]) 参数说明 callback...但是，组件重新渲染时， 依然会读取this.props和this.state，如果状态没有改变，那么React只会更新DOM。...当render返回null 或 false时，this.getDOMNode()也会返回null。 从DOM 中读取值的时候，该方法很有用，如：获取表单字段的值和做一些 DOM 操作。
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