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简单的方法使用注解可以执行更清晰和类型安全的代码

BlogMapper.class); Blog blog = mapper.selectBlog(101); } finally { session.close(); } 　　可以看出：使用接口（基于注解），不但可以执行更清晰和类型安全的代码...其实可以结合使用，接口中：简单的方法使用注解，复杂的方法使用xml配置。...应该对应类路径，即接口应该在org.mybatis.example.BlogMapper类路径下； 具有相同的文件名，比如BlogMapper.java的配置为BlogMapper.xml(** 看不清请...因此 SqlSessionFactoryBuilder 实例的最佳作用域是方法作用域（也就是局部方法变量）。 　　...你应该把这个关闭操作放到 finally 块中以确保每次都能执行关闭。 　　映射器实例（Mapper Instances）:最好把映射器放在方法作用域（method scope）内。

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在 Alma Linux 9 上安装 Node.js 的 3 种不同方法

在 Alma Linux 9 上安装 Node.js 可以为开发者提供强大的工具和库来开发服务器端应用程序。图片本文将介绍三种不同的方法来安装 Node.js 在 Alma Linux 9 上。1....图片以下是使用 NodeSource 官方源安装 Node.js 的步骤：打开终端并以 root 用户身份执行以下命令导入 NodeSource 官方 GPG 密钥：curl -fsSL https:/...图片以下是使用 NVM 安装 Node.js 的步骤：打开终端并以普通用户身份执行以下命令下载和安装 NVM：curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh...图片以下是使用包管理器安装 Node.js 的步骤：打开终端并以 root 用户身份执行以下命令更新软件包列表：dnf update使用以下命令安装 Node.js：dnf install nodejs...而使用包管理器安装是最简单和直接的方法。希望本文详细介绍了在 Alma Linux 9 上安装 Node.js 的三种不同方法。

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    开源 | CVPR2020 人体姿态估计网络，不同于其他基于图像的方法，该方法直接对视频数据进行训练，更关注时间上的变化

    虽然在基于单帧图像的三维姿态和形状估计取得了优秀的表现，但是由于缺少用于训练的真值数据，现有的基于视频序列的人体姿态估计仍然无法直接、准确、自然的生成运动视频序列。...定义了一个时间网络框架，在不需要自然场景3D标注数据的情况下，在图像序列上进行对抗训练，并且产生模拟运动的运动视频序列。...经过大量的试验分析了运动估计的重要性，并且证明了VIBE算法在具有挑战性的3D姿态估计数据集上具有SOTA的表现。...我们探索了一些方法用于将静态图像处理算法扩展成可以处理视频序列的方法：（1）我们介绍了一个随时间传播信息的递归架构；（2）介绍了利用AMASS数据集进行运动序列判别训练的方法；（3）我们提出了一种自注意力机制...，专注于在时间轨迹上学习人体运动。

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    【STM32H7教程】第28章 STM32H7时间关键代码在ITCM执行的超简单方法

    mod=viewthread&tid=86980 第28章 STM32H7时间关键代码在ITCM执行的超简单方法 本章教程为大家分享一种时间关键代码在ITCM执行的简单方法，同时中断向量表和变量放...很多时候我们希望将需要实时性的程序和变量分别放在ITCM和DTCM里面执行，本章就是解决这个问题。 实现方法比较简单，基于MDK的Option选项设置下即可，无需操作分散加载。...28.2 简单实现方法 28.2.1 第1步，设置DTCM 设置DTCM空间，前0x400大小的空间用于中断向量表，所以这里从0x20000400开始，用于各种变量需求： 28.2.2 第2步，添加ITCM...28.3 实验例程说明（MDK） 配套例子： V7-007_时间关键代码在ITCM执行的超简单方法 实验目的： 学习时间关键代码在ITCM执行的超简单方法，同时中断向量表和变量放DTCM。...上电后串口打印的信息： 波特率 115200，数据位 8，奇偶校验位无，停止位 1 程序设计： 系统栈大小分配： RAM空间用的DTCM： 硬件外设初始化 硬件外设的初始化是在 bsp.c 文件实现

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    文件存储cfs在windows上咋快速简单使用，不想看繁琐的官网文档，头疼，就想一溜执行下来，一次性成功

    下述方案是nfs协议cfs的方案，smb协议的windows系统默认就支持，直接执行命令挂载，挂载命令在cfs控制台点开cfs实例后有完整命令，复制即可，如果有报错，参考官网文档或下面方案 smb(cifs...)协议cfs的用法 NT10.0的系统需要执行下这个命令，否则会报 报错1272 安全策略阻止未经身份验证的来宾访问原创 参考：https://cloud.tencent.com/developer/article...1、安装nfs 客户端 powershell执行这句命令等待安装完成即可： get-windowsfeature NFS-Client,RSAT-NFS-Admin | install-windowsfeature...SOFTWARE\Microsoft\ClientForNFS\CurrentVersion\User\Default\Mount" /v Locking /t REG_DWORD /d 0 /f 3、重启机器，执行命令挂载...，挂载命令在cfs控制台点开cfs实例后有完整命令，复制即可 cfs控制台：https://console.cloud.tencent.com/cfs 挂载cfs如果列出文件/目录慢，可以参考这篇文档https

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    第二章 1.9 归一化 normalization

    归一化输入需要两个步骤 第一步-零均值化 subtract out or to zero out the mean 计算出 u 即 x(i)的均值 u 是一个向量, 每个训练数据 都是...但是特征值在不同的取值范围内,例如 x1 取值范围从 1 到 1000,特征 x2 的取值范围从 0 到 1,结果是参数 w1 和 w2 值的范围或者比率完全不同,这些数据轴应该是 w1 和 w2,为了直观理解...如果在不使用归一化方法且特征分布十分不均匀的数据集上的代价函数上运行梯度下降法,必须使用一个非常小的学习比率,因为如果是在这个位置,梯度下降法可能需要更多次迭代过程. ? 直到最后找到最小值....的差别很大的范围内,而是都在-1 到 1 的范围内,或者相似偏差,这使得优化代价函数变的更简单更快捷....实际上,如果特征 x1 范围在 0~1 之间,x2 在-1~1 之间,x3 在 1~2 之间,它们是相似范围,所以会表现的很好,如果在不同的取值范围内,如其中一个从 1 到 1000,另一个从 0 到

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    关于自然语言处理，数据科学家需要了解的 7 项技术

    这一步的目标与上一步类似，也是将文本数据转化为更容易处理的格式。这一步会删除英语中常见的介词，如“and”、“the”、“a”等。之后在分析数据时，我们就能消除干扰，专注于具有实际意义的单词了。...这种方法是将单词还原为词根形式，目的是将因上下文拼写略有不同，但含义相同的单词缩减为相同的标记来统一处理。...例如：考虑在句子中使用单词“cook”的情况——写cook这个词是有很多方式的，具体要取决于上下文： 上图中cook的所有形式含义都基本相同，因此理论上，在分析时我们可以将其映射到同一个标记上。...与主题建模类似，情感分析可以将非结构化的文本转为嵌入在数据中的信息基本摘要。 大多情感分析技术都属于以下两个类别之一：基于规则和机器学习的方法。基于规则的方法需要根据简单的步骤来获得结果。...在进行了一些类似标记化、停止词消除、主干提取等预处理步骤后，基于规则的方法可能会遵从以下步骤： 对于不同的情感，定义单词列表。

    1.2K21

    GPU加速03:多流和共享内存—让你的CUDA程序如虎添翼的优化技术！

    阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。...默认流与多流 以向量加法为例，上图中第一行的Stream 0部分是我们之前的逻辑，没有使用多流技术，程序的三大步骤是顺序执行的：先从主机拷贝初始化数据到设备（Host To Device）；在设备上执行核函数...当数据量很大时，每个步骤的耗时很长，后面的步骤必须等前面执行完毕才能继续，整体的耗时相当长。...我们之前使用的threadIdx 和blockIdx变量都是一维的，实际上，CUDA允许这两个变量最多为三维，一维、二维和三维的大小配置可以适应向量、矩阵和张量等不同的场景。 ?...Numba提供了一个更简单的方法帮我们计算线程的编号： row, col = cuda.grid(2) 其中，参数2表示这是一个2维的执行配置。1维或3维的时候，可以将参数改为1或3。

    4.9K20

    大模型系列——解读RAG

    在运行时，我们用相同的编码器模型完成用户查询的向量化，然后执行这个查询向量的索引搜索，找到top-k 的结果，从数据库中检索到相应的文本块，并提供给 LLM 提示语Prompt作为上下文。...LlamaIndex 支持许多向量存储索引，也支持其他更简单的索引实现，如列表索引、树索引和关键字表索引。...另一种方法是要求 LLM 为每个块生成一个问题，并将这些问题嵌入到向量中，在运行时对这个问题的向量索引执行查询搜索(在索引中用问题向量替换块向量) ，然后路由到原始文本块并将它们作为 LLM 获得答案的上下文发送...这些选项通常是总结、针对某些数据索引执行搜索或尝试多种不同的路由，然后在一个答案中综合它们的输出。...这种方法的好处是能够比较不同的解决方案或实体，这些解决方案或实体在不同的文档及其摘要以及经典的单一文档摘要和QA 机制中进行了描述，这基本上涵盖了最常见的与文档集聊天的使用场景。

    18.7K16

    facebook Faiss的基本使用示例(逐步深入）

    针对上一篇文章，安装完毕之后，可以对faiss进行基本的案例学习，具体步骤如下： step1：构造实验数据 step2：为向量集构建IndexFlatL2索引，它是最简单的索引类型，只执行强力L2距离搜索...step3：进行简单的k-近邻搜索 结果如下： NOTE： 1.程序输出为查询向量的最近邻的4个向量的索引 2.在机器上执行上述搜索需要约3.3秒。...step4：加快搜索速度 方法： 通过使用IndexIVFFlat索引，将数据集分割成多个，我们在d维空间中定义Voronoi单元，每个数据库向量落在其中一个单元格中。...在搜索时，只有查询x所在的单元格中包含的数据库向量y和几个相邻的数据库向量y与查询向量进行比较。...搜索方法有两个参数：nlist（单元格数），nprobe（执行搜索访问的单元格数（nlist以外）） 对于nprobe = 1，结果如下： 结果和上面的强力搜索类似，但是不同（见上文）。

    3.7K50

    精彩手绘全解：RAG技术，从入门到精通

    简单RAG案例大致如下： 将文本分割成块，然后使用基于Transformer decoder的模型将这些块嵌入到向量中，将所有这些向量放入一个索引中，最后为LLM创建一个提示，告诉模型在我们在搜索步骤中找到的上下文中回答用户的查询...在运行时，我们使用相同的编码器模型将用户的查询向量化，然后对索引执行这个查询向量的搜索，找到前k个结果，从我们的数据库中检索相应的文本块，并将它们作为上下文输入到LLM的提示中。...最简单的实现使用平面索引——在查询向量和所有块向量之间进行暴力距离计算。...查询路由 查询路由是一个以LLM为驱动的决策步骤，决定针对用户查询接下来要做什么——通常的选项包括概括总结、针对某些数据索引执行搜索，或尝试多种不同的路径，然后将它们的输出合成一个答案。...这种方法的好处是能够比较不同的解决方案或实体，这些解决方案或实体描述在不同的文档及其概要中，同时包括经典的单文档概要和问答机制——这基本上涵盖了最常见的与文档集合聊天的用例。

    2.5K14

    GNN入门必看！Google Research教你如何从毛坯开始搭建sota 图神经网络

    每个非边界像素恰好有8个相邻节点，并且存储在每个节点上的信息是表示像素 RGB 值的三维向量。 可视化图的连通性的一种方法是邻接矩阵。...并且不同形状的图可能也包含相同的邻接矩阵。 一种优雅且高效来表示稀疏矩阵的方法是邻接列表。它们将节点之间的边的连通性描述为邻接列表第k个条目中的元组（i，j）。...最简单的GNN模型架构还没有使用图形的连通性，在图的每个组件上使用一个单独的多层感知器（MLP）（其他可微模型都可以）就可以称之为GNN层。 对于每个节点向量，使用MLP并返回一个可学习的节点向量。...由于GNN不会更新输入图的连通性，因此可以使用与输入图相同的邻接列表和相同数量的特征向量来描述GNN的输出图。 构建了一个简单的GNN后，下一步就是考虑如何在上面描述的任务中进行预测。...本质上，消息传递和卷积是聚合和处理元素的邻居信息以更新元素值的操作。在图中，元素是节点，在图像中，元素是像素。然而，图中相邻节点的数量可以是可变的，这与图像中每个像素都有一定数量的相邻元素不同。

    1.1K20

    ABB DI801 真正能执行浮点SIMD指令集

    ABB DI801 真正能执行浮点SIMD指令集图片上面提及过的处理器都是一些常量仪器[注 15]，而针对向量处理的CPU是较不常见的类型，但它的重要性却越来越高。...事实上，在计算机计算上，向量处理是很常见的。顾名思义，向量处理器能在一个命令周期（one instruction）处理多项数据，这有别于只能在一个命令周期内处理单一数据的常量处理器。...这两种不同处理数据的方法，普遍分别称为‘单指令，多资料’（SIMD）及‘单指令，单资料’（SISD）。...向量处理器最大的优点就是能够在同一个命令周期中对不同的工作进行优化，例如：求一大堆数据的总和及向量的数量积，更典型的例子就是多媒体应用程序（画像、影像、及声音）与及众多不同总类的科学及工程上的工作。...当常量处理器只能针对一组数据于单一命令周期内完全执行提取、解码、执行和写回四个阶段的同时，向量处理器已能对较大型的数据如相同时间内执行相同动作。

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    蚁群算法解决作业调度问题；蚁群算法参数说明；与简单枚举法的区别（时间复杂度，空间复杂度）

    以下是一个简单的例子来说明蚁群算法如何解决作业调度问题：作业调度问题描述假设有N个任务需要被分配到M个处理节点上执行，每个任务有不同的长度（即执行时间），每个处理节点有不同的处理速度。...每只蚂蚁都维护一个路径记忆向量，用来存放该蚂蚁依次分配的任务和对应的处理节点。蚂蚁在分配任务的每一步中，按照一定规则选择下一个要分配的任务和节点。...计算每只蚂蚁构建的作业分配路径的总完成时间，并更新信息素矩阵。在蚂蚁经过的路径上增加信息素，同时按照挥发率减少其他路径上的信息素。终止条件：达到最大迭代次数或连续多次迭代后最优解没有显著改进。...计算得到总完成时间为9时间单位（假设作业在机器上连续执行，不考虑切换时间）。在第二次迭代中，另一只蚂蚁可能选择不同的分配策略，如：A→M2, B→M1, C→M2, D→M1。...这意味着在算法开始时，所有路径上的信息素浓度都是相同的，即1。因此，蚂蚁在选择路径时具有相同的概率，从而保证了算法的初始随机性。

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    从概念到实践，我们该如何构建自动微分库

    这一点很重要，因为我依靠于为我的并行处理方法提供多个图的副本。 3. 节点按拓扑顺序排列。我们可以通过简单地沿着向量向前迭代来正确地执行前向传播，且没有重复的工作。 但是它也有缺点。...我们在节点向量中存储了什么类型的对象是不清楚的。所有的节点类型都不一样（不同的大小），但向量都是同质的类型。Rust 为这种问题提供了两种解决方案，但是都不是特别令人满意。...事实证明，LLVM 足够智能，能够自动向量化大部分不涉及缩减步骤（主要是赋值）的数值循环。与（2）结合起来看，这种方法使得很多的数值循环以最小的优化努力获得更高的效率。...仍然有很多方法可以使计算速度更快。 1. 此时，代码在正向传递中不会缓存任何子图的结果：如果一个节点在正向传递中被用了两次，所有依赖它的计算将会执行两次。...这可以通过实现一个融合的 LSTM 单元来解决，而不是将其从更简单的操作中组装起来，或者选择通过 trait objects 选择性擦除。

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    Color exploitation in HOG-based traffic sign detection

    在预处理步骤中，将图像输入像素转换为HOG特征，并通过在图像上滑动检测窗口来执行目标检测。为了获得尺度不变的检测，对输入图像的缩小版本重复预处理和检测过程。...应用检测器后，使用mean-shift模式查找算法合并不同尺度的检测[9]。 现在让我们更详细地讨论HOG特征生成步骤。处理步骤如图2所示。对于每个输入像素，计算梯度大小和方向。...虽然内核支持向量机将提高性能(如[3]所示)，但当我们在大规模数据库上执行算法时，使用线性支持向量机来提高计算效率。我们使用与Dalal和Triggs相同的实现。...这导致检测范围从24 × 24像素到132 × 132像素的交通标志。由于特定算法中的预处理步骤，执行时间在整个图像集上变化很大。典型的执行时间从30秒到几分钟不等。...4、结论 我们在大规模数据集上评估了两种不同的交通标志检测算法。一个专门的算法使用三个阶段的处理链来检测交通标志，这是人工调整的。

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    按部就班的吴恩达机器学习网课用于讨论（11）

    另外，参数对于支持向量机模型的效果影响如下，其中C是目标函数中的参数，越大，表示更注重前者的代价部分， 在使得目标函数尽可能小的时候，则要求前者cost函数值更小，而要求后者正则化部分的theta对特征的影响更大...重复多次，获得数据集中每个类中的中心点，作为了地标点。 ?...认为在K-means算法中的两个循环步骤依次进行下，J一定要越来越小。 在选择分类的过程中，使得J函数中的x所属的分类变化（x对应的c变化），使得J减小。...为了降低初始化带来的局部最优等不良的影响， 多次初始化，多次计算得出的J，选择一个最小的误差J和该对应的模型，作为最终的结果。下面是相同的思路，不同的表达方式（伪代码）： ?...肘部方法（Elbow method）认为，在分类为3处取得最好的结果。 ?

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    使用预先训练的扩散模型进行图像合成

    该技术使得可以在将元素放置在由文本引导的扩散模型生成的图像中时获得更大的控制。论文中提出的方法更通用，并且允许其他应用，例如生成全景图像，但我将在这里限制为使用基于区域的文本提示的图像合成的情况。...该代码基于 Hugging Face 扩散器库中包含的稳定扩散管道，但它仅实现了其功能所需的部分，以使其更简单、更易于阅读。 Diffusion 模型 在本节中，我将回顾有关扩散模型的一些基本事实。...遵循此过程，在特定掩模指定的区域中，潜在向量将遵循相应局部提示引导的扩散过程的轨迹。在预测噪声之前，在每一步将潜在向量组合在一起，确保生成图像的全局内聚性以及不同屏蔽区域之间的平滑过渡。...MultiDiffusion 在扩散过程开始时引入了引导阶段，以更好地粘附紧密掩模。在这些初始步骤期间，对应于不同提示的去噪潜在向量不会组合在一起，而是与对应于恒定颜色背景的一些去噪潜在向量组合。...该方法允许指定要描述的单个元素的样式或一些其他属性。例如，这可用于在模糊背景上获得清晰的图像。 元素的风格也可以非常不同，从而产生令人惊叹的视觉效果。

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    【向量检索研究系列】快速入门

    内积在几何意义上是计算一条向量在另一条向量上的垂直投影长度。2.2 欧式距离欧氏距离计算的是两点之间最短的直线距离，距离值越小越相似。...举例：统计两部剧的用户观看行为，用户A的观看向量为(0,1)，用户B为(1,0)；此时二者的余弦距很大，而欧氏距离相对较小；我们分析两个用户对于不同视频的偏好，更关注相对差异，显然应当使用余弦距离或内积距离...3.1 基于树基于树的结构进行快速检索的主要思想是通过对K维空间进行多次划分，检索时只需对少数特定子空间进行检索即可，加快检索速度，其原理类似二叉树搜索。优点是简单易实现，缺点是不适合高维度向量场景。...重复构造方法的步骤2，经过多次切分后得到的切分图如下右图。图片图片每次切分点为树的节点，最终构造的树结构如下，右侧的X和Y分别表示基于第一个维度和第二个维度进行切分。...如果该距离大于等于S中距离p最远的距离并且S中已有k个点，执行步骤3；如果该距离小于S中最远的距离或S中没有k个点，从当前结点的另一子节点开始执行步骤1；如果当前结点没有另一子结点，执行步骤3。

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