sharding-jdbc注意事项sharding事项
需要注意的运算符 | JAVA
算术运算符 需要注意的是a++和++a的区别。 int d = 25; // 查看 d++ 与 ++d 的不同 System.out.println("d++ = " + (d++) ); System.out.println("++d = " + (++d) ); 其中d++ = 25，++d = ......
东北旅游注意事项
安全 贵重物品、金属饰品尽量不带，坐飞机、滑雪很不安全； 不滑雪时一定不要站在雪道上； 防寒防护 里面多穿几件如保暖内衣、毛衣，外面羽绒服，因为室内外温差极大达到30度以上，进入室内要及时脱掉厚衣服，避免出汗后到外面会更冷； 一定要注意脚部防寒，可穿雪地鞋或毛靴，鞋底要厚、防滑； 围巾、帽子、护脸、 ......
Webots项目使用Git同步的注意事项
添加.gitignore 目前已知的建议的.gitignore为 x64/ .vs/ build/ *.exe *.pdb 使用Webot Makefile 使用Webot Makefile而不要使用MicroSoft Visual Studio，否则会出现编译链接问题。 同步后对Controlle ......
sharding分表应用笔记（四）——踩坑记录
sharding分表应用笔记（四）——踩坑记录（更新中） 目录sharding分表应用笔记（四）——踩坑记录（更新中）1 sql语句使用时不带分表关键字段2 在事务中触发数据源路由 1 sql语句使用时不带分表关键字段 如果不带分表关键字段，会默认进行全节点域遍历。如果没有预先创建所有的表节点，会报 ......
开发中写法注意点
图片预览功能可直接使用Antd4中的Image组件 upload组件不再需要手动添加uid了，Antd4中组件默认添加uid 文本超过范围显示... 不需通过css样式实现，可直接用Typography组件中的Text组件 form组件写法改成antd4写法，用useForm()，使代码量更简洁 徽 ......
机械手调试注意事项
对新安装的设备或移到其他对方的设备： 1、如果想使用调好的点位，应保持机械手移动前最后的姿态，安装过程中不要通电动作机械手，否则将造成安装后点位不准的后果。 2、开机后先将机械手复归到原点点位，正常情况下应该保持之前的原点点位，万一不准，可以微调到原点点位，将此点位设定为原点。 3、进行工具标定。 ......
科学计算时如何正确的使用超线程CPU——使用超线程CPU进行计算密集型任务时的注意事项
现在这个AI火热的时代科学计算任务占比越来越大，但是平时使用时也有一些不为人注意的地方需要知道，本文就讨论一下使用超线程CPU时的注意事项。 超线程CPU就是现在的多线程CPU，以Intel和AMD的X86 CPU为例，一个10个物理核心的CPU则有20个逻辑核心，其中多出来的10个核心就是超线程架 ......
Mybatis-Plus集成Sharding-JDBC与Flyway实现多租户分库分表
背景 公司产品部收到了一些重要客户的需求，他们希望能够依赖独立的数据库存储来支持他们的业务数据。与此同时，仍有许多中小客户，可以继续使用公共库以满足其需求。技术实现方面，此前持久层框架使用的Mybatis-plus，部分业务场景使用到了Sharding-JDBC用于分表，另外，我们的数据库版本控制工 ......
振弦式渗压计的安装方式及注意事项
振弦式渗压计的安装方式及注意事项 振弦式渗压计是一种常用的测量土壤水位的仪器，可以用于监测地下水位、土壤含水量、岩层渗系数等参数。其原理是依靠振弦的共振频率变化来测量介质中的压力变化。 安装方式： 1.适当选取安装点：振弦式渗压计应当选取在代表性好的土层或是较合理的水平方向上安装。 2.挖孔并埋设渗 ......
sharding分表应用笔记（三）——多数据源路由
sharding分表应用笔记（三）——多数据源路由 目录sharding分表应用笔记（三）——多数据源路由1 背景2 配置2.1 命名空间配置2.2 spring-jdbc路由配置3 指定路由3.1 自定义注解3.2 功能实现3.3 用例 1 背景 应用背景：物理数据源只有一个；对于部分数据量大的表 ......
全新近似注意力机制HyperAttention：对长上下文友好、LLM推理提速50%
前言 本文介绍了一项近似注意力机制新研究，耶鲁大学、谷歌研究院等机构提出了 HyperAttention，使 ChatGLM2 在 32k 上下文长度上的推理时间快了 50%。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪 ......
相机坐标转换为世界坐标的几点注意
1、先进行工具标定，使用6点法进行标定 2、定好工作平台上的4个点位，取工具的中心点（如：刀中心点）为对标点 3、在世界坐标系下，切换到工具坐标，移到4个点位，姿态没有要求，使工具中心点分别与4个点位对齐，记录数值。 ......
c5w3_序列模型和注意力机制
序列模型和注意力机制 Seq2Seq模型 Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型能够应用与机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，它们通常是两个不同的RNN。如下图所示，将编码器的输出作 ......
Mybatis注意事项
一、事务问题 1、事务的特征 事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。 1、原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中的诸多操作要么都做，要么都不做。 2、一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变 ......
树莓派4B入门注意事项
树莓派4B入门注意事项 硬件外设 散热外壳 外壳美观又散热，但CSI接口使用时需要拔开黑色挡板，如果先装外壳，则挡板被外壳挡住无法拔开，建议先插好摄像头（如果有的话）再安装散热外壳。 触摸屏 因为一般使用键盘鼠标输入输出，所以触摸屏很少用到。如果买了触摸屏外设，则无需鼠标，但需要虚拟键盘，注意要装a ......
编辑 windows 操作系统 local host 文件的注意事项
本地主机文件（也称为hosts文件）是操作系统中的一个文本文件，用于将主机名映射到IP地址。这个文件在Windows、Linux和macOS等各种操作系统中都存在，它允许计算机用户手动指定特定主机名与其相应的IP地址之间的关系，以便在域名解析时绕过DNS服务器。本地主机文件通常用于本地开发、网络故障 ......
@vue/cli-01安装事项
@vue/cli安装存在以下两种： npm install -g @vue/cli vue --version or vue -V(注意是大写)查看版本 vue create 项目名称cd 项目名称npm installnpm run serve 1、默认安装 安装上面的步骤，一路回车即可 2、手动 ......
事务注意事项
校验事务是否生效 debug 方法： org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAspectSupport#invokeWithinTransaction 锁跟事务一起使用时 一般业务来说 都是锁的范围要包含事务的范围，不要等锁释放 ......
Segformer: 高效自注意力/MIT encoder
NIPS21 SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers pytorch实现 网络架构：轻量化decoder，各层只经过MLP和上采样到同一分辨率；主要依靠较重的encoer来获 ......
机器学习——自注意力与位置编码
在深度学习中，经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。 想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注 ......
机器学习——多头注意力
在实践中，当给定相同的查询、键和值的集合时， 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为， 然后将不同的行为作为知识组合起来， 捕获序列内各种范围的依赖关系 （例如，短距离依赖和长距离依赖关系）。 因此，允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示（representation s ......
机器学习——Bahdanau 注意力
9.7节中探讨了机器翻译问题： 通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构， 用于序列到序列学习。 具体来说，循环神经网络编码器将长度可变的序列转换为固定形状的上下文变量， 然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量 按词元生成输出（目标）序列词元。 然而，即使并非所有输入（源）词元 ......
机器学习——注意力评分函数
10.2节使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。 (10.2.6)中的 高斯核指数部分可以视为注意力评分函数（attention scoring function）， 简称评分函数（scoring function）， 然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。 通过上述步骤，将 ......
机器学习——注意力汇聚：Nadaraya-Watson 核回归
上节介绍了框架下的注意力机制的主要成分 图10.1.3： 查询（自主提示）和键（非自主提示）之间的交互形成了注意力汇聚； 注意力汇聚有选择地聚合了值（感官输入）以生成最终的输出。 本节将介绍注意力汇聚的更多细节， 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。 具体来说，1964年提出的Nadara ......
获取所有指定类名的元素：getElementsByClassName 注意是带s的
下列不属于javascript中查找元素的方法的是() A getElementByClassName() B getElementsByTagName() C getElementById() D getElementsByName() 正确答案：A 选择A 错在Elements。因为这个方法可以 ......
DSP28335数据类型 作结构体定义时要注意
在28335中，做一个结构体定义，当结构体中成员类型 都是 int16U int16S char 等占用两个字节的内存时，结构体各个成员类型的地址是连续的。 做一个结构体定义，当结构体中成员类型 既有 int16U int16S char 等占用两个字节的，又有占用4字节的，比如long类型时，结构 ......
机器学习——注意力提示
查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式， 下面来看看如何通过这两种注意力提示， 用神经网络来设计注意力机制的框架， 首先，考虑一个相对简单的状况， 即只使用非自主性提示。 要想将选择偏向于感官输入， 则可以简单地使用参数化的全连接层， 甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇 ......
Function构造函数可以接受任意数量的参数，但最后一个参数始终被看成函数体，注意函数表达式定义函数的方法与声明其他变量时一样需要加分号。
下列关于 js 函数定义方式的描述正确的是 A function add(a,b){return a+b;}函数表达式 B var add=new Function(‘a’,’b’,’return a+b’)函数表达式 C function add(a,b){return a+b;}函数声明 D v ......
振弦传感器钢筋计埋设与安装方法及注意要点
振弦传感器钢筋计埋设与安装方法及注意要点 振弦传感器钢筋计是一种常用于钢筋混凝土结构应变监测的传感器，其可以在钢筋受力时产生微小的振动信号，进而通过数据采集系统进行数据处理，得出钢筋受力状态的参数。在钢筋计的应用过程中，钢筋计的埋设和安装是至关重要的环节，下面我们来详细介绍一下振弦传感器钢筋计的埋设 ......
安装表面应变计的方法及注意事项
安装表面应变计的方法及注意事项 表面应变计被广泛用于水利工程和混凝土结构中，用于测量埋设点的线性变形（应变）和应力，同时也可以测量温度。它们可以分为表面安装式和埋入式两种。 一、埋入式表面应变计 1、混凝土应变计的安装 首先根据设计要求确定应变计的埋设位置和方向。为保证精度，应变计的轴线应与结构轴线 ......