springcloud注意事项 事项nacos
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 ......
nacos简解
Nacos是什么 Dynamic Naming and Configuration Service一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台可以简化服务发现，配置管理，服务治理及管理。**Nacos = Eureka(服务注册中心) + Config(服务配置中心) + Bus( ......
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 ......
SpringCloud
SpringCloud 目录 提供者\消费者 RestTemplate 重点 提供者\消费者 难点 提供者\消费者 提供者与消费者 什么是提供者与消费者 提供者与消费者 服务提供者:一次业务中，被其它微服务调用的服务。(提供接口给其它微服务) 服务消费者:一次业务中，调用其它微服务的服务。(调用其它 ......
docker创建nacos容器
一、创建nacos容器 docker run -it --name nacos-test \ > -e PREFER_HOST_MODE=hostname \ > -e NACOS_SERVERS=nacos.test:8848 \ > -e MODE=standalone \ > -e NACOS ......
Nacos
服务注册和发现： 服务消费者要去调用多个服务提供者组成的集群。 服务消费者需要在本地配置文件中维护服务提供者集群的每个节点的请求地址。 服务提供者集群中如果某个节点宕机，服务消费者的本地配置中需要同步删除这个节点的请求地址，防止请求发送到已经宕机的节点上造成请求失败。 服务注册中心的功能： 服务地址 ......
SpringCloud系列八之微服务网关安全认证-JWT篇
Gateway-JWT认证鉴权流程一、网关认证件鉴权流程目前主流的结合微服务网关及JWT令牌开发用户认证及服务访问鉴权的流程如下： 用户认证流程：用户向网关发送登录认证请求，网关将请求转发给认证服务。认证服务校验用户登录信息（用户密码、短信及图片验证码）等信息之后，如果校验成功颁发一个token令牌 ......
springcloud教程 -- 快速搭建入门级demo
废话不多讲，跟紧我，开启你的SpringCloud初体验 首先回顾微服务的基本组成： [图片 here] 生产者：提供服务 消费者：消费服务 服务注册/发现中心：服务注册，发现，监控 所以，首先明白springcloud微服务的架构基础 ：生产者（client），消费者（client），服务注册/发 ......
springboot集成nacos
一、加pom文件 <!-- Nacos --> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> </depe ......
Nacos共享配置(shared-configs)和扩展配(extension-config)
原文地址：https://www.jianshu.com/p/8715072d3f4c 一、共享配置(shared-configs)和扩展配(extension-config) 日常开发中，多个模块可能会有很多共用的配置，比如数据库连接信息，Redis 连接信息，RabbitMQ 连接信息，监控配置 ......
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 ......
SpringCloud全链路灰色发布具体实现！
灰度发布（Gray Release，也称为灰度发布或金丝雀发布）是指在软件或服务发布过程中，将新版本的功能或服务以较小的比例引入到生产环境中，仅向部分用户或节点提供新功能的一种发布策略。 在传统的全量发布中，新版本的功能会一次性全部部署到所有的用户或节点上。然而，这种方式潜在的风险是，如果新版本存在 ......
关于 Gdiplus api 调用的bug解决以及注意事项
1. 加入空间命，以识别这是Gdiplus的类与函数 2. 调用前需调用 Gdiplus::GdiplusStartupInput gsi;ULONG_PTR pToken;Gdiplus::Status s = Gdiplus::GdiplusStartup(&pToken, &gsi, NULL ......
Nacos-配置热更新【自动刷新】
Nacos中的配置文件变更后，微服务无需重启就可以感知，通过下面两种配置实现： 方式一：在@Value注入的变量所在类上添加注解@RefreshScope 方式二：使用@ConfigurationProperties注解读取配置文件内容 package cn.itcast.user.config; ......
基于注意力机制
卷积神经网络（CNN）：利用卷积运算操作，对原始数据进行更高层次的表达和抽象，在图像领域表现突出。 注意力机制：分为硬注意力和软注意力，硬注意力机制是筛选出受关注的区域当作输入，采用限制输入内容的处理办法， 软注意力机制以神经网络训练的权值，在空间或者通道加权，注意力模块输入可微仍可以利用反向传播进 ......
Spring Cloud Seata 系列：Seata-Server （1.7.1）安装与配置（集成 Nacos）
目录一、简介术语事务模式XA 模式AT 模式TCC 模式Sage 模式说明二、Seata Server 存储模式1、file 模式①修改application.xml②启动Seata-Server2、db 模式①运行mysql.sql脚本②修改application.xml③修改 config.tx ......
远程调用过程 nacos openfeign
两个服务A,B A调用B的方法，现在B方式写好业务，然后定义方法名，A调用方法名 映入product类，调用方法getCategory // 查询分类 Category category = productFeignClient.getCategory(skuInfo.getCategoryId() ......