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。...在这种情况下，结果列表将包含具有名为depot_id的单个字段的对象。...然后，将这些值存储在querySelectDepotId列表中。总结恭喜你！你已经学会了如何在JPA中构建和执行原生SQL查询，以从数据库中检索数据。...在需要执行复杂查询且标准JPA映射结构不适用的情况下，这项知识将非常有用。欢迎进一步尝试JPA原生查询，探索各种查询选项，并优化查询以获得更好的性能。...这种理解将使你在选择适用于在Java应用程序中查询数据的正确方法时能够做出明智的决策。祝你编码愉快！
首先我要说，公司目前制度不规范，对我们来说是个机遇，绝对是个机遇！ 遇到这个好机会你还在等什么？如果说这个公司已经足够好了，那他还请你过来做什么？你的能力还足以让公司有更高的提升么？...自己一定要搞清楚，然后考量公司其他方面的安排是否会导致自己无法达成自己的目标？如果不会，并且自己基本能接受公司的不规范，那就好好做呗，能提意见提意见，能改变尽量改变，改变不了也不能忘记自己的目标。...搞那么半年一年实现自己想要的目标为止。然后换一家好公司。否则还能怎样？我们的选择要么改变自己要么改变别人，千万不要一方面抱怨公司，另一方面还赖在公司不走，那是最令人鄙视的人生了！...如果要，那恭喜，你一定要得到尚方宝剑，特别是对于比较国企话的公司，否则出师无名，人家不拽你。如果上面没这个要抓测试提高质量的目的，你怎么办？跟上面忽悠呗！...这个过程可能需要经过2轮，因为要将自己修改后的东西在和别人沟通么。
Q: 深度学习中激活函数在不连续可导时的导数怎么处理呢？ A: 激活函数不要求处处连续可导，在不连续可导处定义好该处的导数即可。 sigmoid函数是处处连续可导的。其他如ReLU，在0处不连续可导。...实际上激活函数用ReLU的情况很多。...---- 以caffe中的ReLU为例 在caffe中，给定输入x, ReLU层可以表述为： f(x) = x, if x>0; f(x) = negative_slope * x, if x <=0...[relu_layer.cpp] ---- 常见激活函数和导数 不连续可导处的导数值取derivative(x+)还是derivative(x-)，不同框架如pytorch, caffe, tensorflow
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梯度增强回归和支持向量回归在两种情况下保持了一致性。这里一个主要的差异也是预期的是模型训练所花费的时间。与其他模型不同的是，SVR在这两种情况下花费的时间差不多。...但是线性回归、支持向量回归和梯度增强回归在原始和PCA案例中的表现是一致的。 在我们通过SVD得到的数据上，所有模型的性能都下降了。 在降维情况下，由于特征变量的维数较低，模型所花费的时间减少了。...在SVD的情况下，模型的性能下降比较明显。这可能是n_components数量选择的问题，因为太小数量肯定会丢失数据。...除了LDA（它在这些情况下也很有效），因为它们在一些情况下，如二元分类，可以将数据集的维度减少到只有一个。 当我们在寻找一定的性能时，LDA可以是分类问题的一个非常好的起点。...线性判别分析(LDA)在分类任务中始终击败主成分分析(PCA)的这个是很重要的，但这并不意味着LDA在一般情况下是一种更好的技术。
echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...最明显的方法，你已经提到过，是使用 source 或 ....在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
♣ 题目部分 在Oracle中，如何在不执行SQL的情况下获取执行计划？ ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句，生成的计划未必是真实执行的计划。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能，命令：SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是，如果该命令后执行的是DML语句，那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。
问题是关于在生产环境中处理消息堆积问题，而不需要发布代码或扩容的情况下，如何迅速解决问题，以确保线上系统的正常运行。...当系统管理员早上到公司时，他们发现大量的消息堆积在消息队列中，这可能会导致系统出现性能问题，甚至宕机。如何在不发布代码和不扩容的情况下，迅速解决消息堆积问题呢？...解决方案 如何在不发布代码和不扩容的情况下，迅速解决消息堆积问题呢？以下是一些可能的解决方案： 1. 优化消息消费速度 首先，您可以尝试优化消息的消费速度。...在不发布代码和不扩容的情况下，通过优化消息消费速度、暂停不重要的任务、增加硬件资源、完善重试机制、使用定时任务以及建立监控和自动化系统，您可以更好地应对这类紧急情况，确保线上系统的正常运行。...这个问题展示了在技术领域工作时，面临的各种挑战和解决问题的能力的重要性。希望本文对您有所启发，并为您在类似情况下提供了有用的解决思路。如果您有任何问题或想要分享您的经验，请随时在评论中留言。
对比以往工作：与传统的在微调过程中剪枝的方法相比，这篇论文的方法在高稀疏度下保持高准确率上表现得更好，特别是在需要广泛知识的复杂任务中。...在CPU上使用Neural Magic的DeepSparse引擎，实现了高达3倍的推理加速。 在GPU上通过Neural Magic的nm-vllm引擎，实现了1.7倍的推理加速。...通过使用稀疏化和量化的方法，模型在CPU上的处理速度提升了最多8.6倍。 与以前研究的比较： 相比于之前的研究，该论文中的方法在保持模型准确率的同时，能够实现更高级别的稀疏度和更快的处理速度。...这种方法尤其适用于处理复杂的任务，如对话、代码生成和指令执行，其中传统的剪枝方法往往难以保持高准确率。 更有效的模型压缩：通过预训练的稀疏模型，可以在不牺牲性能的前提下，实现更高程度的模型压缩。...减少的计算需求：使用预训练的稀疏模型可以在单次微调运行中达到收敛，与传统的“在微调过程中进行剪枝”的路径相比，这种方法通常涉及将一个密集模型收敛，然后进行剪枝和额外的微调，因此可以显著减少计算需求。
然后告诉开发人员，在完成功能的开发，向测试人员提测前，需要在自测环境完成自测。...这种锚定效应会带来“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...这种锚定效应会带来行为经济学的“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...实验组团队负责人，就是你，在实验开始前一天，召集所有开发和测试人员，向他们宣布，在本开发组，开发和测试人员的岗位，在未来一段时间内，比如6周，分别改名为*系统红军*和*系统蓝军*。...根据实验数据，看看是否支持第4步的预测，并决定是否回到第3步，改进假说、预测或实验过程。如果遇到问题，欢迎在评论区留言，与我交流。
然后告诉开发人员，在完成功能的开发，向测试人员提测前，需要在自测环境完成自测。...这种锚定效应会带来“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...如果将开发人员的岗位改名为系统红军，即需要对所设计和编写的软件特性在整个系统中正常运行负全责，而测试人员的岗位改名为系统蓝军，即从整个系统的角度模拟现实生产环境各种刁钻的场景来考验系统红军所设计和实现的软件特性...这种锚定效应会带来行为经济学的“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...实验组团队负责人，就是你，在实验开始前一天，召集所有开发和测试人员，向他们宣布，在本开发组，开发和测试人员的岗位，在未来一段时间内，比如6周，分别改名为系统红军和系统蓝军。
福大大 答案2021-04-25： 前缀和+左大右小的双端队列。时间太晚了，所以写得简单。 代码用golang编写。...main() { arr := []int{1, 2, -3, 4, -5} ret := maxSum(arr, 5) fmt.Println(ret) } // O(N)的解法
自动缩放已成为几乎所有云平台中不可或缺的组成部分，微服务或者容器也不例外。事实上，以灵活和解耦设计著称的容器最适合自动伸缩，因为它们比虚拟机更容易创建。...有了它，开发人员现在还可以将微软的无服务器平台 Azure Functions 作为容器部署在 Kubernetes 群集中，包括在 OpenShift 上。...KEDA KEDA 作为 Kubernetes 上的组件提供了两个关键角色： 扩展客户端：用于激活和停止部署来扩展配置的副本，并在没有事件的情况下将副本缩减为零。...在生产中管理自动缩放 Scaler KEDA 使用 Scaler （缩放器）来检测是否应激活或取消激活部署，然后将其反馈送到特定事件源中。...使用RabbitMQ触发器进行ScaledObject配置 ScaledObject在Kubernetes中 创建 ScaledObject 后，KEDA 控制器将自动同步配置并开始监听上面创建的 Rabbitmq
完成此操作后，客户端不需要重新发布单个语句，而是可以引用存储的例程。 存储的例程在某些情况下特别有用： 当多个客户端应用程序以不同语言编写或在不同平台上工作时，需要执行相同的数据库操作。...触发器定义为在语句插入，更新或删除关联表中的行时激活。这些行操作是触发事件。例如，可以通过 INSERT或LOAD DATA语句插入行，并为每个插入的行激活插入触发器。...触发器可以设置为在触发事件之前或之后激活。例如，可以在插入表的每一行之前或每更新一行之后激活触发器。 创建触发器：CREATE TRIGGER。...它还包括指定触发器动作时间，触发事件以及触发器激活时要执行的操作的子句： 关键字BEFORE指示触发器动作时间。在这种情况下，触发器会在每行插入表之前激活。这里另一个允许的关键字是AFTER。...关键字INSERT表示触发事件; 即激活触发器的操作类型。在该示例中，INSERT 操作会导致触发器激活。您也可以创建触发器DELETE和 UPDATE操作。
在触发事件发生以后才被激活,只可以建立在表上 Instead of 代替了相应的触发事件而被执行,既可以建立在表上也可以建立在视图上 5 insert、update...、delete：激活触发器的三种操作，可以同时执行，也可选其一 6 if update (col_name)：表明所作的操作对指定列是否有影响，有影响，则激活触发器。...7 触发器执行时用到的两个特殊表：deleted ,inserted deleted 和inserted 可以说是一种特殊的临时表，是在进行激活触发器时由系统自动生成的，其结构与触发器作用的表结构是一样的...所以生成执行计划会不精准 创建统计数据，通过实际的行数生成执行计划。...不允许 允许，但是要注意多用户的问题 动态SQL 必须在动态SQL中定义表变量 可以在调用动态SQL之前定义临时表 用法：无表关联操作，只作为中间集进行数据处理，建议用表变量；有表关联，且不能确定数据量大小的情况下
1.触发器简介 触发器即 triggers ，它是与表有关的数据库对象，在满足定义条件时触发，并执行触发器中定义的语句集合。...触发器的名称在单个数据库内是唯一的。...在触发器主体中，可以使用 old 和 new 来引用触发器中发生变化的记录内容。...，其实触发器在生产环境中还是比较少见的，即使它能解决我们某些数据库需求，因为触发器的使用存在一系列的缺点，简要总结几点缺点如下： 使用触发器实现的业务逻辑在出现问题时很难进行定位，特别是涉及到多个触发器的情况下...在业务逻辑复杂或表变动比较频繁的系统还是不推荐使用触发器，当然它也是有自己的应用场景，无论怎样，触发器的逻辑总是越简单越好，我们应该让数据库做它擅长做的事，不能想着所有逻辑都在数据库层面实现。
比如，在auths表author_code列上的删除触发器可导致对应删除在其他表中的与之匹配的行。 # 在改动或删除时级联改动或删除其他表中的与之匹配的行。...# 触发器可以拒绝或回退那些破坏相关完整性的变化，取消试图进行数据更新的事务。当插入一个与其主健不匹配的外部键时，这样的触发器会起作用。...比如，可以在books.author_code 列上生成一个插入触发器，假设新值与auths.author_code列中的某值不匹配时，插入被回退。 5.同步实时地复制表中的数据。...它能够是BEFORE或AFTER，以指明触发程序是在激活它的语句之前或之后触发。 trigger_event指明了激活触发程序的语句的类型。...在触发程序的运行过程中，MySQL处理错误的方式例如以下： · 假设BEFORE触发程序失败，不运行对应行上的操作。
借助此功能，开发人员现在还可以采用Microsoft的无服务器平台Azure Functions，并将其作为容器部署在Kubernetes群集中，包括在OpenShift上。...KEDA KEDA作为Kubernetes上的组件提供了两个关键角色： 扩展客户端：用于激活和停用部署以扩展到配置的副本，并在没有事件的情况下将副本缩减回零。...这样可以保留丰富的事件集成，并使诸如完成或放弃队列消息之类的手势可以立即使用。 ? Scaler KEDA使用 Scaler来检测是否应激活或取消激活(缩放)部署，然后将其馈送到特定事件源中。...如上所述，支持不同的触发器，下面显示了一些示例： ? 事件驱动的自动伸缩在实践中-本地Kubernetes集群 KEDA部署在Kubernetes中 ?...在下面的示例中，在Kubernetes上将RabbitMQ服务器/发布器部署为“状态集”： ? RabbitMQ使用者被部署为接受RabbitMQ服务器生成的队列并模拟执行的部署。 ?
图神经网络(GNN)可以从图数据中提取相应特征，在尽可能的保证图结构特征的情况下把图数据映射到向量空间中。随着GNN的应用越来越广泛，其安全性也越来越被关注。...GNN模型的后门攻击是希望通过某种方式在GNN模型中埋藏后门，埋藏好的后门通过攻击者预先设定的触发器(trigger)激活。...2.1GNN后门攻击 GNN后门攻击是希望在GNN模型的训练过程中或是在迁移过程中在模型中埋入后门，埋藏好后门的模型通过攻击者预先设定的触发器激活。...该模型可以被占应用到了下游应用中，在没有激活触发器的情况下模型输出正常结果，如果触发器被激活的话将按攻击者的意愿输出结果。...由于GNN后门是需要在模型中插入触发器子图，图纯化方法可以提高GNN模型就对扰动数据的能力。通过这种方法，可以在干净的图数据上训练GNN模型，从而避免GNN后门攻击的触发器激活。
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