今天在使用mybatis-plus乐观锁插件时，发现乐观锁并没有生效。 查了问题发现首先需要查询出结果（也就是需要version），然后再进行更新，这样乐观锁就能起作用了。...interceptor-optimistic-locker.html#optimisticlockerinnerinterceptor OptimisticLockerInnerInterceptor 当要更新一条记录的时候...，希望这条记录没有被别人更新 乐观锁实现方式： 取出记录时，获取当前version 更新时，带上这个version 执行更新时， set version = newVersion where version...= oldVersion 如果version不对，就更新失败
今天为大家发布本系列文章中的第三篇: 在应用中导航时使用 SafeArgs。...简介 当您在应用中导航到不同目的地的时候，可能会需要传递数据。...然后它会生成代码帮您解决创建 Bundle 时所需完成的冗长的过程，并且在接收侧提取数据。 您也可以直接使用 Bundle，但是我们建议使用 SafeArgs。...比较自然的实现方法是点击列表项，然后打开之前添加甜甜圈时的对话框，然后我可以在这里修改甜甜圈的信息。但是应用如何知道对话框里显示哪个甜甜圈的信息呢？代码里需要传递所点击的列表项的信息。...所以需要将它设置为 gradle 依赖，并且在构建时使其能够正确运行来生成所需的代码。
topic=/com.arm.doc.dui0349bc/Chdfgjej.html 在 ARM 库中，函数可能是线程安全的，如下所示： 某些函数从来都不是线程安全的，例如 setlocale()...如果应用程序以隐藏方式使用 ARM 库（如使用语言辅助函数），则可能会出现线程问题。 线程安全的函数 Table 2.1 显示了线程安全的 C 库函数。 Table 2.1....如果在多线程程序中调用标准 C printf()，其语言环境可能会发生变化。 clock() clock() 包含程序静态数据，此数据是在启动时一次性写入的，以后只能对其进行读取。...因此，clock() 是线程安全的，但前提是在初始化库时没有运行任何其他线程。 errno() errno 是线程安全的。...通常，必须为实际应用程序重新实现这些函数。
需求 在应用退出时（点击右上角的关闭按钮）弹出一个确认按钮可以说是一个最常见的操作了，例如记事本的“你是否保存”： ? 但这个功能在UWP上居然有点小复杂。这篇文章将解释如何实现这个功能。 2....SystemNavigationCloseRequestedPreviewEventArgs还提供了GetDeferral函数，它返回一个Deferral对象，它可以在异步操作中延迟UWP应用生命周期事件的执行...一旦使用了受限功能，应在提交应用到Microsoft Store的时候提供信息以便获得批准，有一些功能只在极其特殊和有限的情况下才获准在提交到 Microsoft Store 的应用中使用，幸好这里时候的...我们知道UWP的应用生命周期中，在background 运行和suspended状态时应用基本处于暂停状态，也不会处理UI功能，这时候让它弹框？“除非你叫醒我，否则我罢工”。...所以在应用不可视的状态下关闭应用，例如最小化的情况下在任务栏点击关闭窗口，程序能怎么办？ 弹框是不可能弹的，只能装死了。 所以这时候程序就完全没有反应。当应用重新回到前台运行，确认框才会弹出来。
重装完系统后，打开图片、PDF书籍或是其他一些东西的时候，总是会出现“在禁用UAC时，无法激活此应用”的问题。...之前解决过一次，是在注册表里改了一个东西，但是就会失去管理员权限，这两个是冲突的，我们在机房上课，有些东西需要管理员权限，所以平时就用第三方软件来打开这些东西吧。...“Windows+R”打开运行窗口，输入msconfig命令 2.在弹出的“系统配置”窗口中选择工具菜单 3.选中“更改UAC设置”项，点击“启动”按钮。
顾名思义，就是把 得到App 内所有的虚拟商品在交付时用标准的订单号关联起来？你也许会好奇，一个电商平台居然没有订单？...信任很关键，一个团队或者跨团队协作时，信任本身就是生产力。...主动与业务的沟通 下面的图，是一次找财务方向的产品经理沟通讨论时给我画的，产品经理说第一次有技术主动和她聊财务相关的业务，一高兴就给我讲了很多。 ?...在人机交互系统面前，各个系统的领域模型将变得没有差别，职责会不明，因为无论什么都可以归结为“用户的行为”，以用户为中心来思考领域模型的思维只是停留在需求的表面，而没有挖掘出真正的需求的本质。 ?...借助 DDD 的建模思想指导，进行了重新建模，新模型面对的核心领域模型是“商品”，核心限界上下文是“订单交付”。 ? 实现后的订单交付系统，使得从下单到交付，业务系统无需关注，感觉不到订单的存在。
顾名思义，就是把得到app内所有的虚拟商品在交付时用标准的订单号关联起来？你也许会好奇，一个电商平台居然没有订单？...信任很关键，一个团队或者跨团队协作时，信任本身就是生产力。...主动与业务的沟通 下面的图，是一次找财务方向的产品经理沟通讨论时给我画的，产品经理说第一次有技术主动和她聊财务相关的业务，一高兴就给我讲了很多。 ?...DDD的思想认为，建模不能以用户为中心作为出发点，在人机交互系统面前，各个系统的领域模型将变得没有差别，职责会不明，因为无论什么都可以归结为“用户的行为”，以用户为中心来思考领域模型的思维只是停留在需求的表面...借助DDD的建模思想指导，进行了重新建模，新模型面对的核心领域模型是“商品”，核心限界上下文是“订单交付”。 ? 实现后的订单交付系统，使得从下单到交付，业务系统无需关注，感觉不到订单的存在。
当CentOS/RHEL/Fedora下的Linux服务器使用 yum update 时命令如何排除选定的包呢？...您需要放置exclude指令来定义要更新或安装中排除的包列表。这应该是一个空格分隔的列表。允许使用通配符*和？）。 当我使用yum update时，如何排除php和内核包？...打开/etc/yum.conf文件，输入： vi /etc/yum.conf 在[main]部分下面添加以下行，输入： exclude=php* kernel* 最后，它应如下所示： [ main ]...这里： all：禁用所有排除 main：禁用yum.conf中[main]中定义的排除 repoid：禁用为给定repo id定义的排除 yum -exclude 命令行选项 最后，您可以使用以下语法在命令行上跳过...yum命令更新： 注意：上述语法将按名称排除特定包，或者从所有存储库的更新中排除。
可在“打开”对话框中使用“恢复文本”转换器；该转换器显示在“文件类型”下拉列表中。它在下拉列表中显示为:“从任意文件中恢复文本(*.*)”。 “恢复文本”转换器有其局限性。...也可使用“任务管理器”关闭引起冲突的程序；但由于这可能使系统更不稳定，所以建议不要这样做。 试图打开的文件可能有读取锁定。...其他用户可能已打开该文件，或与该文件链接的另一个应用程序已在该文件上设置独占锁，因而阻止 Word 打开该文件。如果某个自定义应用程序已打开了该文件，那么它可能使用了不正确的方法来打开文件。...大部分转换器都会默认安装，所用 Office 版本的部分可选转换器可通过“控制面板”中“添加或删除程序”工具进行安装(需要执行高级自定义安装，在功能树中找到“Office 共享功能” \ “转换器和过滤器...右键文档打开属性，将解除锁定复选框打上勾就可以了，再应用确定。 ? 如果还不行，就打开设置里的信任中心 ? 点击还原默认设置即可： ?
在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案。 1、采用句子相似度的方式。...该算法通过人工抽取一系列的特征，然后将这些特征输入一个回归模型。该算法普适性较强，并且能有效的解决实际中的问题，但是准确率和召回率一般。 3、深度学习算法。...LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征，通过3个门函数对数据的状态特征进行计算，这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...2016年watson系统研究人员发表了“LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NON-FACTOID ANSWER SELECTION”，该论文详细的阐述了LSTM算法在问答系统的中的应用...insuranceQA里的训练数据已经包含了问题和正向答案，因此需要对负向答案进行选择，实验时我们采用随机的方式对负向答案进行选择，组合成（q，a+，a-）的形式。
5、故障根因追踪持续稳定改善在故障突发时，工程师首要工作是定位故障边界、识别故障影响范围、快速故障恢复。...可观测领域的大模型应用场景探索大模型技术在数据处理方面拥有非常明显的优势，正如本系列上一篇所述(☜点击回看）：语言理解：大模型通过训练可以理解和解释自然语言文本，能够回答问题、提供解释、理解指令和上下文含义等...在这些优势的加持下，大模型技术在可观测领域的应用也有着非常不错的前景。...而嘉为蓝鲸在大模型的应用方面，利用内部观测数据以及内部沉淀知识库对大模型进行训练，并结合在线大模型相结合的方式，在数据采集、数据清洗、数据统计、告警分析和处置等多个场景进行探索和落地。...未来展望通过上述可观测+大模型的联合场景，已经充分体现了大模型魅力，可能在不久的将来，大模型不仅仅是一个观测辅助工具，而是能够自主分析定位问题，自主解决问题；甚至能够通过观测数据预测未来可能发生的问题，
Go 语言具有跨平台和可移植的特点，同时还支持交叉编译，可以在一个系统上编译出运行在另一个系统上的二进制可执行文件，这是因为 Go 在编译时支持将依赖的库文件与源代码一起编译链接到二进制文件中，所以在实际运行时不再需要依赖运行环境中的库...静态链接库也有一些缺点，首先是静态链接库是在编译链接过程中被复制到可执行文件中的，当静态链接库有更新时，应用程序必须重新执行编译链接得到新的可执行文件。...动态链接库避免了上述问题，应用程序在编译时只记录一些动态链接库的基础信息，在加载应用程序但还没有运行时会将依赖的动态链接库中的函数与内存中的程序链接起来形成一个完整的程序，所有引用同一个动态链接库的可执行文件共用这个库中的代码和数据...下面是动态链接库的图示： 在程序运行中加载链接库 此外还可以在应用程序运行过程中加载指定动态链接库，但这里不展开，只列出一个典型的例子，下面例子是在应用程序运行中加载调用 libvector.so 库：...静态编译是在编译时就将依赖的静态链接库复制到可执行文件中，这样在应用程序运行起来后无需依赖外部的库，只需要单一的可执行文件即可运行，但缺点是应用程序体积相对较大，程序运行的越多重复占用的内存浪费越多。
前言 在ChatGPT引领的AI浪潮下，涌现了一大批优秀的AI应用，AI正在不断地重塑一个又一个行业，今天介绍的这个AI项目是跑进github前三甲的金融领域的代表：FinGPT。...这里引申一篇笔者之前整理的金融领域自动量化交易的AI应用：Qbot——一款可自动量化交易的AI应用 面向开放金融的数据中心化 FinGPT：开源项目[1] 让我们不要期待华尔街将大型语言模型（LLM）或开放...我们在 FinNLP[6] 和 FinNLP 网站[7] 上将互联网规模的数据民主化，用于金融大型语言模型（FinLLM） FinGPT 的蓝图[8] 免责声明：我们分享的代码是为了教育目的，基于 MIT...民主化的互联网规模的金融数据至关重要，这应该允许使用自动化的数据策划流程进行及时的更新（每月或每周的更新）。然而，BloombergGPT有特权数据访问和API。...）在美国金融市场上训练我们自己的FinGPT 新闻 •哥伦比亚大学对ChatGPT的观点[12]•[麻省理工科技评论] ChatGPT即将改变经济。
那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域？后面的研究思路可能会有哪些？...传统方法在视觉任务上的应用绝大多数都依赖于在某个领域具有丰富经验的专家，去针对具体的任务设计出一组最具有代表性的数据表示来作为输入特征进行处理，使得特征之间具备可区分性，典型的有SIFT。...比如，一个CNN卷积滤波器检测得到的关键点、物体的边界等构成视觉要素的基本单元在平移等空间变换下应该是同时变换（共变性）的。CNN网络在处理这类共变性时是很自然的选择。...当然，目前基于transformer的模型在分类，检测和分割上的应用绝不止上面这些，但基本都是差不多的思路。...就一个受限的问题来看，可能有个高低之分，但我相信随着数据量的增加，问题的效果可能最终取决于模型的计算量和参数，而不是模型是哪个，因为之前的工作已经证明：一个三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数，前提是参数足够大
在使用 .NET Remoting 开发跨进程应用的时候，你可能会遇到一些异常。...出现此异常时，说明你获取到了一个远端对象，但是在使用此对象的时候，甚至还没有注册 IPC 端口。...可能的原因有三个： 要查找的远端对象尚未创建； 要查找的远端对象已被回收； 没有使用匹配的方法创建和访问对象。...在同一个进程中，IpcChannel 类的默认信道名称 IpcChannel.ChannelName 值是字符串 "ipc"。...---- 参考资料 c# - .Net remoting error “Requested Service not found” - Stack Overflow 本文会经常更新，请阅读原文： https
然后在此基础上介绍几个Redis内存模型的应用。 一、Redis内存统计 工欲善其事必先利其器，在说明Redis内存之前，首先说明如何统计Redis使用内存的情况是很有必要的。...实际上，在Redis内部，每种类型可能有2种或更多的内部编码实现。此外，Redis在存储对象时，并不是直接将数据扔进内存，而是会对对象进行各种包装：如RedisObject、SDS等。...在讲述具体内容之前，先说明一下这几个概念之间的关系。 下图是执行set hello world时，所涉及到的数据模型。 ?...但是需要注意的是，只有当SDS用来存储文本数据时才可以这样使用，在存储二进制数据时则不行（‘\0’不一定是结尾）。 （3）SDS与C字符串的应用 Redis在存储对象时，一律使用SDS代替C字符串。...五、应用举例 了解Redis的内存模型之后，下面通过几个例子说明其应用。
导读 Transformer有可能替换CNN吗？本文总结了来自于知乎问题：“如何看待Transformer在CV上的应用前景，未来有可能替代CNN吗？”...那么未来，Transformer有可能替换CNN吗，Transformer会不会如同在NLP领域的应用一样革新CV领域？后面的研究思路可能会有哪些？...比如，一个CNN卷积滤波器检测得到的关键点、物体的边界等构成视觉要素的基本单元在平移等空间变换下应该是同时变换（共变性）的。CNN网络在处理这类共变性时是很自然的选择。...当然，目前基于transformer的模型在分类，检测和分割上的应用绝不止上面这些，但基本都是差不多的思路。...就一个受限的问题来看，可能有个高低之分，但我相信随着数据量的增加，问题的效果可能最终取决于模型的计算量和参数，而不是模型是哪个，因为之前的工作已经证明：一个三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数，前提是参数足够大
在第一部分，Karpathy 首先介绍了 LLM 的一些入门知识，并以 Meta 推出的开源大模型 Llama 2-70b 为例讲解。...Karpathy 表示，模型推理可以在一台 MacBook 上运行，但模型训练过程耗费的计算量就非常大了。因此，我们需要对互联网内容进行压缩。...上面这些是训练的第一阶段，称为预训练，显然还不足以训练出一个真正的助理模型。这就要进入微调阶段。预训练阶段需要大量来自互联网的文本数据，这些数据可能质量不高。...在视觉领域，大模型不仅可以生成图像，还可以看到（See）图像。...在谈到 LLM 的未来发展时，Karpathy 提到了 System 1 和 System 2 的思维模式。
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