service 方法会导致事务失效吗 现介绍下@Transactional 和 @Async 标注的不同方法是否可以一起使用（相互调用）？...@Transactional 和 @Async 标注的方法可以相互被调用，但需要注意一些关键事项以确保它们按预期工作。...当你结合使用 @Transactional 和 @Async 时，你需要确保事务边界正确地管理。由于 @Async 方法会在一个单独的线程中执行，如果你没有正确地配置事务传播行为，可能会出现问题。...当从事务方法调用异步方法时，需要特别注意这一点，以确保数据的一致性和完整性。如果需要保持事务的上下文，可能需要采取额外的措施，如使用特定的传播行为或捕获并处理异步方法中可能发生的异常。...总之，@Transactional 和 @Async 标注的方法可以被相互调用，但需要确保你了解并正确处理了相关的复杂性和潜在问题。
Kafka 索引服务（indexing service）支持 inputFormat 和 parser 来指定特定的数据格式。...inputFormat 是一个较新的参数，针对使用的 Kafka 索引服务，我们建议你对这个数据格式参数字段进行设置。...如果你使用 parser 的话，你也可以阅读： avro_stream, protobuf, thrift 数据格式。...因为 Druid 的数据版本的更新，在老的环境下，如果使用 parser 能够处理更多的数格式。 如果通过配置文件来定义的话，在目前只能处理比较少的数据格式。...如果你想使用 protobuf 的数据格式的话，能够在 Kafka 中传递更多的内容，protobuf 是压缩的数据传输，占用网络带宽更小。
本教程演示了如何使用Druid的Kafka索引服务将数据从Kafka流加载到Apache Druid中。...到目前，你还不需要加载任何数据。 下载和启动 Kafka Apache Kafka 是一个高吞吐量消息总线，可与 Druid 很好地配合使用。 在本指南中，我们将使用 Kafka 2.1.0 版本。.../bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 使用下面的命令在 Kafka 中创建一个称为 wikipedia 的主题，这个主题就是你需要将消息数据发送到的主题...zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic wikipedia 需要注意的是，我们假设你的 Kafka 和...Druid 的 ZooKeeper 使用的是同一套 ZK。
3数据生成器生成数据集 sklearn中提供了数据生成器，这些生成器可以按照一些要求生成一些随机数据。这些API统一的格式为：sklearn.datasets.make_。...3.1分类和聚类生成器 单标签 make_blobs：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集，对于中心和各簇的标准偏差提供了更好的控制，可用于演示聚类 make_classification...4API 在线下载网络数据集 sklearn中提供了数据生成器，这些生成器可以按照一些要求生成一些随机数据。这些API统一的格式为：sklearn.datasets.fetch_。...这个数据集可以做两个任务，一个是人脸验证，给定两幅图片，二元分类器必须能够预测这两幅图片是否是同一个人。...人脸验证和人脸识别都是基于经过训练用于人脸检测的模型的输出所进行的任务。 这个数据集可以通过两个方法来下载：fetch_lfw_pairs 和 fetch_lfw_people。
使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...让我们从上面的“ hbase.column.mappings”示例中加载的数据帧开始。此代码段显示了如何定义视图并在该视图上运行查询。...HBase表中的更新数据，因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新值。...，请单击此处以了解第3部分，以了解PySpark模型的方式可以与HBase数据一起构建，评分和提供服务。
Compose 新闻App（三）网络数据Compose UI显示加载、DataStore和Room使用 前言 正文 一、样式 二、Scaffold（脚手架） 三、TopAppBar（顶部应用栏） ① 属性值...四、列表 ① 显示列表 ② 滑动列表 ③ 加载网络数据 五、Room使用 ① 添加依赖 ② 基础配置 ③ 使用 六、DataStore使用 ① 添加依赖 ② 封装 ③ 使用 七、源码 前言 现在数据已经有了...这里我们使用的是Room数据库，它在Java和Kotlin中使用的方式有点点变化，总体区别不大。...当然了你不了解可以去看看Android Jetpack组件 DataStore的使用和简单封装，看完了你就知道怎么用了，当然你也可以不用看，因为实际上我们的用法和SP差不多，都是封装成工具类来使用，在那篇文章中就是这样封装...③ 使用 首先先说一下业务逻辑，通过一个缓存值记录当天是否有请求网络API接口，没有请求就从网络中返回数据，然后保存到数据库中，第二次请求这个缓存值就有效果了，那么就从本地数据库中返回数据。
作为开发人员，了解JVM的架构是非常重要的，因为它使我们能够编写出更高效的代码。本文中，我们将深入了解Java中的JVM架构和JVM的各个组件。 JVM 虚拟机是物理机的软件实现。...1.1 加载 Boot Strap类加载器，Extension类加载器和Application（类加载器是实现类加载过程的三个类加载器。...对于每个方法调用，将在堆栈存储器中产生一个条目，称为堆栈帧。所有局部变量将在堆栈内存中创建。堆栈区域是线程安全的，因为它不共享资源。...执行引擎将在转换字节码时使用解释器的帮助，但是当它发现重复的代码时，将使用JIT编译器，它编译整个字节码并将其更改为本地代码。这个本地代码将直接用于重复的方法调用，这提高了系统的性能。...JIT的构成组件为： 中间代码生成器（Intermediate Code Generator）：生成中间代码 代码优化器（Code Optimizer）：负责优化上面生成的中间代码 目标代码生成器（Target
如果加载和预处理还要是多线程的（通过设置interleave()和map()的num_parallel_calls），可以利用多CPU，准备批次数据可以比在GPU上训练还快：这样GPU就可以100%利用起来了...通常这步是在加载和预处理数据之后，在打散、重复、分批次之前。这样做的话，每个实例只需做一次读取和处理，下一个批次仍能提前准备。 你现在知道如何搭建高效输入管道，从多个文件加载和预处理数据了。...还有两个类方法：from_generator()和from_tensors()，它们能从Python生成器或张量列表创建数据集。更多细节请查看API文档。...注意，在所有这些情况下，还可以使用NumPy数组（但仍需要加载和预处理）。...它是非常简单的二进制格式，只包含不同大小的二进制记录的数据（每个记录包括一个长度、一个CRC校验和，校验和用于检查长度是否正确，真是的数据，和一个数据的CRC校验和，用于检查数据是否正确）。
它通过让两个神经网络——生成器和判别器——相互竞争来生成新的、与真实数据相似的数据样本。...GANs技术原理II.A 基本框架GANs由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，判别器负责判断数据的真实性。...以下是使用TensorFlow和Keras的完整示例，其中包含了数据加载、模型训练和视频帧生成的简化代码。...### 数据加载def load_video_data(video_path): # 使用OpenCV加载视频 cap = cv2.VideoCapture(video_path) frames...虚拟批量归一化：在生成器和判别器中使用虚拟批量归一化（Virtual Batch Normalization, VBN），可以减少训练过程中的不稳定性。
处理数据集合使用迭代器可以方便地遍历数据集合，而生成器可以生成一个可迭代的对象，从而更加方便地处理数据集合。...通过使用迭代器和 Promise，我们可以方便地控制异步操作的执行顺序。使用迭代器和生成器实现分帧加载大量的 DOM 节点，从而提高页面的性能和响应速度。...通过以上代码，我们可以将大量的 DOM 节点分帧加载到页面中，避免页面卡顿和响应缓慢的问题。同时，由于采用了迭代器和生成器的方式，代码也更加简洁和易于维护。...总之，生成器和迭代器是 JavaScript 中非常有用的概念，它们可以帮助我们更加方便地处理数据集合、实现异步编程等场景。...总之，在 JavaScript 中，生成器和迭代器是两个非常有用的概念，它们可以帮助我们更加方便地处理数据集合、异步编程等场景。
概念 迭代器：是访问数据集合内元素的一种方式，一般用来遍历数据，但是他不能像列表一样使用下标来获取数据，也就是说迭代器是不能返回的。...梳理特性： 使用yield的函数都是生成器函数 可以使用for循环获取值，也可以使用next获取生成器函数的值 原理 函数工作原理：函数的调用满足“后进先出”的原则，也就是说，最后被调用的函数应该第一个返回...除了其他惊喜之外，这意味着 Python 的堆栈帧可以在它的调用之外存活。(FIXME: 可以在它调用结束后存活)，这个就是生成器的核心原理实现。...，当调用这个函数的时候，会返回生成器对象，调用这个生成器对象后C语言中写的函数会记录上次代码执行到的位置和变量。...生成器可以在任何时候被任何函数恢复执行，因为它的栈帧实际上不在栈上而是在堆上。生成器在调用调用层次结构中的位置不是固定的，也不需要遵循常规函数执行时遵循的先进后出顺序。
” 迭代器与可迭代对象 概念 迭代器：是访问数据集合内元素的一种方式，一般用来遍历数据，但是他不能像列表一样使用下标来获取数据，也就是说迭代器是不能返回的。...梳理特性： 使用 yield 的函数都是生成器函数 可以使用 for 循环获取值，也可以使用 next 获取生成器函数的值 原理 函数工作原理：函数的调用满足“后进先出”的原则，也就是说，最后被调用的函数应该第一个返回...除了其他惊喜之外，这意味着 Python 的堆栈帧可以在它的调用之外存活。(FIXME: 可以在它调用结束后存活)，这个就是生成器的核心原理实现。...也可以获取到上次代码执行的位置和值。...生成器可以在任何时候被任何函数恢复执行，因为它的栈帧实际上不在栈上而是在堆上。生成器在调用调用层次结构中的位置不是固定的，也不需要遵循常规函数执行时遵循的先进后出顺序。
，然后从堆栈中弹出返回值，最后加载并返回 None。...除了其他惊喜之外，这意味着 Python 的堆栈帧可以在它的调用之外存活。(FIXME: 可以在它调用结束后存活)。...现在这项技术被用到了 Python 生成器（generator）上——使用代码对象和堆栈帧这些相同的组件来产生奇妙的效果。...>>> gen = gen_fn() >>> type(gen) Python 生成器封装了一个堆栈帧和一个对生成器函数代码的引用，在这里就是对 gen_fn...这个堆栈帧并不存在于实际的堆栈上，它在堆内存上等待着被使用 ? 堆栈帧有个 “last instruction”(FIXME: translate this or not?)
该函数可以向生成器传递参数。...f_valueblock保存了数据，b_blockstack保存了异常和循环控制方法。...block stack: [] c | (oldest) | -> data stack: [] k --------------------------- 每一个栈帧都拥有自己的数据栈和...block栈，独立的数据栈和block栈使得解释器可以中断和恢复栈帧（生成器正式利用这点）。...，send和next都是调用的同一函数gen_send_ex，区别在于是否带有参数。
1.2链接 验证——字节码验证器将验证生成的字节码是否正确，如果验证失败，我们将得到verification error。 准备——对于所有的静态变量，内存将被分配和配置默认值。...由于方法和堆区域共享多个线程的内存，因此所存储的数据非线程安全。 堆栈区——对于每个线程，将创建一个单独的运行时栈。对于每个方法调用，将在堆栈存储器中产生一个条目，称为堆栈帧。...执行引擎将在转换字节码时使用解释器的帮助，但是当它发现重复的代码时，它使用JIT编译器，编译器会编译整个字节码并将其更改为本地代码。这个本地代码将直接用于重复的方法调用，从而提高系统性能。...中间代码生成器——生成中间代码 代码优化器——负责优化上面生成的中间代码 目标代码生成器——负责生成机器代码或本地代码 分析器——一个特殊组件，负责查找热点，即该方法是否被多次调用。...垃圾收集器：收集和删除未引用的对象。可以通过调用“System.gc（）”触发垃圾收集器，但不能保证执行。JVM的垃圾回收收集创建的对象。
这样的机制避免了一次性加载所有数据到内存中，从而提高了效率。...注意：当生成器中无值可迭代时，再使用 next() 则会报异常。 为什么要使用Python生成器？ 1、节省内存：生成器按需生成值，避免了一次性加载所有数据到内存中。这对于处理大型数据集尤其重要。...使用场景 生成器在以下情况下特别有用： 1、大数据集处理（数据流处理）：当处理大型数据集时，使用生成器可以避免内存溢出问题。比如可以处理大量数据，如日志文件、网络数据流等，避免一次性加载到内存中。...所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。...在编写Python代码时，不妨考虑使用生成器来使代码更加优雅和高效。 通过深入了解和合理使用生成器，我们可以编写出更加高效和易维护的Python代码。
所有实现了__iter__()和__next__()方法的对象都被称为迭代器。这些方法允许对象一个接一个地返回元素，而不会一次性加载所有数据到内存中。...使用内置迭代器 Python中的常见数据结构（如列表、元组、字典）都可以通过迭代器来遍历。例如，可以通过iter()函数将列表转换为迭代器。...状态管理：生成器会自动保存函数的执行状态，而迭代器必须手动维护状态（如索引位置）。 内存效率：生成器通过延迟计算生成值，节省内存，而迭代器可以一次性加载大量数据。...五、生成器的应用场景 生成器在需要处理大量数据且无法一次性加载到内存的场景中非常有用，例如： 读取大文件：生成器可以逐行读取文件，避免将整个文件加载到内存中。...七、总结 在本篇文章中，我们深入了解了Python中的迭代器和生成器，包括它们的概念、实现方式及应用场景。通过学习如何创建自定义迭代器和生成器，您可以在处理大量数据时编写出更加高效的代码。
CodeHelper是一款可以自己定义模板和生成内容的代码生成器，目前只支持MsSql数据库，这款代码生成器的初衷也只是为了生成MyBatis.net框架的配置文件而写的一个轻量级的代码生成器。...存放模板文件夹，用户自己写的模板放在此目录下，代码生成器可自己检测加载。 MyBatisTools.exe 代码生成器运行程序。 Doc\... 帮助文档文件夹。...CodeHelper使用起来很方便，点击按钮就可以实现你先要的效果了。...下载地址：【①.CodeHelper 1.0下载；②、CodeHelper源码下载；③、CodeHelper 1.1下载】 ps：这款代码生成器是时隔三年之后的一个新作，以前用wf生成c#和java数据库辅助类和三层的代码已经丢弃了很久了...成熟的代码生成器也很多，但自己写出来才觉得好玩。哈哈。。。
通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的动作识别系统。本文将介绍如何使用Python实现视频处理与动作识别，并提供详细的代码示例。...可以使用以下命令安装：pip install tensorflow opencv-python matplotlib步骤二：准备数据我们将使用UCF101数据集，这是一个常用的动作识别数据集。...以下是加载和预处理数据的代码：import tensorflow as tfimport osimport cv2import numpy as np# 下载并解压UCF101数据集url = "https...，并使用生成器训练模型。...这个系统可以加载视频数据，提取特征，并识别视频中的动作。希望这篇教程对你有所帮助！
为了克服这些挑战，现有的工作通过扭曲单个或多个静态帧来合成关节式头部序列。经典的扭曲算法[2，3]和使用机器学习（包括深度学习）[4，5，6]合成的扭曲场都可以实现目标。...生成器：将嵌入器网络未见过人物的新面部特征图和多维度向量作为输入值，经过多个卷积层，输出一个合成（视频）帧，训练生成器以最大化其输出和真实数据帧之间的相似性。...鉴别器：负责整合和处理原视频帧、合成视频帧、对应的面部特征图和训练序列。它通过序列数，判断合成帧与参考帧是否吻合，以及与面部特征图是否匹配。根据匹配程度，网络计算真实性得分，显示出两者之间的差别。...微调过程可以看作是元学习的简化版本，只在单个视频序列和较少数量的帧上完成训练。微调过程主要包含鉴别器与生成器两个模块，这里嵌入器是不需要调整的。...其中生成器还是根据面部特征图合成视频帧，只不过对应具体人物的生成器参数会和原来的一般人物参数共同优化，以学习生成目标人物的某些特征。
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