有些字段,例如性别、婚姻状况、等标志性字段,在数据库中存放的形式往往是数字,0 或者 1,这样做的好处是存取的效率高节省空间,但是前端的在展示的时候不能直接展示,需要进行一个判断,但是判断逻辑放在前端不妥...在 Mybatis-Plus 中我们可以使用枚举类型来完成这一操作,他能自动将数据库里的字段映射成我们需要的字段,例如性别,新建枚举类如下: @Getter public enum GenderType...@EnumValue 注解,他是标注数据库里存的字段,这里数据库里存的是 key,@JsonValue 标注的是要展示的字段,这里我们想展示给前端的是 name 字段,同时要重写 toString 方法为我们想要的...关键点: @EnumValue:标注哪一个字段是数据库里的字段; @JsonValue:标注要开启自定义序列化返回值; toString:具体的返回值; 同时我们需要在与数据库关联的实体类中修改类型,将性别字段改为枚举类型...在配置文件中配置扫描注解类型: #mybatis-plus 配置 mybatis-plus: type-enums-package: com.demo.test.enums 这个时候再去查询,返回的结果就直接是我们在枚举类型中定义的
本文将介绍一个简洁、美观、适用于移动设备的进制转换工具,并详细讨论其实现。 1.项目图片展示 2. 技术栈 HTML5:为工具提供结构。 CSS3:提供美观的用户界面,特别是对移动设备的优化。...JavaScript:实现进制转换的核心逻辑。 3. 主要功能 支持二进制、八进制、十进制和十六进制之间的转换。 优化的用户界面,特别是对移动设备。 支持小数点的转换。 4....charset="UTF-8"> 进制转换器... 进制转换器...结语 进制转换在计算机科学中是一个基本任务,但找到一个完整、美观并适用于移动设备的转换器并不容易。我希望这个工具能帮助到有此需求的人。如果您有任何建议或问题,请随时与我联系。
在结果上看来, BERT 模型只通过添加一个额外的输出层来进行微调,就能够创建出 state-of-the-art 模型用于各种不同的任务。...这些学习特征通常作为特征被用于下游模型。Peters 等人提出的 ELMo 模型将传统的 word embedding 推广至另一个维度。...主要的限制就是现有的模型都是单向的,这限制了可以被用于预训练的结构选择。...例如,在OpenAI 的 GPT 模型中,作者使用了从左到右的结构,其中每个 token 只能在转换器的 self-attention 层中处理之前的 token。...对应于该 token 的最终隐藏状态(即,Transformer的输出)被用于分类任务的聚合序列表示。如果没有分类任务的话,这个向量是被忽略的。 SEP:用于分隔一对句子的特殊符号。
AutoMapper 主要功能是将一个对象的字段的值映射到另一个对象相应的字段中,AutoMapper 大家应该很熟悉,这里就不赘述了。....ForMember(b => b.Id, cf => cf.MapFrom(a => Guid.Parse(a.Id))); }); .ForMember() 方法用于创建一个字段的映射逻辑...string, Guid>().ConvertUsing(typeof(GuidConverter)); 这样可以将 string 转换为 Guid,其中 GuidConverter 是 .NET 自带的转换器...,我们也可以自定义转换器。...当然,即使不定义转换器,string 默认也可以转换成 Guid,因为 AutoMapper 比较机智。 对于其它内容,这里不再赘述,有兴趣可查阅文档。
Toullec、Mickael Raulet 翻译整理:胡经川 本文介绍了一种利用通用媒体应用程序格式(CMAF)作为标准化容器格式的方法,结合低延迟HLS(LL-HLS)和低延迟DASH(LL-DASH...通用媒体应用程序格式 (CMAF) 是由 MPEG 为媒体交付应用程序开发的标准化容器格式,并标准化提案 ISO/IEC 23000-19。...具体来说,CMAF 使用 ISO 基本媒体文件格 (ISOBMFF) 容器—具有通用加密 (CENC);支持 H.264、HEVC 和其他编解码器;支持 WebVTT 和 IMSC-1 字幕。...请注意,字节被注入字节地址响应的时间与它们被释放到离散地址部分的时间完全一致。这两种方法的延迟是等效的。另外,重要的是字节寻址情况下的聚合响应正是 LL-DASH 客户端所期望的。...将缓存空间减半所带来的好处远远超过了拥有两个不同比特的对象所带来的少量编码效率的提高。
Transformer的图像恢复体系结构Uformer,在该结构中,作者使用Transformer块构建了一个分层的编解码网络。...首先,文章介绍了一种新的局部增强窗口(Lewin)转换块,它的执行是基于非重叠窗口的自注意力,而不是全局自注意力。该算法在捕捉局部背景的同时,显著降低了高分辨率特征图的计算复杂度。...其次,作者以多尺度空间偏差的形式提出了一种可学习的多尺度恢复调制器来调整Uformer解码器的多层特征。文中的调制器展示了在各种图像恢复任务中恢复细节的优越能力,同时引入了边际额外参数和计算成本。...在这两种设计的支持下,Uformer具有捕获本地和全局依赖关系上有着出色的能力,可用于图像恢复。...为了评估文中的方法,作者在几个图像恢复任务上进行了大量的实验,包括图像去噪、运动去模糊、离焦去模糊和去模糊。在没有花里胡哨的情况下,Uformer能够达到甚至超过SOTA。
全局图片加载配置见下方 //2.有些项目可能使用多个图片加载库,这里可以针对当前adapter设置图片加载的实现方式,详见demo .setImageLoad...layoutResId = R.layout.item_multiple_picture; break; 更多的布局样式...layoutResId = R.layout.item_multiple_picture; break; 更多的布局样式...如果上面的属性不够用,可以通过getView(viewId)拿到View,然后进行属性设置 View childView = helper.getView(R.id.viewId); 配置全局图片加载的实现类...//CommonAdapter、CommonRecyclerAdapter都实现了IData接口,里面包含了一些常用的数据操作 void add(T elem); void addAll(List
分层是一种众所周知的安全策略。通过使用层,我们增加了穿透的难度并减少了出现故障带来的影响。 以下是将分层安全应用于通用客户端设备(uCPE)部署的一些准则。...uCPE由在标准操作系统上运行的软件虚拟网络功能(VNF)组成,该系统托管在标准服务器上。理想的uCPE部署应支持多厂商多组件构建,强调多层安全的需求。...这里假设VNF正在虚拟机(VM)中运行,这很大程度上也适用于集装箱。...通过VLAN隔离确保云网络中租户之间的隔离 对于第3层转发,平台应支持VRF实例,每个VRF实例都是唯一且隔离的转发实体,它使用独立的路由表和ARP表进行隔离 应通过使用IKE连接到标准安全网关来确保管理网络的安全...本地存储的密码进行强制加密 把所有结合起来 服务提供商希望通过组装基于uCPE部署模型的多厂商系统来获得云的优势。
本文提出了用于CTR预测的通用特征交互网络(UFIN)方法,利用文本数据来学习可以在不同domain有效迁移的通用特征交互。总体框架分为两部分:通用特征学习和基于通用特征的通用特征交互学习。...为了学习可迁移特征表征,采用文本作为通用数据形式,通过prompt将特征转变为文本,使用MoE增强的LLM作为编码器得到对应的emb,使用解码器将emb映射到特征模态,从而生成通用特征表征(通用特征)。...NN来学习用于增强表征的语义空间。...tilde{z} ,解码器需要能够生成在各个domain特征之上的通用特征,从而能反映共性和通用模式。...,\tilde{e}_{n_u}\} , 表示不同的通用特征 2.2 通用特征交互学习 学习通用特征交互获取跨域通用协作交互信息。基于上面生成的通用特征, 进行特征交互建模捕捉协作交互模式。
什么叫“枚举中用于完成操作的元素过多”? 大海:你透视的值列有多个值吧?比如同一个“生产中心”里有多个人。 小勤:嗯,的确是呢。...源数据是这样的: 大海:类似这种情况,你用不聚合的方式做透视,就会出现上面的错误。因为PQ对你的数据进行遍历(枚举)并透视或分组后,不知道该对同一项下的多个不同的内容(元素)做什么操作了。...大海:那你可以加上透视的第5个参数(如合并文本的函数Text.Combine)进行处理,如下图所示: 小勤:啊。也就是说可以直接通过不同的函数来实现不同的需要了。 大海:对的。...甚至还可以通过多个函数的组合,实现复杂的处理。...比如我们还可以对其中的内容加上序号再合并,第5个参数改为如下: = Table.Pivot(删除的列, List.Distinct(删除的列[部门]), "部门", "姓名", (x)=>
、适用于移动设备的Transformer!...为此,作者提出了MobileViT,一种用于移动设备的轻量级通用视觉Transformer。 实验结果表明,MobileViT在不同的任务和数据集上显著优于基于CNN和ViT的网络。...移动视觉任务需要轻量、低延迟和精确的模型,以满足设备的资源限制,并且是通用的,因此它们可以应用于不同的任务(例如,分割和检测)。...因此,本文的重点不是只针对FLOPs进行优化,而是为移动视觉任务设计轻量级 、通用性和低延迟的网络。...对于输入的张量,MobileViT块首先用n×n和1×1卷积对输入进行操作,得到。其中n×n卷积用于学习局部的空间信息,1×1卷积用于将输入特征投影到高维空间。
AI 在围棋等领域中取得了非凡成就,但在执行阅读理解等简单任务时,却遭遇挑战,比如,如何将某特定领域的训练模型用于其他新领域,如何快速获取新领域的相关标注数据等。...然而对于 AI 来说,阅读理解仍然是一个难以达到的目标,但是如果我们想要评估并且完成通用人工智能,那么这将是我们必须解决的问题。...因此,构建能够执行机器阅读理解(MRC)任务的机器是具有很大价值的。在搜索应用中,机器阅读将可以给出准确的答案,而不是仅提供一个包含答案的长篇网页的 URL 地址。...微软的多个项目,包括用于机器理解力的深度学习(Deep Learning for Machine Comprehension),都瞄准了MRC 领域。...我们之所以首先生成答案是因为答案通常是关键的语义概念,而问题则可以看作是用来对该概念进行询问的完整句子。 ? SynNet 被训练以用于合成给定文本的答案和问题。
我们定义了一个基准流程,用于评估多模态大模型的 low-level 描述能力,其中包括一个包含 499 张图像的 LLDescription 数据集,其中包含由专家标注的长篇的黄金质量描述,以及通过 GPT...为了评估精确的质量评估能力,我们提出了一种统一的基于 softmax 的质量预测策略,适用于所有多模态大模型,基于它们的概率输出。...通过我们的实验验证了该策略的有效性,该策略为通用多模态大模型与传统 IQA 任务之间建立了桥梁,使它们可以输出可量化的图片质量分数。...我们提出了一个基于 Softmax 的评估策略,将多模态大模型输出形容词的概率提取出来利用 softmax 来量化为质量分数。 我们也提供了一个简单的伪代码实现,仅9行,可适用于各种多模态大模型。...结论 在这项研究中,我们构建了 Q-Bench,这是一个用于检验多模态大模型在 low-level 视觉能力方面的进展的基准。
,例如,人的性别分为男,女,我们数据库中可能存的是0,1;但是页面显示的话需要显示男,女,所以,我们在使用MyBatis时查询结果时就要通过转换器进行转换。...分析MyBatis 源码我们可以得知,各个转换器都是继承BaseTypeHandler 基类的。为了实现代码的通用性,首先我们实现了一个枚举基类,然后定义一个通用的转换器。...* @return */ String getValue(); } 在枚举记录中我们定义了两个通用的获取key和value的方法,接着我们定义 一个枚举类SexEnum来实现枚举基类...public static SexEnum getEnums(String key) { return SEX_MAP.get(key); } } 接下来我们再来看看通用的转换器类...在这里插入图片描述 参考文献 MyBatis 3官方文档 mybatis枚举自动转换(通用转换处理器实现) 源代码 https://github.com/XWxiaowei/MyBatisLearn/tree
前言 最近遇到一个小伙伴问前端枚举转换问题,才意识到可以通过转换器(Converter)自动将前端传入的字段值使用枚举接收。 我自己捣鼓了一番,现在记录笔记分享一下!...其实原因很简单,使用枚举限制数据库字段的类型,比如数据库状态只有 0、1、2,那就和代码里的枚举对应起来。防止传入其他值。...这样就可以实现效果,请求参数为数字,接收对象字段为枚举,返回字段也是 code。 效果 测试结果 测试结果经过验证,是可以胜任传入数值和字符串的。 也可以结合异常处理器,返回通用异常。...(数字,字符串) R 是要转换为的类型(枚举) T 继承了 R,其实就是参数对象中字段的类型 在 ConverterFactory 的 getConverter 方法则需要返回一个实际的转换器 Converter...不过我也遇到一个其他的问题,就是我 debug 断点竟然一直没有断到转换器中,不知道有没有小伙伴尝试过? - - ----
Maomi.Mapper 项目地址:https://github.com/whuanle/Maomi.Mapper 注:本项目用于教学目的,性能较差,请勿用于生产环境。...MaomiMapper 是一个使用表达式树构造生成对象成员映射的框架,即对象映射框架,用于配合笔者其它系列文章,用于教学目的。 笔者此系列教程还没有公开,是讲解如何编写各类框架的。...MamomiMapper 不是为了对标 AutoMapper,而是用于教学目的。.../// public bool IsObjectReference { get; set; } = true; /// /// 配置时间转换器。... /// 如果 b.Value 是 DateTime,而 a.Value 不是 DateTime,则需要配置转换器,否则会报错。
自定义 MyBatis 通用枚举类型解析器 在使用MyBatis的过程中,我们经常会使用到枚举类型的数据, 一般在保存数据时只是想将枚举类型的code值存入到数据库中,查询时希望能自动根据code值映射出对应的枚举对象出现...接下来,怎么将自定义的枚举类型处理器用于处理所有枚举类型的数据? 4....为了实现所有的枚举都自动注册通用类型转换器,这里需要自定义一个配置类CustomizeMyBatisConfiguration.java并实现org.mybatis.spring.boot.autoconfigure.ConfigurationCustomizer...获取所有需要注册到通用枚举类型处理器中的枚举类 1....过滤出需要处理的枚举类后,通过`TypeHandlerRegistry`将当前枚举类型使用通用的枚举类型处理器注册到类型处理器中 4.
因此,我们需要自己来扩展相应的转化机制,这其中包括: SpringMVC 枚举转换器 ORM 枚举映射 JSON 序列化和反序列化 自定义 SpringMVC 枚举转换器 明确需求 以上文的 CourseType...这两个转换器是通过调用枚举的 valueOf 方法来进行转换的,感兴趣的同学可以自行查阅源码。...实现自定义枚举转换器 虽然这两个转换器不能满足我们的需求,但它也给我们带来了思路,我们可以通过模仿这两个转换器来实现我们的需求: 实现 ConverterFactory 接口,该接口要求我们返回 Converter...,这是一个典型的工厂设计模式 实现 Converter 接口,完成自定义数字属性到枚举类的转化 废话不多说,上源码: /** * springMVC 枚举类的转换器 * 如果枚举类中有工厂方法(静态方法...经过上述的一些自定义转换器,基本解决了在代码中使用枚举的一些痛点。
问题 环境:一个枚举(name,id),数据库只存枚举的id。 当我们从数据库取出这个id对应的整条记录时,JPA会帮助我们对枚举自动映射(id到对应的枚举)。...所以这两种自带的枚举都有非常多的问题,这样我们的解决方法就出现了。 自定义一个枚举转换器,来实现自动转换。 这里我们就可以找到实体转换器,进行自定义转换。...public interface IBaseDbEnum { /** * 用于显示的枚举名 * * @return */ String getDisplay...但是发现还是出错,排查后发现是因为ordinal是不看id的,只看顺序,原来定义枚举时从1开始,导致每次都错位。 所以在枚举类中加入了自定义的实体转换器。...后来第二个枚举又出现问题了,决定写个共用的自定义实体转换器,调用即可。 使用:子枚举直接继承这个父类的实体转换器方法就行。
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