为什么查询结果不是最新的数据库值？在使用Spring Data JPA进行查询时，有时会遇到查询结果不是最新的数据库值的情况。这可能是因为Spring Data JPA默认应用了缓存机制，导致在相同的查询方法中多次调用时，结果仍然来自缓存而非数据库。本文将探讨这个问题的原因，并提供了三种解决方案，包括清除缓存、禁用缓存和刷新实体。通过这些解决方案，我们可以确保每次查询都从数据库中获取最新的值，以提升应用程序的数据准确性和性能。
本文经过作者亲自测试，如有问题或者更好的解决方案，还望各位指出纠正。 原因： 因为word有自动检查错误的功能，就算关闭了自动检查的功能，只要稍微改动就有报上边的错误。 最佳解决方案： 在记事本上写好对应的模板字段再粘贴到模板文件中对应的位置上 例子： 我的模板文件中有个要替换的字段{proName} 如果你直接在word上写这个字段，就会出现上边的错误。 在记事本或者纯英文软件上写好{proName}再粘贴到对应的位置就不会报错。 又解决一个问题，巴适，喜欢的朋友留个赞吧。
以时间为尺，丈量 AI 价值 。「AI中国」机器之心 2022 年度评选结果公布，腾讯云智能媒体AI中台入选最具创新价值落地案例榜单！ 以实践树立标杆。最具创新价值落地案例榜单的评选，关注以人工智能技术帮助客户实现价值提升的实践及成果，从智能化场景、成果指标、客户竞争力提升等维度出发，最终评选出 TOP30 智能技术应用案例。 腾讯云智能，通过自身媒体AI中台的智能编目应用与客户侧创新业务系统深度结合，实现了智能化一键四层编目，输出全面、完整、细粒度的视频结构化结果。做到了输出给到上层的Xnews统一调度
动态规划也用于优化问题。像分治法一样，动态规划通过组合子问题的解决方案来解决问题。而且，动态规划算法只解决一次每个子问题，然后将其答案保存在表格中，从而避免了每次重新计算答案的工作。
在我之前的文章中，我详细讨论了有界上下文以及如何处理域的复杂性。最好将域划分为几个子域，并将它们映射到不同的有界上下文，其中每个业务实体/值对象在该上下文中都具有一定的含义，因此业务的每个利益相关者（产品所有者，开发人员，架构师和赞助商）都理解上下文和具有适当分类标准的实体。当我们在商业利益相关者之间以统一的语言讨论域对象时，就不会对命名造成混淆。
在开始编码之前，需要决定数据库中存储什么信息以及最佳的数据组织方式和内在关联方式。
We discovered that your app contains obfuscated code, selector mangling, or features meant to subvert the App Review process by changing this app's concept after approval to the App Store.
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm – EA)。
不过，也有人批评说数组公式对于大多数人来说都不懂，所以这不是最佳解决方案，于是给出了另一个解决方案，即先对原始数据排序，然后直接用vlookup读取——需要取最大值时从大到小排，需要取最小值时从小到大排。
SolidWorks 2022是一款强大的计算机辅助设计软件，它可以帮助你生产任何复杂性和用途的产品。而且，这个新版还有很多增强功能，能够让整个产品开发过程更加顺畅和高效，提高准确性，加速开发速度，同时也提高了合作效率。SolidWorks是集成企业自动化套件的核心，支持符合CALS技术概念的产品生命周期，包括与其他Windows应用程序的双向数据交换和交互式文档创建。
「Map」映射是一种经典的数据结构类型，其中数据以 「key/value」 的键值对形式存在
给你一个整数数组 nums 和一个整数 x 。每一次操作时，你应当移除数组 nums 最左边或最右边的元素，然后从 x 中减去该元素的值。请注意，需要 修改 数组以供接下来的操作使用。
近准备把PDF.NET框架的开源项目“超市管理系统”移植到Linux上跑（演示地址：http://221.123.142.196），使用Jexus服务器和MySQL数据库，相对使用SQLite而言，用MySQL问题比较多，但最后还是一一解决了，先总结如下： 1，MySQL驱动： 有人说在mono 下跑MySQL需要老点的MySQL驱动，我实验发现跟此无关，我用的驱动 MySQL.Data.dll 版本是 6.3.6,在mono 3.0.3 下跑是没有问题的。 2，MySQL服务的版本： 这个有点关系，我测试
最近一篇来自 ILSSI 成员 -- Jonathan Middleton 的文章，提出了一个有趣的 DMAIC 描述模型，这个模型形象化地表现了DMAIC的历程。优思学院希望在这里简单地介绍一下。
模式这个词的来源是建筑学，不同的建筑所采用的建筑模式也不一样，建筑模式是特定建筑领域中 设计优秀建筑的指南。
设计模式（Design pattern）代表了最佳的实践，通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。
之前，写了一篇关于大型语言模型Prompt应用的文章[纯干货！最全Prompt工程方法总结，与ChatGPT、GPT-4等LLMs的交互更高效！]，其中主要是让大家能够更加全面的了解Prompt工程，以及如何应用Prompt来引导大型语言模型LLMs完成任务。但是之前的文章主要介绍应用单个Prompt来完成特定的任务。然而，当面对复杂任务的时，单一的Prompt是不够的，我们需要将Prompt链接在一起才能完成。今天这篇文章主要集中在Prompt链式方法介绍用于实现复杂任务生成，其中主要包括：顺序Prompt链、并行Prompt链、抽样Prompt链、树状Prompt链、循环Prompt链。
遗传算法借鉴了生物学中的遗传原理，是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
设计模式（Design pattern）代表了最佳的实践，通常被有经验的面向对象的软件开发人员所采用。设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的一般问题的解决方案。这些解决方案是众多软件开发人员经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的。
本章涵盖了使用经过验证的方法解决快速技术变革和消费者对数字产品和服务日益增长的需求的关键点。它包括我作为框架和解决方案开发方法使用的创新模型的经验，我制定和描述了利用技术和企业架构基础。
机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？
使用谷歌OR-工具的数学优化指南 图片由作者提供，表情符号由 OpenMoji(CC BY-SA 4.0) 线性编程是一种优化具有多个变量和约束条件的任何问题的技术。这是一个简单但强大的工具，每个数据科学家都应该掌握。 想象一下，你是一个招募军队的战略家。你有 三种资源。食物、木材和黄金 三个单位：️剑客，弓箭手，和马兵。 骑士比弓箭手更强，而弓箭手又比剑客更强。下表提供了每个单位的成本和力量。 图片由作者提供 现在我们有1200食物，800木材，600黄金。考虑到这些资源，我们应该如何最大化我们的军队
在网络通信中，ros（点对点隧道协议）是一种常用的VPN（虚拟专用网络）协议，用于建立安全的连接。然而，由于ros协议的漏洞和安全性问题，我们需要采取一些措施来加强其安全性。在本文中，我将与大家分享ros协议的最佳解决方案，旨在提高其安全性并保护数据的机密性。
Tenorshare UltData中文版是非常知名的一款iOS数据恢复工具，适用于非常多的数据文件，傻瓜式的操作让你轻松简单的就能进行的数据恢复，从此以后再也不用担心自身的数据问题。
本文解决方案经过本人挖坑实测，如有更好解决方案和错误，烦请指出。 原因：既然出现了Date说明日期不正确，其实是在接口中日期数据传过来的是String类型的，所以ElementUI自带的校验规则时，规则校验的时候是Date的类型，所以会报错。 最佳解决方案:使用new Date _this.form.bir = new Date(row.bir) 就是在回填的时候把String转化为Date类型的 解决方案二：把标签中的 type="date"去掉 解决方案三：把标签中的typ
不同的门店销售状况会有差异，比较它们的畅销款有助于优化存货位置，进行更快的货品周转。
本文由人工智能观察编译 译者：Sandy 根据麻省理工学院和密歇根州立大学的一篇新论文，一个新的自动化机器学习系统在分析数据、提出问题解决方案方面比人类要快100倍，这有助于企业以更快、更简单的方式实现机器学习能力的应用，同时，也会填补数据科学人才的缺口。 当寻求问题的解决方案时，数据科学家需要浏览大量数据集，并选择最有效的建模技术。问题是，有数百种技术可供选择，包括神经网络和支持向量机，选择最好的技术可能意味着数百万美元的额外收入，或者在关键的医疗设备上找出缺陷。 麻省理工学院和密歇根州立大学的研究人员最
最近我在学习约束多目标问题的论文，其中由明博士和张教授发表在TEVC上的c-DPEA非常不错~
最近我们被客户要求撰写关于梯度下降的研究报告，包括一些图形和统计输出。梯度下降是一种优化算法，能够为各种问题找到最佳解决方案。
首选COMSOL，界面化的建模，结构式的场分析流程，上手要远远优于ANSYS。comsol在学术界有广大的用户基础，而ANSYS在工业界的地位不可撼动。
回溯是通过逐步构建解决方案来解决递归问题的算法。通常回溯从可能的解决方案开始，如果它不起作用，则需要回溯并尝试另一种解决方案，直到找到可行的解决方案为止。回溯在解决 CSP（约束满足问题）时特别有用，例如填字游戏、口算题和数独等。
软件测试已经发展成为IT行业中的一个重要领域。无可否认，从头开始开发新软件需要巨大的付出，但还要付出更大的努力的检验软件质量。逐行分析代码可能很麻烦。这些错误在计算机语言中被称为“BUG”，可能使任何开发人员都“彻夜难眠”。
上一篇博客 【Android 屏幕适配】屏幕适配通用解决方案 ② ( 自定义组件解决方案 | 需要解决的问题 : 设计稿坐标数据转为屏幕真实坐标数据 | 实现步骤 ) 中 , 提出 如果要实现将 宽高为 720 x 1232 的设计稿 , 对应 手机屏幕中除 状态栏之外的 布局 , 需要完成如下操作 :
AI时代的来临伴随着智慧城市的诞生，过去梦想中的科技生活型态逐渐在现实环境中发生。云计算下的边缘计算成为越来越重要的支撑力量，是通过技术手段来真正实现高传输、低延阻的核心驱动因子。
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-分贝通 ---- 日前，36氪发布了「WISE2020企服榜」，历史40天，超250万用户投票，榜单中评选出多个企服赛道上的优质代表，旨在帮助企业服务领域的供需双方缩短企服决策周期、降低试错成本、提高应用效率。 36氪基于超80万家企业库资源，以及长期服务初创企业、TMT巨头、传统企业、机构投资者、地方政府、个人用户六大新经济社群的深度连接能力，于5月15日正式启动了「WISE2020企服金榜」的评选。投票频道上线以来，一个月时间里共有超400家企服企业参与评选
很多时候，我们的管理者把问题本身与解决方案混淆，在没有识别清楚问题的情况下，就基于自己的认知和经验，确定了解决方案，把手段当成了目的，最后在错误的道路上越走越远。
来源：Deephub Imba本文约4800字，建议阅读10分钟本文中我们将使用遗传算法在迷宫中找到最短路径。 遗传算法是一种基于达尔文进化论的搜索启发式算法。该算法模拟了基于种群中最适合个体的自然选择。 遗传算法需要两个参数，即种群和适应度函数。根据适应度值在群体中选择最适合的个体。最健康的个体通过交叉和突变技术产生后代，创造一个新的、更好的种群。这个过程重复几代，直到得到最好的解决方案。 要解决的问题 本文中我们将使用遗传算法在迷宫中找到最短路径。 本文的的路径规划基于论文Autonomous
问题：可以得到类型的String格式的名称，想要转化为相应的类型？ ps：今天定义了好多个枚举类型，把枚举名称存放在一个ComboBox类名，控件值改变的时候要查询出这个枚举的所有属性集合，刚开始想到反射，由于效率和复杂程度的问题，想出了最佳解决方案，代码如下（此方法适用于所有类似需求）： #region 根据类型名称（string）返回类型 /// /// 根据类型名称（string）返回类型 /// /// <param name="StringInfo">类型
选择架构是构建任何AI模型的关键步骤，但是说起来容易做起来难。除了由“ AutoML”系统生成的可根据基本任务概述工作的内容之外，关于模型架构的设计还要结合历史先例、领域内的知识以及反复试验的获得的知识。
设计模式
我很乐意分享我用神经网络对页面登录进行多参数优化的一些实验。我想到这个点子已经有半年了，而且我发现从自动操作这个角度来看它十分有趣。A/B 测试会消耗市场专家大量时间，同时它们需要有大量的流量才能表现良好。当一个小团队来管理大量页面时，这就很成问题了。对于一些项目来说，这也与登录页面的“老化”有关——它们会随着促销或优惠的结束而过时。
场景出现的理论依据 MySQL 的默认设置下，当一个连接的空闲时间超过8小时后，MySQL 就会断开该连接，而 c3p0/dbcp 连接池则以为该被断开的连接依然有效。在这种情况下，如果客户端代码向c3p0/dbcp 连接池请求连接的话，连接池就会把已经失效的连接返回给客户端，客户端在使用该失效连接的时候即抛出异常。
深度强化学习(Deep reinforcement learning)在许多任务中都能获得成功。标准深度强化学习算法的目标是掌握一种解决给定任务的单一方法。因此，训练对环境中的随机性、策略的初始化和算
*score(分数)*表示特定解决方案的质量，越高越好。OptaPlanner通过在可用时间寻找最高得分的解决方案的方式来寻找最优方案，它也可能是最佳方案。
当然这两个问题也有一些重叠的地方，一些用于第一个问题的方法也可能用于第二个问题，反之亦然。但我可以告诉你，这两个问题的最佳解决方案很可能还没有找到。事实上，这些问题真的很重要，用著名的唐纳德的话说就是：”随机数不应该用随机选择的方法生成“。
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