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Spring @Import 注解容器添加 Bean 几种方式

这次介绍一下 Spring 一个重要注解 @Import 以及容器添加 Bean 几种方式 ,该注解在 SpringBoot 自动转配起到重要作用。...本文组织结构如下: 先看一下该注解有什么作用; 再总览这个注解有哪些属性值; 最后讲解一下重要属性值。...Spring 版本 5.1.2.RELEASE 一、该注解作用 先来回想一下我们将组件注册到容器几种方法: 使用 包扫描+注解标识,但是这种方式局限于自己写类,第三方包一般不能修改; 使用...; 返回值就是要导入到容器组件全类名。...* @param registry BeanDefinition 注册类: 调用它 registerBeanDefinition 方法将需要添加到容器 Bean

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【Unity3D】使用 FBX 格式外部模型 ( Unity 添加 FBX 模型 | Scene 场景添加 FBX 模型 | 3D 物体渲染 | 3D 物体材质设置 )

文章目录 一、 Unity 添加 FBX 模型 二、 Scene 场景添加 FBX 模型 三、3D 物体渲染 四、3D 物体材质设置 一、 Unity 添加 FBX 模型 ---- Unity...中使用 3D 模型格式为 FBX , 使用如下建模软件 可制作该类型模型 : 3Dmax Maya ZBrush Cinema4D Blender 建模完成后 , 将 3D 模型导出为 FBX (....fbx ) 格式 即可在 Unity 中使用 ; 在 Project 文件窗口 Asstes 目录 下 , 创建一个模型目录 Models , 将 模型文件直接从文件系统拖到该目录 ; 在文件系统...可以查看该模型属性 , 以及在下方可以预览该模型 ; 下方预览窗口可能是隐藏 , 可以点一下顶部展开该预览窗口 ; 二、 Scene 场景添加 FBX 模型 ---- 使用鼠标左键按住...Project 文件窗口 FBX 模型 , 可以将模型拖动到 Hierarchy 层级窗口 或 Scene 场景窗口 , 就可以将该模型添加到 游戏场景 ; 三、3D 物体渲染 ---- 在

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问与答112:如何查找一内容是否在另一并将找到字符添加颜色?

Q:我在D单元格存放着一些数据,每个单元格多个数据使用换行分开,E是对D数据相应描述,我需要在E单元格查找是否存在D数据,并将找到数据标上颜色,如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现?...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格数据并存放到数组...,然后遍历该数组,在E对应单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组值,如果出现则对该值添加颜色。...Bug:通常是交替添加红色和绿色,但是当句子存在多个匹配或者局部匹配时,颜色会打乱。

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使用asp.net 2.0CreateUserwizard控件如何自己数据表添加数据

在我们应用系统,asp.net 2.0用户表数据往往不能满足我们需求,还需要增加更多数据,一种可能解决方案是使用Profile,更普遍方案可能是CreateUserwizard添加数据到我们自己...当你建立用户membershipuser对象,可以使用Provideruserkey获取用户主键值(一个GUID值): CreateUserWinardOnCreatedUser事件可以获取你要添加额外用户信息和...Provideruserkey值插入到你自己数据库表。...下面是一个如何使用例子: protected void CreateUserWizard1_CreatedUser( object sender, System.EventArgs e) {...this.AddMyDataToMyDataSource(userinfo); } private void AddMyDataToMyDataSource(UserInfo myData) {    //添加数据到自己数据库表

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Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

与自注意力+投影部分一样,我们将MLP结果按元素顺序添加到输入。 现在,我们可以对输入内容所有重复这一过程。 至此,MLP 完成。...一旦得到了一个指数化值向量,就可以将每个值除以所有值总和,从而确保所有值和为1.0。由于所有指数化值都是正,那么最终值将介于0.0和1.0之间,也就是为原始值提供了一个概率分布。...这时,就将面临一个大数除以另一个大情况,进而导致浮点运算出现问题。 softmax运算有一个有用特性:如果所有输入值添加一个常数,最终结果将保持不变。...现在,每一都得到了模型对词汇表每个词所分配概率。 在这个特定模型,它已经有效地学会了所有关于如何排序三个字母问题答案,因此给出概率值,也很大概率会倾向于正确答案。...在对模型进行时间步进时,需要利用最后一概率值来决定下一个要添加到序列token。举个例子,如果已经模型输入了6个token,那么就会用第6输出概率来决策。

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GPT 大型语言模型可视化教程

让我们来看看第 4 个标记(索引 3)是如何用于生成输入嵌入第 4 向量。 我们使用标记索引(本例为 B = 1)来选择左边标记嵌入矩阵第 2 。...与自我关注 + 投影部分一样,我们将 MLP 结果按元素顺序添加到输入。 现在,我们可以对输入所有重复这一过程。 MLP 就这样完成了。...由于所有指数化值都是正值,我们知道得出值将介于 0.0 和 1.0 之间,这就提供了原始概率分布。 这就是 softmax 原理:简单地将数值指数化,然后除以总和。 不过,还有一个小麻烦。...现在,对于每一,我们都有了模型分配给词汇表每个词概率。 在这个特定模型,它已经有效地学习了如何对三个字母进行排序这一问题所有答案,因此概率在很大程度上倾向于正确答案。...当我们对模型进行时间步进时,我们会使用上一概率来决定下一个要添加到序列标记。例如,如果我们已经模型提供了 6 个标记,我们就会使用第 6 输出概率。

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视觉进阶 | 用于图像降噪卷积自编码器

,我们可以在一堆叠所有28 x 28 = 784个值。...第一条记录堆叠如下所示(使用x_train[1].reshape(1,784)): 然后,我们可以使用标准神经网络训练模型,如图(B)所示。数值为784每个值都是输入层一个节点。且慢!...1.1填充 特征如何确定匹配项?一种超参数是填充,有两种选择:(i)用零填充原始图像以符合该特征,或(ii)删除原始图像不符部分并保留有效部分。 1.2步长 卷积层另一个参数:步长。...现在我们拆分这个滤波图像,然后堆叠为一,如图(J)所示。 Keras模型 以上三层是卷积神经网络构建块。...图像降噪想法是训练一个模型,输入噪声数据,并输出它们各自清晰数据。这是与上述模型唯一区别。首先让我们数据添加噪音。

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django 1.8 官方文档翻译: 2-5-4 聚合 (初稿)

,在这个例子,是Book 模型price字段平均值。...但是,如果使用了values()子句,它就会限制结果范围,对注解赋值方法就会完全不同。...不是在原始 QuerySet返回结果对每个对象添加注解,而是根据定义在values() 子句中字段组合对先结果进行唯一分组,再根据每个分组算出注解值, 这个注解值是根据分组中所有的成员计算而得...')).values('name', 'average_rating') 这段代码将给每个作者添加一个唯一字段,但只有作者名称和average_rating 注解会返回在输出结果。...如果 values() 子句在 annotate() 子句之前,注解会被自动添加到结果集中;但是,如果 values() 子句作用于annotate() 子句之后,你需要显式地包含聚合

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视觉进阶 | 用于图像降噪卷积自编码器

图像数据堆叠,用于训练 如果要让神经网络框架适用于模型训练,我们可以在一堆叠所有28 x 28 = 784个值。...第一条记录堆叠如下所示(使用x_train[1].reshape(1,784)): ? 然后,我们可以使用标准神经网络训练模型,如图(B)所示。数值为784每个值都是输入层一个节点。且慢!...因此,最好还是选择最少过滤器提取特征。 1.1填充 特征如何确定匹配项?一种超参数是填充,有两种选择:(i)用零填充原始图像以符合该特征,或(ii)删除原始图像不符部分并保留有效部分。...现在我们拆分这个滤波图像,然后堆叠为一,如图(J)所示。 Keras模型 以上三层是卷积神经网络构建块。...如何构建图像降噪卷积自编码器? 图像降噪想法是训练一个模型,输入噪声数据,并输出它们各自清晰数据。这是与上述模型唯一区别。首先让我们数据添加噪音。

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分布式隐私保护可审计账本zkLedger

如果证明方知道验证方验证方式是验证 r1+r2=?r3,故意构造一个r3==r1+r2,验证方如何防止证明方作弊呢?...审计一个银行当前资产?考虑查询被审计银行所在总和。...这是为了防止恶意银行将数据添加到账本,从而阻止另一家银行审计员开放承诺,进行审计。 事务是否可以包含其他纯文本格式元数据。...例如,要将新银行添加到图2所示分类帐,涉及银行将交易记录追加一笔交易,指示有意添加 。 从那时起,所有交易应包含 n + 1 个条目。...然后,银行审计员发送其中值总和,位承诺和相应NIZK证明向量,其非零交易数量n以及承诺 r 值总和。 Verifification.

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Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程六

从编程模型角度来看,需要考虑以下几点: 应该保留哪个属性(默认为所有声明属性)?您可以通过使用 注释这些属性来排除属性@Transient。 如何表示数据存储属性?...您可以通过覆盖该r2dbcCustomConversions方法转换器添加其他转换器。 您可以NamingStrategy通过将自定义注册为 bean来配置它。...该NamingStrategy控件类和属性名称是如何地转化为表和名称。...如果你不使用这个注解,你应用程序在你第一次存储域对象时会受到轻微性能影响,因为映射框架需要建立它内部元数据模型,以便它知道你域对象属性以及如何坚持他们。...16.4.1.默认类型映射 下表解释了实体属性类型如何影响映射: 本机数据类型取决于 R2DBC 驱动程序类型映射。驱动程序可以提供额外简单类型,例如几何类型。

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译:持久化DDD聚合

在这段代码,我们手动将 totalCost 属性设置为零,这违反了一条重要业务规则。当然,总成本不应该是零美元! 我们需要一种方法来保护我们业务规则。让我们看看聚合根是如何起作用。 2.3....我们需要在OrderLine和 Product添加人工ids,即使这些类从未被设计为具有标识符。我们希望它们是简单值对象。...使用@Embedded注解只是父表添加平面属性。除此之外,基本属性(例如字符串类型)仍然需要setter方法,这违反了预期值对象设计。...这使得文档存储成为持久化聚合理想候选对象。 为了满足本教程需求,我们将重点介绍json类型文档。 让我们更深入地了解一下在MongoDB这样文档存储,订单持久性问题是如何出现。 4.1....,我们没有改变原始聚合类顺序;不需要为货币类创建默认构造函数、设置器或自定义转换器。

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持久化DDD聚合

在这段代码,我们手动将 totalCost 属性设置为零,这违反了一条重要业务规则。当然,总成本不应该是零美元! 我们需要一种方法来保护我们业务规则。让我们看看聚合根是如何起作用。 2.3....我们需要在OrderLine和 Product添加人工ids,即使这些类从未被设计为具有标识符。我们希望它们是简单值对象。...使用@Embedded注解只是父表添加平面属性。除此之外,基本属性(例如字符串类型)仍然需要setter方法,这违反了预期值对象设计。...这使得文档存储成为持久化聚合理想候选对象。 为了满足本教程需求,我们将重点介绍json类型文档。 让我们更深入地了解一下在MongoDB这样文档存储,订单持久性问题是如何出现。 4.1....,我们没有改变原始聚合类顺序;不需要为货币类创建默认构造函数、设置器或自定义转换器。

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特征工程入门:应该保留和去掉那些特征

因此,如果您拥有所有这些产品历史销售数据,那么在每个数据级别上添加天气和销售区域将有助于您模型更深入地了解这些模式。...因此,如果我们看到这种情况,我们不需要Phone,因为这一数据已经出现在其他,并且在这种情况下,分割数据比聚合数据更好。 还有另一没有“数据集-内存”规模添加任何值。...所有的内存值都是以“GB”为单位,因此没有必要保留一个不能显示数据集中任何变化附加,因为它不会帮助我们模型学习不同模式。...这一点很重要,因为大多数机器学习算法都是逐行查看数据,除非我们在同一行没有前几天记录,否则模型将无法有效地在当前和以前日期记录之间创建模式。...总和/平均值/中位数/累积总和/总和-任何数字特征,如工资,销售额,利润,年龄,体重,等等。

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你可以恢复模糊图像吗?

首先,解释一下什么是卷积以及如何使用卷积来模糊图像,以及它如何使用模糊图像。卷积是一种数学运算,当应用于图像时,可以将其视为应用于它过滤器。...但是,由于A 数多于行数,因此该系统尚未确定,这意味着我们不能只获得一个解。 首先说,为了能够反转卷积,输入和输出大小必须相同。...在矩阵形式,这将对应于 A 是正方形(行和书面相同),从而我们可以将其求逆并将x计算为: 现在,我们输入是 4x4,输出是 2x2。我们如何获得与输入相同大小输出?...一种方法是输入图像添加填充,例如 0 填充: 这样,输出将像原始输入一样是 4x4。...例如,高斯模糊是通过将图像与内核/滤波器卷积来获得,该内核/滤波器中心具有高斯分布,最大值在中心,其值总和为 1。 我首先使用高斯模糊对图像进行模糊处理。

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文本处理,第2部分:OH,倒排索引

文档索引:给定一个文档,将其添加到索引 文档检索:给定查询,从索引检索最相关文档。 下图说明了这是如何在Lucene完成。 p1.png 指数结构 文档和查询都以一句话表示。...促进因素有效地增加了有效影响文件或领域重要性词频。可以通过以下方式之一将文档添加到索引; 插入,修改和删除。通常情况下,文档将首先添加到内存缓冲区,内存缓冲区组织为RAM倒排索引。...我们可以插入任何对域有意义相似函数。(例如,我们可以使用机器学习来训练模型来评分查询和文档之间相似度)。 在计算总分后,我们将文档插入到保存topK得分文档堆数据结构。...TopR列表:对于每个发布列表,我们创建一个额外发布列表,其中包含原始列表具有最高TF(词频)前R个文档。当我们执行搜索时,我们在此topR列表执行搜索,而不是原始发布列表。...查询处理器将收集所有IDF响应并计算IDF总和。在第二轮,它将查询连同IDF总和一起广播给每一台机器,这将根据IDF总和计算本地分数。

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SpringBoot系列教程JPA之新增记录使用姿势

如何添加数据 通过本篇文章,你可以get到以下技能点 POJO对象如何与表关联 如何DB添加单条记录 如何批量DB添加记录 save 与 saveAndFlush区别 <!...JPA之基础环境搭建 下面简单看一下演示添加记录过程,需要配置 1....Java变量命令推荐驼峰结构,那么 isDeleted 又如何与表 is_deleted 关联呢? POJO成员变量类型如何与表保持一致呢,如果不一致会怎样呢?...其他 到这里这个POJO已经创建完毕,后续添加记录也可以直接使用它了,但是还有几个问题是没有明确答案,先提出来,期待后文可以给出回答 POJO属性类型与表类型 mysql表可以有默认值,...DB表关系 db插入几种姿势 save 单个插入 saveAll 批量插入 插入时,如要求DO成员为null时,用mysql默认值,可以使用注解 @DynamicInsert,实现最终拼接部分

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NLP文本分析和特征工程

现在已经设置好了,我将从清理数据开始,然后从原始文本中提取不同见解,并将它们添加为dataframe。这个新信息可以用作分类模型潜在特征。 ?...我举几个例子: 字数计数:计算文本记号数量(用空格分隔) 字符计数:将每个标记字符数相加 计算句子数:计算句子数量(以句点分隔) 平均字数:字数除以字数总和(字数/字数) 平均句子长度:句子长度总和除以句子数量...对于每个新闻标题,我将把所有已识别的实体放在一个新(名为“tags”),并将同一实体在文本中出现次数一并列出。...现在我将您展示如何将单词频率作为一个特性添加到您dataframe。我们只需要Scikit-learnCountVectorizer,这是Python中最流行机器学习库之一。...主题模型是一种统计模型,用于发现出现在文档集合抽象“主题”。

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通过自动缩放Kinesis流实时传输数据

每个分片都有一个散键范围,它是一系列有效整数值。在创建时,这些分片被认为是开放,这意味着它们可以接收数据并产生成本。 对于添加到流每条记录,必须定义分区键。流散此分区键,结果为整数。...流确定生成整数落入哪个散键范围,并将记录发送到正确已打开分片。 在添加记录时,可以选择定义显式哈希键,这将强制将记录发送到特定开放分片。...缩小 Lambda可以缩小Kinesis流、缩放警报以及可选外部Lambda到原始设置。...建议方法是在5分钟内从关联Kinesis流测量IncomingRecords或IncomingBytes总和。这可以让我们直接了解流入流数据量并做出有关扩展明智决策。...每个Lambda每秒Kinesis流发送平均m条记录。警报监视度量总和时间是s秒。 因此,监视阈值是n * m * s。 为确保在数据落后之前进行扩展,我们可以监控计算阈值百分比。

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Apache Kylin 从零开始构建Cube(含优化策略)

添加维度表 接下来会选择用作维度或者度量,这里只是选择一个范围,不代表这些将来一定会用作Cube构建,在这里可以把可能会用到添加进来,创建Cube时候,将只能从这些中选择。 ?...最后一步是,为模型补充分割时间和过滤条件,如果此模型事实表记录是按照时间来增加,可以指定一个日期或者时间列作为模型分割时间,从而可以让Cube按此列做增量构建。...Kylin在Hive请求数据时候,会带上此过滤条件。 3.设计Cube 1)首先选择要使用数据模型,并为此Cube输入一个唯一名称,添加一些描述信息。...各维度在Rowkeys顺序如何设置? 各维度在Rowkeys顺序,对于查询性能会产生较明显影响。...当Segment中一些Cuboid大小总和超出一定阈值时,系统会将这些Cuboid数据分片到多个分区以实现Cuboid数据读取并行化,从而优化Cube查询速度。

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