本页目录 IdUtil案例 常见ID生成策略 UUID ❄️雪花算法（我觉得了解再多，还得是万能的雪花算法❄️） MongoDB唯一主键 Redis自增主键策略 IdUtil案例 演示了：UUID、nanoID...System.out.println(IdUtil.getSnowflake(1, 1).nextIdStr()); // 1631180428218077184 } 既然都整理ID生成工具...，就在这里统一搜集整理一些常见的ID策略 常见ID生成策略 UUID 案例：144985ec-458d-49c5-8338-ba325eca5322 特点：无序、数字与小写英文、长度36位 缺点：无序、...长度太长，超低概率可能会重复 ❄️雪花算法（我觉得了解再多，还得是万能的雪花算法❄️） 特点：纯数字、自增、每秒26万个ID、长度19 雪花算法是推特公司开源的工具：想了解前往本站：https://www.zanglikun.com...MongoDB唯一主键 这里是Hutool工具集成的MongoDB唯一ID生成，我才了解的。
第4章 JPA中的主键生成策略 通过annotation（注解）来映射hibernate实体的,基于annotation的hibernate主键标识为@Id, 其生成规则由@GeneratedValue...，它被引用在@GeneratedValue中设置的“generator”值中 String name(); //属性表示生成策略用到的数据库序列名称。...，它被引用在@GeneratedValue中设置的“generator”值中 String name(); //表示表生成策略所持久化的表名，例如，这里表使用的是数据库中的“..."; String schema() default ""; //属性的值表示在持久化表中，该主键生成策略所对应键值的名称。...，该生成策略所对应的主键。
用户生成内容，指网站或其他开放性媒体的内容由其用户贡献生成，2005年左右，互联网上的许多网站开始广泛提供使用用户生成内容的服务方式，例如图片、视频、博客、播客、论坛、评论、社交、Wiki、问答、新闻、...正如我们已经注意到的互联网发展，从用户生成内容概念开始，世界上最大的网站都是基于用户生成内容，明确地说用户生成内容SEO策略毫无疑问提高搜索排名和品牌影响力，与SEO内容优化实施策略所提到到内容策略明显优势是主动和被动区别...用户生成内容，很好的SEO策略提高搜索排名和品牌影响力，有助于培养忠诚客户群，帮助分享你的品牌信息。...用户生成内容不是一个可以轻易实施的SEO策略，绝对不适合大多数人作为他们的SEO工作，因为它需要周密的计划和大量的精力来实现。...总结，实施用户生成内容策略不仅是对品牌开发很重要，还对提高SEO排名和增加收入也很重要。
SQL Server中命令： select newId() ，可以得到SQL server数据库原生的UUID值，因此我们可以将这条指令写到 Mybatis的主键生成策略配置selectKey中。
另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储，实现类：AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java 选择策略相应的配置项是： 假设不配置...最好将磁盘选择策略配置成另外一种，依据磁盘空间剩余量来选择磁盘存储数据副本，这样一样能保证全部磁盘都能得到利用，还能保证全部磁盘都被利用均衡。...意思是首先计算出两个值，一个是全部磁盘中最大可用空间，另外一个值是全部磁盘中最小可用空间，假设这两个值相差小于该配置项指定的阀值时。则就用轮询方式的磁盘选择策略选择磁盘存储数据副本。...该配置项取值范围是0.0-1.0，一般取0.5-1.0，假设配置太小，会导致剩余空间足够的磁盘实际上没分配足够的数据副本，而剩余空间不足的磁盘取须要存储很多其它的数据副本，导致磁盘数据存储不均衡。
在分库分表的情况下，还要避免唯一标识重复且高效等等需要考虑的点。为此，市场就出现了很多分布式ID生成方案。本文将详细介绍九种主流的分布式ID生成策略供大家参考使用。...信息不安全：基于MAC地址生成的UUID算法会暴露MAC地址，曾经梅丽莎病毒的制造者就是根据UUID寻找的。...简单的代码示例Redis也有对应的缺点：ID 生成的持久化问题，如果Redis宕机了怎么进行恢复是开发人员需要考虑的。...5、雪花算法Snowflake，雪花算法是有Twitter开源的分布式ID生成算法，以划分命名空间的方式将64bit位分割成了多个部分，每个部分都有具体的不同含义，在Java中64Bit位的整数是Long...类型，所以在Java中Snowflake算法生成的ID就是long来存储的。
在 C# 中使用 Quartz.NET 动态生成多个任务可以分为以下步骤进行： 1....创建 Job 类 创建一个继承自 IJob 接口的自定义 Job 类，并实现你想要执行的任务逻辑。...动态生成多个任务 你可以在程序运行时动态生成多个任务。...例如： await scheduler.Shutdown(); 业务逻辑扩展： 在实际场景中，可能需要根据业务需求进一步调整任务的执行逻辑和触发器的配置。...日志管理： 使用日志记录任务的执行情况，以便更好地维护和排查问题。 通过以上步骤，你就可以在程序运行时动态生成多个任务并灵活管理它们。
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读8分钟本文我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法。...在本文中，我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法：深度特征合成 (Deep feature Synthesis, DFS) 和遗传特征生成 (Genetic feature...atom.plot_roc() 使用 atom 可以绘制多个相邻的图，查看哪些特征对模型的预测贡献最大 with atom.canvas(1, 3, figsize=(20, 8)): atom.lgb.plot_feature_importance...10, title="LGB + DFS") atom.lgb_gfg.plot_feature_importance(show=10, title="LGB + GFG") 对于两个非基线模型，生成的特征似乎是都最重要的特征...atom.lgb_dfs.decision_plot(index=0, show=15) 总结 本文中比较了在使用两种自动特征生成技术生成的新特征对于模型预测的表现。
在本文中，我们将通过一个示例介绍如何使用 ATOM 包来快速比较两种自动特征生成算法：深度特征合成 (Deep feature Synthesis, DFS) 和遗传特征生成 (Genetic feature...strategy="GFG", n_features=10, operators=["add", "mul"], ) 可以通过 generic_features 属性访问新生成的特征...atom.plot_roc() 使用 atom 可以绘制多个相邻的图，查看哪些特征对模型的预测贡献最大 with atom.canvas(1, 3, figsize=(20, 8)): atom.lgb.plot_feature_importance...title="LGB + DFS") atom.lgb_gfg.plot_feature_importance(show=10, title="LGB + GFG") 对于两个非基线模型，生成的特征似乎是都最重要的特征...atom.lgb_dfs.decision_plot(index=0, show=15) 总结 本文中比较了在使用两种自动特征生成技术生成的新特征对于模型预测的表现。
本文介绍应用决策树生成效果好，非过拟合的策略集。 一、什么是决策树 决策树：通过对已知样本的学习，一步一步将特征进行分类，从而将整个特征空间进行划分，进而区分出不同类别的算法。...根据内部节点的判断条件结果，其对应的数据集合被分到两个或多个子节点中。 4.父节点：划分出子节点的节点。 5.子节点：由父节点根据某一规则分裂而来的节点。...三、应用决策树算法生成规则集 项目背景：由于公司发展车贷业务，需要判断新进来的申请人有多大的概率会逾期，根据逾期的概率和资金的松紧程度决定是否放贷。...7 生成可视化决策树 为了验证生成的规则集是否正确，我们把决策树展示出来，代码如下： import graphviz from sklearn import tree from sklearn.datasets...8 合并训练集和测试集规则数据 接着定义函数，生成训练集和测试集组合规则合并数据，代码如下： def rule_date(df, Xtest_date): ''' df：决策树生成的规则对应的好坏数量及占比
上一篇里讲过了redis在spring boot中的简单使用，对于单个对象的增删改查的默认操作。...下面来看一下在redis中，这些缓存的数据是如何存储的，为了便于后面的缓存的key的可读性，先修改一下cache的key。...这是默认的key生成策略，是通过序列化Serializable后生成的key，当读取缓存时系统再通过反序列化得到Post对象。...如果我们想修改序列化方式，来生成一个可读的key和value，下面是方法。...redisTemplate.setConnectionFactory(factory); //key序列化方式,但是如果方法上有Long等非String类型的话，会报类型转换错误 //所以在没有自己定义key生成策略的时候
概述 在业务系统开发中，尤其是后台管理系统，列表页展示的数据来自多个数据源，列表页需要支持分页，怎么解决？ 问题 ?...如上图，数据源可能来自不同 DB 数据库，可能来自不同 API 接口，也可能来自 DB 和 API 的组合。 我这也没有太好的解决方案，接到这样的需求，肯定首先和需求方沟通，这样分页是否合理。...无非就两种方案： 数据定期同步，首先将查询的数据汇总到一个地方，然后再进行查询分页。 内存中分页，首先将查询的数据存放到内存中，然后再进行查询分页。...如果以多个数据源融合后再分页的话，就数据定期同步 或 内存中分页吧。 数据定期同步方案可以根据实际情况去设计同步频率，至于同步到 ES/MySQL/MongoDB 内部决定即可。...pagination": { "total": 10, "currentPage": 2, "prePageCount": 3 } } 小结 如果你有更好的方案
生成代码，从 T 到 T1, T2, Tn —— 自动生成多个类型的泛型 发布于 2018-01-31 05:38...} 希望生成多个泛型的版本： public class Demo { public Demo(Action demo) { _demo =...} 注意到类型的泛型变成了多个，参数从一个变成了多个，返回值从单个值变成了元组。 于是，怎么生成呢？...这段代码的意思是按文件名递增生成多个泛型类。 例如，有一个泛型类文件 Demo.cs，则会在同目录生成 Demo2.cs，Demo3.cs，Demo4.cs。...\Walterlv.Demo\Generic\DemoFile.cs" 现在，编译此项目，即可生成多个泛型类了。
Python算法揭秘：最小生成树算法的奥秘与实现策略！ 最小生成树算法 最小生成树算法用于在一个连通加权无向图中找到一个生成树，使得生成树的所有边的权重之和最小。...最小生成树问题在许多实际应用中都有重要的作用，例如网络设计、电力传输等。 最小生成树问题的定义和应用场景 最小生成树问题是在一个加权无向图中找到一个生成树，使得生成树的所有边的权重之和最小。...生成树是原图的一个子图，包含了图中所有的节点，并且是一个树（没有环）。 最小生成树算法的应用场景包括： 网络设计：在计算机网络中，最小生成树算法用于确定最佳的网络拓扑结构，以实现高效的数据传输。...电力传输：在电力网络中，最小生成树算法用于确定最佳的输电线路布局，以实现最小的能量损耗。 铁路规划：在铁路交通规划中，最小生成树算法用于确定最佳的铁路线路布局，以实现最小的建设成本。...算法从一个起始节点开始，然后在每一步中选择与当前生成树连接且权重最小的边，直到所有节点都包含在生成树中。
下面，我们概述一下： •大公司的生成式人工智能用例 •利用生成式人工智能解决方案的全部潜力的指南，包括如何构建和管理公司的生成模型。 1. 企业应该如何利用生成式人工智能？...我们为企业利用生成式人工智能制定了详细的路径。 虽然大多数公司可能不需要构建模型，但大多数大型企业（即福布斯全球 2000 强）预计将在未来几年内根据其业务需求构建或优化一个或多个生成式 AI 模型。...当企业组织处于以下情况之一时，可以利用科技巨头或人工智能公司（例如 OpenAI）的预训练和微调模型： •使用不包含敏感信息的数据进行实验来证明假设 •不关心输入数据的攻击面增加 •确信他们的输入不会被第三方拦截或存储...(33) 资料来源：思想链提示引发大型语言模型中的推理 如果企业对基础模型提供商的数据安全策略感到满意，则检索增强生成（RAG）也可以与商业模型一起使用。...麦肯锡的 Lilli AI 利用麦肯锡的专有数据来回答顾问的问题并引用其来源。麦肯锡遵循与大语言模型无关的方法，并利用来自 Cohere 和 Lilli 的 OpenAI 的多个大语言模型。
许多之前的研究探讨了高效训练策略，如稀疏训练和低比特训练。然而，实现高效训练往往受到有效初始化模型权重的挑战所阻碍。虽然在权重初始化领域已经采取了一些措施，但在不同任务中确定合适的方案仍然具有挑战性。...为了提高权重生成器的性能，进一步将块索引作为权重生成器中的一个条件机制，采用正弦位置编码方案，并计算块索引的嵌入。该嵌入为权重生成器提供关于每个权重块在所有模型权重中的位置的信息。...与流行的图像/视频生成不同，探索权重生成的研究工作相对较少。构建这样的权重生成器前景广阔但也面临挑战。第一个重大挑战来自深度神经网络（DNN）架构中的不同层类型。...每一层的权重具有不同的大小和形状，这就需要一种能够适应这种异质性的权重生成方法。其次，权重生成器必须具备高效生成大量参数的能力，以确保网络的全面覆盖。...这需要一个大的权重生成器，并且会带来巨大的计算和内存负担。为了解决这个问题，将权重划分为多个组，以减轻计算复杂性，并增强在训练和推断期间将权重生成器适配到内存中的可行性。
1. zip() 函数 作用：用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。...#其中，iterable是一个或多个迭代器 例子： >>> a = [1,2,3] >>> b = [4,5,6] >>> c = [4,5,6,7,8] >>> zipped = zip(a,b)...range() 函数，此函数是 Python 内置的函数，用于生成一系列连续的整数，多用于 for 循环中。...语法： class dict(**kwarg) class dict(mapping, **kwarg) class dict(iterable, **kwarg) 参数： **kwargs -- 关键字...state_dict是在定义了model或optimizer之后pytorch自动生成的,可以直接调用.常用的保存state_dict的格式是".pt"或'.pth'的文件,即下面命令的 PATH=".
底层ORM框架用的是Mybatis-Plus，我寻思了一下，这看起来像是在插入数据库旧自动生成的id，导致并非默认使用MySql的自增AUTO_INCREMENT的id。...[image.png] 到这里，就确定，这个长数字的id，是在代码层次就自动生成了，最后进入对应的实体类中，发现该映射数据表的id字段，并没有显示设置对应的主键生成策略。...，当Mybatis-Plus实体类没有显示设置主键策略时，将默认使用雪花算法生成，也就是IdType.ID_WORKER或者IdType.ID_WORKER_STR，具体是long类型的19位还是字符串的...snowflake算法是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long类型的ID 。...type = IdType.INPUT)，那么就会取默认的主键策略。
为了进一步提升人体动作生成算法的能力，本文在 MotionDiffuse [1] 的基础上提出了 ReMoDiffuse 算法（图 1），通过利用检索策略，找到高相关性的参考样本，提供细粒度的参考特征，...mingyuan-zhang/ReMoDiffuse 项目主页：https://mingyuan-zhang.github.io/projects/ReMoDiffuse.html 通过巧妙地将扩散模型和创新的检索策略融合...实验证明，ReMoDiffuse 在动作生成领域的多个关键指标上表现出色，显著地超越了现有算法。 图 1....为了确保高效的检索，ReMoDiffuse 为检索阶段精心设计了以下数据流（图 2）： 共有三种数据参与检索过程，分别是用户输入文本、预期动作序列长度，以及一个外部的、包含多个 对的多模态数据库...2.K 向量作为一种索引机制综合考虑了多个要素，包括当前动作序列特征 、用户输入的语义特征 ，以及从检索样本中获取的特征 和 。
）语法分析生成器（parser generator）（那个语法分析生成器，被称为“pgen”，是我为 Python 写下的第一段代码）。...引号中的字符串如 '+' 或 'if' 也是标记符。（我以后会讲讲标记符。）语法规则以其名称开头，跟在后面的是 : 号，再后面则是一个或多个以 | 符号分隔的可选内容（alternatives）。...假设我们的程序是这样的： answer = 42 这句程序会被解析成三个标记符：NAME（值是answer），‘=’ 和 NUMBER（值为 42）。...| kwarg posarg: expr kwarg: NAME '=' expr 但是前向的单一标记符无法告诉解析器，一个参数的开头中的 NAME 到底是 posarg 的开头（因为 expr 可能以...NAME 开头）还是 kwarg 的开头。
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