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你的Hibernate(下)

基于那些搜索条件的分类,你最终会得到一个小的索集。与此同时,还可以尝试向WHERE子句中添额外的谓语来匹配其他WHERE子句。 此外,这样做还能节省带宽,这也是一种拥有跨数据库移植性的做法。当你的应用程序对数据聚合和排序有HQL不支持的特定业务规则时除外。4.6.4覆盖抓取策略详见4.7.1节。 当pojoA中有很多非空属性时,你不得不将大量数据载到持久层中。这种载需要很多时间,既有带宽的原因,如果Hibernate的会话是有状态的,其中也会有会话缓存的原因(内存消耗和GC暂停)。 如果基于你的和内存配置的测试表明N+1性能更好,那么你可以使用批量抓取、subselect抓取或二级缓存来做进一步调优。 如果够快,这个结果是一定的。第二个配置设为true,这要求JDBC驱动在executeBatch()方法中返回正确的行数。对于Oracle用户而言,批量更新时不能将其设为true。

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你的Hibernate(上) 转

1.言Hibernate是最流行的对象关系映射(ORM)之一,它提供了数据持久化和查询服务。在你的项目中入Hibernate并让它跑起来是很容易的。但是,要让它跑得好却是需要很多时间和经验的。 相比基于磁盘和的访问,基于内存和CPU的访问能提供更低的延迟和更高的吞吐量。 你应该向UI传递一个组合POJO而不是独立的POJO以获得更好的性能。 有两种方式在服务层构建组合POJO。 因为用数据十分稳定,它们被缓存在前端,能基于其ID属性快定位到它们。 为了有好的载性能,ElectricityDeal只映射元数据,即那些用POJO的值类型ID属性,因为在需要时,可以在前端通过portfolioKey从缓存中快查找Portfolio: 这种隐式关联避免了数据库表连接和额外的字段选择

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    深度学习“”之争:GPU还是专属神经芯片?

    深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“”,GPU则是,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU。 Pascal入了大幅快训练度的三项设计,包括:32GB 的显存(是GeForce GTX TITAN X 的 2.7 倍),可进行混合精度的计算任务,能够在 16 位浮点精度下拥有两倍于 32 位浮点精度下的率的计算度 ;配备 3D 堆叠显存,让开发人员能建立更大的神经,提升深度学习应用程序的度性能多达5倍;另搭配 NVIDIA 的高互连技术 NVLink 来连接两个以上的 GPU,可将深度学习的度提升达十倍 DIGITS 可在安装、配置和训练深度神经过程中为用户提供指导,具有便于从本地和载训练数据集的用户界面和工作流程管理能力,并提供实时监控和可视化功能,目前支持 GPU 版本 Caffe,详见 退一步说,即便计算力仍是必需的,那么是否一定就是基于GPU?

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    iOS 模版web预览

    在iOS开发中大家对于有些功能和模块不可避免的需要使用HTML来开发和实现功能的快变更,例如:预览和活动页面。 A bootstrap js 图片Q 当环境比较差的时候如何?A 啊欧你们发查看啦,资源文件没载完全就要超时了那么我们怎么来处理呢?可以采用模版数据分离的方式,即:模版。 那么问题来了--采用能达到那种效果呢,有什么好处呢? web预览度使用web达到类似native的体验数据模版分离假如只是UI展示变更无需发布App渲染数据载本地资源文件html js 图片减少数据传输stencil语法介绍There are bundlePath]; _html = initWithPath:_bundlePath] context:jsonObj error:&engineError]; if (engineError) { ; } 岁好用

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    OSINT :资产搜索

    随着OSINT变得越来越重要,针对着各类不同的元数据,也产生出了各种搜索,分析师可利用的搜索工具也更丰富。 资产搜索与 Google、百度这种搜索址的搜索不同。 这就是本文所探讨的内容:简略分析各个资源搜索的使用和差异。 发展至今已经变成搜索资源最全,搜索性能最强,TOP1级别的资产搜索。 同样,由于原因,在国内访问度较慢。 --- Fofa 链接:https:fofa.so FOFA是白帽汇推出的一款空间搜索,它通过进行空间测绘,能够帮助研究人员或者企业迅进行资产匹配,例如进行漏洞影响范围分析、应用分布统计

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    一 iOS 模版web预览

    在iOS开发中大家对于有些功能和模块不可避免的需要使用HTML来开发和实现功能的快变更,例如:预览和活动页面。 ,但是目前来说户外采用基站来载数据往往需要5s+…… Q 那么问题来啦,移动端web需要载哪些文件呢? A bootstrap js 图片Q 当环境比较差的时候如何?A 啊欧你们发查看啦,资源文件没载完全就要超时了 那么我们怎么来处理呢?可以采用模版数据分离的方式,即:模版。 那么问题来了--采用能达到那种效果呢,有什么好处呢? web预览度 使用web达到类似native的体验 数据模版分离假如只是UI展示变更无需发布App 渲染数据载本地资源文件html js 图片减少数据传输

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    存储性能之预读

    Linux内核在通用预读框架中执行顺序文件预读,它主动拦截VFS层中的文件读取请求,并将顺序的请求转换为异步预读请求,为即将到来的请求入数据块,并在大块中进行。 相应的有两个操作时间:平均访问时间,典型值为8ms;数据传输时间,大致等于IO大小和磁盘持续传输率的乘积,对于目前的普通磁盘(HDD),平均传输率为200MBs。 然而,随着计算机硬件的快发展,我们也面临着新的约束和要求。内存和磁盘的带宽和容量都有了很大的提高,但磁盘访问时间仍然很慢,并且越来越成为IO瓶颈。 因此,预读命中的好处就增了,它增了预读的重要性,意味着底层存储应该更主动地进行预读。因此,即使牺牲一定的预读命中率,它也可以提高总体IO性能。 不可能有一种技术满足所有的需求,业务软件是单线程还是多线程、IO特点是一次写多次读还是不断追写、是顺序读还是随机读等等。

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    CDN原理

    CDNCDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发。 其目的是通过在现有的Internet中增一层新的架构,将站的内容发布到最接近用户的“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问站的响应度。 因而,CDN可以明显提高Internet中信息流动的效率。从技术上全面解决由于带宽小、用户访问量大、点分布不均等问题,提高用户访问站的响应度。 下面是一个简单的CND示意图? 地址)发给用户,用户向给定的CDN节点请求相应站的内容工作原理CDN是在用户和服务器之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低的访问时间 宗上,CDN是在用户和服务器之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低的访问的度。

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    推理的首要任务就是将性能优异且计算量庞大的深度学习框架快部署到不同的硬件架构之上,并且能够保持性能相对高效。 然而纵观开源社区和闭源解决方案,没有任何一款推理可以同时满足开源、跨平台、高性能三个特性。 因此,我们结合百度实际业务的需求、百度优秀工程师的研发能力以及行业合作伙伴的大力支持共同完成了百度自己的推理Anakin v0.1.0。 Framework是框架主体,使用C++实现,用于完成硬件无关的所有操作,比如构建、图融合、资源复用、计算调度等。 图6 优化前的结构图?

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    搜索&小世界 答辩ppt

    搜索的搭建以及验证社交是否属于小世界,这两个内容的ppt如下。?????????????????

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    安全学习垂直搜索让你在学习的道路上不再迷惘和大海捞针似的找寻答案搜索示例例如:文件包含漏洞?反序列化漏洞?SQL注入? 还可以按照不时间和标题来选择你要找的答案和需要和想要学习的知识和漏洞挖掘姿势这个站真的很赞,希望想在安全路上越走越远,越走越深的小伙伴可以多多支持和使用这个搜索站添到自己的收藏夹里每天学习的时候可以用得上 站地址:http:www.secsearch.top阅读原文即可传送

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    你的应用

    平时我们希望提高应用的响应度时,常用的有以下一些方法: 使用Gzip 减少Http Request次数 增过期头信息 Expire Header 压缩CSS和Javascript文件更多的方法,我们可以参考 本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用,来前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。 扩展:打开这个选项后,实际上我们只能压缩PHP脚本输出的部分,而现在站中的CSS和JS文件也不小,所以对这一部分进行压缩也是比较必要的。 3、减少JS和CSS文件的尺寸随着应用的丰富,现在页中的用的JS和CSS文件越来越多,也越来越大。 我们平时在编程的时候,为了浏览的美观与方便,会对代码进行格式化,增注释和空行,使用有意义的变量名等。

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    Tomcat和搜索爬虫的攻防

    使用百度是无法搜索到淘宝页。为什么会造成这种现象?这就要从爬虫说起了。 咱们程序员假如自己搭设个人站,在上面分享少量自己的技术文章,面临的一个重要问题就是让搜索能够搜索到自己的个人站,这样才能让更多的读者访问到。 而搜索如百度和微软Bing搜索,Google搜索等通过什么方式才能收录我们的个人站呢? 答案是搜索爬虫。 爬虫是一个很形象的名词,是属于搜索的工具,只有被这些爬虫“爬过”的内容才有机会出现在对应搜索的搜索结果中。 个人站长对爬虫是又爱又恨。 一方面,爬虫可以让我们的个人站出现在搜索结果里,对我们的个人站进行扩散。另一方面,假如爬虫太多太频繁地访问个人站,会肯定程度上影响正常使用户的请求解决。

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    空间搜索全方位评测

    如果说GPS绘制出了世界的地图,那么空间搜索就是整个互联的地图。自从互联诞生的那一刻,空间也由混沌之初快扩张。 通过空间搜索,我们可以快的知道,全世界大约有多少摄像头,有多少服务器,有多少服务器采用Apache等。 最佳潜力奖:Fofa简介FOFA是白帽汇推出的一款空间资产搜索。它能够帮助用户迅进行资产匹配、快后续工作进程。例如进行漏洞影响范围分析、应用分布统计、应用流行度排名统计等。 如果用户访问量特别庞大的化,那么可以采用hadoop假设多个节点,以此来增访问度。数据可视化针对数据可视化操作,shodan做的是最优秀的。国内的空间搜索可以参考shodan的做法。 空间搜索就像是一把双刃剑,用在正处,可以快和维护众多设备的漏洞;用在坏处,可以快入侵全球存在漏洞的设备。

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    Tomcat和搜索爬虫的攻防

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    智能卡的技术

    图2:NVIDIA DPU功能框架智能卡DPU通过集成多个面向不同应用的,进行数据平面卸载,通过内嵌的ARM处理器或者其他协处理器进行控制平面的卸载。 技术智能卡实现的有多种,除基本的功能外,还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLSIPSec等技术。 智能卡的技术可以进一步细分为功能的以及能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。 的技术实现智能卡的本质能力是实现,在2021中国智能卡研讨会中,包括中国移动、电信等企业的智能卡产品,采用了多种智能卡技术架构,实现了不同的功能。 芯启源基于NP-SoC实现的全可编程DPU芯片具备报文处理、流处理器、接口硬件,支持高效的报文处理,具备极高的编程自由度。

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    用tsunami-udp传输

    概述tsunami-udp 是一款专为诞生的小工具。思路很简单,使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。 这样可以无状态的进行数据传输,然后中间一些文件校验和重传机制,达到传输的目的。传统的tcp传统,基于长连接,很容易受波动的影响。特别是拥塞的情况下,只能通过多进程线程来进行有序传输。 上图即,在中国济南的一个联通机房下载AWS新坡机器上‘2.2G autodatas.tar’的文件,跨国传输度接近 50Mbps (无专线)。 需要人肉转义一下监控使用AWS新坡的服务器作为数据库,传输过程CloudWatch监控的流量:?客户端在济南联通,对应的资源使用情况如下图:? 制作rpm包另外,简单记录RPM打包过程。

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    Hugo:一个快、现代的静态

    Hugo激发了创造力,让建造页变得充满乐趣。“一次编写,到处运行”Hugo可能是你用过的最容易安装的软件——只要下载打开就可以了!Hugo并不依赖任何权限、数据库、运行库、解释器或外部库。 使用Hugo编写的站可以运行在S3,Github Pages,Dropbox或其它任何静态页托管上。“强大的性能”Hugo为度和性能而生。我们付出很大的精力来尽可能地减少编译时间。 “讨论”sfifs说:我喜欢Hugo最大的原因是:几乎所有其它的都要求我安装完整的Ruby或JavaScript开发环境,才能预览我的博客,而Hugo就不需要。 现在已经有无数的站生成工具了,而且它们几乎都有差不多的特性。有没有两者都用过的人来解释一下,这些工具究竟有什么不同?andmarios说:对我来说,最重要的是他们的静态库如何。 我确实用过Jekyll,但是对于一个会运行很多年的站来说,照顾一个ruby app是我不想插手的事。

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    如何编译OpenCV4.1.0支持OpenVINO推断支持

    OpenVINO开发使用系列教程第十篇,如何编译OpenCV + OpenVINO支持,实现自定义版本OpenCV支持。好东西记得要分享! OpenVINO自发布以来,依靠其强大的性能,在CPU上进行深度学习模型优势,迅受到很多公司与开发者的青睐,但是如何从OpenCV源码编译生成OpenVINO的inferinference engine (IE)推理支持的OpenCV版本,一直是很多开发者头疼的事情,很多人都不得不使用OpenVINO官方编译的OpenCV支持版本,无法实现从源码开始的定制化的OpenCV版本编译。 这个时候会有一些依赖需要下载,一定要保持稳定,如果无法下载就会出现无法编译的错误,正常一次不成功的话,就继续点击【Configure】按钮,直到配置成功,配置好之后,如果前面OpenVINO已经成功安装的话 4.1.0opencvnewbuildinstallx64vc14bin最后一步重启VS,对OpenCV配置不清楚的具体看这里的视频:https:www.bilibili.comvideoav36486959重新VS之后,打开我本机之前的人脸检测程序,把之后的设置计算后台的代码函数

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