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【DB笔试面试656】在Oracle中，显式锁和隐式锁的区别有哪些？

♣ 题目部分 在Oracle中，显式锁和隐式锁的区别有哪些？ ♣ 答案部分 Oracle锁被自动执行，并且不要求用户干预的锁为隐式锁，或称为自动锁。...对于SQL语句而言，隐式锁是必须的，依赖于被请求的动作。隐式锁是Oracle中使用最多的锁，执行任何DML语句都会触发隐式锁。通常用户不必声明要对谁加锁，而是Oracle自动为操作的对象加锁。...用户可以使用命令明确的要求对某一对象加锁，这就是显式锁。显式锁定很少使用。...显式锁主要使用LOCK TABLE语句实现，LOCK TABLE没有触发行锁，只有TM表锁，主要有如下几种语句： LOCK TABLE TABLE_NAME IN ROW SHARE MODE NOWAIT

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JavaScript中的this指向哪？

下面就来聊聊this的绑定规则三、this 绑定规则this的绑定大致可以划分为默认、隐式、显式和new四种场景下的绑定规则：1. 默认绑定当函数被独立调用时，会将this绑定到全局对象。...:testFun}//若输出window,则证明优先级默认绑定大于隐式绑定；//若输出testobj,则证明优先级隐式绑定大于默认绑定;testobj.fun()//testobj输出为 testobj...fun:testFun}//若输出testobj,则证明优先级隐式绑定大于显式绑定//若输出{}, 则证明优先级显式绑定大于隐式绑定testobj.fun.call({})//{}结果输出 { }，说明显式绑定优先级大于隐式绑定...name:"testobj", fun:testFun}//若输出testobj,则证明优先级隐式绑定大于显式绑定//若输出{}, 则证明优先级显式绑定大于隐式绑定testobj.fun.call...apply/call/bind 要注意参数的传递和返回值不同箭头函数要看该箭头函数在哪个作用域下，this 就指向谁绑定规则的优先级：fn()(全局环境)（默认绑定）隐式绑定） <

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    搞懂 JavaScript 的 this 绑定：从踩坑到举一反三

    非严格模式下：this 绑定到全局对象（浏览器里是 window，Node.js 里是 global）；严格模式下：this 是 undefined（避免全局变量污染，但容易报错）。...这里给大家一个明确的优先级顺序（从高到低）：new 绑定 > 显式绑定（bind）> 隐式绑定 > 默认绑定我们用两个对比例子验证：对比 1：new 绑定 vs 显式绑定（bind）new 的优先级更高...vs 隐式绑定bind 等显式绑定的优先级高于隐式绑定：javascript运行const obj1 = { name: 'obj1', sayName: function() { console.log...看函数是不是显式绑定（call/apply/bind）？是 → this 指向显式指定的对象；否 → 走下一步。看函数是不是对象方法调用（隐式绑定）？...如果记不住所有规则，就用最后的 “3 步口诀” 判断 —— 先看箭头函数，再看 new，再看显式绑定，最后看隐式绑定，剩下的就是默认绑定。多写几个例子测试，很快就能熟练掌握！

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    【前端】JavaScript中的隐式声明及其不良影响分析

    在非严格模式下，未声明的变量赋值会被自动隐式创建为全局变量，但在严格模式下，这种操作会导致错误抛出。...在严格模式下，this 的值不再指向全局对象，因此能够避免这种隐式声明。...如何避免隐式声明？ 使用严格模式 ("use strict") 严格模式能够有效防止隐式声明，因为在严格模式下，对未声明的变量进行赋值会抛出 ReferenceError 错误。...通过启用严格模式，许多 JavaScript 的潜在问题能够在开发时被暴露出来。在严格模式下，隐式声明是被禁止的，这意味着任何未声明的变量赋值都会导致 ReferenceError 错误。...避免隐式声明的几点建议： 始终使用 let、const 或 var 来显式声明变量。 启用严格模式（"use strict"），这可以有效减少隐式声明的风险。

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    CVPR 2022 Oral | 创建一个属于你的高保真数字人，一段单目自转视频就够了

    在该版本中，英伟达可以说整合了各种建模、编辑、驱动以及渲染技术，更是借助工业级高规格采集设备来保证重建的三维人体的几何材质精度，在耗时良久的情况下才达到如下所示的难辨真假的视觉效果。...同时，在优化该 MLP 网络参数的过程中，SelfRecon 会周期性地从隐式表示的符号距离场中提取显式网格，接着 SelfRecon 会利用该显式表示相关的可微遮罩 Loss 来保证显式网格能够维持和真值相近的几何形状...在该过程中，SelfRecon 也提出并应用匹配损失来保证三维显式表示与隐式表示的一致性，进而有效提升优化过程的鲁棒性。...SelfRecon: 前向变形图 在计算射线和隐式基准曲面交点的过程中，SelfRecon 首先计算射线与当前帧显式网格的交点，接着 SelfRecon 利用当前帧显式网格和基准显式网格的拓扑一致性来获得该交点在基准显式网格上的对应点...基于此，SelfRecon 将射线与基准显式网格的交点作为射线与基准隐式表示交点的初值，并迭代求解相关能量来快速生成射线和基准隐式曲面的准确交点 P。

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    超越核方法的量子机器学习，量子学习模型的统一框架

    编辑 | 绿萝 基于参数化量子电路的机器学习算法是近期在嘈杂的量子计算机上应用的主要候选者。在这个方向上，已经引入和广泛研究了各种类型的量子机器学习模型。...除了化学中的变分量子特征求解器和量子近似优化算法的变体之外，基于这种参数化量子电路的机器学习方法是产生量子优势的最有希望的实际应用之一。 核方法（kernel methods）是一类模式识别的算法。...数据重新上传模型比显式模型严格更通用，并且它们与内核模型范例不兼容。到目前为止，在核方法的保证下，是否可以从数据重新上传模型中获得一些优势仍然是一个悬而未决的问题。...图 4：使用门隐形传态从数据重新上传模型到等效显式模型的精确映射。（来源：论文） 研究人员证明了线性量子模型不仅可以描述显式和隐式模型，还可以描述数据重新上传电路。...图 6：显式、隐式和经典模型在「量子定制」学习任务上的回归性能。（来源：论文） 观察到：隐式模型系统地实现比显式模型更低的训练损失。特别是对于非正则化损失，隐式模型实现了 0 的训练损失。

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    DyCAF-Net：动态类感知融合网络

    我们提出动态类感知融合网络（DyCAF-Net），通过三项创新解决这些挑战：（1）一种基于输入条件的均衡颈部结构，通过隐式固定点建模迭代优化多尺度特征；（2）一种双动态注意力机制，利用输入和类别相关的线索自适应地重新校准通道和空间响应...同时，隐式神经架构，如深度均衡模型（DEQ）[10, 11]，通过求解固定点提供了一种替代堆叠深层的方法，实现了与深度无关的内存效率。...然而，我们认为并证明，在具有尺度异质性、语义重叠和类别不平衡的真实条件下，这一假设会失效。...残差连接确保保留原始特征图，这有助于稳定训练并促进网络中的梯度流。 B. 隐式多尺度均衡融合 传统多尺度融合技术，如PANet[4]中的技术，使用具有显式启发式的堆叠卷积层。...虽然这些方法减少了内存开销，但它们缺乏在尺度间显式传播类别特定上下文线索的能力，限制了它们在杂乱场景中解决歧义的能力。

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    EM算法学习(一)

    算法在二元正态分布上的参数估计的应用,混合高斯分布参数估计方面的应用,以及EM算法在隐马尔科夫模型上参数的应用(一种EM算法的特殊情形),希望通过这一系列的文章可以让大家理解好EM算法的明显优势以及原理...,贝叶斯是分为两种的大类的,一种是拥有显式的后验分布,这样的一般用于简单的似然函数,另外一种是数据添加的算法,有些时候我们的数据可能会存在缺失或者是似然函数不是显性的,数据添加类在这时候就可以很好的应用...但是不可避免EM算法也有一些缺点: 1:在缺失数据较多的情形,收敛的速度较慢. 2:对于某些情况下,要计算算法中的M步,即完成对似然函数的估计是非常困难的 3:在某些情况下是要获得EM算法中的E步的期望显式是非常困难或者不可能的...现在我们假设在第i+1次的迭代中,有估计值0(i),则可以通过EM算法中的E步和M步得到一个新的估计,在E步中: 因为在x和0(i)给定的情况下,Y服从二项式分布,因此可以得到E(Y|X,0(i))=...这里我不加证明的给出,得到的收敛性结论主要是针对对数似然函数值给出的，而不是针对的估计序列的收敛性;而且在一般的情况下，我们用EM算法得到的估计值0(k)，只能保证收敛到似然函数的一个稳定点,并不能其保证收敛到全局最大值点或者局部最大值点

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    【GAN优化】GAN优化专栏上线，首谈生成模型与GAN基础

    容易证明，极大似然法本质上是在最小化数据集的经验性分布和模型分布之间的KL散度，而且当具备某些条件时，参数的极大似然估计值会趋近于真实值。...无论如何显式地定义概率密度函数P(X)，其基本思路都是极大化样本集的似然函数，最终求解出P(X)中的参数，某些模型需要加一个边缘化隐变量的操作。...在自回归网络中，计算难度不算太大，但是在深度玻耳兹曼机、深度信念网络中涉及到图模型和隐变量时，不可避免要使用马尔可夫链近似、变分推断等技术。...还是在可微生成器网络中，不同于VAE，我们使用可微函数g(z)将潜变量z变化为样本x，全程没有任何显式地出现过概率密度函数，直接做一个end-to-end的模型。...总结 今天向大家讲了讲一部分关于的生成模型的内容，从极大似然法到显式的定义概率密度函数到隐式定义概率密度函数的GAN。在GAN中，我们介绍了基本结构，推导了几个基本结论，内容比较简单。

    92930

    EM算法学习(一)

    算法在二元正态分布上的参数估计的应用,混合高斯分布参数估计方面的应用,以及EM算法在隐马尔科夫模型上参数的应用(一种EM算法的特殊情形),希望通过这一系列的文章可以让大家理解好EM算法的明显优势以及原理...但是不可避免EM算法也有一些缺点: 1:在缺失数据较多的情形,收敛的速度较慢. 2:对于某些情况下,要计算算法中的M步,即完成对似然函数的估计是非常困难的 3:在某些情况下是要获得EM算法中的E步的期望显式是非常困难或者不可能的...因为在x和0(i)给定的情况下,Y服从二项式分布,因此可以得到E(Y|X,0(i))=2x(1)/[2+0(i)],于是便有: ?...证明:已知: ? 然后根据贝叶斯统计先验后验的函数关系式得到: ?...这里我不加证明的给出,得到的收敛性结论主要是针对对数似然函数值给出的，而不是针对的估计序列的收敛性;而且在一般的情况下，我们用EM算法得到的估计值0(k)，只能保证收敛到似然函数的一个稳定点,并不能其保证收敛到全局最大值点或者局部最大值点

    92580

    EM算法学习(一)

    算法在二元正态分布上的参数估计的应用,混合高斯分布参数估计方面的应用,以及EM算法在隐马尔科夫模型上参数的应用(一种EM算法的特殊情形),希望通过这一系列的文章可以让大家理解好EM算法的明显优势以及原理...,贝叶斯是分为两种的大类的,一种是拥有显式的后验分布,这样的一般用于简单的似然函数,另外一种是数据添加的算法,有些时候我们的数据可能会存在缺失或者是似然函数不是显性的,数据添加类在这时候就可以很好的应用...但是不可避免EM算法也有一些缺点: 1:在缺失数据较多的情形,收敛的速度较慢. 2:对于某些情况下,要计算算法中的M步,即完成对似然函数的估计是非常困难的 3:在某些情况下是要获得EM算法中的E步的期望显式是非常困难或者不可能的...现在我们假设在第i+1次的迭代中,有估计值0(i),则可以通过EM算法中的E步和M步得到一个新的估计,在E步中: 因为在x和0(i)给定的情况下,Y服从二项式分布,因此可以得到E(Y|X,0(i))=...这里我不加证明的给出,得到的收敛性结论主要是针对对数似然函数值给出的，而不是针对的估计序列的收敛性;而且在一般的情况下，我们用EM算法得到的估计值0(k)，只能保证收敛到似然函数的一个稳定点,并不能其保证收敛到全局最大值点或者局部最大值点

    1.2K60

    JS入门难点解析7-this

    随着使用模式越来越复杂，显式传递上下文对象会让代码变得越来越混乱，使用 this 则不会这样。后面介绍对象和原型时，你就会明白函数可以自动引用合适的上下文对象有多重要。...使用函数调用模式调用函数时，非严格模式下，this被绑定到全局对象；在严格模式下，this是undefined。 以下是四种常见的独立调用场景。...因为很容易出现所谓的隐式丢失。隐式丢失是指被隐式绑定的函数丢失绑定对象，从而默认绑定到window。我们来看一下哪些情况会出现隐式丢失。...a : 2, foo:foo } //把obj.foo当作参数传递给bar函数时，有隐式的函数赋值fn=obj.foo。...（间接调用模式） 在分析隐式绑定时，我们必须在一个对象内部包含一个指向函数的属性，并通过这个属性间接引用函数，从而把 this 间接(隐式)绑定到这个对象上。

    83610

    你不知道的 this 指向优先级

    二、this 的四种绑定规则 在 JavaScript 中，this 指向的绑定规则有以下四种： 默认绑定（非严格模式情况下，this 指向 window, 严格模式下，this指向 undefined...隐式绑定（如果函数调用时，前面存在调用它的对象，那么this就会隐式绑定到这个对象上） 显式绑定（函数通过 call()、apply()、bind()调用，this 指向被绑定的对象。）...以上关于 new 绑定来源于你不知道的js上卷 2.2绑定规则。 三、绑定规则的优先级 new 绑定 > 显式绑定 > 隐式绑定 > 默认绑定 结论如上，下面给一些例子证明这个结论。...所以可以得到 显式绑定 > 隐式绑定 这个结论。...所以最后可以有此结论：new 绑定 > 显式绑定 > 隐式绑定 > 默认绑定 四、手写一个简易版的 bind() 代码如下： Function.prototype.myBind = function (

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    让SDXL实现50倍加速！中山&字节最新对抗训练+双空间判别，单步生成新标杆！性能狂飙

    ，替代传统显式散度度量（如KL散度），避免模式崩溃，提升生成多样性。...在SD3-Medium、SD3.5-Large和CogVideoX的多步蒸馏中，为高效图像/视频合成设立新基准。 多样性改善：通过对抗学习避免模式崩溃，生成样本覆盖更广的教师模型分布。...讨论 ADM与ADP的区别 一个关键问题是：这两种带有隐空间判别器的对抗方法有何区别？分数蒸馏的有效性与分数函数在不同噪声水平下的定义相关。而对抗蒸馏仅在时对齐干净数据样本的分布。...例如前面图4(c)所示，当而时，TVD保持显著的损失值并提供覆盖该模式的优化方向，而反向KL散度在此情况下会出现梯度消失问题。...本文尝试了全参数微调和LoRA微调配置，下表2的定量结果证明了本文方法的优越性能。

    21310

    如何实现更好的推荐结果？腾讯微信提出深度反馈网络

    在推荐系统中，用户的显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对被推荐物品的偏好，这些反馈信息在推荐系统中十分有用。...一、模型背景与简介 推荐系统在日常生活中被广泛使用，为用户获取信息与娱乐提供了极大的便利。推荐系统算法往往基于用户与系统的交互，这些交互行为可以大致分为以下两类：显式反馈与隐式反馈。...另外，用户的显式和隐式反馈之间也存在割裂（用户点击的并不一定是他真正喜欢的）。因此，显式反馈也是必要的。显式信息和隐式信息能够作为彼此的补充，相辅相成。...由于用户点击不感兴趣按钮说明用户对于推荐结果很失望，这类推荐结果会极大损害用户体验，模型应该能够对这类反馈及时捕捉并响应，理想状态下应通过用户实时行为避免用户产生显式负反馈的结果。 ?...证明反馈模块的每一个组成部分都是有效的。 ? 图 6：控制变量实验结果。 最后，研究人员还给出了参数实验，探索不感兴趣 loss 的权重影响。 ? 图 7：参数实验结果。

    1.2K20

    【JS 口袋书】第 8 章：以更细的角度来看 JS 中的 this

    严格模式中的一个好处就是消除了默认绑定。在严格模式下，当试图从全局上下文中访问this时，会得到 undefined 。...全局变量 this 在严格模式下是undefined为什么咱们的函数试图更新 window.data而不是post.data?...当然，这也是箭头函数最有趣的用例之一。 总结 JS 中 this 是什么? 这得视情况而定。this 建立在四个规则上：默认绑定、隐式绑定、显式绑定和 “new”绑定。...大多数情况下，不希望与全局作用域交互，JS 为此就提供了一种用严格模式来中和默认绑定的方法。在严格模式下，对全局对象的任何引用都是 undefined，这有效地保护了我们避免愚蠢的错误。...除了隐式绑定和默认绑定之外，还有“显式绑定”，我们可以使用三种方法来实现这一点:apply、call和bind。 这些方法对于传递给定函数应在其上运行的显式宿主对象很有用。

    3.1K20

    IJCAI 2020 | 推荐中的深度反馈网络

    作者 | 谢若冰 编辑 | 丛 末 1 导语 在推荐系统中，用户的显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对于被推荐物品的偏好。这些反馈信息在推荐系统中十分有用。...然而，现在的大规模深度推荐模型往往以点击为目标，只看重以用户点击行为为代表的隐式正反馈，而忽略了其它有效的用户反馈信息。 作者在本文中关注用户多种显式/隐式和正/负反馈信息，学习用户的无偏兴趣偏好。...由于用户点击不感兴趣按钮说明了用户对于推荐结果很失望，这类推荐结果会极大损害用户体验，模型应该能够对这类反馈及时捕捉并且响应，理想状态下应该通过用户实时行为避免用户产生显式负反馈的结果。...图5：dislike预估结果 作者还进行了消融实验证明了反馈模块的每一个组成部分都是有效的。 图6：消融实验结果 最后，作者还给出了参数实验，探索不感兴趣的loss的权重影响。...图7：参数实验结果 5 总结 在本文中，作者初步研究了推荐系统中的多种显式/隐式和正/负反馈之间的协同合作机制。

    1.7K20

    比无所不能的DIP更强大的图像恢复方法：DeepRED

    选自arXiv 作者：Gary Mataev、Michael Elad、Peyman Milanfar 参与：高璇、Chita 此前，深度图像先验（DIP）被证明可以在不用学习的情况下解决图像去噪、去水印...更具体点来说，DIP 移除了显式正则化，取而代之的是假设未知图像 x 是来自学习到的网络的生成图。当 DIP 与损坏图像的网络参数相匹配时，就可以根据要处理的图像进行调整。...因此研究人员提出通过返回显式正则化为 DIP 提供额外提升的想法，以便丰富隐式正则化，从而更好地恢复图像。 那应该从如此多的正则化方法中选择哪种呢？...本研究的一个特殊挑战是找到训练新的复合目标 DIP + RED 的方法，同时避免去噪函数的显式求导。...对于大多数降噪器来说，这是一项必须避免的艰巨任务。如上所述，在适当条件下，RED 可以避免这种直接求导，研究人员想利用的也是它这个特性。 解决这一问题的方法是采用交替方向乘子法 [18]。

    1.5K20

    深入理解JavaScript中的this

    随着你的使用模式越来越复杂，显式传递上下文对象会让代码变得越来越混乱，使用 this则不会这样。...隐式绑定 隐式绑定规则考虑的是调用位置是否有上下文对象，或者说是否被某个对象拥有或者包含。...无论你如何称呼这个模式，当 foo() 被调用时，它的落脚点确实指向 obj 对象。当函数引用有上下文对象时，隐式绑定规则会把函数调用中的 this 绑定到这个上下文对象。...说到回调函数，其实我们经常使用的setTimeout和setInterval中的function也是一种回调函数，同样是会造成this的隐式丢失，在使用过程中需要注意一下。...显式绑定 隐式绑定一般在函数式编程中很是常见，如果是正常的一般函数调用就会出现上面说到的容易产生this丢失问题。

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    TPAMI 2024 | 记忆机制提升 TalkingFace 生成

    在本文中，我们提出了MemFace，分别遵循两个阶段的意义，通过隐式内存和显式内存来补充缺失的信息。...具体而言，隐式记忆与音频到表情模型一起进行联合优化，以补充语义对齐的信息，而显式记忆以非参数化方式构建，并针对每个目标人物进行定制，以补充视觉细节。...图4 音频到表情预测模型 在隐式记忆的形式下，键集合和值集合在训练开始时被随机初始化，并根据训练过程中的误差信号的反向传播进行更新，使用特殊的训练策略。...因此，我们遵循两阶段的意义分别设计了一个隐式记忆和显式记忆，后续的消融实验证明了每种选择的有效性。 实验探究 我们将MemFace与最先进的方法进行比较，并提供消融研究。...在表3中可以观察到与两种对比设置相比，我们的隐式内存方案在主观和客观评估中都达到了更好的效果。结果还表明，用显式记忆代替隐式记忆比去除隐式记忆的效果更差。

    30010
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