Hierarchical hybrid modeling for flexible tool use
什么是数据库？ 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。也就是：保存有组织数据的容器（一个文件或一组文件） 为什么我们需要数据库？ 毫无疑问，数据库是用来存储数据的。我们对excel肯定不会陌生，excel也是用来存储数据。那既然有excel这样非常好用的软件了，为什么需要数据库呢？？ excel存储的数据量太少了。由于我们网络发展，excel的存储量远远不能支撑我们的需求。 excel数据无法多人共享。excel只是一个单一的文件，只能是当前的用户使用并修改。 数据安全性。对excle数据的修改是很
JPA 和 Mybatis 的争论由来已久，还记得在 2 年前我就在 spring4all 社区就两者孰优孰劣的话题发表了观点，我当时是力挺 JPA 的，这当然跟自己对 JPA 熟悉程度有关，但也有深层次的原因，便是 JPA 的设计理念契合了领域驱动设计的思想，可以很好地指导我们设计数据库交互接口。这两年工作中，逐渐接触了一些使用 Mybatis 的项目，也对其有了一定新的认知。都说认知是一个螺旋上升的过程，随着经验的累积，人们会轻易推翻过去，到了两年后的今天，我也有了新的观点。本文不是为了告诉你 JPA 和 Mybatis 到底谁更好，而是尝试求同存异，甚至是在项目中同时使用 JPA 和 Mybatis。什么？要同时使用两个 ORM 框架，有这个必要吗？别急着吐槽我，希望看完本文后，你也可以考虑在某些场合下同时使用这两个框架。
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相关文章内容索引： ORM查询语言（OQL）简介--概念篇 ORM查询语言（OQL）简介--实例篇 ORM查询语言（OQL）简介--高级篇：脱胎换骨 ORM查询语言（OQL）简介--高级篇（续）：庐山真貌 在写本文之前，一直在想文章的标题应怎么取。在写了《ORM查询语言（OQL）简介--概念篇》、《ORM查询语言（OQL）简介--实例篇》之后，觉得本篇文章应该是前2篇的延续，但又不是一般的延续，因为今天要写的这篇内容，是基于对框架OQL完全重构之后来写的，所以加上一个副标题：脱胎换骨！ 一、OQL之
感知与行动之间存在着一种微妙的平衡，在感知中，预测误差会爬上层级，使信念更接近观察结果，在行动中，预测误差被抑制在较低水平，从而使观察结果更接近其预测。
DYNAMIC PLANNING IN HIERARCHICAL ACTIVE INFERENCE
在 一文get到SOLID原则的重点 和 SOLDI原则之DIP：依赖倒置原则 里提到过DIP （依赖倒置原则）里提到过接口所有权的问题。今天再次聊下接口所有权。
先来个BEA的网上技术交流会（Webinar）：EJB3 Java Persistence API：好的、坏的和一般功能，附件是PPT资料。
首先，定义一个特定的实体类的存储库接口，这个接口必须继承自Repository并且绑定对应的实体类和主键ID类型。如果想要引用并使用该实体类的CRUD方法，要继承CrudRepository而不是继承Repository。
随着云原生技术的发展，基于微服务架构的应用不断涌现。这种分布式的架构为应用的开发，业务的扩容提供了便捷，同时也对应用的安全防护提出了新的要求。其中一项就是需要设计安全有效的API安全防护机制，以保障外部对应用入口的API访问与应用内部服务之间的API调用的安全。2017年5月，Google、IBM、Lyft联合发布了开源项目Istio[1], 为服务间API访问控制和认证机制的配置提供了平台。利用Istio这个平台，运维人员可以通过创建Service Account、ServiceRole、ServiceRoleBinding对微服务API按照所制定的策略进行安全部署。一种比较直接的策略是借鉴“零信任”的理念，对微服务应用的每个API都进行统一防护。不过在实际环境中，对每个API都施加访问控制会对应用的性能造成影响。而且服务间存在着依赖关系和信任关系，可以利用这些关系对服务的API进行区域化管理。基于这种区域化的思想，CA Technologies在2018年2月提出了微服务架构下的基于区域层次结构的访问控制机制[2]（以下简称DHARMA），通过区域划分的方式为微服务架构下的API建立了安全防护机制。
这篇文章将重点介绍如何在Spring项目中引入Spring Data JPA，并全面配置持久化层。
芯片架构的可扩展方法是有价值的，因为今天的片上系统设计经常成为后续产品中更大芯片的组件。
=============================================================================================== 以下是Hibernate Reference 3.2翻译时采用的术语
面对复杂的业务场景，千变万化的客户需求，如何以一变应万变，以最小的开发成本快速落地实现，同时保证系统有着较低的复杂度，能够保证系统后续de持续迭代能力，让系统拥有较高的可扩展性。
图形子系统是渲染层中图形相关子系统的最高层. 它基本上是Mangalore图形子系统的下一个版本, 但是现在整合进了Nebula, 并且与低层的渲染代码结合得更加紧密. 最基本的思想是实现一个完全自治的图形”世界”, 它包含模型, 灯光, 还有摄像机实体, 而且只需要与外部世界进行最少的通信. 图形世界的最主要操作是加入和删除实体, 还有更新它们的位置. 因为Mangalore的图形子系统跟Nebula2的完全分界线从Nebula3中移除了, 很多设想都可以用更少的代码和交互来实现. 图形子系统也会为了异步渲染而多线程化, 它和所有的底层渲染子系统都会生存在它们自己的fat-thread中. 这本应是Nebula3层次结构中更高级的东西, 但是我选择了这个位置, 因为这是游戏跟渲染相关通信最少的一部分代码. 正是因为图形代码有了更多的”自治权”, 游戏相关的代码可以跟图形以完全不同的帧率来运行, 不过这需要实践来证明一下. 但是我一定会尝试, 因为完全没有必要让游戏逻辑代码运行在10帧以上(格斗游戏迷们可能会反对吧). 图形子系统中最重要的公有类有:
本章描述如何在可能的分布式 Actor 系统中标识和定位 Actor。它与这样一个核心理念紧密相连：「Actor 系统」形成了内在的监督层次结构，并且 Actor 之间的通信在跨多个网络节点的位置方面是透明的。
摘要：属性是实体的重要组成部分，因此如何自动获取实体的属性一直为知识图谱领域的研究者所关注。由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知识图谱《大词林》是通过从文本中自动挖掘实体及实体间的关系而构建而成，因此如何自动为实体添加属性也必然成为构建《大词林》所必须研究的问题之一。本文通过学习《大词林》中实体的概念层次结构和属性的表示，提出了一种基于注意力机制的属性自动获取方案。其想法可简述为，实体的属性可以通过检查它的概念类别来获得，因为实体可以作为它的概念类别的实例并继承它们的属性。实验结果显示，我们的方法能够为《大词林》中的实体自动添加属性，最终可以使大词林中实体属性的覆盖率达到95%以上。
Spring Data JPA 是 Spring 基于 ORM 框架、JPA 规范的基础上封装的一套 JPA 应用框架，底层使用了 Hibernate 的 JPA 技术实现，可使开发者用极简的代码即可实现对数据的访问和操作。它提供了包括增、删、改、查等在内的常用功能，易于扩展，极大提高开发效率。
在本文中介绍了一种称为卷积视觉Transformer（CvT）的新体系结构，该体系结构通过将卷积引入ViT中来产生两种设计结合的最佳效果，从而提高了视觉Transformer（ViT）的性能和效率。
一种流行的方法是通过技术层面对项目进行分包。但是这种方法有一些缺点。相反，我们可以按功能分包并创建独立自治的程序包。结果是一个易于理解且不易出错的代码库。
本文中，作者对经典预测编码模型和深度学习架构中的预测编码模型进行了简单回顾，其中重点介绍了用于视频预测和无监督学习的深度预测编码网络 PredNet 以及基于 PredNet 进行改进的一些版本。
作为物联网领域最贴近用户的一个分支，智能家居行业在这两年持续火热。但是，除了智能家居外，物联网领域还有很多重要的组成部分：车联物流、智慧医疗、智慧社区、公共基础服务、智慧农业等。由于物联网的第一批先驱者往往都是从某个具体子行业转型过来的，对于物联网的认知也如盲人摸象，管中窥豹，很难有全局性的眼光。
Permutation Entropy as a Universal Disorder Criterion- How Disorders at Different Scale Levels Are Manifestations of the Same Underlying Principle
讽刺是一种语言表达方式，即其字面意义和隐含意图之间存在差异。由于其复杂的性质，通常很难从文本本身进行检测。因此，「多模态讽刺检测在学术界和业界都受到了越来越多的关注」。今天给大家分享的这篇文章，从多模态角度出发，通过对基于多头交叉注意机制的原子级一致性和基于图神经网络的成分级一致性进行研究，「提出了一种新的基于层次结构的讽刺语言检测框架」。
Modeling Scale-free Graphs with Hyperbolic Geometry for Knowledge-aware Recommendation
在数据库中使用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息，通俗地来讲，数据模型就是现实世界的模拟。
kk-erm-maven-plugin是kk系列第四个开源项目，首个开源项目KKFileView获得了社区非常好反响，gitee+github已经累计超过2000个star了，并获得了gitee最具价值项目GVP的称号。开源路漫漫，今天带来的这个项目是个工具内的项目，一个maven插件。他可以帮你实现erm模型文件到java jap Entity实体的转换，彻底解放你维护数据库字段到java实体的繁琐工作。
我们内部每周都有读书会，最近在读《clean code》，基本上是20分钟左右。总体原则是大家轮流来讲。 我自己也领了其中一章，第八章。这一张特别不巧，书少了3页。整个一章少了一半的内容。于是我自己发挥了一下，希望大家能有所收获。 从接口到类、工程、系统、框架。在做设计的时候关于边界的基本思路是一致的。就是需要在普适性和集中性中做一个权衡。权衡的结果直接就影响着边界。 边界的目的是要保证：易于理解，难以被误用。 边界划分的典型例子：spring spring框架是一个分层架构，由7个定义良好的模块组成。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data Neo4j教程四（Spring中国教育管理中心）
为了解决我们开发者在 J2EE 开发时所遇到的众多问题，Rob Johnson 等人发起了 Spring 框架项目。Spring 是一个开源的 J2EE 应用程序框架，是针对 Bean 的生命周期进行管理的轻量级容器。它既可以单独用于构建程序，也能和当前众多的 Web 框架进行组合使用，能够十分方便的降低当前企业应用开发的复杂性。既然 Spring 如此强大，那我们今天就来探究一下 Spring 的内容。
经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析，笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找，读者应对此部分进行重点学习。
Spring 其实是一个很大的范围概称，包含着许多分支，在正式了解 Spring 之前，我们先来看看 Spring 家族中的主要分支：
1991年Rau等学者首次提出了命名实体识别任务，但命名实体（named entity，NE）作为一个明确的概念和研究对象，是在1995年11月的第六届MUC会议（MUC-6，the Sixth Message Understanding Conferences）上被提出的。当时的MUC-6和后来的MUC-7并未对什么是命名实体进行深入的讨论和定义，只是说明了需要标注的实体是“实体的唯一标识符（unique identifiers of entities）”，规定了NER评测需要识别的三大类（命名实体、时间表达式、数量表达式）、七小类实体，其中命名实体分为：人名、机构名和地名 。MUC 之后的ACE将命名实体中的机构名和地名进行了细分，增加了地理-政治实体和设施两种实体，之后又增加了交通工具和武器。CoNLL-2002、CoNLL-2003 会议上将命名实体定义为包含名称的短语，包括人名、地名、机构名、时间和数量，基本沿用了 MUC 的定义和分类，但实际的任务主要是识别人名、地名、机构名和其他命名实体 。SIGHAN Bakeoff-2006、Bakeoff-2007 评测也大多采用了这种分类。
Hierarchical network structure as the source of hierarchical dynamics (power-law frequency spectra) in living and non-living systems: How state-trait continua (body plans, personalities) emerge from first principles in biophysics
简单的说就是要求对抽象进行编程，不要对实现进行编程，这样就降低了客户与实现模块间的耦合
原标题：Spring认证|使用 Spring Data Repositories（上）
信息抽取（information extraction），简称IE，即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体（entity）、关系（relation）、事件（event）。信息抽取主要包括三个子任务：关系抽取、命名实体识别、事件抽取。
统一建模语言（UML）在软件开发中发挥着重要作用，在许多行业的非软件系统中也发挥着重要作用，因为它是一种直观地显示系统或流程的行为和结构的方式。UML 有助于展示应用程序结构、系统行为和其他业务流程中的潜在错误。
数据库（Database，DB） ：长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 基本特征
当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
我在最近的工作中开始使用 Vue 进行开发，但是我在上一家公司积累了三年以上 React 开发经验。虽然在两种不同的前端框架之间进行切换确实需要学习很多，但是二者之间在很多基础概念、设计思路上是相通的。其中之一就是组件设计，包括组件层次结构设计以及组件各自的职责划分。
数据操纵：增删改查 层次模型的完整性约束条件：码 优缺点 优点：
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