首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

带Lettuce连接池、多数据源配置的RedisTemplate方案

在现实项目中,我们往往会遇到需要使用多个Redis数据源的场景。本文介绍的是一种高度定制化的方案。每个独立的数据源都会使用自己的配置,其中包括针对该数据源的连接池配置。...要完成这个功能,需要解决几个基础能力: 在配置文件中加载Redis数据源和连接池数组配置 构建连接池(本例使用默认的Lettuce) 多种Redis部署模式的适配 配置 这个配置的设计也是在构建整个项目中不停积累起来的...timeout、maxActive、maxWait、maxIdle和minIdle都是连接池需要的参数。当然完整的参数不止这些,我们只是列出了常用的参数。...本例中prefix = “redis-pool”,即表示文本中的内容是以redis-pool开头的。 配置文件 以下是application.properties文件中的内容。...redis-pool.configs[1].type=2 redis-pool.configs[2].hostAndPort=127.0.0.1:6379 redis-pool.configs[2].type=3 连接池和数据源定制

54900
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    MambaOut:状态空间模型并不适合图像的分类任务

    该论文探讨了Mamba架构(包含状态空间模型SSM)是否有必要用于视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割。通过实验证实了了Mamba在视觉识别任务中的效果,认为其不如传统的卷积和注意力模型。...记忆合并效率:由于隐状态的固定大小,SSM能够在合并历史信息和当前输入时保持计算复杂度不变,不会随着序列长度的增加而显著增长。...在多种模型规模下,MambaOut模型都能超越视觉Mamba模型,证明了其在图像分类任务中的有效性。 实验证明SSM在图像分类任务中是没有必要的。...去除SSM后的MambaOut模型在计算复杂度和效率上都有提升。固定大小的隐状态减少了内存需求和计算开销,使得模型在实际应用中更加高效和可扩展。...Mamba的选择性状态空间模型(SSM)能够在处理长序列时有效地保持和传递局部信息,有助于提升模型的表现。

    33510

    VQAMix:基于带条件三元组混合的医学图像问答

    作者 | 万博尧 编辑 | 乔剑博、李仲深 医学视觉问题回答(VQA)旨在正确的回答与给定医学图像相关的临床问题。然而,由于医疗数据的人工注释费用昂贵,缺乏海量带标签的数据限制了医学VQA的发展。...为了解决答案缺失的问题,作者首先开发了带缺失标签的学习(LML)策略,它大致上排除了缺失的答案。...为了缓解无意义的答案问题,作者设计了带条件混合标签的学习(LCL)策略,该策略进一步利用语言类型的先决条件,迫使新混合的样本对拥有属于同一类别的合理答案。...带条件的三元组混合 2.1学习缺失标签 为了处理标签缺失问题,本文提出了一种简单直接的策略Learning with missing Labels (LML),直接丢弃这些标签,表示为: 使用这种策略...,且在医学VQA任务中图像的局限性比问题对要大得多,因此不同模态的mixup图像可以提高图像的多样性;(3)由于有些问题是关于图像的模型和器官的,约束来自同一模型和器官的图像可以减少训练过程中的不确定性

    1K00

    IBM开发AI模型LaSO网络,使用语义内容创建新的带标记的图像集

    IBM,特拉维夫大学和以色列理工学院的科学家设计了一种新颖的AI模型:标签集操作(LaSO)网络,用于组合成对的带标记的图像示例,以创建包含种子图像标记的新示例。...“我们的方法能够生成含有两个输入样本中存在标记的样本,”研究人员写道,“提出的方法也可能应用于有趣的视觉对话用例,用户可以通过指出或显示她喜欢或不喜欢的视觉示例来操作返回的查询结果。”...因为AI模型直接在图像表示上运行,并且不需要额外的输入来控制操作,所以它们能够泛化到训练期间没有看到过的类别的图像。...正如研究人员所解释的那样,在使用非常少的数据训练模型的实践中,每个类别通常只有一个或非常少的样本可用。图像分类领域的大多数方法只涉及单个标签,其中每个训练图像只包含一个对象和相应的类别标签。 ?...团队的论文研究的一个更具挑战性的场景是多标记少镜头学习,其中训练图像包含跨多个类别标签的多个对象。 研究人员将几个LaSO网络作为单个多任务网络联合训练,每个图像有多个标记映射到该图像上出现的对象。

    87020

    VBA应用示例:根据工作表中的信息制作带图像的人员卡片(扩展版)

    标签:VBA 在《VBA应用示例:根据工作表中的信息制作带图像的人员卡片》中,我们使用一些代码,根据工作表中人员的图像、姓名、年龄等信息,自动制作相应的人员卡片。...图2 可以使用《VBA应用示例:根据工作表中的信息制作带图像的人员卡片》中给出的VBA来自动完成图2中人员信息卡片的填充。 此外,还可对其进行扩展,使得图像显示更好。...下面的过程命名工作表Sheet1中的图像: Sub Name_Shapes() Dim shp As Shape, sh1 As Worksheet, i As Long Set sh1 = Worksheets...shp.Name = shp.TopLeftCell.Offset(, 1).Value: Exit For Next i Next shp End Sub 下面的过程创建一个新文件夹,用来放置刚才命名的图像...) End With End With k = k + 1 Next i Next j End Sub 下面的过程用来删除插入到工作表Sheet2人员信息卡中的图像

    14410

    react native入门实战(一)

    react-native命令行从npm官方拖源代码时会比较慢,可以将npm仓库源替换为国内镜像: npm config set registry https://registry.npm.taobao.org... ); } react-native布局 React-Native的布局方式与web布局有一些不同,主要的不同点可以总结为以下几点: React-Native的宽度不支持百分比,...设置宽度式不需要单位{width:10},其实React-Native是基于pt为单位的,可以通过Dimension来获取宽高; React-Native是基于flex来布局的,view的默认宽度为100%...如果我们默认不设置模式那么图片布局就是使用的cover模式,图片会直接铺面容器并做一定的截取; contain模式会自适应图片宽高; stretch模式会铺面容器,并且进行图片拉伸 react-native...实现react native懒加载我们首先需要研究如何捕获图片出现在模拟器的可视区域,原生ios可以直接根据已有的属性判断图像出现在模拟器的可视区域。

    7K70

    react native入门实战(一)

    react-native命令行从npm官方拖源代码时会比较慢,可以将npm仓库源替换为国内镜像: npm config set registry https://registry.npm.taobao.org... ); } react-native布局 React-Native的布局方式与web布局有一些不同,主要的不同点可以总结为以下几点: React-Native的宽度不支持百分比,...设置宽度式不需要单位{width:10},其实React-Native是基于pt为单位的,可以通过Dimension来获取宽高; React-Native是基于flex来布局的,view的默认宽度为100%...如果我们默认不设置模式那么图片布局就是使用的cover模式,图片会直接铺面容器并做一定的截取; contain模式会自适应图片宽高; stretch模式会铺面容器,并且进行图片拉伸 react-native...实现react native懒加载我们首先需要研究如何捕获图片出现在模拟器的可视区域,原生ios可以直接根据已有的属性判断图像出现在模拟器的可视区域。

    6.5K20

    react native 入门实战(一)

    react-native MAC IOS环境配置 在mac环境下可行的react native简易安装步骤如下: 安装Homebrew Mac系统的包管理器,用于安装NodeJS和一些其他必需的工具软件...react-native命令行从npm官方拖源代码时会比较慢,可以将npm仓库源替换为国内镜像: npm config set registry https://registry.npm.taobao.org... ); } react-native 布局 React-Native 的布局方式与 web 布局有一些不同,主要的不同点可以总结为以下几点: React-Native的宽度不支持百分比...,设置宽度式不需要单位{width:10},其实React-Native是基于pt为单位的,可以通过Dimension来获取宽高; React-Native是基于flex来布局的,view的默认宽度为100%...实现react native懒加载我们首先需要研究如何捕获图片出现在模拟器的可视区域,原生ios可以直接根据已有的属性判断图像出现在模拟器的可视区域。

    8.1K00

    西交大提出 SCMix | 随机复合混合,实现更低的误差边界,态地混合源图像和多目标图像,实现全局最优适应 !

    通常,混合域的过程是以单一目标的方式进行的。这包括从一幅源图像中选择像素集合,并将它们粘贴到目标图像上。...为此,作者提出了一种增强策略,将一幅源图像与多幅目标域图像混合。作者随机采样多幅目标图像进行复合混合,以覆盖混合可能的排列和组合。...然后,在每个网格中执行源图像与复合混合目标图像之间的类别混合,以保持语义一致性。 正式地说,在每次迭代中,采样一幅源图像和幅具有相应 GT 和伪标签的复合目标图像,表示为。...特别地,为了确保混合图像中源图像和 目标图像的区域平衡,作者从源图像的 GT 标签中随机选择 个类别,其中 是标签中的类别数。最终的混合图像及其标签和权重定义为: 其中 是源域的全一权重图。...作者在C-Driving数据集上使用标记的源图像和 未标注 的复合目标图像训练了所有OCDA方法,而DG方法仅使用源域进行训练。

    15110

    一文讲懂图像处理中的低通、高通、带阻和带通滤波器

    空间域和频域滤波器通常分为四种类型的滤波器——低通、高通、带阻和带通滤波器。在本文中,我们为每一种滤波器提供了注释、代码示例和图像输出。 滤波器类型 低通滤波器:只允许通过低频细节,衰减高频细节。...其中 x,y 是递增步长0.0275,取值范围在[-8.2, 8.2]的一组数,最终形成一个 597x597 的图像,样子如下所示 具体的代码如下: def zone(x, y): return...(在不同阈值下)相加来获得带阻滤波图像。...bandreject_image = lowpass_image_gaussian + highpass_image_box 带通滤波器 在空间域中,可以通过从图像本身中减去带阻滤波图像来获得带通滤波图像...仔细理解一下低通、高通、带阻、带通的含义。

    6.6K20

    ReactJS和React-Native的主要区别在哪里

    使用React-Native,您将学到一种全新的方式,通过Javascript为应用程序的不同组件设置动画。动画化组件的推荐方法是使用React-Native提供的Animated API。...PanResponder需要应用于您的组件的View(或文本或图像)以启用此视图上的触摸处理程序。...这些功能将允许您访问本机事件和手势状态,其中包含所有触摸及其位置以及累积距离,速度和触摸起点等信息。 ?...React-Native调试工具 使用React-Native工作的好处是也可以共用ReactJs的大多数开发工具。...甚至可以使用伟大的Redux DevTools来检查Redux存储的状态。可是我最想要的一个功能是检查DOM,就像在网页上一样,本地检查器绝对没有那么好。

    17K30

    【Hybrid开发高级系列】ReactNative(四) —— 基础开发技巧

    而文字的显示或隐藏的状态(快速的显隐切换就产生了闪烁的效果)则是随着时间变化的,因此这一状态应该写到state中。...1.13.2 基本用法         为了查看当前的状态,你可以检查AppStateIOS.currentState,该方法会一直保持最新状态。...@param {string} tag -可以是我们所接受的三种标签中的任意一个:     1、url      2、assets-library标签     3、存储 一个图像的内存中返回的标签 static...style={{ borderWidth: 1 / PixelRatio.get() }}     获取一个正确大小的图像         如果你使用的是一台像素密度比较高的设备上,那你应该得到一个更高分辨率的图像...一个好的经验法则是在pi xel ratio上显示多种图像的尺寸。

    42720

    ICCV2021 | ArbSR:国防科大提出带尺度感知功能的新型任意尺度图像超分方案

    https://arxiv.org/abs/2004.03791 code: https://github.com/LongguangWang/ArbSR ---- 一分钟概览版 本文提出一种任意尺度图像超分...Method 作者认为:不同尺度下的退化是不同的,而尺度信息有助于提升特征的判别能力,进而提升超分性能。...上图给出了对称尺度超分的视觉效果对比,可以看到:ArbRCAN具有更好的视觉感知质量、更少的伪影、更清晰的细节。...所提ArbRCAN生成的结果具有更锐利的边缘、更好的视觉感知结果。 上图给出了真实场景图像的不同倍率超分效果对比,可以看到:ArbRCAN生成结果具有更好的感知质量。...整体架构与思想上两者其实非常相似,但是本质上的区别还不小: 在尺度感知卷积方面,ArbSRv1是直接进行卷积核的预测(用的是动态滤波器的思想),而ArbSRv2则是预测不同weight的融合系数(用的是条件卷积的思想

    2.6K20
    领券