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Mybatis拦截器实现读写分离的思路和实践

上次文章我们采用原生的方式做了mybatis的多数据源,多数据源势必要决定采用那种数据源了,当然这里说的是数据一样的数据源了,也就是主从或者主备之类的,为啥要做读写分离就是因为业务读写压力比较大,放到同一台机器上会影响效率,所以我们可以让读和写分开,这样就降低了计算机的压力,相当于分流了。虽然读写分离优点多多,但是也不能无脑读写分离,对于写入立马回查的业务读写分离的模式大概率就要凉凉。所以这块在代码层面上要灵活的决定数据源采用写库还是读库就成为一个比较重要的问题。这块我们再思考一个问题,现在市面上有很多数据库中间件,比如mycat之类的貌似也解决不了主从之间的时间延迟问题,所以这块最为灵活的方式是在代码中决定数据源。当然在代码中决定采用数据源之后,再用mycat等中间件就有点搞笑了。所以个人总结来说代码中的灵活决定数据源比采用数据库中间件的优势更加明显。

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如何用 Keras 为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络?

本文介绍了如何利用Keras框架开发基于序列数据的循环神经网络模型,并给出了一个序列到序列预测问题的实例。首先介绍了如何定义一个简单的编码器-解码器模型,然后利用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型,最后利用Keras的Dataset API从数据集中加载数据并划分训练集和测试集。在划分数据集之后,使用Keras的Sequential模型定义了一个基于LSTM的编码器-解码器模型,并使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优。最后,使用Keras的Keras Tuner对模型进行超参数调优,并使用测试集对模型进行评估。实验结果表明,该模型在序列到序列预测问题上的性能优于传统的循环神经网络模型。

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Python读取PDF内容

1,引言 晚上翻看《Python网络数据采集》这本书,看到读取PDF内容的代码,想起来前几天集搜客刚刚发布了一个抓取网页pdf内容的抓取规则,这个规则能够把pdf内容当成html来做网页抓取。神奇之处要归功于Firefox解析PDF的能力,能够把pdf格式转换成html标签,比如,div之类的标签,从而用GooSeeker网页抓取软件像抓普通网页一样抓取结构化内容。 从而产生了一个问题:用Python爬虫的话,能做到什么程度。下面将讲述一个实验过程和源代码。 2,把pdf转换成文本的Python源代码 下面的python源代码,读取pdf文件内容(互联网上的或是本地的),转换成文本,打印出来。这段代码主要用了一个第三方库PDFMiner3K把PDF读成字符串,然后用StringIO转换成文件对象。(源代码下载地址参看文章末尾的GitHub源)

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