由于项目中使用mybatis比较多,并且mybatis这种半orm形式的持久层框简单又不失可控性,所以这一章简单讲一下springboot与mybatis的集成。
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使变量在多个线程间可见,没有原子性,通过加入内存屏障和 禁止重排序(as if serial)优化实现可见性。
代码:https://github.com/LiangliangNan/Easy3D
AIGC 大模型最火热的任务之一——基于 Diffusion Model 的图像编辑(editing)领域的首篇综述。长达 26 页,涵盖 297 篇文献!本文全面研究图像编辑前沿方法,并根据技术路线精炼地划分为 3 个大类、14 个子类,通过表格列明每个方法的类型、条件、可执行任务等信息。此外,本文提出了一个全新 benchmark 以及 LMM Score 指标来对代表性方法进行实验评估,为研究者提供了便捷的学习参考工具。强烈推荐 AIGC 大模型研究者或爱好者阅读,紧跟热点。
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
谷歌VideoPoet项目Research Lead,CMU兼职教授蒋路的Google Scholar资料显示已加入TikTok。
Juan cao,Zhao zhang,Fulu Tao,Liangliang Zhang,Yuchuan Luo,Jing Zhang,Jichong Han,JunXie
【新智元导读】TensorFlow 今天发布最新版 1.2.0,公布了14大最新功能。新智元带来最新介绍,包括 API 的重要变化、contrib API的变化和Bug 修复及其他改变。附代码链接。 主要的功能和改进 1. Windows上支持Python3.6。 2. 时空域去卷积(spatio temporal deconvolution.)增加了tf.layers.conv3d_transpose层。 3. 增加了tf.Session.make_callable( ),为多次运行一个相同步骤的运行提供
bounds是指这个view在它自己坐标系的坐标和大小 而frame指的是这个view在它superview的坐标系的坐标和大小区别主要在坐标系这一块。很明显一个是自己为原点的坐标系,一个是以屏幕为原点的坐标系。
java.util.Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种,最终操作返回一特定类型的计算结果,而中间操作返回Stream本身,这样就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源,比如 java.util.Collection的子类,List或者Set, Map不支持。Stream的操作可以串行stream()执行或者并行parallelStream()执行。
http://www.yiibai.com/lua/lua_environment.html
文章:City3D: Large-Scale Building Reconstruction from Airborne LiDAR Point Clouds
(Flexible Job-shop Scheduling Problem, 简称为FJSP)
感谢52CV群友“一块钱”盘点了CVPR 2019 所有有关目标检测的文章,并简单做了分类。
随着vivo悟空活动中台活动组件越来越多,活动中台开发的小伙伴们愈发的感知到我们缺少一个可以沉淀通用能力,提升代码复用性的组件库。在这个目标基础之上诞生了acitivity-components,但是随着组件的抽离增多,在和上下游沟通时,发现公共组件对于运营、产品、测试同学来说都是黑盒,只有开发自己知道沉淀了哪些能力,业务上哪些模块进行了抽取。同时,在对外赋能时,也缺少了一个平台呈现我们抽离的组件,基于此目标,开发小伙伴们开始构思插件管理平台的开发计划。
标题:Learning Transferable Features for Point Cloud Detection via 3D Contrastive Co-training
【1】 Mask2Former for Video Instance Segmentation 标题:用于视频实例分割的Mask2Former 链接:https://arxiv.org/abs/2112.10764
【1】 iSegFormer: Interactive Image Segmentation with Transformers 标题:iSegFormer:基于Transformers的交互式图像分割 链接:https://arxiv.org/abs/2112.11325
【1】 StyleSwin: Transformer-based GAN for High-resolution Image Generation 标题:StyleSwin:用于高分辨率图像生成的Transformer基GaN 链接:https://arxiv.org/abs/2112.10762
【1】 Self-attention Presents Low-dimensional Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction 标题:用于链接预测的自我关注呈现低维知识图嵌入 链接:https://arxiv.org/abs/2112.10644
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