鉴权中间件的使用3、掌握基于gorm的sql多表查询4、掌握gin-swag的应用5、掌握go语言开发前后端分离项目的能力6、从0到1开发完整前后端分离项目的能力技术栈：go后端gin+gorm+swagger+reids

乐观锁:java当中cas属于乐观锁数据库中一般通过version版本号实现悲观锁:java当中synchronized和Lock数据库中通过select...whereid=?

'root','123456','shop')ordie('数据库连接失败');$conn->query("SETNAMES'UTF8'");$query="SELECTnumFROMstockwhereid

select*fromBlogwhereid=#{id}

背景今天遇到个业务场景需要批量根据索引删除数据，ORM框架为mybatis，跟以往遇到的根据MySQL主键批量删除不同，本次使用的数据库时PgSQL，使用的联合主键索引；搜索相关资料网上大部分帖子都是使用类似whereidin

1.MGN网络输出在实际使用MGN时，是将网络尾部的特征进行导出，并进行相关的相似性度量。如图1所示，MGN特网络在析出特征的结尾处执行了concat操作。如果每一条特征维度是256的话，那么MGN最终输出将是2048维的特征。图1MGN特征输出在进行特征相似度度量时，多个2048维的特征两两计算特征是一个不小的计算量。为了解决这个问题，我们可以在concat操作之后添加一个聚合层。2.MGN特征

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖

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安装软件官方软件安装插件提供了更多的监听器选项数据库驱动数据库测试配置这里以一个简单的案例进行，进行连接池为10,20,30的梯度压测：select*fromtb_order_itemwhereid='

需求：如何将多条update语句合并为一条update语句：如，updatetable1setcol='2012'haha='hello'whereid='2014001'updatetable1setcol

，这里根据mysql版本的内容不注释*/2、大小写绕过将字符串设置成大小写，如and1=1转成AnD1=1或anD1=13、浮点数绕过如whereid=1转成id=1.04、NULL值绕过\N代表null

核心方法：提出了一种基于累加器的可认证数据结构，可以动态聚合任意查询属性提出块内和块间索引，聚合块内和块间数据，可以做高效查询验证倒排前缀树结构，加速同时处理大量数据的订阅查询提出问题：1.range查询2.布尔查询3.没有可靠第三方、而且不能保证查询的完整性图中元素有：①全节点②矿工节点：是全节点，而且负责构建共识证明，比如计算nonce③轻节点：存nonce、区块的哈希，不存数据记录提出的Vc

`code`FROM(SELECT@rAS_id,(SELECT@r:=parent_idFROMsys_positionWHEREid=_id)ASparent_id,@l:=@l+1ASlvlFROM

索引优化索引分类image.png回表假设我们执行一条查询语句select*frompersonwhereID=6，因为我们直接使用的主键ID查询，所以就会用主键索引，由于主键索引直接关联了整行数据，所以

shareid=3629554384&uk=4013289088&fid=977951266414309王家林老师(邮箱：[email protected]:1740415547)Spark亚太研究院院长和首席专家

MazeRunnerWewantyoutopracticecomposingmultipleclassesandfilesintoonelarger,functionalpieceofsoftware.Forthat,weaskyoutoimplementasmallgameinJava.GameIdeaThecoreideaofthegameisnavigatingacharac

写在前面工作中遇到，整理reids做简单分布式锁的思考博文适合刚接触redis的小伙伴理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。

updateSS.c=S.c+1whereid=2更新语句与查询语句差不多，要经过连接器，缓存在更新后会失效，所以一般建议不用查询缓存，然后经过分析器，优化器，执行器，但更新语句重点是会涉及到两个日志模块

论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练

Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022（CCFA）收录的文章，写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题（虽然区块链仅仅只是存储的作用，也稍微提了一下）。精读完这篇文章，整体感觉还不错，毕

文章目录一、前言二、简介三、改进思路3.1、状态定义3.2、相机运动补偿3.3、iou和ReID融合3.4、改进总结四、相机运动补偿一、前言目前MOT(MultipleObjectTracking)最有效的方法仍然是

会先到查询缓存中看看，若是以前执行过，直接将查询结果返回给客户端，若是查询缓存没有命中，就需要执行后面的计划分析器如果没有命中查询缓存，就要开始分析器了；mysql>selectsql_cache*fromTwhereID

idFROMxc_reporting_task_detailGROUPBYtask_id)rtd2WHERErtd.id=rtd2.id;SELECT*FROMxc_reporting_task_detailWHEREidIN

文章目录现象问题排查结论先行：kubesphere-system名称空间下reids宕机重启，会判断是否通过registry-proxy重新拉取镜像，该镜像原本是通过阿里云上拉取，代理上没有出现超时情况

本文是发表于ACMTransactionsonGraphics期刊上的一篇论文论文地址：[2302.12228]基于编码器的域优化，用于文本到图像模型的快速个性化(arxiv.org)官方代码：mkshing/e4t-diffusion：实现基于编码器的域调优，以实现文本到图像模型的快速个性化(github.com)一、Introduction近年来，个性化大规模文本到图像模型的能力已经彻底改变了

本文发表于ICCV2023论文地址：ICCV2023OpenAccessRepository(thecvf.com)官方代码：mkshing/svdiff-pytorch:Implementationof"SVDiff:CompactParameterSpaceforDiffusionFine-Tuning"(github.com)一、Introduction最近几年，基于扩散的文本到图像生成模型

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生来源：AAAI‘21链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16585概述本文提出了一种动态图谱(KG

,"NAME"VARCHAR(20),NOTCLUSTERPRIMARYKEY("ID"))STORAGE(ON"MAIN",CLUSTERBTR);方法1使用匿名块Stringsql1="DECLAREidint

Redis提供了五种主要的数据类型，它提供了强大且实用的功能，然而实际开发中，有大多数的开发者仅仅只会使用简单的RedisString的Get和Set，下面简单介绍Redis五大对象StringReids

1.项目根目录src目录下，创建hybreid/html文件夹2.将下载的pdf.js文件夹放到hybreid/html，放HTML以外的目录，不会将其一起打包3.下载pdf.js链接4.找到src\hybrid

参考代码：rmd1.概述介绍：回顾前几年的一些自监督型深度估计算法，它们都是从不同的角度对自监督深度估计方法进行改进。总结这些算法中对自监督深度估计的改进idea，发现这些算法有的是为了解决场景光照变化对深度估计稳定性的影响；有的是对相机运动下场景中物体遮挡运动进行建模，从而减少对于前期假设先验的违背的影响。而这些改进的idea它们的来源是不同的文章，那么它们组合起来是否能达到比原方法更好的效果呢

参考代码：AdelaiDepth-LeReS1.概述介绍：基于单张图像的深度估计网络往往采用scale-shiftinvariant形式完成深度预测，其是将预测深度和GT深度映射到scale-shiftinvariant空间，之后再计算loss，自然使用该方法得到的深度在经过点云映射之后是存在扭曲的，这类方法以MiDaS为代表。除scale-shift之外其还存在焦距（focal）上的不确定，因而

参考代码：VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍：这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式，在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现，因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的。这样的浅层次深度信息学习自然不能很好学习到GT深度中的一些细节与结构差异信息，因而这篇文章提出将预测深度通过预先假定的相机内参映射到同一模

参考代码：BoostingMonocularDepth论文：BoostingMonocularDepthEstimationModelstoHigh-ResolutionviaContent-AdaptiveMulti-ResolutionMerging1.概述导读：这篇文章提出了一种使用现有深度估计模型（MiDas）生成具有更高分辨率/更多细节表现深度图的方法（同时保持高分辨率和深度一致性是现存

主页与代码地址：robust_cvd1.概述导读：这篇文章的目的是为了在视频场景下生成稳定的深度估计结果，其提出的算法可以在一个单目视频中估计出一致的深度图和相机位姿。文章首先会使用MiDas为视频中的单帧图像做初始深度估计（主要用于提供深度scale参数），以及使用CeresLibrary上计算相机的初始位姿信息。之后再在输入的视频序列上使用在线finetune形式交替进行深度估计结果与相机位姿

参考代码：MiDaS1.概述导读：这篇文章提出了一种监督的深度估计方法，其中使用一些很有价值的策略使得最后深度估计的结果具有较大提升。具体来讲文章的策略可以归纳为：1）使用多个深度数据集（各自拥有不同的scale和shift属性）加入进行训练，增大数据量与实现场景的互补；2）提出了一种scale-shiftinvariable的loss用于去监督深度的回归过程，从而使得可以更加有效使用现有数据；3

参考代码：RAFT-Stereo1.概述导读：RAFT算法是非常经典的立体匹配算法，在光流和立体匹配任务中有着广泛的运用。而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中，并且在如下的几个方面进行改进：1）相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴（W方向）的视差信息，前提是输入的图像对需要事先经过极线校准；2）在GPU的update阶段使用stride为[8,16,32][8,16,32][8,16

参考代码：packnet-sfm1.概述导读：这篇文章提出了一种自监督的深度估计方法，其使用视频序列与运动信息作为输入，用网络去估计深度信息/相机位姿，并用最小重构误差去约束整个训练的过程从而实现自监督。文章的创新点主要体现为：使用3D卷机作为深度编解码网络，在相机位姿的6d信息基础上对平移分量进行约束，提出了一个新的数据集DDAD（DenseDepthforAutomatedDriving）。单

目录写在前面1.摘要2.相关知识3.MCR方法3.1生成推理链3.2基于推理链的推理4.实验4.1实验设置4.2实验结果5.提及文献写在前面文章标题：AnsweringQuestionsbyMeta-ReasoningoverMultipleChainsofThought论文链接：【1】代码链接：暂无仅作个人学习记录用1.摘要现代多跳问答系统（QA）通常将问题分解为一系列的推理步骤，称为思维链（C

元数据优化论文阅读GUFI:Fast,SecureFileSystemMetadataSearchforBothPrivilegedandUnprivilegedUsersSC2022Paper论文笔记针对元数据查询的优化

select*fromorderswhereid={}limit1;3.声明类fromdatetimeimportdatetimeclassOrder(object):id:intprice:fl

select*fromuserwhereid=1forupdate;1.forupdate作用在MySQL中，使用forupdate子句可以对查询结果集进行行级锁定，以便在事务中对这些行进行更新或者防止其他事务对这些行进行修改

导语本文提出了SQLPrompt，通过创新的Prompt设计、基于执行一致性的解码策略，以及混合不同格式的Prompt和不同LLMs输出的方式，提高了LLM在Few-shotIn-contextLearning下的能力。会议：EMNLP2023Findings（Short）链接：https://arxiv.org/abs/2311.028831简介这项研究介绍了“SQLPrompt”，一种针对大型

2015年夏天，我们见识了Google的DeepDream算法，它能够将一张图像转化为狗眼睛和错觉式伪影（pareidolicartifact）混合

overview论文地址google的经典论文。MapReduce是一种编程模型（类似于现在的框架），主要是将分布式算法进行了抽象，MP负责处理分布式中的容错、通信等，程序员只需要关注具体的业务实现，即Mapper和Reducer的逻辑。MPrunonGFS.整个模型的输入是key/value对集合，输出也是若干的key/value对集合，以文件的形式保存。用户需要自定义两个函数，map和redu

以下是根据论文归纳出的一些查询优化器公式和知识点，有没有用不知道，先码起来。SQL执行优化过程处理SQL语句是从解析用户输入的SQL语句开始，经过一系列优化过程，最终生成机器代码并执行的过程。这个过程涉及到多个复杂的步骤，每个步骤都是为了确保SQL语句能够高效、正确地执行。通常包括以下四个主要步骤：解析器（Parser）这个步骤负责对用户输入的SQL语句进行词法和语法分析，检查SQL语句是否遵循S

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来源：HealthDay/作者：RobertPreidt/翻译：Forest幺林免责声明：本文观点与译者无关。