flyway的使用
在频繁的工程实践中,服务端程序与数据库不断的更新,如果服务端和数据库部署不一致,经常性的会导致各种问题。为了解决这一问题,可行的方案之一就是让数据库随着服务端的版本而更新,flyway就是一种解决方案。 一. 目的 管理数据库更新。 二.方法 直接在ja
在频繁的工程实践中,服务端程序与数据库不断的更新,如果服务端和数据库部署不一致,经常性的会导致各种问题。为了解决这一问题,可行的方案之一就是让数据库随着服务端的版本而更新,flyway就是一种解决方案。
一. 目的
管理数据库更新。
二.方法
直接在java工程中嵌入sql脚本。工程重新部署时,会自动更新数据库,保证数据库与代码同步,避免了手动更新数据库带来的弊病。
三.原理
在数据库中创建了一个表schema_version,该表的最后记录为当前数据库版本。
四.步骤
1.在pom文件中加入如下:
dependency>
groupId>org.flywaydbgroupId>
artifactId>flyway-coreartifactId>
version>3.2.1version>
dependency>
2.在dispatcher-servlet.xml中加入
bean id="flyway" class="org.flywaydb.core.Flyway" depends-on="dataSource" lazy-init="false" init-method="migrate">
property name="dataSource" ref="dataSource"/>
property name="initOnMigrate" value="true" />
property name="validateOnMigrate" value="false" />
bean>
同时让其它数据库操作bean依赖于flyway这个bean,避免数据库未升级完毕已经进行数据库操作。
bean id="hibernate4AnnotatedSessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate4.LocalSessionFactoryBean" depends-on="flyway">
bean id="transactionManager" class="org.springframework.orm.hibernate4.HibernateTransactionManager" depends-on="flyway">
3.在resources下建立数据库脚本升级目录,请注意脚本命名方式
五.注意
1.flyway不支持回滚,如果你增加了一个字段,然后又要删除这个字段,就只能写一个V2_6_0_1__Delete_new_like_Column.sql的脚本。
2.一旦使用flyway,就不要使用手动方式修改数据库,同时不得删除schema_version中数据。

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Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. Einreichungs-E-Mail: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Die Autoren dieses Artikels stammen alle aus dem Team von Lehrer Zhang Lingming an der University of Illinois in Urbana-Champaign, darunter: Steven Code Repair; Doktorand im vierten Jahr, Forscher

Wenn die Antwort des KI-Modells überhaupt unverständlich ist, würden Sie es wagen, sie zu verwenden? Da maschinelle Lernsysteme in immer wichtigeren Bereichen eingesetzt werden, wird es immer wichtiger zu zeigen, warum wir ihren Ergebnissen vertrauen können und wann wir ihnen nicht vertrauen sollten. Eine Möglichkeit, Vertrauen in die Ausgabe eines komplexen Systems zu gewinnen, besteht darin, vom System zu verlangen, dass es eine Interpretation seiner Ausgabe erstellt, die für einen Menschen oder ein anderes vertrauenswürdiges System lesbar ist, d. h. so vollständig verständlich, dass mögliche Fehler erkannt werden können gefunden. Um beispielsweise Vertrauen in das Justizsystem aufzubauen, verlangen wir von den Gerichten, dass sie klare und lesbare schriftliche Stellungnahmen abgeben, die ihre Entscheidungen erläutern und stützen. Für große Sprachmodelle können wir auch einen ähnlichen Ansatz verfolgen. Stellen Sie bei diesem Ansatz jedoch sicher, dass das Sprachmodell generiert wird

Prost! Wie ist es, wenn es bei einer Papierdiskussion auf Worte ankommt? Kürzlich haben Studenten der Stanford University alphaXiv erstellt, ein offenes Diskussionsforum für arXiv-Artikel, das es ermöglicht, Fragen und Kommentare direkt zu jedem arXiv-Artikel zu posten. Website-Link: https://alphaxiv.org/ Tatsächlich ist es nicht erforderlich, diese Website speziell zu besuchen. Ändern Sie einfach arXiv in einer beliebigen URL in alphaXiv, um den entsprechenden Artikel direkt im alphaXiv-Forum zu öffnen: Sie können die Absätze darin genau lokalisieren das Papier, Satz: Im Diskussionsbereich auf der rechten Seite können Benutzer Fragen stellen, um dem Autor Fragen zu den Ideen und Details des Papiers zu stellen. Sie können beispielsweise auch den Inhalt des Papiers kommentieren, wie zum Beispiel: „Gegeben an.“

Kürzlich gelang der Riemann-Hypothese, die als eines der sieben großen Probleme des Jahrtausends bekannt ist, ein neuer Durchbruch. Die Riemann-Hypothese ist ein sehr wichtiges ungelöstes Problem in der Mathematik, das sich auf die genauen Eigenschaften der Verteilung von Primzahlen bezieht (Primzahlen sind Zahlen, die nur durch 1 und sich selbst teilbar sind, und sie spielen eine grundlegende Rolle in der Zahlentheorie). In der heutigen mathematischen Literatur gibt es mehr als tausend mathematische Thesen, die auf der Aufstellung der Riemann-Hypothese (oder ihrer verallgemeinerten Form) basieren. Mit anderen Worten: Sobald die Riemann-Hypothese und ihre verallgemeinerte Form bewiesen sind, werden diese mehr als tausend Sätze als Theoreme etabliert, die einen tiefgreifenden Einfluss auf das Gebiet der Mathematik haben werden, und wenn sich die Riemann-Hypothese als falsch erweist, dann unter anderem Auch diese Sätze werden teilweise ihre Gültigkeit verlieren. Neuer Durchbruch kommt von MIT-Mathematikprofessor Larry Guth und der Universität Oxford

Zeigen Sie LLM die Kausalkette und es lernt die Axiome. KI hilft Mathematikern und Wissenschaftlern bereits bei der Forschung. Beispielsweise hat der berühmte Mathematiker Terence Tao wiederholt seine Forschungs- und Forschungserfahrungen mit Hilfe von KI-Tools wie GPT geteilt. Damit KI in diesen Bereichen konkurrenzfähig sein kann, sind starke und zuverlässige Fähigkeiten zum kausalen Denken unerlässlich. Die in diesem Artikel vorgestellte Forschung ergab, dass ein Transformer-Modell, das auf die Demonstration des kausalen Transitivitätsaxioms für kleine Graphen trainiert wurde, auf das Transitivitätsaxiom für große Graphen verallgemeinern kann. Mit anderen Worten: Wenn der Transformer lernt, einfache kausale Überlegungen anzustellen, kann er für komplexere kausale Überlegungen verwendet werden. Der vom Team vorgeschlagene axiomatische Trainingsrahmen ist ein neues Paradigma zum Erlernen des kausalen Denkens auf der Grundlage passiver Daten, nur mit Demonstrationen

Die AIxiv-Kolumne ist eine Kolumne, in der diese Website akademische und technische Inhalte veröffentlicht. In den letzten Jahren sind in der AIxiv-Kolumne dieser Website mehr als 2.000 Berichte eingegangen, die Spitzenlabore großer Universitäten und Unternehmen auf der ganzen Welt abdecken und so den akademischen Austausch und die Verbreitung wirksam fördern. Wenn Sie hervorragende Arbeiten haben, die Sie teilen möchten, können Sie gerne einen Beitrag leisten oder uns für die Berichterstattung kontaktieren. E-Mail-Adresse: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com. Einleitung In den letzten Jahren hat die Anwendung multimodaler großer Sprachmodelle (MLLM) in verschiedenen Bereichen bemerkenswerte Erfolge erzielt. Als Grundmodell für viele nachgelagerte Aufgaben besteht aktuelles MLLM jedoch aus dem bekannten Transformer-Netzwerk, das

Können Sprachmodelle wirklich zur Zeitreihenvorhersage verwendet werden? Gemäß Betteridges Gesetz der Schlagzeilen (jede Schlagzeile, die mit einem Fragezeichen endet, kann mit „Nein“ beantwortet werden) sollte die Antwort „Nein“ lauten. Die Tatsache scheint wahr zu sein: Ein so leistungsstarkes LLM kann mit Zeitreihendaten nicht gut umgehen. Zeitreihen, also Zeitreihen, beziehen sich, wie der Name schon sagt, auf eine Reihe von Datenpunktsequenzen, die in der Reihenfolge ihres Auftretens angeordnet sind. Die Zeitreihenanalyse ist in vielen Bereichen von entscheidender Bedeutung, einschließlich der Vorhersage der Ausbreitung von Krankheiten, Einzelhandelsanalysen, Gesundheitswesen und Finanzen. Im Bereich der Zeitreihenanalyse haben viele Forscher in letzter Zeit untersucht, wie man mithilfe großer Sprachmodelle (LLM) Anomalien in Zeitreihen klassifizieren, vorhersagen und erkennen kann. Diese Arbeiten gehen davon aus, dass Sprachmodelle, die gut mit sequentiellen Abhängigkeiten in Texten umgehen können, auch auf Zeitreihen verallgemeinert werden können.
