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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Il s'agit également d'une vidéo Tusheng, mais PaintsUndo a emprunté une voie différente. L'auteur de ControlNet, LvminZhang, a recommencé à vivre ! Cette fois, je vise le domaine de la peinture. Le nouveau projet PaintsUndo a reçu 1,4kstar (toujours en hausse folle) peu de temps après son lancement. Adresse du projet : https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO Grâce à ce projet, l'utilisateur saisit une image statique et PaintsUndo peut automatiquement vous aider à générer une vidéo de l'ensemble du processus de peinture, du brouillon de ligne au suivi du produit fini. . Pendant le processus de dessin, les changements de lignes sont étonnants. Le résultat vidéo final est très similaire à l’image originale : jetons un coup d’œil à un dessin complet.

La colonne AIxiv est une colonne où ce site publie du contenu académique et technique. Au cours des dernières années, la rubrique AIxiv de ce site a reçu plus de 2 000 rapports, couvrant les meilleurs laboratoires des principales universités et entreprises du monde entier, favorisant efficacement les échanges et la diffusion académiques. Si vous souhaitez partager un excellent travail, n'hésitez pas à contribuer ou à nous contacter pour un rapport. Courriel de soumission : liyazhou@jiqizhixin.com ; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com Les auteurs de cet article font tous partie de l'équipe de l'enseignant Zhang Lingming de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign (UIUC), notamment : Steven Code repair ; doctorant en quatrième année, chercheur

Si la réponse donnée par le modèle d’IA est incompréhensible du tout, oseriez-vous l’utiliser ? À mesure que les systèmes d’apprentissage automatique sont utilisés dans des domaines de plus en plus importants, il devient de plus en plus important de démontrer pourquoi nous pouvons faire confiance à leurs résultats, et quand ne pas leur faire confiance. Une façon possible de gagner confiance dans le résultat d'un système complexe est d'exiger que le système produise une interprétation de son résultat qui soit lisible par un humain ou un autre système de confiance, c'est-à-dire entièrement compréhensible au point que toute erreur possible puisse être trouvé. Par exemple, pour renforcer la confiance dans le système judiciaire, nous exigeons que les tribunaux fournissent des avis écrits clairs et lisibles qui expliquent et soutiennent leurs décisions. Pour les grands modèles de langage, nous pouvons également adopter une approche similaire. Cependant, lorsque vous adoptez cette approche, assurez-vous que le modèle de langage génère

Récemment, l’hypothèse de Riemann, connue comme l’un des sept problèmes majeurs du millénaire, a réalisé une nouvelle avancée. L'hypothèse de Riemann est un problème mathématique non résolu très important, lié aux propriétés précises de la distribution des nombres premiers (les nombres premiers sont les nombres qui ne sont divisibles que par 1 et par eux-mêmes, et jouent un rôle fondamental dans la théorie des nombres). Dans la littérature mathématique actuelle, il existe plus d'un millier de propositions mathématiques basées sur l'établissement de l'hypothèse de Riemann (ou sa forme généralisée). En d’autres termes, une fois que l’hypothèse de Riemann et sa forme généralisée seront prouvées, ces plus d’un millier de propositions seront établies sous forme de théorèmes, qui auront un impact profond sur le domaine des mathématiques et si l’hypothèse de Riemann s’avère fausse, alors parmi eux ; ces propositions qui en font partie perdront également de leur efficacité. Une nouvelle percée vient du professeur de mathématiques du MIT, Larry Guth, et de l'Université d'Oxford

Montrez la chaîne causale à LLM et il pourra apprendre les axiomes. L'IA aide déjà les mathématiciens et les scientifiques à mener des recherches. Par exemple, le célèbre mathématicien Terence Tao a partagé à plusieurs reprises son expérience de recherche et d'exploration à l'aide d'outils d'IA tels que GPT. Pour que l’IA soit compétitive dans ces domaines, des capacités de raisonnement causal solides et fiables sont essentielles. La recherche présentée dans cet article a révélé qu'un modèle Transformer formé sur la démonstration de l'axiome de transitivité causale sur de petits graphes peut se généraliser à l'axiome de transitivité sur de grands graphes. En d’autres termes, si le Transformateur apprend à effectuer un raisonnement causal simple, il peut être utilisé pour un raisonnement causal plus complexe. Le cadre de formation axiomatique proposé par l'équipe est un nouveau paradigme pour l'apprentissage du raisonnement causal basé sur des données passives, avec uniquement des démonstrations.

acclamations! Qu’est-ce que ça fait lorsqu’une discussion sur papier se résume à des mots ? Récemment, des étudiants de l'Université de Stanford ont créé alphaXiv, un forum de discussion ouvert pour les articles arXiv qui permet de publier des questions et des commentaires directement sur n'importe quel article arXiv. Lien du site Web : https://alphaxiv.org/ En fait, il n'est pas nécessaire de visiter spécifiquement ce site Web. Il suffit de remplacer arXiv dans n'importe quelle URL par alphaXiv pour ouvrir directement l'article correspondant sur le forum alphaXiv : vous pouvez localiser avec précision les paragraphes dans. l'article, Phrase : dans la zone de discussion sur la droite, les utilisateurs peuvent poser des questions à l'auteur sur les idées et les détails de l'article. Par exemple, ils peuvent également commenter le contenu de l'article, tels que : "Donné à".

Actuellement, les modèles linguistiques autorégressifs à grande échelle utilisant le prochain paradigme de prédiction de jetons sont devenus populaires partout dans le monde. Dans le même temps, un grand nombre d'images et de vidéos synthétiques sur Internet nous ont déjà montré la puissance des modèles de diffusion. Récemment, une équipe de recherche de MITCSAIL (dont Chen Boyuan, doctorant au MIT) a intégré avec succès les puissantes capacités du modèle de diffusion en séquence complète et du prochain modèle de jeton, et a proposé un paradigme de formation et d'échantillonnage : le forçage de diffusion (DF ). Titre de l'article : DiffusionForcing:Next-tokenPredictionMeetsFull-SequenceDiffusion Adresse de l'article : https://

Les modèles linguistiques peuvent-ils vraiment être utilisés pour la prédiction de séries chronologiques ? Selon la loi des gros titres de Betteridge (tout titre d'actualité se terminant par un point d'interrogation peut recevoir une réponse « non »), la réponse devrait être non. Le fait semble être vrai : un LLM aussi puissant ne peut pas bien gérer les données de séries chronologiques. Les séries chronologiques, c'est-à-dire les séries chronologiques, comme leur nom l'indique, font référence à un ensemble de séquences de points de données disposées par ordre temporel. L'analyse des séries chronologiques est essentielle dans de nombreux domaines, notamment la prévision de la propagation des maladies, l'analyse du commerce de détail, la santé et la finance. Dans le domaine de l'analyse des séries chronologiques, de nombreux chercheurs ont récemment étudié comment utiliser les grands modèles linguistiques (LLM) pour classer, prédire et détecter les anomalies dans les séries chronologiques. Ces articles supposent que les modèles de langage capables de gérer les dépendances séquentielles dans le texte peuvent également se généraliser aux séries chronologiques.
