ChenWeiHui's Blog

🤖 模型库 Hugging Face 是一个流行的自然语言处理 (NLP) 模型库和社区，提供了大量预训练模型、工具和资源，使得 NLP 的开发者和研究人员能够快速高效地构建和应用各种文本相关应用。在这里，快速熟悉 Hugging Face 的基本功能，并展示一些简单实用的例子。 huggingFace官方研发了一比肩chatgtp3.5 的 ai产品 🚀 快速使用 1、安装 Hugging Face 1pip install transformers 2、安装 PyTorch PyTorch（torch）： 是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习任务。它提供了张量运算和神经网络的支持，是构建深度学习模型的强大工具。 torchaudio： 是 PyTorch 的一个附加库，专注于音频处理任务。它提供了处理音频数据的工具和函数，方便在 PyTorch 中进行声音相关的深度学习任务。 1pip install torch torchaudio 3、浏览 Hugging Face 的 模型库 找到适合你项目需求的模型。 可以通过搜索 ...

概述 ctiviti是一个工作流引警，activiti可以将业务系统中复杂的业务流程抽取出来，使用专门的建模语言BPMN2.0进行定义，业务流程按照预先定义的流程进行执行，实现了系统的流程由activiti进行管理，减少业务系统由于流程变更进行系统升级改造的工作量，从而提高系统的健壮性，同时也减少了系统开发维护成本。 表结构 表分类 表名 解释 一般数据 [ACT_GE_BYTEARRAY] 通用的流程定义和流程资源 [ACT_GE_PROPERTY] 系统相关属性 流程历史记录 [ACT_HI_ACTINST] 历史的流程实例 [ACT_HI_ATTACHMENT] 历史的流程附件 [ACT_HI_COMMENT] 历史的说明性信息 [ACT_HI_DETAIL] 历史的流程运行中的细节信息 [ACT_HI_IDENTITYLINKJ 历史的流程运行过程中用户关系 [ACT_ ...

概述 CAS（Central Authentication Service）是一个开源的单点登录协议和实现，它提供了一种统一的方法来管理和验证用户身份，使用户只需通过一次登录即可访问多个应用程序。CAS 单点登录的工作原理是基于服务提供者 (Service Provider) 和身份认Identity Provider) 的交互。 cas会话 在 CAS 单点登录系统中，会话的过期管理通常由 CAS 服务器（统一登录的系统）负责，而不是由各个子系统单独维护。 CAS 是一种身份验证协议，它通过一个中心化的认证服务器来验证用户的身份，并向用户提供单点登录功能。 CAS 的基本工作流程如下： 用户访问应用系统（子系统）并尚未进行身份验证。 应用系统将用户重定向到 CAS 服务器进行身份验证。 用户在 CAS 服务器上提供凭据进行登录。 CAS 服务器验证用户身份后，生成并返回一个票据给应用系统。 应用系统使用票据向 CAS 服务器请求用户身份信息，CAS 服务器返回用户信息。 用户被授权访问应用系统。 在这个流程中，CAS 服务器负责创建和管理 ...

lc高频SQL题 简单查询 可回收且低脂的产品 题目地址： https://leetcode.cn/problems/recyclable-and-low-fat-products/ 1234567891011+-------------+---------+| Column Name | Type |+-------------+---------+| product_id | int || low_fats | enum || recyclable | enum |+-------------+---------+product_id 是该表的主键（具有唯一值的列）。low_fats 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品是低脂产品，'N' 表示不是低脂产品。recyclable 是枚举类型，取值为以下两种 ('Y', 'N')，其中 'Y' 表示该产品可 ...

概念 冷热数据分离是一种常用的数据优化策略，它通常会根据数据的访问模式和频率来划分数据存储的方式，将热点数据存储非关系型数据库，将冷数据存储到关系型数据库，以提高系统的性能和资源利用率。 识别冷热数据 在实际业务中，识别冷热数据和处理更新热点数据可以采用以下方法： 基于访问频率的划分： 使用统计工具或监控系统，观察数据的访问频率。通常访问频率高的数据可以归为热数据，访问频率低的数据可以归为冷数据。 如下为常用的方式： 使用AOP切面 使用Spring AOP（面向切面编程）可以在方法执行前后加入自定义的逻辑，包括统计方法的调用次数等。在方法调用前记录开始时间，调用后计算执行时间，然后根据执行时间和调用次数来判断哪些数据被频繁访问。 集成监控工具 集成监控工具，如Spring Boot Actuator、Micrometer等，可以帮助收集应用程序的运行时信息，包括HTTP请求次数、方法调用次数等。可以使用这些信息来评估哪些数据被频繁访问。 日志记录 在方法的开始和结束处记录日志，并在日志中包含关键信息，如方法名、参数等。再通过日志分析工具来分析访问频率 使 ...

说明 介绍市面上比较流行的数据库 关系型数据库 MySQL 开源关系型数据库管理系统，易于使用且功能强大 更多：官方网站 PostgreSQL 开源关系型数据库，具有高度可扩展性和丰富的功能集。 更多：官方网站 Oracle Database 商业关系型数据库，广泛用于企业级应用 更多：官方网站 Microsoft SQL Server Microsoft提供的企业级关系型数据库管理系统 更多：官方网站 华为 GaussDB 华为开发的高性能分布式数据库，支持多种数据模型，具备强大的分布式计算能力。 更多：官方网站 南大通用数据库（南大先融） 南京大学研发的先进数据库系统，具备高性能、高可靠性和良好的可扩展性。 更多：官方网站 达梦数据库 国产的高性能关系型数据库，支持分布式计算和海量数据处理，广泛应用于企业级应用。 更多：官方网站 神通数据库 由神通信息科技开发的高性能关系型数据库，具有强大的安全性和稳定性。 更多：官方网站 锐捷数据库 锐捷网络开发的企业级数据库，具备高可用性和性能，广泛用于网络安全和管理领域。 更多：官方网 ...

概况 Druid是阿里巴巴生态中的一员，不仅提供了高效的数据库连接池，还包括了SQL解析和数据源监控功能。在系统中遇到慢SQL问题时，借助Druid的监控能力，可以快速地定位问题所在，从而提高系统的性能和效率。 Github地址：https://github.com/alibaba/druid 项目框架 SpringBoot + Mybatis-Plus + MySQL8 + druid 引入 12345<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.16</version></dependency> 配置 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445 ...