Apache ShardingSphere(Incubating)周报 2019.4.15-2019.4.19

域控制器开发避坑实录:从硬件设计到软件集成的5个关键挑战 本文深入剖析了域控制器开发中的5大关键挑战,从硬件选型到软件集成,涵盖智能驾驶芯片选择、实时性优化、AUTOSAR架构适配等核心问题。通过实战案例和数据对比,为工程师提供避坑指南,助力提升开发效率和系统可靠性。 阅读详情
本周工作

ShardingSphere功能开发


新模块开发


1. Sharding-Proxy存储过程透传 (#2195 进行中)

2. Sharding-Proxy支持配置多用户名及密码功能 (#2232 进行中)

3. Example

   3.1 broadcast-table example开发,社区同学完成raw-jdbc的场景使用 (example#115 进行中)

   3.2 增加脱敏模块使用方式的官方Examples (example#130 完成)


功能优化&重构


1. 将SQL解析模块从第二代引擎替换为第三代引擎 (#2084 进行中)

2. 优化Oracle DCL的Antlr解析语法文件结构 (#2214 进行中)

3. 重构sharding-transaction-spring模块,拆分成jdbc和proxy,并使用spi方式从JPA中取得proxy连接切换事务 (hardingsphere-spi-impl#35 完成)

4. shardingsphere使用servicecomb-saga模块代码优化 (shardingsphere-spi-impl#38 进行中)

5. 重构sql-revert模块 (shardingsphere-spi-impl#39 进行中)


Bug修复


1. 解析规则未区分浮点数和整数,把浮点数当成整数处理,导致转换失败 (#2211 完成)

2. 修复使用辅助查询列加密器,却并没有配置辅助查询列时,查询报错数组越界问题 (#2205 完成)

3. 表达式值为null时解析错误 (#2222 完成)

4. 支持使用MySQL的RLIKE语法 (#2208 完成)


ShardingSphere生态建设


官网建设


1. 新增脱敏 + 数据分片共同使用、脱敏及自增主键属的官方说明文档


对外合作


1. SkyWalking插件通过测试(https://github.com/apache/incubator-skywalking/pull/1934)


版本发布


1.  完成Apache Release ShardingSphere社区投票(https://lists.apache.org/thread.html/7818fb3400ca4404d4d9c47407f4589281ba4a499e0a798b7d714c32@%3Cdev.shardingsphere.apache.org%3E)

2.  开启Apache Release孵化器投票(https://lists.apache.org/thread.html/25c11b46dd3a58d4048dd35be71d21f86db6f5278480eb7083149af1@%3Cgeneral.incubator.apache.org%3E)


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下周计划

ShardingSphere功能开发


新功能开发


1. Sharding-Proxy存储过程透传 (#2195)

2. Sharding-Proxy支持配置多用户名及密码功能 (#2232)


功能优化&重构


1. 将SQL解析模块从第二代引擎替换为第三代引擎 (#2084)

2. PostgreSQL和SQLServer DCL的Antlr解析语法文件结构 (#2214)

3. shardingsphere使用servicecomb-saga模块代码优化 (shardingsphere-spi-impl#38)

4. 重构sql-revert模块 (shardingsphere-spi-impl#39)


问题调研


1. 调查有关雪花算法的自增主键生成器Issue (#2219)


ShardingSphere生态建设


对外宣传


1. PostgreSQL中文社区宣传:[ShardingSphere即将支持PostgreSQL代理](https://mp.weixin.qq.com/s/Z8oVZWB7DFqkVDHwVtLk7w)


版本发布


1.  完成Apache Release孵化器投票(https://lists.apache.org/thread.html/25c11b46dd3a58d4048dd35be71d21f86db6f5278480eb7083149af1@%3Cgeneral.incubator.apache.org%3E)


社区可认领的任务


1. #2154,#1907,#1775

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Apache ShardingSphere(Incubating)自2016开源以来,不断精进、不断发展,被越来越多的企业和个人认可:Github上收获7000+的stars,70+公司企业的成功案例。此外,越来越多的企业和个人也加入到Apache ShardingSphere(Incubating)的开源项目中,为它的成长和发展贡献了巨大力量。


我们从未停息过脚步,聆听社区伙伴的需求和建议,不断开发新的、强大的功能,不断使其健壮可靠!

开源不易, 我们却愿向着最终的目标,步履不停!

那么,正在阅读的你,是否可以助我们一臂之力呢?分享、转发、使用、交流,以及加入我们,都是对我们最大的鼓励!

项目地址:

https://github.com/apache/incubator-shardingsphere


更多信息请浏览官网:

https://shardingsphere.apache.org/


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扫码进群

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使用LSTM(长短期记忆)模型处理文本数据的典型流程 对于序列到序列的任务(如机器翻译),可以使用LSTM的隐状态来生成目标序列。这些向量捕获了词之间的语义关系,每个词都被表示为一个高维空间中的点,语义上相似的词在向量空间中彼此靠近。这通常是通过创建一个词汇表(vocabulary)来实现的,词汇表中的每个词都会被分配一个唯一的数字ID。:由于LSTM等循环神经网络(RNN)需要固定长度的输入,所以需要将不同长度的句子填充到相同的长度。由于计算机不能直接理解连续的文本,第一步是将文本分割成独立的词或标记(token)。:将词嵌入作为输入传递给LSTM模型。 阅读详情

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