【转载】hibernate.current_session_context_class

hibernate.current_session_context_class是做什么用的呢?通俗点来讲,就是配置session绑定到某一运行环境,例如从同一个线程中用getCurrentSession()取得的session都是同一个,当前没有session就自动创建一个返回给你用。,官方文档如下说:

    使用 Hibernate 的大多数应用程序需要某种形式的“上下文相关的”会话,特定的会话在整个特

定的上下文范围内始终有效。然而,对不同类型的应用程序而言,要为什么是组成这种“上下文”下一个定义通常是困难的;不同的上下文对“当前”这个概念定义了不同的范围。在 3.0 版本之前,使用 Hibernate 的程序要么采用自行编写的基于 ThreadLocal 的上下文会话,要么采用HibernateUtil 这样的辅助类,要么采用第三方框架(比如 Spring 或 Pico),它们提供了基于代理(proxy)或者基于拦截器(interception)的上下文相关的会话。从 3.0.1 版本开始,Hibernate 增加了SessionFactory.getCurrentSession() 方法。一开始,它假定了采用 JTA 事务,JTA 事务定义了当前 session 的范围和上下文(scope 和 context)。因为有好几个独立的 JTA TransactionManager 实现稳定可用,不论是否被部署到一个 J2EE 容器中,
大多数(假若不是所有的)应用程序都应该采用 JTA 事务管理。基于这一点,采用 JTA 的上下文相关的会话可以满足你一切需要。
在SSH框架中如果设置成thread的问题
hibernate.current_session_context_class的值设成thread。按我简单的理解就是将getCurrentSession()返回的session绑定到当前运行线程中。,但不是spring已经托管的那个Session对象。所以获取的session是在spring代理的上下文之外的的当前线程之中,所以此session并非事务管理器代理的那个session,不会自动开启事务。根据官方提示:第三方框架提供了基于代理(proxy)或者基于拦截器(interception)的上下文相关的会话的管理,所以把hibernate.current_session_context_class设置删除了,默认的就是org.springframework.orm.hibernate3.SpringSessionContext
thread jta事务问题
采取thread,事务是当前数据库的connection,这种适合采用一个数据的项目
如果是分布式事务(1个以上数据,就需要jta)

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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