主键生成策略

最新推荐文章于 2021-12-17 15:23:41 发布

一蓑烟雨任平生--

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdnlcw/article/details/83475198

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一般分为四种主键生成器：
1，assigned：程序员自己控制

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2，identity(标识列/自动增长)Oracle数据库用：sequence （需要到主配置文件（dialect）改成Oracle数据库）

3，increment uuid/uuid.hex：hibernate控制

4 其它:native

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在建立数据库的时候，需要为每张表指定一个主键，所谓主键就是能够唯一标识表中某一行的属性或属性组，一个表只能有一个主键，但可以有多个候选索引。因为主键可以唯一标识某一行记录，所以可以确保执行数据更新、删除的时候不会出现张冠李戴的错误。数据库的主键生成有多种方式，每种方式都有其优点和缺点，应该根据不同的需求在主键的时间和空间效率上做平衡折中，从而选择不同的主键生成策略。归纳起来，对主键的选择主要有以下...

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es种一共两种主键生成策略，一个是手动指定和一个是自动生成 1.document的id 1）根据应用情况来说，是否满足是否指定document id的手动指定，一般情况，是从某些其他的系统中，导入一些数据到es时，会采用这种方式，...

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机器学习（深度学习）：用于脑肿瘤的带有边界框的磁共振成像

04-25

数据集一个高质量的医学图像数据集，专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍：该数据集包含5249张脑部MRI图像，分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框（Bounding Boxes），并按照脑肿瘤的类型分为四个类别：胶质瘤（Glioma）、脑膜瘤（Meningioma）、无肿瘤（No Tumor）和垂体瘤（Pituitary）。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度，包括矢状面、轴面和冠状面，能够全面覆盖脑部解剖结构，为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注：边界框是通过LabelImg工具手动标注的，标注过程严谨，确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖：图像从不同的MRI扫描角度拍摄，包括矢状面、轴面和冠状面，能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选：数据集在创建过程中经过了彻底的清洗，去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像，保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型，以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础，能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源，能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具，从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。