近况

最近真的够懒的,我是说在写博客这个事情上。

这段日子说忙也不那么忙,说闲也没闲到哪去,就那样呗。 So far, so good.

21号跟同事去了趟阳澄湖,专门为大闸蟹而去,当然是吃的心满意足,同事回来的时候还不忘买了3对带回去再吃。偶在专家们的悉心指导下终于把两只大闸蟹吃的干干净净,没浪费一丁点^_^ 吃完了抹着嘴巴还不忘说一句,什么时候再来吃吧?

要降温了,秋天走了,冬天还会远吗?

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内容概要:本文系统阐述了Java Persistence API(JPA)的核心概念、技术架构、核心组件及实践应用,重点介绍了JPA作为Java官方定义的对象关系映射(ORM)规范,如何通过实体类、EntityManager、JPQL和persistence.xml配置文件实现Java对象与数据库表之间的映射与操作。文章详细说明了JPA解决的传统JDBC开发痛点,如代码冗余、对象映射繁琐、跨数据库兼容性差等问题,并解析了JPA与Hibernate、EclipseLink等实现框架的关系。同时提供了基于Hibernate和MySQL的完整实践案例,涵盖Maven依赖配置、实体类定义、CRUD操作实现等关键步骤,并列举了常用JPA注解及其用途。最后总结了JPA的标准化优势、开发效率提升能力及在Spring生态中的延伸应用。 适合人群:具备一定Java基础,熟悉基本数据库操作,工作1-3年的后端开发人员或正在学习ORM技术的中级开发者。 使用场景及目标:①理解JPA作为ORM规范的核心原理与组件协作机制;②掌握基于JPA+Hibernate进行数据库操作的开发流程;③为技术选型、团队培训或向Spring Data JPA过渡提供理论与实践基础。 阅读建议:此资源以理论结合实践的方式讲解JPA,建议读者在学习过程中同步搭建环境,动手实现文中示例代码,重点关注EntityManager的使用、JPQL语法特点以及注解配置规则,从而深入理解JPA的设计思想与工程价值。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/d787a05b82eb 西门子SCALANCE X系列交换机是西门子公司所提供的工业以太网交换机产品系列,其在工业自动化领域具有广泛的应用。 如果在应用期间遭遇固件升级失误或采用了不相容的固件版本,可能会导致交换机无法正常启动。 在这种情况下,通常能够借助FTP(文件传输协议)来恢复交换机的固件,从而使其恢复正常运作。 本文件详细阐述了利用FTP修复SCALANCE X系列交换机固件的方法,并具体说明了实施步骤。 当SCALANCE X系列交换机的固件出现故障时,设备在启动后会自动激活引导加载程序,并通过故障LED的闪烁来表明设备处于特殊情形。 在这种情形下,交换机能够充当FTP服务器,与客户端建立联系,执行固件数据的传输。 需要特别强调的是,对于SCALANCE X200系列交换机,必须经由端口1来连接FTP客户端。 在实施步骤方面,首先需要为交换机指定一个IP地址。 这一步骤通常借助西门子公司提供的PST(Product Support Tools)软件来实施。 在成功配置IP地址之后,就可以通过FTP协议与交换机内部的FTP服务器建立连接,并借助FTP客户端将固件文件传输到交换机。 需要留意的是,在传输固件文件之前,应当先从西门子技术支持网站获取对应订货号的固件版本文件。 一旦固件文件备妥,就可以开始FTP操作。 这通常涉及打开操作系统的DOS窗口,运用FTP指令连接到交换机的FTP服务器,并输入正确的用户名和密码进行身份验证。 在本案例中,用户名和密码均为“siemens”,并且传输模式设定为二进制。 随后,使用FTP的“put”指令将本地固件文件上传至交换机。 值得留意的是,固件文件名必须严格遵循大小写规则。 上传成功后,...
### 文本情感分类领域的最新研究进展 #### 多模态融合提升情感分类准确性 近年来,研究人员发现通过引入图像、音频等多种模态的信息可以显著提高文本情感分类的效果。例如,在社交媒体平台上的帖子通常不仅包含文字描述还配有图片或短视频片段。这些额外的数据源能够提供更丰富的上下文信息帮助更好地理解作者的情绪状态[^1]。 #### 预训练语言模型的应用 预训练大模型如BERT及其变体已经成为自然语言处理任务中的主流工具之一。对于特定领域的情感分析来说,微调后的RoBERTa、DeBERTa等大型预训练模型展现出了超越以往方法的表现力。这类模型能够在大规模语料库上预先学到通用的语言表示形式,并在此基础上针对具体应用场景做进一步优化调整以适应不同类型的评论、对话等内容对象[^2]。 #### 跨文化差异考量下的改进措施 考虑到全球范围内互联网交流日益频繁的趋势,跨文化交流过程中产生的特殊表达方式给现有算法带来了挑战。为此有学者尝试构建跨国界适用性强且能反映本地特色的双语或多语文本资源用于训练更加鲁棒性的分类器;另外还有些工作着眼于探索如何利用迁移学习机制实现从一种语言到另一种未知目标语言的知识传递从而减少标注成本并增强泛化能力[^3]。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') def classify_sentiment(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) outputs = model(**inputs)[0] prediction = torch.argmax(outputs).item() return "Positive" if prediction == 1 else "Negative" ```
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