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我也要
解决办法
insert使用唯一索引 update使用 乐观锁 version版本法
这种在大数据量和高并发下效率依赖数据库硬件能力,可针对非核心业务
使用select … for update ,这种和 synchronized 锁住先查再insert or update一样,但要避免死锁,效率也较差
针对单体 请求并发不大 可以推荐使用
什么是幂等性？如何解决幂等性问题？
本文讲解了什么是幂等性、幂等性的场景以及如何解决幂等性问题
StringRedisTemplate、opsForValue、setIfAbsent、setIfPresent、getAndSet、increment、decrement用法
StringRedisTemplate、opsForValue、setIfAbsent、setIfPresent、getAndSet、increment、decrement用法
xilinx zynq-7000 linux下rs422串口通信测试步骤
这几天使用xilinx的zynq-7000系列调试rs422串口，期间遇到不少问题，好在最终调试完成，在这里记录一下调试步骤。 我用的soc型号是xc7z100，板载了2个rs422外设，PS端有2个uart控制器，uart0用于连接rs232并作为console控制台输出，uart1连接rs422。 rs422和主板连线原理图如下： 其中422_TXD1_3V3 和422_RXD1_3V3 为数据发送和接收引脚，422_TXD_DE1_3V3为发送使能引脚，422_RXD_REn1_...
缓存计数器
是在一次比较偶然的情况下，可能是页面卡顿或者网络延迟，发生了重复提交事件，原因是：按钮的loading效果没出来。 经过了优化，或者是给按钮加disable，是可以解决这个问题的。 上面都是前端页面防止重复提交的解决方法。 但是，可能有比较极端的情况下，前端没check住重复提交。那后端呢，用什么办法来防止。 可以利用缓存，以redis为例，key可以根据实际业务命名。 一、set缓存 ...
【3D目标检测】环境搭建（OpenPCDet、MMdetection3d、Det3d）
在Conda虚拟环境中搭建MMdetection3d环境
IEC61850 通信协议测试验证实战指南：从理论到实践
本文提供了一份IEC61850通信协议从理论到实践的完整测试验证实战指南。针对MMS、GOOSE、SV三大核心协议，详细阐述了测试环境搭建、自动化脚本编写、性能与异常测试方法，并分享了常见避坑经验，旨在帮助工程师通过系统化的测试验证，确保电力自动化设备在现场的互联互通与稳定可靠运行。
幂等性是什么？
4.session机制(后台服务端)在服务器端，生成一个唯一的标识符，将它存入session，同时将它写入表单的隐藏字段中，然后将表单页面发给浏览器，用户录入信息后点击提交。另外在服务器端，获取表单中隐藏字段的值，与session中的唯一标识符比较，如果相等说明是首次提交，就处理本次请求，然后将session中的唯一标识符移除，如果不相等即重复提交。所谓的幂等性，是分布式环境下的一个常见问题，一般是指我们在进行多次操作时，所得到的结果是一样的，即多次运算结果是一致的。使用浏览器历史记录重复提交表单；...
最新扣子(coze)案例：在coze上用DeepSeek+私有数据库、知识库，创建你的专属智能体
Gartner预测，到2026年，70%的企业将通过Al知识库实现「组织记忆外化」。数字化时代，数据已成为企业发展的核心资产。我们通过人工智能将知识库从“静态存储"升级为“智能服务”。让"沉睡宝藏"焕发新生，助力企业突破数据困局。
什么是幂等性？
什么是幂等性？如何解决幂等性？
ollama环境变量配置：修改ollama的数据路径（安装路径）
ollama安装模型，如果很大，会占用C盘空间，影响系统运行速度，通过设置环境变量，来改变ollama放目录的地址。
第133章 PCL OrientedBoundingBox 有向包围盒
中文叫有向包围盒，是一种旋转过的包围盒。特点：不像AABB那样固定朝向坐标轴能更紧密地包裹物体适用于复杂姿态的物体，比如倾斜、旋转的物体通常通过PCA、惯性矩等算法确定方向。
什么是接口的幂等性以及如何实现接口幂等性
目录 1、接口调用存在的问题 2、什么是接口的幂等性 3、不做接口的幂等性会产生什么影响 4、什么情况下需要保证接口的幂等性 4.1 select：查询操作 4.2 insert：新增操作 4.3 delete：删除操作 4.3.1 绝对删除 具有幂等性 4.3.2 相对删除 不具有幂等性 4.4 update：更新操作 4.4.1 绝对更新 具有幂等性 4.4.2 相对更新 不具有幂等性 5、使用幂等的业务场景 5.1 前端重复提交 5.2 接口超时重试 5.3 MQ消息重
全国区块链职业技能大赛国赛考题前端功能开发
全国区块链职业技能大赛国赛考题区块链应用前端功能开发
接口幂等性
接口调用存在的问题 现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA，或者微服务，一套系统中包含了多个子系统服务，而一个子系统服务往往会去调用另一个服务，而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful，既然是通信，那么就有可能在服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉，这个时候用户端发现很久没有反应，那么就会多次点击按钮，这样请求有多次，那么处理数据的结果是否要统一呢？那是肯定的！尤其在支付场景。 ...
ubuntu下安装多版本cuda及版本切换教程
首先，从官网下载所需版本的cuda安装包，下载链接。选择对应版本后，会跳转到该版本的配置信息页面。比如我是ubuntu20.04系统，已经安装好了cuda10.0，但是现在还需要用到cuda9.0。那么，在选定版本后，配置信息如下图所示（由于Version选项中没有20.04，因此我们随便选一个即可，这里选的16.04，这一选项不会影响后面的安装），Installer Type选择为runfile（因为使用deb文件进行安装的话，可能会将已经安装的较新的显卡驱动给替换掉），选择好之后点击Base Insta
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
什么是幂等性？如何实现幂等性
目录 一、什么是幂等性 二、什么是接口幂等性 三、为什么需要实现幂等性 四、引入幂等性后对系统的影响 五、Restful API 接口的幂等性 六、如何实现幂等性 方案一：数据库唯一主键 方案二：数据库乐观锁 方案三：防重 Token 令牌 方案四、下游传递唯一序列号 七、实现接口幂等示例 1、Maven 引入相关依赖 2、配置连接 Redis 的参数 3、创建与验证 Token 工具类 4、创建测试的 Controller 类 5、创建 SpringBoot 启动类 .
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
什么是接口的幂等性，如何保证接口的幂等性？
大家好，我是Leo哥🫣🫣🫣，有半个月没更新了，最近都忙着工作跟其他事情，博客水都没时间水了。这不年前几天，没啥任务了，昨天看了下关于幂等性的一些问题，今天早上抽空写了篇博客，分享给大家。好了，话不多说让我们开始吧😎😎😎。幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一元运算为幂等时，其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。在计算机中编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数或幂等方法是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
什么是幂等性、幂等性解决方案
一、什么是幂等性 幂等性是一个技术术语、类似鉴权、都有一堆的解决方案 二、什么情况需要幂等 业务开发中，经常会遇到重复提交的情况，无论是由于网络问题无法收到请求结果而重新发起请求，或是前端的操作抖动而造成重复提交情况。 用户在APP上连续点击了多次提交订单，后台应该只产生一个订单； 向支付宝发起支付请求，由于网络问题或系统BUG重发，支付宝应该只扣一次钱。很显然，声明幂等的服务认为，外部调用者会存在多次调用的情况，为了防止外部多次调用对系统数据状态的发生多次改变，将服务设计成幂等。 .
幂等性详解
幂等性是一个数学和计算机科学中的重要概念。简单来说，幂等性是指执行一次和执行多次的效果是一样的操作特性。用数学语言表达就是：如果一个操作执行多次所产生的影响与执行一次的影响相同，那么这个操作就是幂等的。对于函数 f 来说，如果 f(f(x)) = f(x)，那么函数 f 就是幂等的。绝对值函数 abs(x) 是幂等的，因为 abs(abs(x)) = abs(x)求最大值函数 max(x, a) 是幂等的，因为 max(max(x, a), a) = max(x, a)
什么是幂等性
文章目录一、介绍什么是幂等性？什么是接口幂等性？为什么需要实现幂等性？引入幂等性后对系统有什么影响？二、Restful API 接口幂等性如何？方案一：数据库唯一主键实现幂等性方案二：数据库乐观锁实现幂等性方案三：防重 Token 令牌实现幂等性三、代码TokenUtilService测试 一、介绍 什么是幂等性？ 幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一元运算为幂等时，其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。 在计算机中编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相
接口的幂等性
最近跟朋友聊起这个话题,想深入了解下,于是学习总结,记录下来,此文章参考以下博客综合而来表示感谢: http://blog.brucefeng.info/post/api-idempotent http://825635381.iteye.com/blog/2276077 https://www.cnblogs.com/leechenxiang/p/6626629.html 1. 接口调用...
幂等性原理
一、幂等 (idempotence) 的概念 幂等的数学概念 幂等是源于一种数学概念。其主要有两个定义如果在一元运算中，x 为某集合中的任意数，如果满足 f(x) = f(f(x)) ，那么该 f 运算具有幂等性，比如绝对值运算 abs(a) = abs(abs(a)) 就是幂等性函数。如果在二元运算中，x 为某集合中的任意数，如果满足 f(x,x) = x，前提是 f 运算的两个参数均为 x，那么我们称 f 运算也有幂等性，比如求大值函数 max(x,x) = x 就是幂等性函数。 幂等性在开发中的概念
业务幂等性技术——1
幂等本身是一个数学概念。即f(n) = 1^n，无论n为多少，f(n)的值永远为1。在编程开发中，对于幂等的定义为：无论对某一个资源操作了多少次，其影响都应是相同的。换句话说就是：在接口重复调用的情况下，对系统产生的影响是一样的，但是返回值允许不同，如查询。幂等性不仅仅只是一次或多次操作对资源没有产生影响，还包括第一次操作产生影响后，以后多次操作不会再产生影响。并且幂等关注的是是否对资源产生影响，而不关注结果。此SQL无论执行多少次，虽然结果有可能出现不同，都不会对数据产生改变，具备幂等性。
什么是接口幂等性？为什么会产生接口幂等性问题？如何保证接口幂等性？
博主负责的项目报了一个问题，用户操作回退失效。我们的设计里，操作回退是回到操作前的状态。经过查看日志发现，用户之前的操作做了两次，也就是说提交操作的接口被调用了两次，导致之用户上一次的状态和这一次的状态是一样的，所以操作回退是没有问题的，问题出在了操作的接口被调用了两次。 对于防止重复提交，是放在前端控制的，用户点击完按钮之后，后台返回成功的结果，按钮就不可见，实践证明，客户端的限制操作不是绝对可靠的。 针对上面的场景，就引入了今天的问题，什么是接口幂等性？如何保证接口幂等性？ 什么是接口幂等性？ 首先.
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