SpringBoot学习之路（X4）- Spring Data

最新推荐文章于 2025-09-24 19:29:44 发布
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#Spring Boot #Spring Data

本文深入解析SpringData-JPA如何简化Spring框架应用的数据访问技术，涵盖非关系数据库、Map-Reduce框架、云数据服务及关系数据库访问支持。介绍SpringData特点、统一的Repository接口、数据访问模板类及JPA与SpringData整合，包括JpaRepository基本功能、规范方法命名、@Query自定义查询和Specifications查询。

SpringBoot学习之路（X4）- 整合Spring Data - JPA

简介

Spring Data作用

Spring Data 项目的目的是为了简化构建基于 Spring 框架应用的数据访问技术，包括非关系数据库、Map-Reduce 框架、云数据服务等等；另外也包含对关系数据库的访问支持。

1、Spring Data特点

SpringData为我们提供使用统一的API来对数据访问层进行操作；这主要是Spring Data Commons项目来实现的。Spring Data Commons让我们在使用关系型或者非关系型数据访问技术时都基于Spring提供的统一标准，标准包含了CRUD（创建、获取、更新、删除）、查询、排序和分页的相关操

2、统一的Repository
  • Repository<T, ID extends Serializable>：统一接口
  • RevisionRepository<T, ID extends Serializable, N extends Number & Comparable>：基于乐观锁机制
  • CrudRepository<T, ID extends Serializable>：基本CRUD操作
  • PagingAndSortingRepository<T, ID extends Serializable>：基本CRUD及分页
    在这里插入图片描述
3、提供数据访问模板类 xxxTemplate

如：MongoTemplate、RedisTemplate等
如图所示：
在这里插入图片描述

4、JPA与Spring Data
1）、JpaRepository基本功能

编写接口继承JpaRepository既有crud及分页等基本功能

2）、定义符合规范的方法命名

在接口中只需要声明符合规范的方法，即拥有对应的功能
在这里插入图片描述

3）、@Query自定义查询，定制查询SQL
4）、Specifications查询（Spring Data JPA支持JPA2.0的Criteria查
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stable-diffusion-x4-upscaler
02-04
### Stable Diffusion X4 Upscaler 使用指南和配置教程 #### 加载模型 为了使用 `StableDiffusionUpscalePipeline` 进行图像放大处理，需先导入必要的库并指定预训练模型的位置。具体操作如下所示： ```python from diffusers import StableDiffusionUpscalePipeline import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-x4-upscaler" pipeline = StableDiffusionUpscalePipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) pipeline = pipeline.to("cuda") ``` 这段代码展示了如何加载预训练好的 `StableDiffusionUpscalePipeline` 模型，并将其移动到 GPU 上以便加速计算过程[^3]。 #### 图像放大流程 一旦完成了上述准备工作，则可以利用该管道对象来执行实际的任务——即输入低分辨率图片文件路径作为参数调用函数，从而获得高分辨率版本的结果图。下面是一个简单的例子说明这一过程： ```python output_image = pipeline(image_path).images[0] output_image.save('high_res_output.png') ``` 这里假设已经有一个名为 `image_path` 的变量保存着待处理的小尺寸照片位置；而最终生成的大图会被存储至当前目录下的 `'high_res_output.png'` 文件中。 #### 参数调整建议 对于希望进一步优化输出质量的研究人员来说，还可以尝试微调一些可选参数以适应特定应用场景的需求。例如，在初始化 Pipeline 实例时传递额外的关键字参数如 guidance_scale 或 num_inference_steps 来控制生成效果: ```python pipeline = StableDiffusionUpscalePipeline.from_pretrained( model_id, revision="fp16", torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=True, guidance_scale=7.5, num_inference_steps=50 ) ``` 此段脚本不仅指定了浮点精度为半精度（float16），还设置了指导比例(guidance scale) 和推理步数(num inference steps)，这两个超参会影响最终结果的艺术风格以及细节程度[^2]。
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