pro JPA2 精通java持久化API 第六章

1.什么是持久化上下文,持久化上下文是一个托管实体的集合。

个人理解,持久上下文,是一个集合,然后里面有很多实体的实例,由实体管理器进行操作。

2.事务范围的持久化上下文,它是容器在事务期间创建,事务完成时关闭。

我们项目中使用的spring+jpa(hibernate实现)

,在增删改的时候,持久化上下文必须和事务绑定,负责会出错。因为(所有容器托管的实体管理器均依赖jta事务,因为他们可以使用事务作为跟踪持久化上下文的方式)

也就是只有当实体是由一个持久化上下文管理的时候,才可以增删改。意味着,只有事务范围内的实体管理器才能增删改


find()用来寻找 并且返回实体(托管状态);

而getReference()返回的是一个代理。只是访问了其主键,如果找不到这个实体,异常,如果getReference()返回的实体不是被托管的,那么久不能安全使用,

也就是需要在一个持久化上下文中。


级联操作

@Entity
public class Employee5 {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy=GenerationType.AUTO)
    public int id;
    public String name;
    @ManyToOne(cascade=CascadeType.PERSIST)//级联操作,有级联持久化,级联更新,级联删除。
    public Adress adress;
}
Employee5 employee5 = new Employee5();
        Adress adress = new Adress();
        adress.name="ad";
        employee5.adress= adress;
        entityManager.persist(employee5);
        entityManager.flush();

在持久化employee5对象的时候也会持久化adress对象。(设置了级联操作,级联操作是单向的,如果打算在持久化adress的时候也持久化employee那么在adrees也要加cascade=CascadeType.PERSIST)


clear()可以用来清除持久化上下文,

刷新持久化上下文有两种,第一是在事务提交时,第二是在实体管理器调用flush()方法。


merge()方法会产生一个新的被托管的实例,是新的实例被托管,

Employee  e =entityManager. merge(employee);返回的是一个和原employee不同的对象,的新实例e。



资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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