技术 优化 奇思异想 灵感 疑问 探索汇总

本文深入探讨了数据库读写分离策略、环境搭建、优化方案、SQL与代码转换效率比较及测试技巧等内容,同时介绍了WL、YX、JG、MiniDao等关键技术,详细解释了@Resource注解与零对象思想,并提供了数据库测试的实战指南。

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1. 读写分离

读写分离,怎么做?

  1).同一程序中查询的用一个库,写的用一个库?

  2).报表统计类的程序用一个库,业务程序用一个库?

2. 环境搭建

  后台架构,环境搭建 ,spring 框架 ,minidao支持oracle、mysql、sqlserver  demo 程序原版

3.优化方案

   oracle 双击热备,oracle 负载均衡?

4. 汲取优点:

 wl:

   1.核心core包

   2.域,模块

 yx:

   sql分离

   无对象

 jg

  miniDao 

wd 主数据同步

 

测试技巧:

  main +模拟http 请求 or  单元测试中模拟http

业务处理:

wl

生成事实表数据

 

6.测试sql与代码转换字典 即下,a,b 具体哪一种效率更高。     

    a.sql 列中转换

          select t1.*,

          (select cnname from s_dic d whered.enname=t1.review_state

          and opttype='P_DIC_REVIEW_STATE')review_state_name,

          (select username from s_user u1 whereu1.user_id=t1.operator) operator_name,

          u.username create_by_real

          from table_1 t1

          left join s_user u on u.user_id=t1.create_by

         b.代码for循环转换字典。

7. 疑问,探索

注解@Resource  详细介绍

零对象思想?

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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