机房重构——遇到的几个问题

本文档详细解析了在进行SQL查询时遇到的参数缺失、语法错误等问题,并提供了具体的解决方案,同时分享了一些数据库操作中常见问题的排查技巧。

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退卡中遇到了这个问题,下面的立即窗口提示了:参数化查询未提供CardNo这个参数,就是CardNo参数的值未传过来;
将前面的CancelCardInfo.CardNo改为CardInfo.CardNo;

System.InvalidOperationException”类型的异常出现在 System.dll中发生
其他信息:从字符串”数据库操作”到类型”Integer”的转换无效
这类问题根据我的解决问题的经验:一般是前面的值没有传过来造成的;根据自动窗口的提示去前面检查所穿的参数的值是否存在。

组合查询里面出现这个问题;

参考这个问题:System.Data.SqlClient.SqlException类型的未经处理的异常在 System.Data.dll 中发生
其他信息: 关键字 ‘user’ 附近有语法错误。

https://zhidao.baidu.com/question/1961629243332331420.html?fr=iks&word=System.Data.SqlClient.SqlException%22%C0%E0%D0%CD%B5%C4%D2%EC%B3%A3%B3%F6%CF%D6%D4%DA+System.dll%D6%D0%B7%A2%C9%FA&ie=gbk

user 是 关键字,作为表名使用时,sql语句应该这么写,select * from [user], 用中括号括起来。

很明显这类问题是SQL语句的问题;
原因在这:

SET @TempSql= 'SELECT * FROM '+@tableName +' WHERE '+@cmbField1+@cmbOperator1+char(39)+@TextBox1+char(39)

根据连康大神的建议,自己写一条简单的sql语句,让sql查询里面出现和VS里面出现同样的问题,这样就知道sql语句具体是哪出现的问题了;
上面这个问题出现的原因是查询语句where左右两边没有空格,在sql语句的存储过程中把where两边打上两个空格;上面这个问题就解决了;这样给关于sql语句的问题又提供了一条解决问题的思路。


自己的一些经验:
1)Entity里面无法定义Class和Date属性,是因为系统里面已经定义好关于这两个的属性了,解决办法:Date改下名字,改为OnDate就行,属性不变;Class类似;
2)但凡出现数据库操作就是数据库的问题;和数据库对照来修改;
数据库操作说明D层数据没有传到表里面;
3)断点调试是个好方法;

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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