ibatis中的的处理方法 spring集成了ibatis的批量提交的功能,我们只要调用API就可以了 首先在你的dao中需要继承org.springframework.orm.ibatis.support.SqlMapClientDaoSupport 然后在代码中调用getSqlMapClientTemplate方法, 获取SqlMapClientTemplate对象,然后做处理 public void insertInfos(List<Info> records) {        if

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

Batch Normalization导读 博客转载自:https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51476961 作者: 张俊林 为什么深度神经网络随着网络深度加深,训练起来越困难,收敛越来越慢?这是个在DL领域很接近本质的好问题.很多论文都是解决这个问题的,比如ReLU激活函数,再比如Residual Network,BN本质上也是解释并从某个不同的角度来解决这个问题的. |“Internal Covariate Shift”问题从论文

找到一副以前学习的图,稻清楚的描述了Spring Batch运行原理:  

关注下方公众号,可以在公众号后台回复“博客园”,免费获得作者 Java 知识体系/面试必看资料. 最近查找一个生产问题的原因,需要深入研究 ibatis 框架的源码.虽然最后证明问题的原因与 ibatis 无关,但是这个过程加深了对 ibatis 框架原理的理解. 这篇文章主要就来讲讲 ibatis 框架的原理. 可能现在很多人已不再使用 ibatis 或者说也没听 ibatis,不过肯定了解过 Mybatis.ibatis 就是 Mybatis框架的前身,虽然 ibatis 框架已经比较老,但

最近查找一个生产问题的原因,需要深入研究 ibatis 框架的源码.虽然最后证明问题的原因与 ibatis 无关,但是这个过程加深了对 ibatis 框架原理的理解. 这篇文章主要就来讲讲 ibatis 框架的原理. 可能现在很多人已不再使用 ibatis 或者说也没听 ibatis,不过肯定了解过 Mybatis.ibatis 就是 Mybatis框架的前身,虽然 ibatis 框架已经比较老,但是其核心功能与 Mybatis 一致. ibatis 解决的痛点 我们先看一个使用 JDBC 查询

iBatis.net入门指南    - 1 - 什么是iBatis.net ?    - 3 - iBatis.net的原理    - 3 - 新人指路    - 3 - iBatis.net的优缺点    - 4 - SQL Mapping金典案例    - 5 - 情景一 基本标签(insert,update ,select)及属性(parameterClass,resultClass)    - 5 - 情景二 子标签(<sql /><include />)及转义处理    

说说Hibernate对象的三种状态 Hibernate对象有三种状态,分别是:临时态(Transient). 持久态(Persistent).游离态(Detached). 临时状态:是指从对象通过new语句创建到被持久化之前的状态,此时对象不在Session的缓存中. 处在此状态的对象具备以下特点: 1,不在Session缓存中,不与任何Session实例相关联. 2,在数据库中没有与之对应的记录. 通常在下列情况下对象会进入临时状态: 1,通过new语句创建新对象. 2,执行delete()

Apache Commons VFS资料:例子:http://www.zihou.me/html/2011/04/12/3377.html详细例子:http://p7engqingyang.iteye.com/blog/1702429 Apache Commons VFS:文件系统工具,对不来自与不同的文件系统的文件进行操作,可以处理非本地文件(vfs中,原来存在ftp有时候不能正常关闭的情况,commons-vfs2 出了以后,该问题已经得到解决 )VFS为访问各种不同的文件系统提供了单一的应

iBatis 简介: iBatis 是apache 的一个开源项目,一个O/R Mapping 解决方案,iBatis 最大的特点就是小巧,上手很快.如果不需要太多复杂的功能,iBatis 是能够满足你的要求又足够灵活的最简单的解决方案,现在的iBatis 已经改名为Mybatis 了. 官网为:http://www.mybatis.org/ 二.iBatis的工作原理与流程 iBatis使用简单的xml描述文件将JavaBean,Map实现和基本数据类型的包装类(String,Integer等

Batch Normalization Ioffe 和 Szegedy 在2015年<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>论文中提出此方法来减缓网络参数初始化的难处. Batch Norm优点 减轻过拟合 改善梯度传播(权重不会过高或过低) 容许较高的学习率,能够提高训练速度. 减轻对初始化权重的强依赖 作为一种正则化的方式,在某种程度上减少对d

这个是boot基本版本包,因为我用的打包方式是war所以去除掉了boot内置的tomcat,但是为了方便测试又引入了内置tomcat,只要添加<scope>provided</scope>在打包时就不会影响了. <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> &l

在神经网络的训练过程中,总会遇到一个很蛋疼的问题:梯度消失/爆炸.关于这个问题的根源,我在上一篇文章的读书笔记里也稍微提了一下.原因之一在于我们的输入数据(网络中任意层的输入)分布在激活函数收敛的区域,拿 sigmoid 函数举例: 如果数据分布在 [-4, 4] 这个区间两侧,sigmoid 函数的导数就接近于 0,这样一来,BP 算法得到的梯度也就消失了. 之前的笔记虽然找到了原因,但并没有提出解决办法.最近在实战中遇到这个问题后,束手无策之际,在网上找到了这篇论文 Batch Normal

说说Hibernate对象的三种状态 Hibernate对象有三种状态,分别是:临时态(Transient). 持久态(Persistent).游离态(Detached). 临时状态:是指从对象通过new语句创建到被持久化之前的状态,此时对象不在Session的缓存中. 处在此状态的对象具备以下特点: 1,不在Session缓存中,不与任何Session实例相关联. 2,在数据库中没有与之对应的记录. 通常在下列情况下对象会进入临时状态: 1,通过new语句创建新对象. 2,执行delete()

Batch Normalization: 原理及细节 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 为了标准化这些值,我们首先需要计算出批数据中的平均值,如果你仔细看这些代码,你会发现这不是对输入的批数据计算平均值,而是对任意一个特定层的在传入非线性函数之前的输出求平均值.然后将其通过非线性函数后传递给下一层作为输入. 我们将平均值表示为\(\mu_B\),是所有\(x_i\) 值得和然后除以\(x_i\)

Droupout与Batch Normalization都是深度学习常用且基础的训练技巧了.本文将从理论和实践两个角度分布其特点和细节. Droupout 2012年,Hinton在其论文中提出Dropout.当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时,容易造成过拟合.为了防止过拟合,可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能. Droupout是一种针对深度学习广泛应用的正则化技术.在每次迭代时随机关闭一些神经单元,随着迭代的进行,由于其他神经元可能在任何时候都被关闭,因此神经元对

Spring+Ibatis开发:1.首先回忆Spring+Hibernate开发:那么时候我们是先加入的Spring,然后在加入Hibernate支持包的,而此时我们Spring+Ibatis开发,原理也一样,先加入Spring支持,但是不同点来了,就是我们的myeclipse没有提供加入ibatis的支持,这就意味着我们在加入Spring支持的时候肯定Spring中提供了Ibatis的支持,直接在Spring的的时候就加入进去了.果然在Spring的支持中提供了一个:Spring 3.0 Pe

一.结论 Batch Norm一般用于CV领域,而Layer Norm一般用于NLP领域 Batch Norm需要计算全局平均,而Layer Norm不需要计算全局平均 二.Batch Norm Batch Norm原理: BatchNorm把一个batch中同一通道的所有特征(如上图红色区域)视为一个分布(有几个通道就有几个分布),并将其标准化.这意味着: 不同图片的的同一通道的相对关系是保留的,即不同图片的同一通达的特征是可以比较的 同一图片的不同通道的特征则是失去了可比性 用于CV领域的解

Cesium系列目录: 应用篇 入门 Cesium应用篇:1快速搭建 影像 Cesium应用篇:2影像服务(上) Cesium应用篇:2影像服务(下) 控件 Cesium应用篇:3控件(1)Clock Cesium应用篇:3控件(2)BaseLayerPicker Cesium应用篇:3控件(3)SelectionIndicator& InfoBox Cesium应用篇:3控件(4)Geocoder Cesium应用篇:3控件(5)CesiumInspector Cesium应用篇:3控件(6)

Spring不论是与ibatis,还是与Hibernate的结合中,都使用到了Template模式与callback技术,来达到简化代码实现的目的.Template模式也即模板模式,用于对一些不太变化的流程进行模板化,与callback结合,可以将变化的部分出离出来,使用callback实现.然后根据不同的情况,向template注入不同的callback.那些模板代码就没有必要重复写了.我们看下spring和ibatis的结合中,Template和callback的使用: public cla

https://www.cnblogs.com/fuckgiser/p/5706842.html Cesium系列目录: 演示实例 ExamplesforCesium 最近老实有一些人问我,下载后在本地无法运行,我也不能保证每次都搭个环境看是否可行,或许Cesium升级版本后真有问题呢,索性在github上搭建了一个演示范例,大家有问题先看看github上的范例运行是否正确. 当然,是否能够访问取决于你的运气,可能会被墙,我尽力了,程序员还是多翻FQ吧~. 本地运行请参考本文的范例说明. 应用篇