当配置dataSource后，即使配置文件中已经指定了JobStoreTX，实际还是使用LocalDataSourceJobStore。application.yml配置修改之处如下：

1、Abstract高质量的图像修复需要用可信的内容填充受损图像中的缺失区域。现有的研究要么通过复制图像块来填补这些区域，要么从区域上下文生成语义连贯的块，而忽略了对视觉和语义可信性都有很高要求的事实。本文提出了一种基于深度生成模型的金字塔上下文图像编码网络(PEN-Net)。PEN-Net是在U-Net结构的基础上构建的，它通过对全分辨率输入的上下文语义进行编码，将学习到的语义特征解码回图像，.

存在的问题android {compileSdkVersion 31buildToolsVersion "31.0.0"defaultConfig {applicationId "com.example.monitormemory"minSdkVersion 16targetSdkVersion 31versionCode 1versionName "1.0"tes

1、摘要最近，采用具有上下文关注模块（CAM）的由粗到细网络的基于生成对抗网络（GAN）的方法在图像修复中显示出突出的结果。然而，由于该方法的特征编码分为两阶段，需要大量的计算资源。为了解决这一问题，本文提出了一种新的网络结构PEPSI:具有并行解码结构的快速图像修复。PEPSI采用由一个共享编码网络和一个具有粗路径和修复路径的并行解码网络组成的结构，可以减少卷积操作的数量。粗路径产生一个初步的.

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本文主要介绍go语言使用Minio对象存储，首先介绍搭建minio，创建bucket等，然后讲解封装minio客户端接口，包括但不限于：上传文件，下载，获取对象url，最后测试开发的接口Minio是一个开源的对象存储服务器，旨在提供高性能、可扩展和易于使用的存储解决方案。它兼容Amazon S3 API，因此可以与现有的S3工具和库集成，同时也提供了一套丰富的客户端SDK。分布式架构： Minio

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检索增强生成）是一种强大的工具，整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，并以此为基础，指导大型语言模型生成更为精准的答案，从而显著提升了回答的准确性与深度。2020 年，Meta AI 研究人员提出了RAG的方法，用于提高 LLM 在特定任务上的性能。信息滞后：LLM 的知识是静态的，来源于当时训练时的数据，也就是 LLM 无法直接提供最新的信息。模型幻觉：实践表明，当前的生成式 AI 技术存在一定

Java 虚拟机把描述类的数据从 Class 文件加载到内存，并对数据进行校验、转换解析和初始化，最终形成可以被虚拟机直接使用的 Java 类型，这个过程被称为虚拟机的类加载机制。

Java不同于C、C++，运行C++时只需将源代码编译成CPU所能理解的机器码即可。然而，Java需要在Java虚拟机中运行，将Java源代码编译成虚拟机能识别的字节码（即.class文件）。当一项事情变得几乎不可能时，使用中间件（Java虚拟机）让这件事变成可能。