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实战:基于 MyBatis-Plus 实现无感知的“数据权限”自动过滤

在多租户或多部门系统中,我们希望开发者在写 SQL(如)时,不需要手动拼接或。本文将基于的拦截器机制,结合JSqlParser和Spring AOP,实现一套灵活的、支持注解控制的数据权限框架。我们需要一个接口来统一所有的数据权限规则。/*** 获取该规则生效的表名集合* 作用:快速过滤,只有匹配的表才需要处理,提升性能*//*** 根据表名和别名,生成 SQL 条件表达式* @param tab

#mybatis#spring boot
XA内部事务两阶段提交

为了压榨磁盘性能,MySQL 将日志的“写入文件系统缓存(write)”与“物理持久化(fsync)”进行了精密拆解。为了方便理解,我们假设在每一个物理步骤执行完的瞬间,数据库服务器突然断电宕机。

#分布式#数据库#mysql
Kafka + Zookeeper

一个 Broker 节点可能同时是 Partition A 的 Leader,也是 Partition B 的 Follower。这种交叉布局保证了集群资源的充分利用。在 Kafka 中,数据的组织遵循“逻辑分类。

#zookeeper#分布式#云原生
ModernTCN: A Modern Pure Convolution Structure for General Time Series Analysis

其核心是借鉴了 ConvNeXt 等先进卷积网络的设计理念。这个现代卷积块的设计思想源于。

#机器学习#人工智能
注意力变形

,因为这个操作不可微分,模型无法学习。因此,需要一个“软”的、可微分的替代方案。这是该模型最创新的部分。模型需要学习一个“排序计划”,决定这些块应该如何重排。和许多高效注意力模型一样,它不直接操作单个令牌(Token)。关于如何将exp(q*k)拆解,不同paper不同做法。),可以对原始的块序列进行重排了。现在我们有了“排序计划”(矩阵。我们不能直接根据得分矩阵。进行“硬”排序(例如用。这是最终

#python#深度学习
Ada-MSHyper: Adaptive Multi-Scale Hypergraph Transformer for Time Series Forecasting

NHC(Node and Hyperedge Constraint):在超图学习阶段加入的节点与超边约束机制,目的有二:1. 节点约束(Node Constraint):鼓励同一超边内语义相近的节点被聚在一起。具体做法是比较节点表示与其所属超边的聚合表示的“语义相似差异”,最小化该差异的损失,从而抑制把不相似的节点硬拉到同一组里的噪声。2. 超边约束(Hyperedge Constraint):在

Ada-MSHyper: Adaptive Multi-Scale Hypergraph Transformer for Time Series Forecasting

NHC(Node and Hyperedge Constraint):在超图学习阶段加入的节点与超边约束机制,目的有二:1. 节点约束(Node Constraint):鼓励同一超边内语义相近的节点被聚在一起。具体做法是比较节点表示与其所属超边的聚合表示的“语义相似差异”,最小化该差异的损失,从而抑制把不相似的节点硬拉到同一组里的噪声。2. 超边约束(Hyperedge Constraint):在

RAG实现思路流程

将 ES 检索到的“数字碎块”还原为用户可读的结构化信息。由于向量数据库(ES)主要负责高性能检索,并不适合存储频繁变动或详尽的业务属性,因此需要此阶段进行“数据对账”。这是 RAG 系统区分于传统网盘的关键点,目标是将非结构化数据转化为“AI 易读”的格式。在处理 GB 级别的文档时,传统的单文件上传会导致连接超时或内存崩溃。文件存入 MinIO 只是开始,真正的“重型加工”必须异步化。在检索开

#jvm#java
Redis命令处理逻辑模型

如果 1000 个连接里只有 1 个有数据,程序也要白白询问另外 999 次,CPU 占用率直接飙升到 100%,却没干正事。网络带宽上去后,网络开销变小了,这时瓶颈有可能在Redis命令处理上。因此需要加快处理速度。:线程是昂贵的资源,大部分线程都在睡觉(等待数据),浪费了大量的内存和 CPU 调度。多路:指的是成千上万个客户端连接(即 Socket 描述符)。复用:指的是只用一个线程就能处理所

#redis#数据库#缓存
模型评估:ROC曲线和AUC值

在将ROC和AUC之前,先讲前置知识。

#python
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