1.DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析
2.å¦ä½å®ç°mybatisçsqlsessiontemplate
3.TensorFlow 源码大坑(2) Session
4.hibernate session.save()怎么实现底层代码怎么看求告诉
5.探索TensorFlow核心组件系列之Session的码实运行源码分析
6.求vc写的直接从一个网站上下载exe程序得源代码!
DSIN 深度 Session 兴趣网络介绍及源码剖析
本文旨在深入剖析DSIN深度Session兴趣网络的基本原理与源码实现。DSIN网络专为用户历史行为序列建模,码实旨在捕捉用户兴趣的码实动态变化。核心亮点在于对用户行为序列进行Session划分,码实通过Session Interest Extractor Layer、码实Session Interest Interacting Layer、码实用源码如何搭建以及Session Interest Activating Layer三个核心组件,码实更好地理解用户在不同Session内的码实兴趣差异与演进。
DSIN网络结构复杂,码实分为三个部分进行详细介绍。码实Session划分层对用户历史行为按照时间顺序进行合理分组,码实形成多个Session。码实Session兴趣提取层应用multi-head self-attention机制,码实捕获Session内部行为之间的码实内在关系。此外,码实引入Bias Encoding增强对Session内行为顺序的理解。Session兴趣交互层采用Bi-LSTM模型,探索Session兴趣间的干部人事档案系统源码动态变化与演进。最后,Session兴趣激活层通过Attention机制,量化目标商品与各Session兴趣之间的相关性。
源码分析部分,代码主要处理了数据集Ad Display/Click Data on Taobao.com,并实现了DSIN网络从数据预处理、模型构建到训练的全过程。数据预处理涉及用户采样、行为编码、Session划分等步骤,确保数据符合模型需求。模型训练代码遵循规范,采用binary_crossentropy损失函数与adagrad优化方法,准确捕捉用户兴趣模式。
通过DSIN网络的实现,能够有效预测用户对特定商品的点击概率,为个性化推荐系统提供强有力的河源码垛电子秤厂家支持。在代码层面的深入解析,有助于理解DSIN网络如何在实际应用中发挥作用,以及如何通过优化网络结构与参数,提升推荐系统的性能。
å¦ä½å®ç°mybatisçsqlsessiontemplate
SqlSession sqlSession = null;
try {
sqlSession = sqlSessionFactory.openSession();
//namespace+id
sqlSession.insert("cn.jarjar.dao.BlogMapper.insertBlog", blog);
sqlSession.commit(true)
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
sqlSession.rollback(true);
} finally {
sqlSession.close();
}
ä¹å°±æ¯è¦ååå§çjava.sql.Connection对象ä¸æ ·ï¼å¿ é¡»æç §ï¼æ°å»ºè¿æ¥->æ§è¡SQL->æ交ï¼æ¥è¯¢ä¸éè¦ï¼->å¦ææä½æ°æ®åå¨å¼å¸¸éè¦åæ»->éæ¾æ°æ®åºè¿æ¥ã注æ第ä¸ç¹åæåä¸ç¹ï¼æ¯ä¸ªSqlSessionæ°å»ºä¹åå¿ é¡»éæ¾ï¼ä¸ç¶ä¼é ææ°æ®åºè¿æ¥æ³é²çå±é©ãä¹å°±æ¯æå³çSqlSessionæ¯ä¸ªæç¶æç对象ï¼æ¯æ æ³è¿è¡å¤ç¨çï¼æ以åªè½å±éäºrequestæè æ¹æ³çèå´ï¼ä¹å°±æ¯æè°ç线ç¨ä¸å®å ¨ã
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//æ³¨å ¥springä¸é ç½®çSqlSessionTemplate对象ï¼åä¾
@Resource(name="sqlSessionTemplate")
public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate;
public void saveTestTrans(){
this.sqlSessionTemplate.selectList("testdomain.selectAnySql", "select * from my_blog where id='1'");
}
è¿éçSqlSessionTemplateä¸ä» æ¯åä¾çï¼èä¸ä¸éè¦æå·¥æ°å»ºåå ³éSqlSession
é®é¢1ï¼
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该类å®ç°äºSqlSessionFactory, SqlSession并ä¸å¨å ¶ä¸å®ä¹äºä¸ä¸ªtreadLocalçsqlssion对象ï¼åæ¶ä½¿ç¨äºä»£çæ¦æªè¿è¡äºsqlsessionçèªå¨ç®¡çï¼å ·ä½ä»£ç å¯ä»¥èªå·±æ¥é ï¼å¯¹äºç解mybatisåçåjavaç代çæºå¶å¾æ帮å©ã
é£ä¹å个ç®åçç¨åºéªè¯ä¸ä¸SqlSessionManageræ¯å¦ççå¯ä»¥ä¿è¯çº¿ç¨å®å ¨åèªå¨æ°å»ºåéæ¾sqlssionï¼TestSqlManager.java
private static SqlSession sqlSession;
public static SqlSession getSqlSessionTest(){
if(sqlSession == null){
//æ建使ç¨çSqlSessionFactory
SqlSessionFactory sqlSessionFactory = MyBatisUtil.getSqlSessionFactory();
sqlSession = SqlSessionManager.newInstance(sqlSessionFactory);
}
return sqlSession;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Run run = new Run();
List
threads = new ArrayList
();
for (int i = 0; i < ; i++) {
Thread t = new Thread(run);
threads.add(t);
System.out.println("thread:{ "+t.getName()+"}, start");
t.start();
}
for (Thread t : threads) {
System.out.println("thread:{ "+t.getName()+"},join");
t.join();
}
}
ææ¬æºè£ çmysqlï¼éè¿çæ§è¯å¥ï¼select SUBSTRING_INDEX(host,â:â,1) as ip , count(*) from information_schema.processlist group by ip;åç°æ§è¡è¿ç¨ä¸åå¨è¿æ¥å¹¶åçæ åµï¼ä½æ¯æ§è¡ä¹åå ¨é¨éæ¾æäºã
TensorFlow 源码大坑(2) Session
深入探讨TensorFlow源码中的Session机制,揭示其运行机制和复杂性。从Python和C++两端的Session API入手,解析其调用栈,解析内部工作流程。Python端的tf.Session().run()方法,通过初始化调用栈,实现计算图的执行。C++端的ClientSession.run()同样展示了Session运行机制,揭示了底层实现细节。对比之下,DirectSession作为Session的基类,展示了如何构建Executor并具体运行计算图,水浒传电玩单机源码下载为理解TensorFlow的高效计算逻辑提供了深入视角。
深入解析Python端tf.Session().run()方法的调用栈,揭示了其如何通过初始化调用栈来执行计算图的全过程。从创建Session到调用run方法,每一次调用都紧锣密鼓地执行一系列操作,确保计算图能够正确运行,这使得理解TensorFlow的执行流程变得清晰。
同时,C++端的ClientSession.run()方法提供了另一种视角,展示了Session运行机制在底层语言中的实现。通过对比Python和C++端的实现,可以更深入地理解TensorFlow在不同环境下的兼容性和性能优化。
DirectSession作为Session的基类,展示了如何构建Executor并具体运行计算图。通过分析DirectSession的run方法和构建过程,可以理解TensorFlow在执行计算图时的灵活性和高效性,以及如何通过Executor优化计算流程。灵儿12维选股指标源码
总之,深入研究TensorFlow源码中的Session机制,不仅能够揭示其复杂性,还能为开发者提供优化计算图执行流程、提升模型训练效率的策略,是理解TensorFlow内核机制的关键。
hibernate session.save()怎么实现底层代码怎么看求告诉
不得不说,你截图里的这个箭头指的很帅!我来解答一下,你先在你的代码里面,有session.save(obj)调用的地方,按下Ctrl键,然后把鼠标移动到save上(注意不要点下去),会出现一个小菜单,如下图:
因为session本身是个接口,所以你要看其实现的话,就选第二项“open implemention",就是打开实现的意思,由于session这个接口有可能有多个类实现这个接口(不同的hibernate版本不同),此后还有可能让你选类名,你就选SessionImple这个类,然后打开的代码如下:
看到没,上面的注释里说的,save() operations,这里的三个方法之间的调用关系,就说明这三个方法就是hibernate的session.save(obj)方法的实现所做的操作了。
不过真心不明白你看这个代码做什么,如果是你保存不成功的话,一般hibernate这种老牌框架是不会出问题的,原因在你自己代码上;如果你想研究hibernate源代码,进而自己写一个ORM框架,算我没说。
探索TensorFlow核心组件系列之Session的运行源码分析
TensorFlow作为一个前后端分离的计算框架,旨在实现前端在任何设备、任何位置上使用API构建模型,而不受硬件资源限制。那么,TensorFlow是如何建立前后端的连接呢?在这一过程中,Session起着关键桥梁作用,它连接前后端通道,并通过session.run()触发计算,将前端的计算图转化为graphdef pb格式发送至后端。后端接收此格式,将计算图重建、剪枝、分裂,并分配到设备上,最终在多个Executor上执行计算。
Session管理着计算图、变量、队列、锁、设备和内存等多种资源,确保资源安全、高效地使用。在Session生命周期中,包含创建、运行、关闭和销毁四个阶段,确保模型运行的正确性和效率。
在Session创建时,使用BaseSession初始化,通过调用TF_NewSessionRef创建实例。此过程涉及确定图实例、判断混合精度设置以及创建Session。在分布式框架中,Python通过swig自动生成的函数符号映射关系调用C++层实现。
Session运行主要通过session.run()触发,该方法在BaseSession的run()中实现,涉及创建fetch处理器、获取最终fetches和targets,调用_do_run方法启动计算,并输出结果。在本地模式下,Session初始化会生成DirectSession对象。
综上所述,Session在TensorFlow架构中扮演着核心角色,连接前后端,管理资源,并确保模型高效、安全地运行。
求vc写的直接从一个网站上下载exe程序得源代码!
首先引入头文件#include"afxinet.h"。使用函数BOOL GetFromWeb(LPSTR pURL,LPSTR SaveAsFilePath)进行操作。
其中,参数pURL为URL路径,SaveAsFilePath为保存路径。初始化CInternetSession session;作为会话期对象,CHttpConnection *pServer=NULL;指向服务器地址(URL),CHttpFile *pHttpFile=NULL;为HTTP文件指针。
定义CString strServerName;为服务器名,CString strObject;为查询对象名(会话。if(pHttpFile!=NULL) delete pHttpFile; if(pServer!=NULL) delete pServer; session.Close(); return TRUE;
至此,从指定网站下载exe程序的源代码的过程完成。通过调用该函数并传入URL和保存路径即可实现。