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DataQL 4.1.0 发布,服务聚合查询引擎

DataQL 服务聚合查询引擎,本次 4.1.0 发布。几乎重构,语法上有少许变化。详细参考:语法手册 本次更新增加了一个可以混合外部语法片段的新的特性,这使得在编写 DataQL 的时候可以同时混合类似 SQL 这样的查询语句。例如: 1 2 3 4 5 6 var dataSet = @@sql(item_code) <% select * from category where co_code = :item_code %> return dataSet() => [ { "id","name","code","body" } ] 下面是本次更新的详细内容 重构,放弃 javacc 更换成 antlr4。antlr4 更加智能。AST 模型仍然不变。重构后单测覆盖率达到 90%。 DataQL 大量新语法新特性。具体参看语法参考手册。一些老的语法形式也不在支持,因此 DataQL 的语法和以前有明显变化。 运行时内存模型:确定为 两栈一堆 指令集系统:不在需要 ASM、ASA、ASO 三个指令,取而代之的是更严谨的指令集。 SD...

IBM 开源新工具,利用 AI 自动标注图片

数据标注是 AI 模型训练过程中的一项艰巨工作,开发人员必须手动标注成千上百的图像来训练它们。为了简化这一过程,IBM 开源了一款新的自动标注工具,并使其成为开源云标注(Cloud Annotations)项目的一部分。 Cloud Annotations 是一种快速、轻松、协作式的开源图像标注工具。这款新工具使用 AI 帮助开发人员标注数据,而不必在整个图像数据集上手动绘制标签。只需从仪表板上选择“自动标签”(Auto label)按钮,即可自动为上传的图像样本添加标签。 在 IBM Cloud Object Storage 的支持下,Cloud Annotations 使用户可以存储所需数量的数据,从任何地方访问数据,并在多个协作者之间实时共享。该产品还针对需要大量数据的机器学习和云原生工作负载进行了优化。 根据IBM 开发者博客的介绍,“当前,检测一个特定对象需要 200-500 个手工标注图像样本作为模型。自动标注图像则可以加快流程,并为开发人员节省宝贵的时间来从事其他创新项目。” 以下是访问和使用新的“云标注”工具的方法: 通过 Cloud Annotations GUI 上...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。