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HikariCP 数据源配置使用

使用场景 HikariCP 这个数据源号称是最快的数据源。 其实个人认为 性能肯定还是在SQL语句和数据库。而且 这个数据源功能其实并不多。 个人不喜欢使用 将其作为主数据源。 druid 数据源对比 但是 如果将 HikariCP 作为读取 读取第三方 数据库 也就是多数据源来 使用,个人认为是非常适合的。 多数据源配置 package com.door.remote.dataSource; import cn.hutool.cache.CacheUtil; import cn.hutool.cache.impl.TimedCache; import cn.hutool.db.Db; import com.door.common.constants.DbConst; import com.door.common.constants.biz.dr.DbSetType; import com.door.entity.dr.AcDrDbSource; import com.door.utils.db.CfsDatabase; import com.zaxxer.hikari.HikariD...

计算机如何理解事物的相关性-文档的相似度判断

生活中,我们经常会对比两个事物的相关性,也可以叫做相似度。 如果一件事物与另一件事物的相似度比较高,那这两件事物的相关性就比较大。 如果一件事物与另一件事物的相似度比较低,那这两件事物的相关性就比较小。 人类会根据自己的经验,很容易的判断两件事物是否相似,或者相似度是多少。那如何让计算机也能够进行这样的判断呢? 1,空间向量模型 我们都知道,计算机并没有思维,它只能理解数字。所以,如果想让计算机理解我们现实世界中的事物,必须先把现实事物转换成数字。 空间向量模型假设,任何事物都可以转换成 N 维空间中的一个点,这个点称为向量,然后通过计算向量之间的距离或夹角,来判断向量的之间相关性,进而判断事物之间的相关性。 向量之间的距离越大,事物就越不相关;距离越小就越相关。 向量之间的夹角越大,事物就越不相关;夹角越小就越相关。 什么是向量 向量代表了事物的特征。 向量是相对标量而言,标量只是单个数字,没有方向性。向量也叫矢量,由一组数字构成,具有方向性。 例如,用下图中的 x 表示向量,其中 n 表示向量的维度: 2,向量之间的距离 两个向量所对应的两点之间的距离就是向量的距离,距离可以描述不...

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