Snowy v1.5.1 国产人大金仓数据库安排-低调大师

Snowy v1.5.1 国产人大金仓数据库安排

2021-04-18 473 89

版本又提交更新啦，更新咨询还是一如既往的开头，每当深夜夜深人静的时候，也是写代码最OK的阶段。希望大家记住我们，同时也想大家见证小诺一步步的壮大！

💖💖💖Snowy是小诺团队下基于SpringBoot+AntDesignVue开发的Java全新RBAC权限管理系统，前后分离，注释丰富，代码简洁。在国策讲究自主可控的时候，适配国产数据库（金仓、达梦）、主流数据库Mysql、Oracle、Mssql、Postgresql，小诺的产品一致追求简洁干净，一套代码搞定！同时支持国产中间件部署、麒麟操作系统、Windows、Linux部署使用。

此次发布的版本为Snowy v1.5.1版本，此次更新亮点是人大金仓国产库的转换测试适配，同时又修改了居多常见问题，详情如下：

【更新】代码生成转换字段加入enum、set类型
【更新】默认注释oracle驱动
【新增】新增人大金仓数据库备份文件及引用方式
【更新】固定一个前端依赖项版本
【更新】更新mybatisPlus过时的分页插件
【更新】banner调整为Snowy
【更新】数据库连接错误的信息打印详细化
【修复】数据源配置新增init方法，修复druid监控种数据源栏目不显示的bug
【更新】【轻量PR】调整前端树形上下关联关系

欢迎感兴趣的小伙伴来研究我们的源代码！

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原文链接：https://www.oschina.net/news/138097/snowy-1-5-1-released

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2021-04-19 10:05:00

6种常见的地标识别算法整理和总结

摘要：地标识别，基于深度学习及大规模图像训练，支持上千种物体识别及场景识别，广泛应用于拍照识图、幼教科普、图片分类等场景。本文将为大家带来6种关于地标识的算法整理和总结。本文分享自华为云社区《地标识别算法》，原文作者：阿杜。地标识别，基于深度学习及大规模图像训练，支持上千种物体识别及场景识别，广泛应用于拍照识图、幼教科普、图片分类等场景。本文将为大家带来6种关于地标识的算法。一、《1st Place Solution to Google Landmark Retrieval 2020》算法思路： Step1：使用清洗过的GLDv2数据集训练初始embedding模型。 Step2：使用全量GLDv2数据基于Step1得到的模型进行迁移学习。 Step3：逐步扩大训练图片的尺度（512*512，640*640，736*736），模型性能得到进一步提升。 Step4：增加清洗后的数据的训练loss权重，进一步训练模型。 Step5：模型融合。 Notes： 1、Backbone模型为Efficientnet+global average pooling，训练使用了cosine s...

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2021-04-19 01:01:00

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