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【ShardingSphere技术专题】「ShardingJDBC」SpringBoot之整合ShardingJDBC实现分库分表(JavaConfig方式)

前提介绍 ShardingSphere介绍 ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(计划中)这3款相互独立的产品组成。 他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。 shardingJDBC使用的范围 适用于任何基于JDBC的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。 支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。 支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL,Oracle,SQLServer,PostgreSQL以及任何遵循SQL92标准的数据库。 详细一点的介绍直接看官网:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ SQL语句相关 逻辑表:...

加速一倍!百度大脑FaceID人脸识别模型是这样做量化的

随着 FaceID 人脸识别技术在手机、IoT 等设备的普及,受能耗和设备体积的限制,端上硬件的计算性能和存储能力相对较弱,这给端上人脸识别带来了新的挑战——需要更小更快更强的模型。 为了实现 FaceID 人脸识别技术在移动端上更快更准的运行,量化就成为一个重要手段。量化简单来说,就是用更低比特数据代替原浮点数据,已达到缩小模型的过程。其最核心的挑战,是如何在减少模型数据位宽的同时,保证人脸识别的准确率。为了解决人脸识别速度和精度的平衡问题,就需要考虑整个人脸识别过程中的诸多因素,接下来依次阐述人脸模型量化的好处、使用传统量化面临的问题、百度 FaceID 人脸识别模型量化技术/量化收益、以及对不同芯片的支持情况等。 人脸模型量化的好处 人脸模型量化,是将以往用 32/64bit 表达的浮点数,用 8/16bit 甚至 1bit、2bit 等占用较少内存空间的形式进行存储。 量化之后的好处是: 减少模型体积。降低模型存储空间需求,使模型更容易在端上部署。 压缩成本。降低端设备内存带宽,及数据访问功耗,使得设备运维成本降低。 加速计算。针对支持SIMD(单指令流多数据流)的设备,以1...

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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。

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