基于 mybatis 的 orm:mybatis-mp 1.4.1 发布 - 超丰富的 api!
1.3.9 更新:
1. 增加对枚举的 CRUD支持,让枚举和普通参数一样
2. 增加ModelEntityField 注解,支持Model字段与实体类字段不一样的问题
mybatis-mp 包含丰富的 api:
1:基于注解,映射数据库;
2:支持多表 join 和返回;
3:api 采用 lambda 和 stream 流式设计;
4:select 自动化以及结果 1 对 1,1 对多,超级方便快捷;
5:内置分页以及超强的 sql 优化功能;
6:稳定且性能极优;
7:轻量级封装 mybatis,几乎没有侵入;
8:api 丰富,支持数据库函数、多表、乐观锁、多租户、逻辑删除、默认值(可动态值) 等众多功能;
9:零学习成本,和写 sql 一样方便。
10:支持复杂的返回关系映射:例如一对一 ,一对多,多对多;
11:支持自定义 sql 模板,再也不用担心框架支持不足;
12:内置代码生成器,通过配置,可定制自身规范;
13:全新的框架,全新的设计理念,新的就是好!
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WoTerm v9.30.2~9.30.4 发布
很久没有更新了,但鄙人一直都很努力,即使在春节期间,也在加班,尽量回应和满足用户的需求。 现在将最近的工作成果,总结如下: 一、输入补全功能,通过多种模式自动实现命令及其参数的提示,甚至补全,减少了错误的机会并提高了工作效率。 二、脚本录制和回放允许用户将一系列复杂的终端操作记录下来并形成脚本,之后通过回放脚本来自动执行这些操作,从而避免了重复的手动操作,提高了工作效率,也减少人为错误。 三、增加语法高亮功能,通过不同的颜色,将终端上的不同元素如关键字、符号、数字、IP等区分开来,相比传统终端配色,具有更强的阅读性和可理解性。此外,还兼容VSCode的主题。 四、重新设计终端主题模块,预设丰富的终端主题并直观的展示效果图,让用户轻松了解主题效果,此外还满足自定义主题的需求。
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北大团队集结开源社区力量,复现 OpenAI 视频生成模型 Sora
北京大学袁粒团队联合兔展发起Open Sora项目——旨在复现OpenAI的视频生成模型Sora。由于资源有限,无法进行完整训练,因此希望通过开源社区筹集资源进行训练。 本项目希望通过开源社区的力量复现Sora,由北大-兔展AIGC联合实验室共同发起,当前资源有限仅搭建了基础架构,无法进行完整训练,希望通过开源社区逐步增加模块并筹集资源进行训练,当前版本离目标差距巨大,仍需持续完善和快速迭代。 https://github.com/PKU-YuanGroup/Open-Sora-Plan 整体框架上,Open-Sora由以下部分组成: 1.Video VQ-VAE:这是一个压缩视频到时间和空间维度的潜在表示的组件。它可以将高分辨率视频压缩成低维度的表示,便于后续的处理和生成。 2.Denoising Diffusion Transformer:去噪扩散变换器(Denoising Diffusion Transformer)这个组件用于从潜在表示中生成视频,通过逐步减少噪声来恢复视频的详细内容。 3.Condition Encoder:条件编码器(Condition Encoder)支持...
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