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mybatis-mp - 亮点七:枚举的良好支持

mybatis-mp gitee 地址:https://gitee.com/mybatis-mp 日常开发中,枚举的存储一般以name 或 自定义code,存放到数据库;一般的框架都不支持直接以枚举作为直接参数,需要开发者自行处理 mybatis-mp为你提供了方便: 1:普通枚举(以name作为存储):直接继承Serializable 类型即可 2:自定义code的枚举,继承EnumSupport类;如下: public enum TestEnum implements EnumSupport<String> { X1("a1"),X2("a2"); TestEnum(String code){ this.code=code; } private final String code; @Override public String getCode() { return this.code; } } 3:如何在mybatis-mp中直接使用枚举进行CRUD 3.1:实体类中:列字段可直接是枚举 3.2:CRUD参数中,直接可用枚举...

Open-Sora:开源 Sora 复现方案,成本降低 46%,序列扩充至近百万

Colossal-AI开源了完整的Sora复现架构方案Open-Sora,声称可降低46%复现成本,并将模型训练输入序列长度扩充至819K patches。 Sora 算法复现方案 在Sora的技术报告中,Sora使用了一个视频压缩网络将各种尺寸的视频压缩成一个隐空间(latent space)的时空块序列(a sequence of patial temporal patch),然后使用了Diffusion Transformer进行去噪,最后进行解码生成视频。 Open-Sora将Sora可能使用的训练pipeline归纳为下图。 目前Open-Sora已涵盖: 提供完整的Sora复现架构方案,包含从数据处理到训练推理全流程。 支持动态分辨率,训练时可直接训练任意分辨率的视频,无需进行缩放。 支持多种模型结构。由于Sora实际模型结构未知,我们实现了adaLN-zero、cross attention、in-context conditioning(token concat)等三种常见的多模态模型结构。 支持多种视频压缩方法。用户可自行选择使用原始视频、VQVAE(视频原生的模型)...

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