IntelliJ IDEA. Trabajar con Hibernate/JPA
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Con esta herramienta de consulta de búsqueda, no sólo puede personalizar y buscar consultas simples o agregadas, compuestas, anidadas y complejas, sino que también puede buscar en CUALQUIER idioma y obtener resultados en CUALQUIER idioma también.
Esto es lo que muestra el resultado como imágenes en lugar de una tabla. Puede cambiar manualmente la forma en que se muestran los datos utilizando el menú “Mostrar” en la esquina inferior derecha del resultado. Intente cambiar el menú a “Tabla” para ver el mismo resultado en una vista de tabla.
Veamos las novedades de la consulta, en comparación con la consulta del capítulo anterior. En inglés, la consulta sería: “Dame todos los artículos que tengan algo que ver con los gatos. También dame la imagen de cada artículo. Y, por cierto, muestra el resultado como una cuadrícula de imágenes, no como una tabla”.
Hay otras formas de mostrar los datos, pero no todas son aplicables, por lo que algunas están atenuadas en el menú. “Mapa de imágenes” sólo es seleccionable si los datos de los resultados contienen realmente URLs de imágenes. En uno de los siguientes capítulos aprenderá a mostrar los elementos como puntos en un mapa.
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La localización de acciones en vídeos a través de la consulta de frases sigue siendo un problema muy difícil debido a la desalineación semántica y a la desalineación estructural. Con la observación de que las actividades deben ser localizadas tanto con las palabras clave locales de la frase de consulta como con la información global de todo el vídeo, proponemos un método novedoso llamado Dense Boundary and Actionness Map (DBAM). Este método entrena un modelo de autoatención para evaluar la importancia de cada palabra en la frase de consulta. A continuación, construye un mapa de características visuales bidimensional para cada momento candidato tras la codificación del vídeo. El mapa de características visuales se concatena con la característica semántica y, a continuación, DBAM realiza directamente la convolución sobre el mapa de características para predecir el mapa de acción bidimensional, el mapa de inicio y el mapa de finalización de los momentos candidatos. Los tres mapas se fusionan para generar propuestas. Evaluamos DBAM en los dos desafiantes benchmarks públicos Charades-STA y TACoS y supera el estado del arte por un amplio margen.
Arreglar el servidor que no aparece/no encuentra el servidor | Valheim
Las columnas PK y FK suelen estar indexadas, por lo que compartir la PK puede reducir la huella del índice a la mitad, lo cual es deseable ya que quieres almacenar todos tus índices en memoria para acelerar el escaneo del índice.
Incluso si el FK no es NULL y el lado del padre es consciente de su no nulidad a través del atributo opcional (por ejemplo, @OneToOne(mappedBy = “post”, fetch = FetchType.LAZY, optional = false)), Hibernate sigue generando una sentencia select secundaria.
La mejor manera de asignar una relación @OneToOne es utilizar @MapsId. De esta manera, ni siquiera se necesita una asociación bidireccional, ya que siempre se puede obtener la entidad PostDetails utilizando el identificador de la entidad Post.
De esta manera, la propiedad id sirve tanto de clave primaria como de clave foránea. Observará que la columna @Id ya no utiliza una anotación @GeneratedValue ya que el identificador se rellena con el identificador de la asociación Post.
Saber cómo mapear las relaciones entre entidades de manera eficiente puede marcar una gran diferencia en lo que respecta al rendimiento de la aplicación. Cuando se utiliza JPA e Hibernate, la asociación OneToOne debe compartir siempre la clave primaria con la tabla padre.
Excel Power Query DataSource.NotFound: Archivo o Carpeta
La falta de coincidencia de términos entre las consultas y los documentos ha sido reconocida desde hace tiempo como un problema clave en la recuperación de información (IR). Basándonos en nuestro análisis de un registro de consultas web a gran escala y de documentos relevantes en colecciones de prueba estándar, intentamos detectar las transiciones de temas entre las categorías temáticas de una consulta y las de los documentos relevantes (o las páginas sobre las que se ha hecho clic) y crear un Mapa de Transición de Temas (TTM) que capture cómo se vinculan las categorías temáticas de la consulta con las de los documentos relevantes o sobre los que se ha hecho clic. El TTM, una especie de gráfico de clics a nivel semántico, se utiliza entonces para la expansión de la consulta sugiriendo los términos asociados a las categorías de documentos fuertemente relacionados con la categoría de la consulta. A diferencia de la mayoría de los otros métodos de expansión de consultas que intentan interpretar la semántica de las consultas basándose en un recurso tipo tesauro o utilizan el contenido de un pequeño número de documentos relevantes, nuestro método propone recuperar documentos en la afinidad semántica de múltiples categorías de los documentos relevantes para las consultas de un tipo similar. Nuestros experimentos muestran que el método propuesto es superior en eficacia a otros métodos representativos de expansión de consultas, como la retroalimentación de relevancia estándar, la retroalimentación de pseudo relevancia y la expansión de consultas basada en tesauros.