声明式事务

回顾事务

• 把一组业务当成一个业务来做‘要么都成功，要么都失败
• 事务在项目开发中，十分的重要，涉及到数据的一致性问题，不能马虎！
• 确保完整性和一致性；

事务ACID原则：

• 原子性
• 一致性
• 隔离性：多个业务可能操作同一个资源，防止数据损坏
• 持久性：事务一旦提交，无论系统发生什么问题，结果都不会再被影响，被持久化的写到存储器中。

步骤：

1. 导入相关jar包

   • junit
   • mybatis
   • mysql数据库
   • spring相关
   • aop织入
   • mybatis-spring

filter-branch

帮助信息：git filter-branch –help

用于删除仓库内的大文件

例：

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git filter-branch --tree-filter 'rm -f data/new_vcwe/corpus.pkl' --tag-name-filter cat -- --all

遍历所有的commit，删除那个文件，重写历史commit，然后强行远程推送

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git push origin --all --force

@Resource和@Autowired的区别：

• 都是用来自动装配的，都可以放在属性字段上
• @Autowired通过byType的方式实现，而且必须要求这个对象存在【常用】
• @Resource默认通过byName的方式实现，如果找不到名字，则通过byType实现！如果两个都找不到的情况下，就报错【常用】
• 执行顺序不同：@Autowired通过byType的方式实现。

所谓自动装配就是如果在beans.xml中，需要set值的对象的属性是对象，那么原来手动去ref这个值，变为通过ByName或ByType的方式去set。

摘要

最近的汉语预处理模型忽略了汉语特有的两个重要方面:字形和拼音，它们为语言理解提供了重要的句法和语义信息。在这项工作中，我们提出了汉语拼音方案，该方案将汉字的字形和拼音信息结合到语言模型预处理中。

glyph嵌入是基于汉字的不同字体获得的，能够从视觉特征中捕捉字符语义，拼音嵌入表征了汉字的发音，处理了汉语中高度普遍的异音现象(同一个字有不同的发音，不同的意思)。在大规模未标记的中文语料库上进行预处理后，所提出的中文Bert模型比具有更少训练步骤的基线模型具有显著的性能提升。该模型在广泛的中文自然语言处理任务上取得了新的SOTA性能，包括机器阅读理解、自然语言推理、文本分类、句子对匹配，以及命名实体识别和分词方面的竞争性能。

摘要

在不同的书写系统中，字符的组合性在字符层面上也有影响：一个字符的意义是由它的各个部分的总和派生出来的。在本文中，其通过基于字符的视觉特征创建字符嵌入，为字符创建图像，并通过卷积神经网络生成视觉字符特征来模拟这种效果。

1. 使用Dockerfile文件

创建一个示例仓库：

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mkdir static_web
cd static_web
touch Dockerfile

这个目录是构建环境，docker称此环境为上下文。

Dockerfile 简介

文件内容如下：

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# Version: 0.0.1                                                                                                                                                                   FROM ubuntu:20.04
MAINTAINER LI RANRAN "lrr19960429@163.com"
RUN apt-get update && apt-get install -y nginx
RUN echo 'Hi, I am in your container' \
	> /usr/share/nginx/html/index.html
EXPOSE 80

运行Dockerfile

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$ docker build -t="lrr01/static_web" .

运行成功如下所示：

在构建时为镜像设置标签

使用方法为“镜像名：标签”

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docker build -t="lrr01/static_web:v1" .

命令中的. 是告诉Docker在当前目录去找Dockerfile文件，也可以指定git仓库的地址来指定Dockerfile的位置。

在docker build的过程中，会将构建上下文传到Docker守护进程，如下所示。

如在上下文的根目录存在.dockerignore文件，则将按行读取该文件，其内容用于设置哪些文件不会被当作构建下文的一部分，可以防止其上传到docker守护进程中。

Dockerfile和构建缓存

注意到每一步的构建过程都会将结果提交为镜像，并有一个镜像ID，如a92d18546651。docker会将每一步的镜像看为缓存，若第5步构建发生错误时，会直接从第4步开始。当之前的构建步骤没有变化时，可以节省时间。如在第1步到第3步之间做了修改，Docker会从有变化的指令开始。

若，确保构建过程不会使用缓存，可以使用docker build的 --no-cache参数。

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docker build --no-cache -t="lrr01/static_web:v1" .

查看新镜像

使用 docker images 命令来查看新构建的镜像。

使用docker history，可以查看镜像是如何构建出来的，如下所示：

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docker history 7682ea492fec

从新镜像启动容器

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docker run -d -p 80 --name static_web lrr01/static_web nginx -g "daemon off;"

使用 docker run 命令，用 刚才构建的镜像的名字，启动一个名为 static_web 的新容器。

用-d选项，告诉docker以分离（detached）的方式在后台运行，比较适合运行类似Nginx守护进程这样的需要长时间运行的进程。

也指定了需要在容器中运行的命令：nginx -g "daemon off;"。这将以前台运行的方式启动Nginx，作为web服务器。

-p 用来控制Docker在运行时应该公开哪些网络端口给外部。运行容器时，Docker可以通过两种方式来在宿主机上分配端口

• Docker在宿主机上随机选择一个32768~61000之间的端口来映射到容器的80端口
• 在Docker宿主机中指定具体的端口号来映射到容器的80端口

docker run 命令将在docker宿主机上随机打开一个端口，这个端口会连接到容器中的80端口。

使用docker ps查看容器端口分配情况：

可以看到容器中的80端口，被映射到宿主机的49153端口。

也可以通过docker port 容器ID/容器名 来查看容器的端口映射情况：

通过-p选项映射到特定的端口

-p 80:80：会将容器内的80端口绑定到本地宿主机的80端口

-p 127.0.0.1:80:80：将容器内的80端口绑定到本地宿主机的127.0.0.1这个IP的80端口。我们也可以将容器内的80端口绑定到一个宿主机的随机端口上

docker run -d -p 80:80 --name static_web lrr01/static_web nginx -g "daemon off;"

通过-P参数对外公开端口

其可以公开在Dockerfile中通过EXPOSE指令公开的所有端口

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docker run -d -P --name static_web lrr01/static_web nginx -g "daemon off;"

其会将容器内的80端口对本地宿主机公开，并且绑定到宿主机的一个随机端口上。

有了这个端口号，就可以使用本地宿主机的IP地址的IP地址或者127.0.0.1的localhost，查看Web服务器的内容。

2. 使用commit

创建一个要进行修改的容器

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docker run -t -i ufoym/deepo:pytorch-py36-cu100 /bin/bash

安装pqi pip换源工具

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pip install pqi

如何使用 百度pip pqi

安装指定版本pytorch

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pip install torch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0