spring事务在哪些情况下会失效 throw new RuntimeException("模拟异常");throw new RuntimeException("模拟异常");throw new Exception("检查异常");throw new Exception("检查异常");// 这里会开启新事务，methodA 的事务不会影响这里。// ❌ 事务失效 - 异常被捕获，没有重新抛出。// ❌ 事务失效 - 自调用。// ❌ 事务失效 - static 方法无法被代理。// ❌ 事务失效 - final 方法无法被代理。

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MySQL 8.x配置MGR高可用+ProxySQL读写分离（三）：配置ProxySQL主从分组信息 MySQL 8.x配置MGR高可用+ProxySQL读写分离（三）：配置ProxySQL主从分组信息

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PostgreSQL（知识片）：查询/计算Selectivity（可选性） 例如，直方图上界的第0个值是1,这意味着它是存储在bucket_0中的元组的最小值；第1个值是100，这是存储在bucket_1中的元组的最小值，依此类推。表的每一列的MVC（most Common Value）作为一对most_common_vals和most_common_freqs的列存储在pg_ststs视图中。：where子句中，限定的数值，所在桶的下一个桶的最小界限值。：where子句中，限定的数值，所在的桶的最小界限值。where子句中，限定的数值，所在的桶id。是统计MCV频率的列。

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windows 系统PostgreSQL 数据库备份还原 在安装目录bin文件夹下执行下述命令，比如数据库名称为 ANNADB。

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Ubuntu下谷歌浏览器远程调试设置指南 通过以上步骤，你可以在Ubuntu系统中成功设置谷歌浏览器的远程调试功能，并通过Selenium等工具进行自动化测试和调试。确保正确安装和配置ChromeDriver是实现这一目标的关键步骤。希望这篇博客能帮助你在Ubuntu上顺利搭建Selenium自动化测试环境。

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数据集-目标检测系列- 餐具叉子 数据集 fork ＞＞ DataBall 数据集-目标检测系列- 餐具叉子 数据集 fork ＞＞ DataBall

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医学图像处理期末复习 图像分割：指将图像分成若干互不重叠的子区域，使得同一个子区域内的特征具有一定相似性，不同子区域的特征呈现较为明显的差异。图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤。医学图像分割：医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤目的：将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来边缘检测阈值法：利用图像中要提取的目标区域，与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域，目标区域和背景区域，选取一个合理的阈值，确定图像中每个像素点属于目标区域还是背景区域。

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目标检测新升级：用YOLOv8打造密度&视频热力图可视化 此外，热力图在多个实际场景中具有广泛的应用价值，如在交通流量监控中，通过密度热力图可以实时了解道路上车辆的分布密度，为交通管理和拥堵疏导提供决策支持。基于 YOLOv8 的视频热力图可视化，首先使用 YOLOv8 对视频的每一帧进行目标检测，然后根据检测结果生成对应的热力图，最后将热力图叠加到原始视频帧上，实现热力图与视频的融合显示。密度热力图用于展示目标物体在图像中的分布密度。例如，在人流密集场所的安全监控中，密度热力图可以直观地显示出人群的聚集区域和分布情况，帮助评估检测系统对人群密度的检测效果。

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聊聊 SQL 注入那些事儿 另外，就是使用各类程序文档所推荐的数据库操作方式来执行数据项的查询与写入操作，比如在上述的案例中，如果我们稍加修改，首先使用execute()方法来保证每次执行仅能执行一条语句，然后将数据项以参数的方式与SQL执行语句分离开来，就可以完全避免SQL注入的问题，如下SQL数据库反注入示例。SQL注入是一种非常常见的数据库攻击手段，SQL注入漏洞也是网络世界中最普遍的漏洞之一。大家也许都想到了，注入问题都是因为执行了数据项中的SQL关键字，那么，只要检查数据项中是否存在SQL关键字不就可以了么？

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计算机视觉（Computer Vision, CV） 计算机视觉（Computer Vision, CV）是人工智能（AI）的一个重要分支，致力于使计算机理解和解释图像或视频中的信息。简单来说，就是让机器“看懂”世界。

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从0开始学习R语言--Day29--社交网络分析 在探寻数据之间的关系时，由于数据类型的限制，很多时候我们可以从数据的现实角度出发去选择方法，而不是一昧地从头尝试不同方法去分类。假如我们用的是传染病在市面上的传播路径数据，亦或是病毒对于基因的感染模块，就可以采用社交网络分析的方法，它的原理是类似于我们平时使用软件时会弹出“你可能认识的人”，通过比对非共同好友的共同好友数来判断两人是否认识。而用户5和49拥有一样的共友数量，则说明他们的社交重叠度更高，更有可能是认识的，从图中也能看到靠的更近。

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红外-可见光融合的显著目标检测【2】-IRFS 本文提出一种用于红外-可见光显著目标检测（RGBT SOD）的多交互双解码器网络。针对双模态特征融合的挑战，该方法设计了级联多交互模块和双解码器架构，实现不同层次特征的充分融合，同时避免模态间信息的过度影响。实验表明，该方法在RGBT和RGBD SOD任务上均表现优异。此外，文中还探讨了联合红外-可见光图像融合（IVIF）与SOD任务的创新思路，通过特征筛选融合网络（FSFNet）和融合引导增强模块（FGSE），构建双向优化框架（IRFS），实现两个任务的协同提升。所提方法在保持模型轻量化的同时，显著提升了

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MyBatis映射文件（XML）中参数传递和SQL特殊字符处理 传参用#{}，拼接用${}，表名列名才用${}，防注入要记住。parameterType能省则省，类型一致最保险。特殊字符用<![CDATA[ ... ]]>包裹，写SQL更自由。

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使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南 命运不会亏待正在努力变好的你

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Aerotech系列（4）Aerotech.A3200名空间 该文档详细介绍了A3200控制系统的编程接口，包含控制器类(Controller)及相关枚举类型的功能说明。核心内容包括：1)控制器连接/断开方法(Connect/Disconnect)；2)数据采集配置(DataCollection)；3)任务管理(TasksCollection)；4)变量操作(Variables)；5)常用枚举如AxisMask(轴选择)、TaskMask(任务选择)等标记位枚举。文档通过代码示例展示了如何连接控制器、配置数据采集、管理任务程序以及操作全局变量。

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计算机视觉阶段一：CV入门基础 计算机视觉阶段一：CV入门基础，这是构建图像理解能力的第一步。

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CSS平滑滚动效果实现方法 window.scrollTo() 是 JavaScript 中用于控制窗口滚动位置的方法，它可以实现即时滚动和平滑滚动两种效果。

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PostgreSQL（知识片）：索引关联度indexCorrelation 首先我们创建一个表：tbl_corr，包含列：col、col_asc、col_desc、col_rand、data，col_asc存储顺序数据，col_desc存储降序数据，col_rand存储随机序列数据。由查询结果可知，升序的索引数据，索引关联度为1；降序的索引数据，索引关联度为，则col_desc的关联度为-1。1和-1的关联度是最好的。这种情况下，三个索引的关联度会有明显不同。索引关联度的绝对值越大，说明这个索引数据越好。

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胡小牧
岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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Wei_Leng
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范桂飓
AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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喜欢打酱油的老鸟
致力于企业信息化&数字化转型。读万卷书，行万里路，阅无数人。超级吃货，爱吃湖南菜，川菜，粤菜，尝遍天下美食。摄影爱好者，游历全国各地，阅尽人间春色。爱看电影电视剧，尤其是国产商业大片以及好莱坞科幻片！
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涛歌依旧
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IT1995
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最远的你，是我最近的爱。 味无味处寻乐，材不材间度生
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淼叔
资深架构师，PMP、OCP、CSM、HPE University讲师，EXIN DevOps Professional与DevOps Master认证讲师，曾担任HPE GD China DevOps & Agile Leader，帮助企业级客户提供DevOps咨询培训以及实施指导。熟悉通信和金融领域，有超过十年金融外汇行业的架构设计、开发、维护经验，在十几年的IT从业生涯中拥有了软件开发设计领域接近全生命周期的经验和知识积累，著有企业级DevOps技术与工具实战。
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厦门德仔
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