cursor rules Spring Boot
时间: 2025-08-12 13:52:52 浏览: 4
在 Spring Boot 项目中，数据库游标的配置通常与具体的数据库类型以及所使用的持久化框架（如 JDBC、Hibernate、MyBatis 等）相关。默认情况下，Spring Boot 会根据底层数据源和数据库驱动程序自动管理游标的打开与关闭。然而，在某些场景下（如处理大量数据或长时间运行的查询），可能需要手动调整游标行为以优化性能或避免资源泄漏。
### 配置数据库游标的方式
1. **JDBC 中的游标配置**
在使用原始 JDBC 时，可以通过 `Connection` 和 `Statement` 设置游标类型。例如，使用可滚动的游标并指定其并发模式：
```java
Connection conn = dataSource.getConnection();
Statement stmt = conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_INSENSITIVE, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM large_table");
```
2. **Hibernate 中的游标配置**
Hibernate 提供了对游标的抽象支持，主要通过 `ScrollableResults` 来实现。在查询中启用游标滚动功能：
```java
Session session = sessionFactory.openSession();
ScrollableResults scrollableResults = session.createQuery("FROM Employee").scroll(ScrollMode.FORWARD_ONLY);
while (scrollableResults.next()) {
Employee emp = (Employee) scrollableResults.get(0);
// 处理数据
}
```
3. **MyBatis 中的游标支持**
MyBatis 从 3.4 版本开始支持游标查询，通过 `@MapKey` 注解或直接返回 `Cursor` 类型：
```java
@Select("SELECT * FROM large_table")
Cursor<Record> selectAllRecords();
```
在使用时可以遍历该 `Cursor` 对象进行数据处理：
```java
try (Cursor<Record> cursor = mapper.selectAllRecords()) {
for (Record record : cursor) {
// 处理记录
}
}
```
4. **连接池与游标管理**
数据库连接池（如 HikariCP、Tomcat JDBC Pool、Bitronix 等）也会影响游标的生命周期管理。某些连接池允许配置最大打开游标数或自动关闭未使用的游标。例如，在 `application.properties` 中配置 Bitronix 的事务超时时间[^1]，虽然不直接控制游标，但可以间接影响长事务中的游标行为：
```properties
spring.jta.bitronix.properties.default-transaction-timeout=60
```
5. **数据库特定配置**
不同数据库系统对游标的实现方式不同。例如，在 PostgreSQL 中，可以通过设置 `cursor.withholdOnCommit` 来控制游标是否在事务提交后保持打开状态；在 Oracle 中，可以通过 `OPEN_CURSORS` 参数调整数据库允许的最大游标数。
### 性能优化建议
- 避免在事务中长时间保持游标打开，以减少数据库资源占用。
- 对于只读操作，使用 `TYPE_FORWARD_ONLY` 或 `TYPE_SCROLL_INSENSITIVE` 以提高效率。
- 在使用 ORM 框架时，确保正确关闭 `ScrollableResults` 或 `Cursor`，防止内存泄漏。
- 如果处理大数据集，建议分页查询或使用流式处理方式。
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用户登陆
<el-form ref="loginForm" :model="loginForm" :rules="rules" style="width:100%;" label-width="20%">
<el-form-item label="用户名" prop="uname">
<el-input v-model="loginForm.uname" placeholder="请输入用户名"></el-input>
</el-form-item>
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</el-form-item>
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<el-input v-model="loginForm.captcha" placeholder="请输入验证码" style="width: 60%;"></el-input>
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</el-form-item>
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<el-button type="primary" @click="login(loginForm)" :loading="loadingbut">{{loadingbuttext}}</el-button>
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</el-form-item>
</el-form>
</template>
<script>
export default {
name: 'Login',
data () {
return {
loginForm: {
uname: '',
upwds: '',
captcha: ''
},
//验证规则
rules: {
uname: [{required: true, message: '请输入用户名', trigger: 'blur'}],
upwds: [{required: true, message: '请输入密码', trigger: 'blur'}],
captcha: [{required: true, message: '请输入验证码', trigger: 'blur'}]
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loadingbut: false,
loadingbuttext: '登录',
captchaUrl: '/captcha', // 验证码图片的URL
dialogVisible: true
}
},
mounted () {
console.log('Captcha URL:', this.captchaUrl);
},
methods: {
login (loginForm) {
this.$refs['loginForm'].validate((valid) => {
if (valid) {
this.loadingbut = true
this.loadingbuttext = '登录中...'
this.$axios
.post('/logins',{
uname: loginForm.uname,
upwds: loginForm.upwds,
captcha: loginForm.captcha
})
.then(successResponse => {
if (successResponse.data === "ok") {
//Message Box
this.$alert('登录成功', {confirmButtonText: '确定' })
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let path = this.$route.query.redirect
this.$router.replace({path: path === '/' || path === undefined ? '/mains': path})
}else {
this.$alert('用户名或密码错误或验证码错误！', {confirmButtonText: '确定' })
this.loadingbut = false;
this.loadingbuttext = '登录';
}
})
.catch(failResponse => {
this.$alert(failResponse.response.status, {confirmButtonText: '确定' })
})
}
else {
this.$alert('表单验证失败', {confirmButtonText: '确定' })
return false;
}
})
},
cancel(){
this.$refs['loginForm'].resetFields()
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refreshCaptcha () {
// 刷新验证码
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美国国际航空交通数据分析报告(1990-2020)
根据给定的信息，我们可以从中提取和分析以下知识点：
1. 数据集概述：
该数据集名为“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)”，记录了美国与国际间航空客运和货运的详细统计信息。数据集涵盖的时间范围从1990年至2020年，这说明它包含了长达30年的时间序列数据，对于进行长期趋势分析非常有价值。
2. 数据来源及意义：
此数据来源于《美国国际航空客运和货运统计报告》，该报告是美国运输部(USDOT)所管理的T-100计划的一部分。T-100计划旨在收集和发布美国和国际航空公司在美国机场的出入境交通报告，这表明数据的权威性和可靠性较高，适用于政府、企业和学术研究等领域。
3. 数据内容及应用：
数据集包含两个主要的CSV文件，分别是“International_Report_Departures.csv”和“International_Report_Passengers.csv”。
a. International_Report_Departures.csv文件可能包含了以下内容：
- 离港航班信息：记录了各航空公司的航班号、起飞和到达时间、起飞和到达机场的代码以及国际地区等信息。
- 航空公司信息：可能包括航空公司代码、名称以及所属国家等。
- 飞机机型信息：如飞机类型、座位容量等，这有助于分析不同机型的使用频率和趋势。
- 航线信息：包括航线的起始和目的国家及城市，对于研究航线网络和优化航班计划具有参考价值。
这些数据可以用于航空交通流量分析、机场运营效率评估、航空市场分析等。
b. International_Report_Passengers.csv文件可能包含了以下内容：
- 航班乘客信息：可能包括乘客的国籍、年龄、性别等信息。
- 航班类型：如全客机、全货机或混合型航班，可以分析乘客运输和货物运输的比例。
- 乘客数量：记录了各航班或航线的乘客数量，对于分析航空市场容量和增长趋势很有帮助。
- 飞行里程信息：有助于了解国际间不同航线的长度和飞行距离，为票价设置和燃油成本分析提供数据支持。
这些数据可以用于航空客运市场分析、需求预测、收益管理等方面。
4. 数据分析和应用实例：
- 航空流量分析：通过分析离港航班数据，可以观察到哪些航线最为繁忙，哪些机场的国际航空流量最大，这有助于航空公司调整航班时刻表和运力分配。
- 市场研究：乘客数据可以揭示不同国家和地区之间的人口流动趋势，帮助航空公司和政府机构了解国际旅行市场的需求变化。
- 飞机利用率：结合飞机机型和飞行频率信息，可以对特定机型的使用率进行分析，评估飞机维护需求和燃油效率。
- 安全监管：通过对比不同航空公司和航班的安全记录，监管机构可以更有效地评估航空公司的安全性能，并采取必要的监管措施。
5. 技术和方法论：
分析此类数据通常涉及数据清洗、数据整合、统计分析、时间序列分析、预测建模等数据科学方法。使用Excel、SQL、R、Python等工具进行数据处理和分析是常见的做法。例如，可以使用Python的Pandas库来清洗和准备数据，使用Matplotlib和Seaborn库来可视化数据，然后利用Scikit-learn或Statsmodels库来构建预测模型。
通过以上知识点的提取和分析，我们可以理解到“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)-数据集”的重要性，它不仅记录了跨越30年的航空交通数据，还为各种分析和应用提供了详实的基础信息。对于航空业从业者、政策制定者、研究人员以及数据分析师来说，这是一个极具价值的数据资源。
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UniMoCo：统一框架下的多监督视觉学习方法
在详细解析“unimoco”这个概念之前，我们需要明确几个关键点。首先，“unimoco”代表的是一种视觉表示学习方法，它在机器学习尤其是深度学习领域中扮演着重要角色。其次，文章作者通过这篇论文介绍了UniMoCo的全称，即“Unsupervised, Semi-Supervised and Full-Supervised Visual Representation Learning”，其背后的含义是在于UniMoCo框架整合了无监督学习、半监督学习和全监督学习三种不同的学习策略。最后，该框架被官方用PyTorch库实现，并被提供给了研究者和开发者社区。
### 1. 对比学习（Contrastive Learning）
UniMoCo的概念根植于对比学习的思想，这是一种无监督学习的范式。对比学习的核心在于让模型学会区分不同的样本，通过将相似的样本拉近，将不相似的样本推远，从而学习到有效的数据表示。对比学习与传统的分类任务最大的不同在于不需要手动标注的标签来指导学习过程，取而代之的是从数据自身结构中挖掘信息。
### 2. MoCo（Momentum Contrast）
UniMoCo的实现基于MoCo框架，MoCo是一种基于队列（queue）的对比学习方法，它在训练过程中维持一个动态的队列，其中包含了成对的负样本。MoCo通过 Momentum Encoder（动量编码器）和一个队列来保持稳定和历史性的负样本信息，使得模型能够持续地进行对比学习，即使是在没有足够负样本的情况下。
### 3. 无监督学习（Unsupervised Learning）
在无监督学习场景中，数据样本没有被标记任何类别或标签，算法需自行发现数据中的模式和结构。UniMoCo框架中，无监督学习的关键在于使用没有标签的数据进行训练，其目的是让模型学习到数据的基础特征表示，这对于那些标注资源稀缺的领域具有重要意义。
### 4. 半监督学习（Semi-Supervised Learning）
半监督学习结合了无监督和有监督学习的优势，它使用少量的标注数据与大量的未标注数据进行训练。UniMoCo中实现半监督学习的方式，可能是通过将已标注的数据作为对比学习的一部分，以此来指导模型学习到更精准的特征表示。这对于那些拥有少量标注数据的场景尤为有用。
### 5. 全监督学习（Full-Supervised Learning）
在全监督学习中，所有的训练样本都有相应的标签，这种学习方式的目的是让模型学习到映射关系，从输入到输出。在UniMoCo中，全监督学习用于训练阶段，让模型在有明确指示的学习目标下进行优化，学习到的任务相关的特征表示。这通常用于有充足标注数据的场景，比如图像分类任务。
### 6. PyTorch
PyTorch是一个开源机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发，主要用于计算机视觉和自然语言处理等任务。它被广泛用于研究和生产环境，并且因其易用性、灵活性和动态计算图等特性受到研究人员的青睐。UniMoCo官方实现选择PyTorch作为开发平台，说明了其对科研社区的支持和对易于实现的重视。
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