迁移赢

校园闲置物品交易系统 项目简介 本项目将买家端和卖家端合并为一个整体，分为五个主体功能-首页，推荐，发布，购物车及我的。 首页包括分类导航，搜索，物品列表。推荐包含推荐悬浮按钮，物品列表。发布包含一个表单，用户需要输入名称，价格，数量，描述，选择类型并上传图片后，就可以点击发布按钮将商品发布到平台上。购物车包括购物车管理及推荐，购物车管理包括删除，结算功能。我的包含地址管理，订单管理，发布管理，密码修改，反馈及退出。 技术栈 本项目采用前阶段分离的模式进行开发，具体用到的技术如下： 前端 网络包 vue.js 手写笔 打字稿 轴距 初步 koa2 sequelizeORM MySQL的 bcrypt.js 笑话 使用 注意：项目拉取到本地后，您需要在数据库创建数据库和相应的几张表。具体要创建该表，请到服务器文件夹下的模型挨个创建。 # install dependencies npm i # run client on port 8080 npm run dev # run server on port 3000 npm run dev-server

摘要：传递迁移学习是利用源域知识来提高目标域学习能力的一种学习方法，已在各种应用中被证明是有效的。迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitive Transfer learning，简称TTL）。TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。

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基于特征联合概率分布和实例的迁移学习算法

之前我写过关于SQLServer的数据迁移自动化的文章：SQLServer数据库迁移偏方，在上篇文章中设计了一张临时表，这个临时表记录搬迁的配置信息，用一个存储过程读取这张表进行数据的迁移，再由一个Job进行迭代调用这个存储过程。在这次MySQL的实战中，我的数据库已经做了4个分片，分布在不同的4台机器上，每台机器上的数据量有1.7亿（1.7*4=6.8亿），占用空间260G（260*4=1040G），这次迁移的目的就是删除掉一些历史记录，减轻数据库压力，有人说这为什么不使用表分区呢？这跟我们的业务逻辑有关造成无法使用表分区，至于为什么，参考阅读：MySQL表分区实战，其中最重要就是唯一索引的

云迁移方案，主要介绍线下系统如何快速高效、安全的迁移共有云中，以及迁移中需要注意的问题

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