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塔能物联运维
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关于塔能科技的物联运维平台,就其在城市照明领域所具备的市场竞争力而言,可以从技术架构层面、行业适配的实际情况、市场策略方面以及所面临的种种挑战等不同角度展开剖析。一、物联运维平台的核心竞争力1.技术架构优势-全协议兼容的物联网接入能力其能够适配诸如LPWAN(涵盖LoRa、NB-IoT等)、4G/5G、Zigbee这类多种多样的协议,并且可以同时接入像照明设备、环境监测仪器以及电力设施等各不相同类
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MYZR1
物联网人工智能核心板SSD2351
随着物联网技术的快速发展,智能网关作为连接物理世界与数字世界的桥梁,正发挥着越来越重要的作用。智能网关不仅是一个简单的数据传输节点,更是实现设备互联、协议转换、边缘计算的关键组件,为智慧家庭、工业物联网、智慧城市等应用场景提供了基础支撑。智能网关的核心功能智能网关的首要任务是解决不同设备间的通信协议差异问题。在物联网环境中,各类传感器、终端设备可能采用Zigbee、蓝牙、Wi-Fi、LoRa等不同
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01项目简介(1)项目背景医疗文档中包含大量的诊疗信息,例如疾病诊断、手术名称、解剖部位、药物使用以及影像和实验室检查结果。这些信息是医疗数据分析的核心,但由于医疗文本内容复杂、格式多样,提取这些关键内容具有一定挑战。为此,本项目基于Qwen-7B大语言模型,通过QLoRA微调,使其从医疗文档中识别并提取这些信息。(2)数据集介绍本项目在Yidu-S4K数据集上进行指令微调任务,该数据共计包含10
- LLM微调训练指南
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- 【自主探索】frontier_exploration 源码解析
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ROSROS源码解析ros机器人算法
各文件运行顺序:\exploration_server\launch\exploration.launch\exploration_server\src\plugin_client.cpp\exploration_server\src\exploration_server_node.cpp\exploration_server\src\exploration_server.cpp\frontier
- 大模型就业方向
有如下几个方向:基座模型训练工作内容:优化模型结构、数据比例,实现在各种任务上效果比较好的通用基座模型护城河:出了问题只有你能解决,给足情绪价值经验要求:必备:模型分布式框架(如deepspeed)、多机多卡训练、顶会的经验;阅读一系列LLM经典论文,例如Instruct-GPT、LORA等,从而对LLM有一个更深入、透彻的掌握。同任选:万卡集群的训练经验(包括预训练、sft、强化学习)、踩坑经验
- 使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model:从入门到实践
茫茫人海一粒沙
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本文将介绍如何基于Meta的LLaMA38B模型构建并微调一个RewardModel,它是构建RLHF(基于人类反馈的强化学习)系统中的关键一环。我们将使用HuggingFace的transformers、trl和peft等库,通过参数高效微调(LoRA)实现高质量RewardModel的训练。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是RLHF流程中的评分器,它学习人类偏好:在
- LLaMA-Factory快速入门
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LLMllama
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高端顶级奢侈品
高仿Gucci衣服在哪里买?古驰(GUCCI)Chiodo系列灵感来源于马蹄铁固定于马蹄之上的锥形钉,早在1960年就开始出现GUCCI的珠宝及腕表的设计当中。在现任创意总监FridaGiannini的领军下,对于跨足高级珠宝领域相当积极,亮相高级珠宝新作,再将马衔炼、双G、Flora花虫图腾等品牌经典元素融入创意,并藉美钻、彩宝镶饰,映现更耀眼的时尚风华。1.淘宝淘宝作为中国最大的电商平台,拥有
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Zhong Yang
大模型微调人工智能机器学习算法
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LoRA(Low-RankAdaptation)是一种用于微调大型语言模型(LLM)的高效方法,尤其在资源有限的环境下表现出色。其核心思想是通过低秩矩阵来近似微调过程中权重矩阵的变化,从而大幅减少需要训练的参数数量。---\paragraph{1.背景:微调与参数效率}在自然语言处理(NLP)中,大型语言模型(如GPT、BERT等)通过预训练学习了丰富的语言知识。然而,为了适应特定任务或新数据,通
- 大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”
老兵发新帖
人工智能深度学习机器学习
大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”(如Full-tuning、Freeze-tuning、LoRA、QLoRA)是两类不同维度的概念,二者共同构成模型优化的完整流程。以下是二者的关系解析及技术对照:一、训练阶段的核心流程与目标预训练(Pre-training)目标:在无标注通用数据(如互联网文本)上训练模型,学习语言、视觉等通用特征。微调技术
- 2022-08-21(listening)
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Camera图像处理原理及实例分析作者:刘旭晖
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以下是五大数据库(MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、SQLite)核心语法对比,涵盖DDL、DML、查询、函数、事务等全场景,包含底层原理差异和实用示例。##一、数据一、类型深度对比分类MySQLPostgreSQLOracleSQLServerSQLite整数TINYINT,INT,BIGINTSMALLINT,INT,BIGINTNUMBER(10)TIN
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门思科技
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引言LoRaWAN已经成为低功耗广域网(LPWAN)中的重要标准,在智慧农业、能源管理、城市基础设施监测等领域得到大规模应用。然而,设计一款真正能够在各种复杂环境中稳定运行、可远程管理、可持续升级的设备,需要从底层架构就进行深度思考,而不仅仅是简单集成一个无线模块。如果缺乏系统性的设计,设备在面对实际部署时会遇到连接不稳、电池过快耗尽、远程控制受限等问题,导致后期维护成本大幅上升。下面,我们将从工
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LoRaWAN(LongRangeWideAreaNetwork)是一种专为物联网(IoT)设备设计的低功耗、长距离通信协议。它根据设备的功能和功耗需求,将设备分为三种类型:ClassA、ClassB和ClassC。每种设备类型都有其独特的特点和适用场景,帮助开发者和企业根据具体需求选择最合适的设备类型。ClassA:双向通信,低功耗ClassA是LoRaWAN设备中最基础、最节能的类型。它支持双
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无人机规划探索相关论文笔记人工智能自动驾驶
文献略读:FrontierBased相关AFrontier-BasedApproachforAutonomousExploration该论文第一次提出了frontier-based方法frontier:已知空间和未探索空间的分解区域核心思想:Togainthemostnewinformationabouttheworld,movetotheboundarybetweenopenspaceandun
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LoRaWAN是一种广泛应用于物联网(IoT)领域的低功耗广域网(LPWAN)通信协议,因其远距离、低功耗、广覆盖等优势,被大量用于智能抄表、环境监测、智慧农业、工业自动化等场景。在实际部署中,LoRaWAN设备的入网方式是开发者和用户非常关注的问题。那么,LoRaWAN到底有几种入网方式呢?答案是:两种,分别是ABP(ActivationByPersonalization)和OTAA(Over-
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LoRaWAN在物联网通信领域被誉为“远距离、低功耗”方案的代表,凭借其出色的覆盖能力和灵活的组网方式,成为智慧城市、智慧楼宇、智慧农业等场景的热门选择。不过,有些技术爱好者可能会注意到,LoRa的物理层理论上支持SF5~SF12的扩频因子,但LoRaWAN协议中只使用了SF7~SF12。那么,SF5和SF6到底去了哪里?为什么不被LoRaWAN标准采用?这背后其实藏着不少有趣的技术逻辑。什么是S
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文章目录一、PEFT核心概念解析1.1PEFT技术定义1.2与传统微调的对比二、为什么需要PEFT技术?2.1大模型时代的核心挑战2.2PEFT的核心优势三、主流PEFT方法技术剖析3.1代表性PEFT方法对比3.2关键技术实现细节3.2.1LoRA(Low-RankAdaptation)3.2.2Adapter模块3.3性能对比基准四、PEFT实战应用指南4.1使用HuggingFacePEFT
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网络通信学习单片机物联网stm32
最全整理,四大运营商频段使用情况中国移动1.900MHz(Band8),889~904/934~949MHz:最初获批用于部署GSM,为2G频段,现用于GSM、NB-IoT、LTEFDD。GSM和NB-IOT使用894-909/939-949MHz(10MHz),LTEFDD使用889-894/934-939MHz(5MHz),原904-909MHz/949-954MHz让给中国联通。Band8是
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当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中,我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分:SFT监
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PyTorchPyTorchtorchtunepeft.lora
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- Qwen3 Reranker模型可以微调吗?
修昔底德
AI顿悟之旅人工智能LLMQwen3微调
可以,官方已经开放了完整的微调代码与训练范式,甚至推荐用LoRA/QLoRA做参数高效微调,把Qwen3-Reranker快速适配到你的专属知识库场景。下面总结一张总览表,然后分步骤讲怎样落地。说明是否支持微调✅支持(Apache-2.0许可,模型权重可商用)推荐方法LoRA/QLoRA(只训练几百万参数即可)可微调尺寸0.6B、4B、8B(0.6B单卡24GB就够;4B/8B建议多卡或Deeps
- 【ESP32设备通信】-ESP32之间LoRa通信(基于SX1276)
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物联网全栈开发实战ESP32单片机嵌入式硬件物联网LoRa无线通信
ESP32之间LoRa通信(基于SX1276)文章目录ESP32之间LoRa通信(基于SX1276)1、SX1276LoRa模块介绍2、硬件准备与接线3、代码实现3.1发送端代码实现3.2接收端代码实现在前面的文章中,我们实例了SX1278的LoRa通信。在本文中,我们将使用SX1276模块作为LoRa通信模块,实现两个ESP32设备之间数据通信。1、SX1276LoRa模块介绍SX1276LoR
- 什么是多bin?对LoRa项目有什么价值?
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在物联网(IoT)项目中,固件升级(OTA升级)是维护和优化设备功能的重要环节。然而,对于使用LoRa技术的项目来说,由于通信速率有限、数据包大小受限(最大255字节),传统的基于IP的OTA升级方式并不适用。因此,多bin方案应运而生,成为LoRa项目中实现高效、低功耗固件升级的关键技术。什么是多bin?多bin方案的核心思想是将固件升级包分割成多个小的bin文件,通过多次LoRa通信将这些小包
- 竞技FPS核心技术:C/S强同步模式深度解析
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商业化射击游戏技术专栏C/S
文章摘要C/S强同步模式是竞技FPS游戏的核心技术,采用服务器权威计算+客户端预测的架构。客户端采集输入并本地预测表现,服务器进行权威状态计算后同步给所有客户端,出现差异时客户端回滚并重演输入。该模式通过预测回滚、延迟补偿等机制平衡流畅性与公平性,支持高频状态同步(如60Hz/128Hz),有效防止作弊。典型实现包括输入/状态包设计、快照存储和重演逻辑,适用于CS:GO、Valorant等竞技游戏
- LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AIGCai
LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存关键词:LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要:在AIGC(人工智能生成内容)领域,大模型(如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion)的微调需要消耗海量显存,普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)这一参数高效微调技术,通过生活类比、数学原理、代码实战和应
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
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- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
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在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
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上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
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今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
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- Decode Ways
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
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传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
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