Это доказательство концептуальной статьи, которая показывает потенциал нейронных сетей для создания «проекций», сохраняющих расстояния. Определите функцию: Начнем с одномерных функций, в данном случае sin(x): Рассчитать расстояния: Следующим шагом является создание метода для вычисления расстояний на поверхности этой функции. Я собираюсь использовать простейший возможный метод — выборку функции с использованием равномерно распределенного диапазона и вычисление евклидова..

Введение Возможности приложений, управляемых данными, невозможно переоценить. Однако запрашивать только то, что вам нужно, и исключать то, что вам не нужно, важно как по соображениям производительности, так и по соображениям безопасности. Именно здесь на помощь приходят прогнозы данных, которые особенно полезны в Spring Data JPA. В этом посте вы познакомитесь с проекциями данных Spring и аннотацией @Projection , которая поможет вам оптимизировать запросы к данным в приложении..