Person与模型PersonModel,这里两个类的属性一致。...new一个PersonMapper的实例INSTANCE，就可以调用map()方法映射实体属性到模型中去了。...但是这是在实体与模型的属性命名一致的情况下，这种情况下映射基本上不需要我们指定模型的哪个属性对应实体的哪个属性，在模型属性命名与实体属性命名不一致的情况下，还可以使用@Mapping(target =..."模型属性", source = "实体属性")来指定的映射某个属性 重新定义PersonModel跟Person 这里定义实体Person public class Person {...age为18的实体了。
在这篇被ACL 2021主会录用的文章中，清华大学联合腾讯微信模式识别中心与伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC），提出了一种新颖的对比学习框架ERICA，帮助PLM深入了解文本中的实体及实体间关系。...，并对比了例如CorefBERT, SpanBERT, ERNIE, MTB,CP等基线模型，验证了ERICA框架的有效性。...文档级关系抽取（DocRED） b) 实体类别区分，模型需要区分文本中的实体的具体类别，这需要PLM对实体本身有较好的理解。...作者对ERICA框架中的所有组成成分进行了细致的分析，并证明了这些组成成分对于模型整体效果的提升是缺一不可的。 b) 可视化分析。...作者在多个自然语言理解任务上验证了该框架的有效性，包括关系提取、实体类别区分和问题问答。
经营线下实体店和电商的最大不同，需要先算清楚“单店模型”，在这个基础上才能将人、财、物及管理模型匹配后测算得出“连锁模型”，然后规模化扩张。...实体零售的单店模型 实体店的销售额与周边的人口数有非常大的关系，这是一个决定性的因子。...大卖场以充足的营业面积与丰富的商品为基础，充分满足了消费者好、多、省三大传统需求，带来了高客流。 高客流带来高销售、高周转(低损耗)，提升了门店销售额与毛利率，使门店实现盈利。...实体零售的连锁模型 “连锁模型”是线下实体店的核心竞争力，涉及到的具体问题是：区域or全国、直营or加盟及对应的采购规模能力、仓配体系和管理能力。...通过对实体零售单店模型和连锁模型的研究和分析，希望能更深入理解实体零售经营的难点，更理性地以创新的商业模式和新技术共同提升中国实体零售业的经营水平和竞争优势。
Rafy 快一两年没有大的更新了。并不是这个框架没人维护了。相反，主要是因为自己的项目、以及公司在使用的项目，都已经比较稳定了，也没有新的功能添加。...最近升级后，可能截止到明年，会陆续支持 NET5-6 上的一些功能。 今天这篇博客，主要是记录了一个客户提出了多次的需求：实体更新时，只更新改动的字段。...听上去，这个需求是一个非常简单的需求，但是我一直没有升级。原因是认识使用 Rafy 的开发者，都会更多地关注领域模型。而不需要太多关注 Update 语句具体是更新了几个字段。...Rafy 框架会管理好领域框架的状态变更。事实上，这几年确实没有升级，而开发者也用得很好，很少有人关注。...但是这次客户提出意见，由于他们的实体类中的属性实在太多了，查看日志中的更新语句时，较难定位具体已经修改的属性。再加之，Rafy 接下来会添加一个只查询部分实体属性的功能。所以就一并完成了。
前言 Rafy 领域实体框架作为一个使用领域驱动设计作为指导思想的开发框架，必然要处理领域实体到数据库表之间的映射，即包含了 ORM 的功能。...由于在 09 年最初设计时，ORM 部分的设计并不是最重要的部分，那里 Rafy 的核心是产品线工程、模型驱动开发、界面生成等。...旧代码讲解 最初采用的 Lite ORM 是一个轻量级的 ORM 框架，采用在实体对象上标记特性（Attribute）来声明实体的元数据，并使用链式接口来作为查询接口以方便开发人员使用。...EntityQuery 层中的类型实现了 IQuery 中对应的接口，并使用领域实体的相关 API 来实现从实体到表、实体属性到列的转换。...重构的同时，我们为能想到的场景都编写了测试用例： 目前，框架版本也升级到了 2.23.2155。 有兴趣的同学，了解、下载最新的框架，请参考：《Rafy 领域实体框架发布！》。
# 学会这些 Web API 使你的开发效率翻倍 随着浏览器的日益壮大，浏览器自带的功能也随着增多，在 Web 开发过程中，我们经常会使用一些 Web API 增加我们的开发效率。...本篇文章主要选取了一些有趣且有用的 Web API 进行介绍，并且 API 可以在线运行预览。...# Web Share API（分享） 以下是一个简单的Web Share API例子： // 获取分享按钮元素 const shareButton = document.querySelector('...# Selection API（文本选区） 下面是一个Web Selection API的例子，如下所示： HTML代码： 的是，广播通道的名字需要保持一致，才能实现不同窗口之间的通信。 # Vibration API（设备振动） 以下是一个简单的Web Vibration API例子： <!
本周推文目录如下： 3.12：【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 3.13：【序列到序列学习】 无注意力机制的神经机器翻译 3.14：【序列到序列学习】 使用Scheduled Sampling...在序列标注任务中，我们以命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）任务为例，介绍如何训练一个端到端的序列标注模型。...【命名实体识别】 训练端到端的序列标注模型 以下是本例的简要目录结构及说明： . ├── data # 存储运行本例所依赖的数据 │ ├── download.sh...对于NER任务，由于需要标识边界，一般采用BIO标注方法定义的标签集，如下是一个NER的标注结果示例： ? ? 图1. BIO标注方法示例 根据序列标注结果可以直接得到实体边界和实体类别。...模型详解 NER任务的输入是"一句话"，目标是识别句子中的实体边界及类别，我们参照论文[2]仅对原始句子进行了一些简单的预处理工作：将每个词转换为小写，并将原词是否大写另作为一个特征，共同作为模型的输入
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。...1、需要的文件 tokenization.py：用于对数据进行处理，主要是分词用； modeling.py：bert模型； optimization.py：用于生成优化器； ?...预训练的模型文件； 2、导入相关的包 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from tf_utils.bert_modeling...0.05 self.use_bert = True self.keep_prob = 0.9 self.relation_num = 10 + 1 # 实体的种类...的微调学习率 self.batch_size = 8 # BERT预训练模型的存放地址 self.bert_file = '/content/drive
前言自定义实体在CAD二次开发中使用的频率较高，本章节主要阐述网页CAD中使用自定义实体的方法，mxcad可以根据用户的具体需求来创建和管理自定义实体，可以通过从自定义实体类 McDbCustomEntity...() 中继承实体的名称、属性、方法，也可结合自身需求对自定义实体类中的属性或方法进行重写。...在程序启动的时候，调用rxInit函数，自定义实体的类型信息注册到系统中，参考代码如下： MxFun.on("mxcadApplicationCreatedMxCADObject", (param...，更复杂点的自定义实体例子，可以打开在线DEMO查看，如下图：首先我们自定义一条自带文本且两个端点以圆结束的直线，其中线段自带的文本可自定义设置，默显示认为线段长度，其实现方法如下：1....根据上述自定义实体的方法，我们通过继承 McDbCustomEntity 类来初始化我们的自定义实体，代码如下： // 新创建 McDbLineText 类，继承McDbCustomEntity
昨天晚上突发奇想，弄了一个简易版的验证框架，用于进行数据实体的验证。...本篇文章分上下两篇，上篇介绍如果来使用这个验证框架，《下篇》介绍背后的设计原理和具体实现。 一、定义最简单的验证规则 我们先看看一个最简单的验证规则如何应用到对应的实体类型上。...六、对多验证规则的支持 实体的验证应该是场景驱动的，对于同一中类型的对象，不同的场景决定不同的验证规则。对于“找对象”为例，不同的人具有不同的择偶标准，同一个人在不同的年龄阶段的择偶标准也不可能相同。...采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[编程篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[设计篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[改进篇] 采用一个自创的"验证框架..."实现对数据实体的验证[扩展篇]
个人觉得这个验证框架有两个主要的特点是：提供CompositeValidator使复杂逻辑判断成为可能；提供多验证规则的支持。...Attribute）的方式应用到相应的数据实体类的属性上，ValidatorAttribute是这些特性的基类； ValidationError：在Validator进行数据验证的时候，如果数据实体对象顺利通过验证...； 考虑和相应AOP框架集成，让验证（主要是参数验证）自动完成； 如果你希望将Validator应用于WCF服务或者契约方法的参数，可以考虑通过WCF扩展让验证工作自动执行； 通过Resource...的方式定义验证消息模板，可以获得多语言文化的支持 其他 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[编程篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[设计篇] 采用一个自创的"验证框架..."实现对数据实体的验证[改进篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[扩展篇]
为此，我对这个“验证框架”进行了相应的改进，让CompositeValidator具有了解析“验证表达式”的能力。...由于逻辑稍微有点复杂，有兴趣的朋友可以分析一下EnterLib的源码，也可以直接下载本验证框架的源代码分析表达式解析的逻辑。...四、最终的验证逻辑变得简单 表达式的引入使CompositeValidator和它们ValidatorElement变成是纯粹的两层关系（原来还有一个CompositeValidatorElement的概念...验证框架"实现对数据实体的验证[编程篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[设计篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[改进篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证...[扩展篇]
关于“验证框架”，先后推出了《编程篇》、《设计篇》和《改进篇》，本不打算再写《XXX篇》的。但是今天收到两个园友的短消息，想了解一下如何定义自己的验证规则。...这实际上涉及到对该“验证框架”的扩展，即如何自定义Validator和对应的ValidatorAttribute与ValidatorElementAttribute。...为了让本系列看起来完整，通过《扩展篇》进行收尾。...验证框架"实现对数据实体的验证[编程篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[设计篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证[改进篇] 采用一个自创的"验证框架"实现对数据实体的验证...[扩展篇]
讲在前面，chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面，后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文，比如之前收集过的： https://github.com/cocacola-lab/GPT4IE...GPT-NER：通过大型语言模型的命名实体识别 GPT-NER: Named Entity Recognition via Large Language Models https://arxiv.org...由于NER和LLMs这两个任务之间的差距：前者本质上是一个序列标记任务，而后者是一个文本生成模型。 怎么解决上述的问题呢？...如图所示： 1、一个已经训练好的ner模型提取训练数据中的实体，并为每一个实体构建(实体，句子)对。 2、将句子输入的模型中并获取实体的表示。...：0 best_of：1 总结一下，利用大语言模型进行信息抽取，大多数都是采用这种类似问答的方式进行的，也就是分为多个步骤。
一实体一具体表 3. 一实体一扩展表 4. 接口实现映射vs基类继承映射 1. 单表继承体系 所谓单表继承体系就是用一张数据库表存储整个继承体系中的所有实体的数据。...单表继承体系适合那种继承体系中实体数目相对较少，总记录数相对较少，子类对父类的属性扩展也相对较少的情形。 ...一实体一扩展表 所谓一实体一扩展表是指继承体系中的每个实体对应一张数据表，但是，每个子类不冗余包含父类的所有属性，而只是包含扩展的属性和共享的主键值。...我们常常发现，当按照传统的单继承的思路来设计继承体系时，尤其是，当脑袋中一直包含着让模型更适合使用ORM框架来持久化时，我们往往会忽略接口，而过度依赖基类继承。 ...在这样的实现下，如果我要实现将User分为两类，一类可以拥有Privilege的PowerUser，一类不能拥有Privilege的普通CommonUser，那么他这个模型，单纯以基类继承就很难扩展以描述这种情形了
本文将通过实战的方式，介绍如何使用流行的微前端框架Qiankun构建一个简单的微前端应用，其中包括同时使用Vue和React作为子应用的技术栈。...微前端架构的核心优势包括： 技术栈无关：不同的微前端可以采用不同的技术栈。 独立开发与部署：各个微前端可以由不同的团队并行开发和部署。 易于维护：由于每个部分都相对较小，因此更容易管理和维护。...然而，微前端架构也带来了一些挑战，比如如何协调各个微前端间的通信、状态管理和路由管理等。 微前端框架选择 目前市面上有许多成熟的微前端框架可供选择，其中较为流行的是Qiankun。...Qiankun是一个基于Single-Spa封装的微前端框架，它提供了更加开箱即用的API，使得微前端的接入变得更加简单。...这种架构模式不仅提高了开发效率，还增强了应用的可维护性和可扩展性。在未来，随着更多技术和工具的支持，微前端架构将会得到更广泛的应用。
RESTful API的“RESTful”部分指的是Representational State Transfer的缩写，这是一种架构风格，旨在使网络应用程序之间的通信变得简单而直观。...PHP还提供了许多优秀的框架和库，如Laravel和Symfony，可以加速开发过程，并提供了一致的代码结构和最佳实践。...所以，选择PHP来构建RESTful服务，您将能够快速、高效地构建稳健且可扩展的应用程序。实现RESTful端点实现GET请求当实现GET请求时，我们的目标是从服务器获取资源的信息。...以下是关于如何使用JSON Web Tokens (JWT) 进行身份验证以及一些安全性的详细实现：使用JSON Web Tokens (JWT) 进行身份验证JSON Web Tokens (JWT)...在配置Web服务器时，应启用HTTPS并配置正确的SSL证书。6. 定期更新密钥如果使用JWT或其他令牌进行身份验证，定期更新密钥以增强安全性。
引言 近年来，FLAT-lattice Transformer在中文命名实体识别(NER)中取得了巨大成功。然而，当处理较长的文本时，该方法会显著增加自注意模块的内存和计算成本。...另一方面，如果我们使用单词级模型(上图右侧)，错误的分词也会降低性能。此外，汉语中还有更复杂的属性，如复杂组合、实体嵌套、长度不定、网络新词等。...「FLAT - lattice Transformer (FLAT)是一种非常流行的词汇增强方法，可以有效提取实体边界和丰富的词汇语义。...InterFormer 旨在构建一个非平面网格并联合建模两个不同长度的字符和单词序列。它使字符序列能够融合单词边界和语义信息 「步骤二」：在InterFormer后，字符特征与词典信息融合。...2、NFLAT可以轻松地将预训练模型集成到嵌入层中，这里采用BERT-wwm预训练模型。下表可以看出，NFLAT进一步提升了预训练模型的性能。
经检查，问题出现在App.config 配置文件（该配置文件在使用ADO.NET Entity Data Model向导时自动添加），移动EDM文件的位置的时候会去修改app.config中的连接串信息...所以在移动EDM文件的时候要记得更新数据库连接串信息。
上周就关于《结构化感知机标注框架的内容》已经分享了一篇《分词工具Hanlp基于感知机的中文分词框架》，本篇接上一篇内容，继续分享词性标注与命名实体识别框架的内容。...-task POS -train -reference data/test/pku98/199801.txt -model data/test/perceptron/pos.bin API public...命名实体识别 目前本系统默认支持人名（nr），地名（ns），机构名（nt）三种命名实体的识别，用户可以重载NERTrainer的createTagSet来支持任意NER类型。...训练 命名实体识别是词性标注的后续任务，训练语料依然同上，接口如下： 命令行 java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.perceptron.Main -task...NER -train -reference data/test/pku98/199801.txt -model data/test/perceptron/ner.bin API public void
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