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【Jetpack】使用 Room 中的 Migration 升级数据库 ( 修改 Entity 实体类 - 更改数据模型 | 创建 Migration 迁移类 | 修改数据库版本 | 代码示例 )

, 数据结构 , 发生了变化 , 需要进行更新 , 可以使用 Migration 迁移工具 升级数据库 ; 迁移 是指 将 数据库的结构 从一个版本 更改为 另一个版本 , 以适应新的数据模型 ; Room...2、Migration 迁移工具使用步骤 在 Room 中使用 Migration 迁移工具 升级数据库步骤 : 更新数据模型 : 如果要 更改数据库的结构 , 更新 Entity 实体类 , 修改实体类就是修改数据库表结构..., 应用程序可以无缝地将旧版本的数据库迁移到新版本，而不会丢失现有的数据。...组合方式 | 代码示例 ) 博客的代码示例基础上 , 为 student 数据库表 , 新增 性别 sex 字段 ; 1、修改 Entity 实体类 - 更改数据模型 首先 , 要在 Entity 实体类中加入新的数据库字段...1 的程序 , 手机中该应用的存储区域已经有一个数据库了 ; 修改 Entity 实体类 , 即更改数据模型 , 创建 Migration 迁移类 并 修改数据库版本 version = 2 , 不卸载原来的应用

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【数据架构】SOGAF 通用实体框架 (CoE)

介绍 为共同实体（即卓越中心）制定一个明确的定义是很棘手的。...主要考虑因素 建立序列以帮助组织学习数字思维方式 设计、构建、实施和支持体验的策略和定义 分享小组实践并为类似小组之间的标准化和重用创建指南 专注于通过专业知识和指导持续改进，提高团队能力 测试新的业务模型...保证合规性 和质量（用户体验、应用程序、数据、安全性、重用、 可扩展性和可持续性）。...数据和元数据迁移Release Mgmt & Integrations使用工具建立主要和次要发布时间表。...监督版本控制、分 支、频率、组件、集成Data Migration & Quality Mgmt监督数据模型和元数据，更新生产数据、数量、质量 、合规性以及数据报告License & Usage Mgmt

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    Atlas元数据存储模型分析

    导语：Atlas 是一个可扩展的核心基础治理服务集 - 使企业能够有效地和高效地满足 Hadoop 中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统的集成。...Atlas简介 Atlas 是一个可扩展和可扩展的核心基础治理服务集 - 使企业能够有效地和高效地满足 Hadoop 中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统的集成。...对数据集血缘关系的可视化浏览使用户可以下钻到操作，安全以及数据起源相关的信息 安全策略：支持基于角色的运行时合规策略；支持数据信息脱敏如属性级别的masking 其整体架构图如下图所示： 整体来看，atlas...类型系统 Atlas 允许用户为他们想要管理的元数据对象定义一个模型。该模型由称为 "类型" 的定义组成。被称为 "实体" 的 "类型" 实例表示被管理的实际元数据对象。...类型系统是一个组件，允许用户定义和管理类型和实体。由 Atlas 管理的所有元数据对象（例如Hive表）都使用类型进行建模，并表示为实体。

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    作者解读ICML接收论文：如何使用不止一个数据集训练神经网络模型？

    通常的做法是一次仅选择其中的一个进行各种模型训练，这不仅浪费了其他的数据集，也同时给模型带来局限。 因此，我们可能会问这样一个问题：为什么只使用一个数据集来训练神经网络模型？...更具体地来说，左边是传统的未融合数据集的示例，几个相似的数据集，但标签集之间存在差异，每个数据集对应一个单标签预测模型的训练过程。...右边我们提出的方法，我们将这些数据集连接在一起，驱动模型预测 标签图上以目标节点为终点的整个轨迹，而不是单一的标签预测。...也就是说在我们的方法中，模型在执行推理时，标签图其实提供了一个“决策过程”。 此外，我们认为这种方法是象征主义和连接主义的结合。也就是说，我们将几十年积累起来的领域知识归纳为一个深度神经网络模型。...2.如绿色虚线框中的对比数据所示，使用本文所提出的方法要优于直接融合，以及基于伪标签融合的方法，同时也要优于传统的单标签预测模型，说明了我们方法在标签空间进行数据集融合的可行性。

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    Entity Framework4.3 Code-First基于代码的数据迁移讲解1.建立一个最初的模型和数据库   2.启动Migration(数据迁移)3.第一个数据迁移4.订制的数据迁移4.动态

    这一节，主要讲在使用Entity Framework4.3 Code-First时，在VS2010中，使用代码的方式进行数据迁移，其实我个人认为这个数据迁移（Migration）并不适合于直译成中文，因为这其实是...1.建立一个最初的模型和数据库 在使用数据迁移(Magration)之前，我们需要建立一个项目和一个Code-First模型，在本文将使用经典的Blog和Post模型，       1.创建一个名为MigrationWorkthrough...3.在项目中添加一个Model.cs类文件，但是删除默认生成的Model类，我们添加一个Blog类作为领域模型，和一个BlogContext类作为Entity Framework Code-First的上下文...3.第一个数据迁移 Code-First Rigrations有两个你应该相当熟悉的命令 Add-Migration  基于现有你对模型的修改进行下一次的数据迁移 Update-Database 将任何待定的改变应用到数据库中...列添加一个不可为空的属性，加入在这个表里存在属于，他将分配一个模型的CLR数据类型的值给他（因为Rating是Int型的，所以默认值是0），但是我们想分配一个默认值为3，以便于在Blog表里存在的数据距行有一个恰当的等级

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    DDD之Repository

    假设开发人员构造了一个SQL查询，并将它传递给基础设施层中的某个查询服务，然后再根据得到的表行数据的结果集提取出所需信息，最后将这些信息传递给构造函数或factory。...，交流的都是模型 VS DAO 有人总结DDD就是分与合，分是手段、合是目的；对于DDD战略来讲，就是通过分来形成各个上下文界限，在各个上下文中，再去合，很类似归并算法 而聚合就是最小的合，repository...如果你了解FP的话，可以认为他像一个pure function（当然只是像而已，本身不是pure的，因为会变更Entity，但至少不会有内存外的调用）。...，所以得对变化的对象进行追踪 《实现领域驱动设计》中提到两种方法： 隐式读时复制（Implicit Copy-on-Read）Keith & Stafford：在从数据存储中读取一个对象时，持久化机制隐式地对该对象进行复制...详细过程如下：当客户端请求持久化机制从数据存储中读取一个对象时，该持久化机制一方面将获取到的对象返回给客户端，一方面立即创建一份该对象的备份（除去延迟加载部分，这些部分可以在之后实际加载时再进行复制）。

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    DDD之Repository

    假设开发人员构造了一个SQL查询，并将它传递给基础设施层中的某个查询服务，然后再根据得到的表行数据的结果集提取出所需信息，最后将这些信息传递给构造函数或factory。...，交流的都是模型 VS DAO 有人总结DDD就是分与合，分是手段、合是目的；对于DDD战略来讲，就是通过分来形成各个上下文界限，在各个上下文中，再去合，很类似归并算法 而聚合就是最小的合，repository...如果你了解FP的话，可以认为他像一个pure function（当然只是像而已，本身不是pure的，因为会变更Entity，但至少不会有内存外的调用）。...，所以得对变化的对象进行追踪 《实现领域驱动设计》中提到两种方法： 1.隐式读时复制（Implicit Copy-on-Read）[Keith & Stafford]：在从数据存储中读取一个对象时，持久化机制隐式地对该对象进行复制...详细过程如下：当客户端请求持久化机制从数据存储中读取一个对象时，该持久化机制一方面将获取到的对象返回给客户端，一方面立即创建一份该对象的备份（除去延迟加载部分，这些部分可以在之后实际加载时再进行复制）。

    1.3K20

    【ASP.NET Core 基础知识】--数据库连接--数据迁移和代码优先开发

    降低成本： 通过数据迁移，企业可以将数据从高成本存储转移到更经济的数据存储解决方案中，从而降低运营成本。 合规性要求： 有时法规要求将数据迁移到符合特定安全标准或合规性的存储系统中。...法规和合规性： 数据迁移有助于企业遵守数据安全和隐私的法规要求，例如将数据迁移到符合特定合规性要求的环境中。...使用数据迁移工具： 使用 Entity Framework Core 提供的数据迁移功能来创建迁移脚本。 数据迁移工具会根据当前数据库状态和你定义的模型生成迁移脚本。...这个简单的实例演示了如何使用 Entity Framework Core 进行数据迁移，以及如何将迁移与代码优先开发结合起来。...以下是一个使用 Entity Framework Core 的简单实例： 代码优先设计数据库模型： 创建实体类来表示数据库中的表。

    23300

    Nodejs和Mongodb的连接器Mongoose

    MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，相比MySQL那样的关系型数据库，它更显得轻巧、灵活，非常适合在数据规模很大、事务性不强的场合下使用。...集合 —— 由一组文档组成，如果将MongoDB中的一个文档比喻成关系型数据库中的一行，那么一个集合就相当于一张表。...如果我们要通过Mongoose去创建一个“集合”并对其进行增删改查，该怎么实现呢，到这里我们就要先了解Schema(数据属性模型)、Model、Entity了。 好，下面就开始去深入了解它们吧！...,当我们对其添加数据时如果test1已经存在，则会保存到其目录下，如果未存在，则会创建test1集合，然后在保存数据。...Entity简述 Entity —— 由Model创建的实体，使用save方法保存数据，Model和Entity都有能影响数据库的操作，但Model比Entity更具操作性。

    5.9K41

    一起玩转微服务（5）——分层架构

    这与微服务设计中的约定优于配置不谋而合，如果你熟悉英文，那么直接根据包名和类名就可以直接解读出程序开发者所构建的业务的大概意图。...要将领域元素转换为服务，可按照以下一般准则来完成此操作： 使用值对象的表示作为参数和返回值，将集合和实体转换为独立的微服务。 将领域服务（未附加到集合或实体的服务）与独立的微服务相匹配。...每个微服务应处理一个完整的业务功能。 领域模型又可以分为失血、贫血和充血3种。 失血模型：基于数据库的领域设计方式就是典型的失血模型，只关注数据的增删改查。...最早接触分层架构的应该是我们最熟悉的MVC（Model-View-Controller）架构，将应用分成了模型、视图和控制层，可以说引导了绝大多数开发者，而我们现在的应用中非常多的包括框架，架构设计都使用此模式...实体层规约 Entity是数据表对象，不是数据访问层对象；DTO 是网络传输对象，不是表现层对象；BO 是内存计算逻辑对象，不是业务逻辑层对象，不是只能给业务逻辑层使用 。

    88921

    GPT-NER：通过大型语言模型的命名实体识别

    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.../pdf/2304.10428v1.pdf https://github.com/ShuheWang1998/GPT-NER Part1前言 为什么使用大语言模型在NER上的表现仍然明显低于普遍的基线？...GPT-NER通过将序列标签任务转换 为一个可以被LLMs轻松适应的生成任务来弥补这一差距，例如， 在输入文本Columbus是一个城市中寻找位置实体的任务被转换为生成文本序列@@Columbus##是一个城市...Part2介绍 GPTNER遵循语境学习的一般范式，可以分解为三个步骤： （1）构建提示：对于一个给定的输入句子X，我们为X构建一个提示（用Prompt(X) 来表示）； （2）将提示输入到大语言模型得到生成的文本序列...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。

    1.3K30

    实用图像视频修复工具：完善细节、提高分辨率 | 开源日报 No.225

    该项目主要功能、关键特性和核心优势包括： 提供动漫视频小模型和动漫插图模型 支持在线 Colab 演示和便携式 Windows/Linux/MacOS 可执行文件 实现了对真实世界盲目超分辨率训练，支持纯合成数据微调...该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括： 自动化安全审计 合规性测试（如 ISO27001、PCI-DSS、HIPAA） 漏洞检测 辅助配置和资产管理 软件补丁管理 系统加固 渗透测试（权限提升） 入侵检测...lynis 可以帮助系统管理员、审核员、安全官员等用户评估其系统的安全防御，并为进一步加固系统提供建议。...Garnet 可与现有的 Redis 客户端一起使用。...支持安全传输层安全通信（TLS）以及基本访问控制 支持集群模式运行，并具备分片、复制和动态键移动支持

    43410

    Qwen2大模型微调入门实战-命名实体识别（NER）任务

    使用LoRA方法训练，1.5B模型对显存要求不高，10GB左右就可以跑。...在本文中，我们会使用 Qwen2-1.5b-Instruct 模型在 中文NER 数据集上做指令微调训练，同时使用SwanLab监控训练过程、评估模型效果。...本案例使用的是HuggingFace上的chinese_ner_sft数据集，该数据集主要被用于训练命名实体识别模型。...callbacks=[swanlab_callback], ) 如果你是第一次使用SwanLab，那么还需要去https://swanlab.cn上注册一个账号，在用户设置页面复制你的API Key，然后在训练开始时粘贴进去即可...DataCollatorForSeq2Seq import os import swanlab def dataset_jsonl_transfer(origin_path, new_path): """ 将原始数据集转换为大模型微调所需数据格式的新数据集

    93311

    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第2章 一个完整的机器学习项目使用真实数据项目概览获取数据数据探索和可视化、发现规律为机器学习算法准备数据选择并训练模型模型微调启动

    微调模型。 给出解决方案。 部署、监控、维护系统。 使用真实数据 学习机器学习时，最好使用真实数据，而不是人工数据集。幸运的是，有上千个开源数据集可以进行选择，涵盖多个领域。...划定问题 问老板的第一个问题应该是商业目标是什么？建立模型可能不是最终目标。公司要如何使用、并从模型受益？...在将数据传给算法之前，你可以在实时系统中使用这些函数。 这可以让你方便地尝试多种数据转换，查看那些转换方法结合起来效果最好。...但是，还是先回到清洗训练集（通过再次复制strat_train_set），将预测量和标签分开，因为我们不想对预测量和目标值应用相同的转换（注意drop()创建了一份数据的备份，而不影响strat_train_set...如前所述，直到你准备运行一个具备足够信心的模型，都不要碰测试集，因此你需要使用训练集的部分数据来做训练，用一部分来做模型验证。

    3K150

    Qwen2大模型微调入门实战-命名实体识别（NER）任务

    使用LoRA方法训练，1.5B模型对显存要求不高，10GB左右就可以跑。...在本文中，我们会使用 Qwen2-1.5b-Instruct 模型在 中文NER[2] 数据集上做指令微调训练，同时使用SwanLab[3]监控训练过程、评估模型效果。...本案例使用的是HuggingFace上的chinese_ner_sft数据集，该数据集主要被用于训练命名实体识别模型。...callbacks=[swanlab_callback], ) 如果你是第一次使用SwanLab，那么还需要去https://swanlab.cn上注册一个账号，在用户设置页面复制你的API Key，然后在训练开始时粘贴进去即可...DataCollatorForSeq2Seq import os import swanlab def dataset_jsonl_transfer(origin_path, new_path): ''' 将原始数据集转换为大模型微调所需数据格式的新数据集

    1.9K20

    2022搜狐算法大赛 文本情感分析第一名方案分享

    数据如下： 针对上面数据中的content文本和给出的entity，分析出它们分别在content中包含的情感色彩。...很明显这是一个分类任务，我当时看见这个赛题的时候，头脑中闪现出的解决方案就是和他们给出的baseline一模一样： 按照上面把content和每个entity拼接起来后，送入bert模型提取句向量，然后过分类器...，对最终的效果可能会有影响；同时把每一条数据复制了entity数量次，导致训练数据过多，效率比较低下。...另外，在比赛中期，“灵境”组在讨论区公开了一个方案，我们发现该方案的核心思路和我们不谋而合。在该方案公开后很多队伍的分数都追上来了，在决赛答辩过程中我也发现很多高分团队都搬运了这套方案。...伪标签 在模型融合的基础上，使用融合模型预测的测试集标签作为伪标签，将测试集数据加入训练集中再次训练模型。

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    特征工程系列：自动化特征构造

    它擅长将时态和关系数据集转换为机器学习的特征矩阵。...一个实体就是一张表（或是 Pandas 中的一个 DataFrame（数据框））。一个实体集是一组表以及它们之间的关联。将一个实体集看成另一种 Python 数据结构，并带有自己的方法和属性。...，最后再使用这些特征训练模型。...2.特征选择 经过各种方法构造特征，我们收获了大量特征，但同时带来了另一个问题：特征太多了。尽管在拟合一个模型之前很难说哪些特征是重要的，但很可能不是所有这些特征都与我们想要训练的模型的任务相关。...自动化特征工程不受这些因素的限制（而是受到计算时间的限制），并为特征创建提供了良好的起点。

    1.6K21
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