[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取 实体关系，实体属性抽取是信息抽取的关键任务；实体关系抽取是指从一段文本中抽取关系三元组，实体属性抽取是指从一段文本中抽取属性三元组；信息抽取一般分以下几种情况一对一...，一对多，多对一，多对多的情况： 一对一：“张三男汉族硕士学历”含有一对一的属性三元组（张三，民族，汉族）。...，注册资本，100万人民币） 多对多：“大华种业稻麦种子加工36.29万吨、销售37.5万吨；苏垦米业大米加工22.02万吨、销售24.86万吨”，含有多对多的属性三元组（大华种业，稻麦种子产量，...为了突破双语语料规模对多语言模型的学习效果限制，提升跨语言理解的效果，我们提出基于回译机制，从单语语料中学习语言间的语义对齐关系的预训练模型 ERNIE-M，显著提升包括跨语言自然语言推断、语义检索、语义相似度...ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速
信息抽取基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取实体关系，实体属性抽取是信息抽取的关键任务；实体关系抽取是指从一段文本中抽取关系三元组，实体属性抽取是指从一段文本中抽取属性三元组；信息抽取一般分以下几种情况一对一...，一对多，多对一，多对多的情况：一对一：“张三男汉族硕士学历”含有一对一的属性三元组（张三，民族，汉族）。...，注册资本，100万人民币）多对多：“大华种业稻麦种子加工36.29万吨、销售37.5万吨；苏垦米业大米加工22.02万吨、销售24.86万吨”，含有多对多的属性三元组（大华种业，稻麦种子产量，36.29...为了突破双语语料规模对多语言模型的学习效果限制，提升跨语言理解的效果，我们提出基于回译机制，从单语语料中学习语言间的语义对齐关系的预训练模型 ERNIE-M，显著提升包括跨语言自然语言推断、语义检索、语义相似度...ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速
一、基于主键的单向多对多的关联映射 1、Role类 2、Function类 3、Role.hbm.xml 4、Function.hbm.xml 5、HibernateTest...6、数据库 二、基于主键的双向多对多的关联映射 1、Role类 2、Function类 3、Role.hbm.xml 4、Function.hbm.xml
文章目录 一、前言 二、实体类: 1、角色类RoleInfo 2、权限类：ModuleInfo 3、中间表ModuleRole 三、多对多操作 1、向中间表插入数据 2、删除关联表数据 3、获取角色列表并查明每个角色的权限...四、数据库表结构 1、角色表roleInfo 2、权限表moduleInfo 3、中间表moduleRole 一、前言 一名角色对应多种权限，一种权限也会被多个角色同时拥有，所以角色表和权限表是多对多关系...，这时需要引入中间表(角色-权限表)来映射，角色表与中间表和权限表与中间表都是一对多关系。...int id; //序号 private int roleId; //角色编号 private String moduleCode;//模块编号 } 三、多对多操作...com.ssm.dao.ModuleInfoDao.findModuleByRoleId")) }) @Select("select * from roleInfo") List list(); //根据角色编号查询角色可操作菜单
---- 多对多：（学生→老师） Student.java 类 public class Student implements java.io.Serializable { // Fields...not-null="true" /> ---- 对于双向多对多关系...在数据库设计时，需要设计一个中间表 teacher_student ，通过中间表描述学生表和老师表的多对多关系。...其映射文件配置方式与一对多很类似，也需要一个 class 属性来设置关联的属性的类型，column 属性用来设定哪个字段去做外键关联，最后，根据业务需要，将某一方的inverse 属性设置为false。...---- 1、这里比一对多关联多一个 table 属性，table 指向数据库建立的关联的那张表。 2、Key 中的 column ： 关联表中和 student 表发生关系的字段。
目录 一对一 创建实例 choice类型如何获取具体值 如何获取一对一另一个表里面的数据 一对多 实体类 一对多代码（自己创建第三个表） 一对多代码（Django给你生成第三个表） 如何操作第三个表...增加 移除 编辑（覆盖） 查询 清空 一对一 创建实例 class UserProfile(models.Model): user_info = models.OneToOneField('...，而不是键 这个表里面的这个字段，数据库保存的是键1或者2 我想查询出来的这个字段是具体的值，如何写 也就是使用下划线， get_字段名_display() 这样就可以获取具体的值...表里面的数据的对象，获取到UserProfile表里面的数据，如何获取 一对多 实体类 男孩表 class Boy(models.Model): name = models.CharField...（自己创建第三个表） 有个相亲表都是外键，现在想要获取到和一个男孩相亲的女生有多少个，也就是男生是一个，女生是多个，典型的一对多的关系 # 查询到某一个男生 obj = Boy.objects.filter
多表间的关系-一对多-多对多-一对一-外键约束 1. 表关系概述 现实生活中，实体与实体之间肯定是有关系的，比如：老公和老婆，部门和员工，用户和订单、订单和商品、学生和课程等等。...表和表之间的关系分成三种： 一对一 (老公和老婆) 一对多 (部门和员工, 用户和订单) 多对多 (学生和课程) 例如: 双11当天,马哥和东哥两个用户分别在淘宝上下了一些订单,已知马哥下了...没有建立关系前: 通过表数据不能得知数据间的联系,这样存放数据是没有意义的 image-20200529100830282 建立关系后: 通过对该业务的分析,可得知一个用户可以有多个订单,一个订单只属于一个用户...一对多 一对多（1:n） 例如：班级和学生，部门和员工，客户和订单，分类和商品 一对多建表原则: 在从表(多方)创建一个字段,指向主表(一方)的主键.我们把这个字段称之为外键. 3....多对多 多对多（m:n） 例如：老师和学生，学生和课程，用户和角色 多对多关系建表原则: 需要创建第三张表，中间表中至少两个字段，这两个字段分别作为外键指向各自一方的主键。 4.
Mybatis的多表关联查询（多对多） 项目目录结构 实现 Role 到 User 多对多 业务要求 用户与角色的关系模型 编写角色实体类 编写 Role 持久层接口 实现的 SQL 语句 编写映射文件...一个用户可以有多个角色 一个角色可以赋予多个用户 步骤： 1、建立两张表：用户表，角色表 让用户表和角色表具有多对多的关系。...2、建立两个实体类：用户实体类和角色实体类 让用户和角色的实体类能体现出来多对多的关系 各自包含对方一个集合引用 3、建立两个配置文件 用户的配置文件 角色的配置文件 4...、实现配置： 当我们查询用户时，可以同时得到用户所包含的角色信息 当我们查询角色时，可以同时得到角色的所赋予的用户信息 项目目录结构 实现 Role 到 User 多对多 多对多关系其实我们看成是双向的一对多关系...Process finished with exit code 0 以上就是Mybatis的多表关联查询（多对多）的全部内容。 看完如果对你有帮助，感谢点赞支持！ 加油！ 共同努力！
例如文章的标签，一篇文章可能包含多个标签，一个标签也会对应多篇文章 这是一个多对多的映射关系，在sql中我们一般这样设计 Article: Id Title ......Tag: Id Name Relation: ArticleId TagId 通过表的连接，就可以查询出我们想要的各种数据 那么，如果用MongoDB的思想，该如何设计这种关系呢...有一个关键点首先要知道：MongoDB中不支持文档的连接操作，所以就不能按照sql的思路来设计 设计示例 下面给出一个简单的思路 设计两个文档，文章 和 标签，每次文章添加新标签的时候，更新文章和标签的对应关系...tags:["tag1","tag2"] ... } tag { tag:"" article:["article1","article2"] size:2 } 查询示例...} { "_id" : ObjectId("505879"), "title" : "test title2", "tags" : [ "tag1", "tag3" ] } （3）列出某Tag下的所有文章
1、一对多：比如说一个班级有很多学生，可是这个班级只有一个班主任。在这个班级中随便找一个人，就会知道他们的班主任是谁；知道了这个班主任就会知道有哪几个学生。这里班主任和学生的关系就是一对多。...2、多对一：比如说一个班级有很多学生，可是这个班级只有一个班主任。在这个班级中随便找一个人，就会知道他们的班主任是谁；知道了这个班主任就会知道有哪几个学生。这里学生和班主任的关系就是多对一。...3、一对一：比如说一个班级有很多学生，他们分别有不同的学号。一个学生对应一个学号，一个学号对应一个学生；通过学号能找到学生，通过学生也能得到学号，不会重复。这里学生和学号的关系就是一对一。...4、多对多：比如说一个班级有很多学生，他们有语文课、数学课、英语课等很多课。一门课有很多人上，一个人上很多门课。这里学生和课程的关系就是多对多。
有时候会有这样一个需求， 查询的一条记录需要包含另一个表的多条记录，并且让多条记录成为一个字段组成最终的一条记录。比较难描述，看例子吧。...，一条记录包含产品 proId, ProName, ComName,的字段。...思路： 先写出不含成分表的查询语句， 然后将一个产品对应的多个成分合并成一个字段， 将合成的字段插入到一个语句中。...c.comName ) FROM componen WHERE componen.proId = p.proId)AS "成分" FROM product p; *注意：第2步骤的语句和第三部引用第二部的语句有差别...，那部分很重要的！
由于本项目既有涉及multi-class（多类分类），也有涉及multi-label（多标记分类）的部分，multi-class分类网上已经很多相关的文章了。...其实关于多标签学习的研究，已经有很多成果了。 主要解法是 * 不扩展基础分类器的本来算法，只通过转换原始问题来解决多标签问题。如BR， LP等。 * 扩展基础分类器的本来算法来适配多标签问题。...：保存的模型文件，用于 classify.py 进行对测试图片的分类； mlb.pickle：由 scikit-learn 模块的 MultiLabelBinarizer 序列化的文件，将所有类别名字保存为一个序列化的数据结构形式...plot.png ：绘制训练过程的准确率、损失随训练时间变化的图 classify.py ：对新的图片进行测试 三个文件夹： dataset：数据集文件夹，包含六个子文件夹，分别对应六个类别 pyimagesearch...基于 Keras 建立的网络结构 本文采用的是一个简化版本的 VGGNet，VGGNet 是 2014 年由 Simonyan 和 Zisserman 提出的，论文–Very Deep Convolutional
(u); System.out.println("\t\t"+u.getRoles()); } } 查看代码发现没有问题，难道是实体类的原因...--主键字段对应的属性；property:实体类属性；column:数据库列名--> 对多关系之后，需要继续--> 原来的sql
多对多关系不像其他关系那么简单，在这篇文章中，我将向您展示如何创建多对多关系以及如何在 EF Core 中使用它们。 模型 多对多的简单而实用的例子可能是某种数字电子商务商店。...我们需要做的第一件事是手动创建另一个“中间”类（表），它将建立Cart和Item的多对多关系,让我们创建这个类： public class CartItem { public int CartId...对，CartItem没有主键, 由于它是多对多关系，因此它应该具有复合主键。复合主键类似于常规主键，但它由两个属性（列）而不是一个属性组成。...插入多对多 假设我们已经有Cart和Item在我们的数据库中,现在我们想将特定商品(Item)添加到特定购物车(Cart)，为了做到这一点，我们需要创建新的CartItem并保存它。...从多对多中删除 删除是指删除购物车Cart和商品Item之间的关系CartItem。
多对多关系表的三种创建方式 1.全自动，Django自动创建 class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=20)...#不足：不再支持orm跨表查询，不支持正反向查询的概念，不支持内置的第三张表操作的四个方法 3.半自动(推荐使用) 参数： through:指定第三张表关系 through_fields:指定第三张表中哪两个字段维护表与表之间的多对多关系...，支持orm跨表查询 #不足：不支持add、remove、clear、set forms组件 小例子 需求：1.写一个注册页面获取用户输入的用户名和密码，提交到后端之后，后端需要对用户名和密码进行校验，...form_obj.cleaned_data {'username': 'jason'} # 5.forms组件中 定义的字段默认都是必须传值的,不能少传,多传取前面的 form_obj = views.MyForm...django.forms.models.ModelChoiceField queryset, # 查询数据库中的数据 empty_label="----
，通过a标签中的数字控制后台筛选操作 实现的目标（多对多） 实现针对课程实现：课程方向、课程类型、难度级别三个方式的筛选 其中每个课程方向中包含有多个课程类型，选择课程方向后，筛选课程方向包含的所有课程类型...每一个视频文件有针对一个课程类型、一个难度级别 设计数据库如下，在一对多的基础上增加了一个多对多的课程方向表： class VideoGroup(models.Model): Video_group...# 判断如果前台传来的type为0的话 if type_id == 0: # 后台筛选的时候，查询按照方向筛选出来的type_ids进行查询 # __in指的是用列表方式查询多个id condition...0 # 难度这边跟上面的多对多没有关联，与一对多的情况时一样 if dif_id == 0: pass else: condition['Video_dif_id'] = dif_id VideoDif_list...标签筛选的实现代码(一对多、多对多)，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
NHibernate 多对多映射的数据更新 最近在用 NHibernate 做多对多更新时突然发现 NHibernate 更新的策略很差， 对多对多关系的更新居然是先全部删除再插入全部数据， 感觉非常奇怪...; } public Role() { Users = new HashSet(); } } 即一个用户可以有多个角色， 一个角色也可以有多个人， 典型的多对多关系...， 再添加一个新的角色， NHibernate 生成的 SQL 语句如下（仅包含对关系表 User_Role 的操作）： DELETE FROM [User_Role] WHERE [UserId] =...Tip: Use set for many-to-many associations 发现了解决方案， 将多对多的映射的 bag 改为用 set ， 问题终于得到了解决， 改过后的映射如下： Set(...不只是多对多， 如果你的集合需要更新， NHibernate 推荐的是： 19.5.2.
本文将介绍一种基于动态卷积网络（Dynamic Convolutional Networks）、多尺度特征融合网络（Multi-scale Feature Fusion Networks）和自适应损失函数...这样可以在不同的输入图像上实现不同的卷积操作，从而提高模型的表达能力。通过加入Attention模块，能对输入图像的不同特征进行加权处理，进一步增强了网络对特征的自适应能力。...原则上来讲，这四种类型的注意力是互补的，通过渐进式对卷积沿位置、通道、滤波器以及核等维度乘以不同的注意力将使得卷积操作对于输入存在各个维度的差异性，提供更好的性能以捕获丰富上下文信息。..._forward_impl(x) 多尺度特征融合网络 多尺度特征是指从图像中提取不同尺度、不同分辨率下的特征。这些特征可以捕捉图像中的局部细节信息（如纹理、边缘等）和全局结构信息（如物体形状和轮廓）。...如上图所示，在本文的网络设计中，多尺度特征融合通过以下几个步骤实现： 特征提取模块：模型通过不同的卷积核（例如3x3、5x5、7x7）对输入图像进行多层次的卷积操作，提取出不同尺度的特征。
咳咳，鉴于我一直是很严肃的小编，在此，正式和大家分享。 需求如下，小编所在的年级的成绩排行如下： ? 我想根据年级的成绩排名，获取一班的前三名的名称，就是标黄色的！ ? 至此，读者一定有两个问题？...返回值是“真有眼光” 2、Small函数，返回某个数组的第N个小的值 姐妹函数是Large，返回某个数组的第N个大的值 =Small（数组，第几个小的数） 例子： =Small（{4,3,1,2,8}，...4、Row函数，返回某个单元格的对应行数 =Row（单元格） =Row（C4） 返回值是4 啰嗦这么多，你们肯定把问题都忘了，重新上图 ? 我想获取一班第一至第三名需要怎么做呢？...简述一下思路 知道哪些人是一班的->得到他们的行号->然后找到第几小的行号信息->返回行对应的姓名 慢动作分解第一次！...整个函数的逻辑引用精华就是在上面这个图啦，然后就将上一个步骤的函数嵌套到下一个函数的里面就好！
基于 GTID 的复制可以忽略已经执行过的事务，减少了数据发生不一致的风险； 3. 避免因为设置位点信息不准确而造成主从不一致的情况。 下面开始做多源复制的操作。 二、服务器情况说明 ?...5d7ef438-f249-11ea-a518-0894ef181fcf:1-5980, 8a426026-b5e7-11ea-8816-0050568399c4:1-56548'; 4.4 设置主从关系...db01 的库上是可以查的，说明可以同步。...六、总结 GTID 对于单源复制还是很方便，但是对于多源复制，这里就需要特别注意： 要先停止所有的从库 stop slave; 然后清理本机所有的 GTID，reset master; 再进行 SET...如果下一级的从库存在延迟，没有及时的把 binlog 传过去，就会造成主从中断，这里我们该怎么避免呢？看这里： 做 reset master 的时候，先看看下游的从库是否存在很大的延迟。
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