上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询 F对象 Q对象 聚合查询讲述了关于Django模型的F对象、Q对象、聚合查询等功能。...但是没有讲到两张表的关联查询的实现，这个在模型里面该怎么处理呢？...在进行关联查询之前，首先要了解一下模型之间的关联关系，以及相应的操作。...模型如何实现多对多的关联之后，下面来看看怎么关联查询。...模型的关联查询，也只是查询多类一方的单独数据而已。
关联关系操作Django提供了一系列操作，用于在关联关系上进行查询和操作。...属性获取关联的Address实例。...属性获取关联的所有Book实例。...属性获取关联的所有Student实例。...最后，我们保存这个新的Book实例，这样它就会与这个Author实例建立一对多的关联关系。
Django是一个流行的Python Web框架，其模型层允许开发人员定义数据库模型以及它们之间的关系。...这些关系被称为模型关联关系，允许开发人员在不同的模型之间建立复杂的关联关系，从而实现更高级别的数据结构。一对一关系一对一关系是指两个模型之间存在唯一的对应关系。...address的OneToOneField字段，它指向另一个模型Address。...一对多关系一对多关系是指一个模型可以对应多个另一个模型的实例。在Django中，可以使用ForeignKey字段来定义一对多关系。...author的ForeignKey字段，它指向另一个模型Author。
方案三：“领域建模” 建站方案 还是用回触达系统来作为例子，针对于触达领域，我们可以抽象出 “人-货-场” 三种板块，所有触达都是：把特定货品基于特定场景推送给特定人。...我们需要做到极致的提效，就需要把这 80% 的重复能力给沉淀下来。这里就需要引入 “领域模型” 的概念。 所谓领域模型，它描述了一种通用业务能力，如：消息推送，云指令，端内触达，动态资讯等等。...基于这个需求，我们可以抽象出一种叫“消息推送”的业务能力，进而通过领域模型去表达。...有了领域模型，业务同学知道我们能卖什么。可以说，有了领域模型，项目的产品化才具备可操作性。...（提效） 通过领域模型沉淀可复用的业务能力，落地到领域模型库。（提效） 通过面向对象模式，来作为系统生成机制。（灵活） 欢迎交流 ~~~~~~~
在 Django 中，你可以使用单行查询来获取关联模型的数据。...下面是一些示例：1、问题背景在 Django 中，我们经常需要查询关联模型的数据。传统的方法是使用外键关系来获取关联模型的数据，这需要进行两次数据库查询。...为了提高效率，我们可以使用单行查询来获取关联模型的数据。...2.3 代码例子以下是一个完整的代码例子，演示如何使用 select_related() 和 prefetch_related() 来获取关联模型的数据：from django.db.models import...你可以根据自己的需求选择合适的方法。使用这些方法之一，我们可以在单行代码中获取关联模型的数据。这些方法可以帮助你优化数据库查询并减少不必要的查询次数，提高 Django 应用程序的性能。
启动测试服务器, 如果没有报错, 那么表示配置成功. 3 创建模型 在 Django 中一个模型类就对应着数据库中的一张表, 对模型类的任何操作都是对数据库表的操作....模型类必须继承自 models.Model 类. 每一个类属性和数据库表中的一个字段一一对应. 类属性后面的字段类型是由 Django 定义, 方便将字段类型映射到不同的数据库中....自动增长的IntegerField，通常不用指定，不指定时Django会自动创建属性名为id的自动增长属性....在Django所支持的所有数据库中，从 -2147483648 到 2147483647 范围内的值是合法的....我们所需要的模型创建好了, 下面就需要 Django 按照我们所定义的模型类来创建对应的数据库表.
跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。...再结合具体的推荐场景如股票购买概率预测模型[3]中特征要求，应用于具体推荐模型中。实践中一般还使用特征选择模型来决定哪些特征适用具体场景。...4 跨领域统一推荐模型 接下来，探讨基于个人行为事件的客户画像构建跨领域统一推荐模型。我们假设这些事件是独立，正样本是历史上不同客户在各领域已发生事件。...该框架不同于以往跨领域深度学习模型中样本数据，不再基于客户特征画像体系，而是用事件轴上的系列事件标记客户，并用于深度学习预测当前事件发生概率。...并从书中得到启发，探讨不再基于特征体系客户画像，而是用事件轴上的系列事件标记客户，并通过跨领域统一推荐深度学习模型预测事件发生概率。
跨领域深度学习模型一直是近几年推荐系统主要研究方向之一， 本文探讨一种个人客户画像构建的新思路， 并讨论对应的基于个人行为事件的跨领域统一推荐模型。...再结合具体的推荐场景如股票购买概率预测模型[3]中特征要求，应用于具体推荐模型中。实践中一般还使用特征选择模型来决定哪些特征适用具体场景。...4、跨领域统一推荐模型 接下来，探讨基于个人行为事件的客户画像构建跨领域统一推荐模型。我们假设这些事件是独立，正样本是历史上不同客户在各领域已发生事件。...该框架不同于以往跨领域深度学习模型中样本数据，不再基于客户特征画像体系，而是用事件轴上的系列事件标记客户，并用于深度学习预测当前事件发生概率。...并从书中得到启发，探讨不再基于特征体系客户画像，而是用事件轴上的系列事件标记客户，并通过跨领域统一推荐深度学习模型预测事件发生概率。
为了提高样本效率从而减少误差，基于模型的强化学习（MBRL）被认为是一个有前途的方向，它建立的环境模型中可以进行试错，而不需要实际成本。...此外，我们还讨论了离线在线学习、目标条件在线学习、多智能体在线学习和元在线学习等基于模型的在线学习技术的最新进展，以及MBRL在实际任务中的适用性和优势。 最后，我们讨论了MBRL未来的发展前景。...在不同的研究分支中，基于模型的强化学习(MBRL)是最重要的方向之一，人们普遍认为它具有极大的潜力使RL算法显著提高样本效率。这种信念直观地来自于对人类智慧的类比。...图1描述了不同类型的RL结构。 图1(a)是最简单的on-policy RL，其中智能体使用最新的数据来更新策略。...此外，请注意，非策略、演员-评论者和基于模型是三个并行的结构，图1(e)显示了它们的可能组合。 RL算法的体系结构。
常见的目标跟踪算法有基于相关滤波器的方法（如均值滤波器、核相关滤波器等）、基于粒子滤波器的方法（如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等）和基于深度学习的方法（如Siamese网络、MDNet等）等。...常见的目标关联算法有基于外观特征的匹配方法（如卡尔曼滤波器、匈牙利算法等）和基于运动模型的匹配方法（如最近邻匹配、多目标数据关联等）等。...接下来，使用训练好的模型在测试集上进行预测，并计算准确率。最后，打印出准确率。多目标跟踪的算法多目标跟踪算法可以分为基于传统方法和基于深度学习方法两大类。...其中，基于特征提取的方法通常使用外观特征（如颜色、纹理、形状等）来描述目标，基于分类器的方法通过训练分类器来判断目标是否存在，基于滤波器的方法利用滤波器来估计目标的位置和运动信息。...传统的多目标跟踪方法主要基于特征提取、分类器和滤波器等传统的计算机视觉技术，而深度学习方法通过使用深度模型来学习目标的外观特征和运动信息，从而实现更准确和鲁棒的目标跟踪。
摘要 预测未来股票的价值一直是大家都很关注的话题，尽管它是非常困难。这种困难来自于股票的非平稳行为，没有任何明确的形式。因此，最好的方式是通过分析股票数据。...为了处理大数据集，目前的默认的方法是使用移动平均线。然而，利用小波变换代替移动平均法对股票信号进行去噪，可以使金融数据平滑，更准确地分解。...这种新的转化、去噪和更稳定的股票数据可以通过非参数统计方法跟踪，如SVR和基于递归神经网络（RNN）的长短时记忆（LSTM）网络来预测未来的股票价格。通过这些方法，人们可以得到更准确的股票预测。
随着目标检测的最新进展，基于检测的跟踪方法已成为最受欢迎的范式。这些方法通常包括两个子任务：在每一帧中检测物体；以及跨多个帧关联这些物体。...作为基于运动模型的跟踪方法的主分支，基于滤波的方法广泛使用卡尔曼滤波器作为运动预测器，在预测和滤波过程中假设物体具有恒定速度。...卡尔曼滤波器在线性运动中表现良好，但在复杂的非线性运动情况下无法准确预测物体位置。为了克服这些限制，基于深度学习的运动模型已被应用于多目标跟踪（MOT）。...Transformer 模型在自然语言处理（NLP）领域的成功应用已经证明了其使用强大的自注意力机制建模长距离时间依赖性的能力。...因此，作者选择遵循ByteTrack算法，用基于深度学习的运动模型替换卡尔曼滤波器(Kalman等人，1960)。 Motion Model 几种主流的多目标跟踪（MOT）算法使用了运动模型。
无模型强化学习系统通常仅从回报函数提供的监督中学习，而基于模型的RL智能体可以利用他们观察到的像素中可用的丰富信息进行自我学习。 现在，我们如何使用这些预测呢？...计划执行人类指定的任务 如果有一个万能的预测模型，那么可以用它来实现目标。也就是说，如果理解行为的后果，那么就可以预期结果来选择相应的行为。 使用基于采样的过程来计划。...相关工作 已有许多工作针对这个基于模型的强化学习（RL）的问题，即学习预测模型，然后使用该模型来行动或使用它来学习策略。...直接对原始图像帧进行操作的基于模型的RL方法尚未得到广泛研究。针对简单的合成图像和视频游戏环境，已经提出了几种算法，这些算法集中在一组固定的物体和任务上。...其他工作研究了现实世界中侧重个人技能的基于模型的RL。 最近的一些工作研究了自我监督的机器人学习，其中大规模的未利用数据收集被用于学习个人技能，例如抓握，推动与抓握的协作或避障。
1、简介 随着先进的目标检测器和基于运动的关联算法的成功，除了简单的移动平均模型之外，视觉外观与基于运动的匹配的有效集成仍然相对不足。...本文提出了一种基于动态和自适应启发式的模型，以将视觉外观与基于运动的线索结合在单个阶段中进行对象关联。如果没有细粒度语义（例如实例分割），可以提高使用对象之间的视觉比较进行关联的准确性。...除了更有效地将外观线索添加到基于运动的对象关联之外，还集成了相机运动补偿，通过补充以对象为中心的运动模型来提高性能。 本文的方法为未来的工作提供了一个新的、有效的基线模型。...2、相关工作 2.1、基于运动的多对象跟踪 考虑到目标检测器的快速改进，许多现代端到端的MOT模型仍然比不上经典的基于运动模型的跟踪算法。卡尔曼滤波器是最著名的检测跟踪方法的基础。...SORT依赖于目标跟踪的线性运动假设，并利用卡尔曼滤波器将来自目标检测器的预测与IoU的运动模型的位置估计相关联。当视频帧速率高时，线性运动假设对于相邻视频帧上的目标位移是有效的。
基本类图 花时间思考模型如何相互关联也很重要。实线告诉我们的是，在Topic 中 ，我们需要有一个字段来标识它属于哪个Board 。...该主题 模式将包括四个领域：主题 ，最后更新 日期将被用来定义主题排序，主题起动机 来识别用户 谁开始的主题 ，和一个叫做场板 来定义哪些主板 特定主题 属于....多重性表示0..1，这意味着 更新的字段可能为空（Post未编辑）并且最多只能与一个User相关联。 绘制此类图的另一种方法是强调字段而不是模型之间的关系： ?...线框漫画 然后基于线框图，我们可以更深入地了解应用程序中涉及的实体。 首先，我们需要显示主页中的所有板： ? 线框板 图 5：电路板项目线框主页列出了所有可用的电路板。...线框帖子 图 8：主题帖子列表屏幕 如果用户单击回复按钮，他们将看到下面的屏幕，其中包含反向顺序的帖子摘要（最新的在前）： ?
本文主要提出了一个基于纯MLP架构的序列化推荐模型，其通过可学习滤波器对用户序列进行编码，在8个序列化推荐数据集上超越了Transformer等模型。...序列化推荐 在现实世界中，用户的前后行为都存在强烈的关联性与因果性，将用户过去的这一系列交互行为视作用户行为序列 ，并通过构建模型对其建模，来预测下一时刻用户最感兴趣的内容 ，这就是序列化推荐（Sequential...为了解决这个问题，我们借助在数字信号处理领域被广泛应用的滤波器（Filter）来进行处理。滤波器是一种选频装置，可以使特定频率成分的信号通过/阻断，常常用于过滤现实场景下的噪声信号。...不难看出，结构简易的、添加了低通滤波器的MLP模型，在性能上大幅超越了设计复杂的、基于自注意力机制SASRec模型，这表明合适的滤波器与全MLP模型的组合是十分适用于序列化推荐领域的，这种组合能够在保持模型轻量化的同时...于是，我们分别选取了基于RNN的GRU4Rec、基于CNN的Caser、基于GNN的GCSAN和基于Transformer的SASRec作为基准模型，然后将可学习的滤波器层添加到这些模型的Embedding
领域模型设计器不仅支持对单一模型的定义，也可以定义各种模型之间的关系，目前支持模块的引用实体（类似外键引用）、子实体（父子关系）定义，也支持扩展的属性和枚举对象的关联引用定义。 ? ? ? ?...代码生成，生成对应的模型定义代码，单模型代码以及模型之间的关联关系，模型与枚举的关联关系。 ? ...基于各种反馈，我们决定为 AgileEAS.NET SOA 中间件平台领域模型设计器提供插件功能，来实现各种客户和社区朋友的需求，目前我们提供了两种插件，一种是代码生成插件，另外是单一的界面插件。...到此，我们尼桑： 五、例子代码下载 本文涉及的领域模型设计器代码插件例子，源代码已经一并放在了AgileEAS.NET SOA 中间件的最新版之中，请大请通过AgileEAS.NET SOA...直接下载的压缩包可能会有一定的时间差，即有可能不一定是最新版本，建议大家都通过SVN下载最新版本。
通过使用一个由滤波器和具有特定领域知识的预测器增强的渐进贪婪搜索算法，可以有效地设计出新的、与数据相关、且性能优于人类最新设计模型的SF。...尽管神经网络功能强大，表达能力强，但由于没有很好的正则化，NNMs在KGE中的性能并不理想。 在现有的SF中，基于BLM的SF是最有效的，这一点可以从最新的论文和关于表现力的理论保证中看出。...基于贪心算法，滤波器，预测器的搜索算法，使得AutoSF可以在仅搜索上百个模型的基础上，就能找到比现有模型更好的SF。...该算法通过捕获候选SF的特定领域属性，显著减小搜索空间的大小。 最后，在五个流行的链接预测和三重集分类任务基准上的实验结果表明，由AutoSF搜索的SF优于由人类设计的最新SF。...搜索算法中的每一个分量都是有意义的，并且搜索对于超参数不敏感。 在未来的工作中，一个有希望的方向是探索如何在特定领域约束下有效地搜索基于神经网络模型的SF。
上篇文章我们介绍了基于 Transformer 和扩散模型（Diffussion Model）的序列建模（sequence modelling）方法在强化学习，特别是离线连续控制领域的应用。...而在智能体的决策表现方面，随着动作维度增高，TAP 相对于其它方法的表现出现了提升，相对于基于模型方法（如 TT）的提升尤为明显。...control 在高维的任务上，TAP 取得了远超其它基于模型的方法的表现，同时也胜过了常见的无模型方法。...这里其实有两个还未有解答的开放性问题。首先是为什么此前基于模型的方法在这些高维度的离线强化学习任务中表现较差，其次是为什么 TAP 在这些任务上表现又能反超很多无模型方法。...课程视频内容共 12 小时，着重介绍基于深度学习的声纹识别系统，包括大量学术界与产业界的最新研究成果。
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