基本术语 关系：整个二维表 关系名：表格名称 元组：行数据（记录） 属性：列数据（字段/分量） 属性名：列名称（字段名） 主键：唯一确定元组的属性组（关键字） 域：属性的取值范围 关系模式：关系的描述...二、关系模式的规范化 满足第一范式条件的关系模式（1NF）：关系模式 R的每一个属性都是原子域，元组的每一个分量都是不可分割的数据项。...规范程度层次：5NF⊂4NF⊂BCNF⊂3NF⊂2NF⊂1NF 三、“好的”关系数据库系统应具有的特点 适度减少数据冗余。 关系明确，表与表之间主外键设置明确，表名称明确。...对关系模式的属性间允许的数据依赖加以限制，减少表中非主属性间存在的函数依赖，避免更新异常问题。 非主属性完全函数依赖于码，不允许有非主属性对码的部分函数依赖。 非主属性不传递依赖于码。...选择合理的数据库引擎，查询操作较多的与增删改操作较多的数据库分别使用不同的引擎。
0904自我总结 django模型中有外键关系的表删除相关设置 一.一对一 例如有Author、AuthorDetail两表 author = models.OneToOneField(to='Author...', db_constraint=False, on_delete=models.DO_NOTHING, ) 1）关系字段放在Book表中(多的一方...models.DO_NOTHING为删除级联关系, models.CASCAD为级联关系,'SET_NULL'置空,SET_DEFAULT设为默认值 两者区别 models.SET关联表内容删了,关联的相关内容不会删除...models.CASCAD关联表内容删了,关联的相关内容会删除 db_constraint关系断开后,但是不影响联表查询 四.多对多关系 例如Book、Author两表 authors = models.ManyToManyField
田径赛中百米运动员想跑得快，需要大步幅与高步频，但步幅和步却是一对相互矛盾的存在，只有步幅和步频达到最优平衡点时，人才可以跑的更快，所以任何运动员都需要建立步幅和步频之间的平衡模型。...相关系数，信用评分中一般会使用hoeffding相关系数，所以fico信用评分的代码一般会用SAS来写，相较于其他语言，我也更喜欢用SAS去建立信用评分模型。...此外，pearson、spearman、kendall与hoeffman相关系数要求数据起码为定序数据，如果数据为定类数据，则只能进行列联相关了。...数据相关的衡量指标 模型中一般需要Y和X间要相关，但是X之间最好不要相关。...相关有统计意义上的相关和实际业务中的相关之分，有些数据变量间在统计上相关性很强，但是实际业务中却并没有关系，这种情况就需要关注数据是否出了问题。 一般会用相关系数去衡量数据的相关性。
如何使用“LoRa”的方式加载Onnx模型：StableDiffusion相关模型的C++推理 本文主要干了以下几个事： 1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline...模型大小>2GB ONNX 模型本质就是一个 Protobuf 序列化后的二进制文件，而 Protobuf 的文件大小限制为 2GB。因此对于 Unet 相关模型来说，存储大小已经超过了限制。...仔细的同学会观察到，导出的 uent 目录下有，除了.onnx 模型，还有非常非常多的 weight/bias 等文件。这其实就是每一个权重数据。如此碎片化，我们使用或者版本管理起来非常不方便。...ModelProto 作为 top-level 类，用于绑定 ML 模型并将其计算图与元数据相关联。NodeProto 用来描述了 graph 中的 node。...其实 onnx 模型中已经储存了对应的对应关系，我们使用以下代码先观察下 onnx 模型中村了什么信息(这里只输出了 lora 相关的): onnx_model = onnx.load("unet.onnx
首先要知道模型的地址 tensorflow版本的模型： https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-12_H-768_A-...12.zip https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip pytorch版本的模型...zip chinese_L-12_H-768_A-12.zip 这样我们就不用下载在本地之后上传到colab中，而且直接在colab上下载的速度极快。
示例代码如下： from django.template.loader import render_to_string from django.http import HttpResponse def...如果所有路径下都没有找到，那么会抛出一个 TemplateDoesNotExist 的异常。 模板语法 模板中可以包含变量， Django 在渲染模板的时候，可以传递变量对应的值过去进行替换。...当然如果通过硬编码的方式直接将这个 url 写死在里面也是可以的。但是这样对于以后项目维护可能不是一件好事。因此建议使用这种反转的方式来实现，类似于 django 中的 reverse 一样。...autoescape on %} {{ info }} {% endautoescape %} 那么就会显示百度的一个超链接。...如果把 on 成 off ，那么就会显示成一个普通的字符串。
数据库操作—增、删、改、查 1 增加 增加数据有两种方法。 1）save 通过创建模型类对象，执行对象的save()方法保存到数据库中。...(heroinfo__hcomment__contains='八') 由一模型类条件查询多模型类数据: 语法如下： 多模型类关联属性名__一模型类属性名__条件运算符=值 注意：如果没有”__运算符”部分...) 2）模型类.objects.filter().delete() HeroInfo.objects.filter(id=14).delete() 查询集 QuerySet 1 概念 Django的ORM...查询集，也称查询结果集、QuerySet，表示从数据库中获取的对象集合。 当调用如下过滤器方法时，Django会返回查询集（而不是简单的列表）： all()：返回所有数据。...，第一次使用时会发生数据库的查询，然后Django会把结果缓存下来，再次使用这个查询集时会使用缓存的数据，减少了数据库的查询次数。
阻塞IO模型（Blocking I/O） ? Linux 内核一开始提供了 read 与 write 阻塞式操作。...read (fd8)读取，如果数据还没到来，此应用程序的进程或线程会阻塞等待。...IO复用模型（I/O multiplexing） - select ? 此时，Linux 内核一开始提供了 select 操作，可以把1000次的系统调用，简化为一次系统调用，轮询发生在内核空间。...IO复用模型（I/O multiplexing） - epoll ?...写时复制是在推迟真正的数据拷贝。若后来确实发生了写入，那意味着父进程和子进程的数据不一致了，于是产生复制动作，每个进程拿到属于自己的那一份，这样就可以降低系统调用的开销。
昨天，星球内有老师问了一个问题，关于TASSEL中计算kinship异常的问题，讨论了kinship是怎么计算的？怎么判断是否异常？...我做了简短的回答： 今天做了一下测试，写篇博客总结一下，TASSEL的MLM模型构建的kinship矩阵是如何计算的。 1. 导入基因型数据 这里导入vcf格式的数据： 2....导入表型数据和协变量 「表型数据：」 「协变量文件：」 3. 构建kinship矩阵 3.1 Centered_IBS 这种方法，应该就是VanRaden的方法，中心化的IBS亲缘关系矩阵。...3.4 Dominance_Normalized_IBS 这个应该是显性矩阵标准化的IBS矩阵。 结果： 暂时，未找到R中对应矩阵计算的方法。...4. kinship矩阵如何判断异常 1，可以将kinship做热图聚类，查看分布，类似： 2，一般对角线1.2的个体，可以判断是离群样本，可以通过PCA看一下其分布 3，非对角线为负值
[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum...expand_dims函数 3.1.1 例1 3.1.2 例2 3.2 DIN使用 0xFF 参考 0x00 摘要 本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...：1维的元素是标量，2维的元素是数组，3维的元素是矩阵。...让我们再看看我们是如何得到3这个数字的： 找到3所在的2维矩阵在这个3维立方的索引：0 找到3所在的1维数组在这个2维矩阵的索引：1 找到3这个数这个1维数组的索引：0 也就是说，对于[ [[1,2],
同时它实现简单，并且它将所有要传输的数据进行无差别对待，别管要传输的数据结构如何，它通通将其看做为字节流，因此就能隔离数据结构的复杂性对传输协议实现的影响。...第二种块模式是指，将要传输的数据切割成长度固定的若干部分，每个部分在发送时使用包头等字段进行封装，使得发送的数据块相互间形成独立的数据包。包头含有三字节字段，分别表示块的长度以及其他相关数据。...它使用游程编码对发送数据进行压缩，同时将压缩相关信息以包头字段的方式进行组织，这样对方收到后知道如何对数据进行解压缩，因此压缩模式使用包头+数据体的方式进行数据的组织发送。...首先FTP协议把数据分成4种形式加以考虑，一是ASCII，也就是文本为字符形式；二是EBCDIC，这类文件也是字符形式只不过字符来自IBM的EBCDIC字符集；三是图像，这类文件可以不用考虑不同系统之间的区别...PWD 显示当前目录 通知服务器告知用户当前所在目录 LIST 列表 获得当前目录的所有文件名以及文件相关信息例如修改时间等 NLST 命名列表 仅仅获得当前目录下的文件名 SYST 系统 要求服务器返回它所在的操作系统信息
本文将对论文进行简要概述，并使用一个例子展示如何使用，有关模型背后的数学和详细架构的更多详细信息，请参阅原始论文。在最后除了CodeBert以外，还整理了最近一些关于他的研究之上的衍生模型。...当开发人员看到不熟悉的代码时，模型可以将代码翻译成自然语言并为开发人员进行总结。 文本到代码：类似代码搜索的功能，这种搜索可以帮助用户检索基于自然语言查询的相关代码。...CodeBERT使用12层Transformer总计包含 125M 参数， 在 FP16精度上使用NVIDIA DGX-2 上进行 250 小时的训，结果显示当 CodeBERT 与来自 RoBERTa...模型的预训练表示一起使用时（RoBERTa 模型已使用来自 Code-SearchNet 的代码进行训练）与从头开始训练时的对比。...模型的重点放在与代码评审活动相关的三个关键任务上，包括代码变更质量评估、评审注释生成和代码优化。模型的测试证明了通过预训练任务和多语言训练数据集可以让模型对代码更改和审查进行自动化的操作。
[阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 目录 [阿里DIN] 从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念 0x00 摘要 0x01 矩阵乘积 1.1 matmul product...目的 4.2 机制 4.3 例1 4.4 例2 4.5 DIN使用 0xFF 参考 0x00 摘要 本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现...两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错。...其中所谓的单独维度就是一个维度为1，或者那个维度缺失） 4.2 机制 广播的机制是： 先对小的张量添加轴（使其ndim与较大的张量相同）； 再把较小的张量沿着新轴重复（使其shape与较大的相同）； 广播的的限制条件为...： 两个张量的 trailing dimension（从后往前算起的维度）的轴长相等； 或 其中一个的长度为1； 即，如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度) 的 轴长度相符或其中一方的长度为1，
作者：Marti 编译：1+1=6 在本文中，我们将建立一个机基于标普500指数夏普与相关矩阵的数据集，展示不同的场景。...这是一个包含3类100×100相关矩阵的数据集： 与压力市场相关的相关矩阵 与反弹市场相关的相关矩阵 与正常市场相关的相关矩阵 压力市场定义 在研究期内（252个交易日），100只等权重股票组成的股票池夏普指数低于...一旦我们得到了这个数据集，我们就可以拟合生成模型，如条件CorrGAN，以生成看起来类真实且不可见的相关矩阵。...利用这些生成模型，我们可以比较不同基于风险的投资组合构建方法性能，如层次风险平价、层次风险贡献、风险平价、反向波动率、最小方差、等权重等在模拟且非真实数据上的表现。...相关阅读 CorrGAN：比较基于网络和最小方差的投资组合 数据是标普500的复权价（adj） import sys from random import randint import pandas as
目标：双通路模型已被提出，通过两种基于不同脑回路的独立心理通路来解释注意缺陷多动障碍(ADHD)症状的异质性。作者试图测试假设的认知和动机通路是否具有可分离的神经相关性。...结论：双通路模型具有共享的和可分离的神经解剖学相关性，而枕叶皮层的共享相关性有可能作为ADHD的影像特征标志物，特别是注意力不集中症状。1....2.4 基因数据基因分型来自于IMAGEN参与者的血液。利用Illumina人类基因分型BeadChip收集了582,982个标记的基因型信息。...一种常见的神经解剖学相关的神经影像学发现，即后枕叶团簇的灰质体积，具有认知和动机缺陷，表明ADHD的双通路模型有重叠的神经解剖学基础。...正如预期的那样，我们还发现与ADHD相关的前额叶团簇确实与延迟折扣相关，这与ADHD的额纹状体模型一致。
当然还可以有更多的列以存储更多相关数据，这只是一个最基本的示例。...我们需要 3 个表格：文章（Post）、分类（Category）以及标签（Tag），下面就来分别编写它们对应的 Python 类。模型的代码通常写在相关应用的 models.py 文件里。...在本教程中我们会教你这些类型的使用方法，但以后你开发自己的项目时，你就需要通过阅读Django 官方文档 关于字段类型的介绍 来了解有哪些数据类型可以使用以及如何使用它们。...希望这个例子能帮助你加深对多对一关系，以及它们在数据库中是如何被关联的理解，更多的例子请看文末给出的 Django 官方参考资料。...希望这个例子能帮助你加深对多对多关系，以及它们在数据库中是如何被关联的理解，更多的例子请看文末给出的 Django 官方参考资料。
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。...那么这种模型多对多关系的字段通过数据迁移，会生成什么样的字段呢？...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。...通过模型类执行关联查询 由多模型类条件查询一模型类数据: 语法如下： 关联模型类名小写__属性名__条件运算符=值 如果没有"__运算符"部分，表示等于，结果和sql中的inner join相同。
在 Django 中，创建新的模型实例可以通过以下几个步骤进行，通常包括定义模型、创建模型实例、保存数据到数据库，以及访问和操作这些实例。...1、问题背景在 Django 中，可以使用 models.Model 类来创建模型，并使用 create() 方法来创建新的模型实例。但是，在某些情况下，可能会遇到无法创建新实例的问题。...，却发现无法在数据库中找到新创建的客户实例。...2、解决方案这个问题的原因是，在 Customer 模型的 create() 方法中，并没有调用 save() 方法来将新的客户实例保存到数据库中。...因此，虽然我们创建了新的客户实例，但它并没有实际地存储在数据库中。
在 Django 中，索引是优化数据库查询性能的重要工具。Django 提供了多种方式来为模型字段创建索引，比如通过字段选项或直接在模型的 Meta 类中定义。...下面详细介绍如何在 Django 中为模型创建索引。1、问题背景在 Django 中，当我们需要对模型字段创建索引时，可以使用 Options.index_together 属性。...例如，以下代码演示了如何为 Subscribe 模型的 email 字段和 auth_code 字段创建索引：class Subscribe(models.Model): email =...2、解决方案为了解决这个问题，我们可以使用 Meta 类来定义模型的元数据。在 Meta 类中，我们可以使用 index_together 属性来创建索引。...例如，以下代码演示了如何使用 Meta 类来为 Subscribe 模型的 email 字段和 auth_code 字段创建索引：class Subscribe(models.Model):
高分辨率扫描电子显微镜（SEM）显示，NETs的细丝上不规则地分布着直径30-50 nm的球状结构。...NET只是一个噱头 真正关心NET的并不多，就跟大家也不会真正去理解细胞衰老，细胞死亡，细胞干性，等生物学过程。但是却可以轻而易举的查询文献和数据库获取相关基因列表。...类似的文献一搜索就一大把，在每个癌症或者其它疾病领域都有人做类似的数据挖掘。...简单的读一下任意数据挖掘文章，都可以看到大家的NET相关基因其实并不相同，比如 https://tlcr.amegroups.org/article/view/94725/html 里面的是： 另外一个文章...然而，随着中性粒细胞在肿瘤领域的研究逐渐深入，研究人员发现NETs并非纯粹的“好东西”。它和它的主人一样，在不同环境下充当了不同的角色。
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