首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

尝试更新标记的联合时出现令人惊讶的类型错误

是指在使用联合类型时,尝试更新其中的标记(tag)时出现了类型错误,这通常是由于类型不匹配或者缺少必要的类型检查导致的。

联合类型是指由多个类型组成的类型,可以通过使用竖线(|)将多个类型进行组合。在使用联合类型时,需要根据不同的标记来确定当前变量的具体类型,并进行相应的操作。

当尝试更新标记的联合时,需要注意以下几点:

  1. 类型匹配:确保更新的值与当前标记对应的类型匹配。如果类型不匹配,就会出现类型错误。可以通过类型断言或类型保护来确保类型的正确性。
  2. 类型检查:在更新标记之前,应该进行必要的类型检查,以确保当前变量是联合类型中的一种。可以使用typeof、instanceof等操作符进行类型检查。
  3. 缺少标记:如果联合类型中缺少必要的标记,就无法确定当前变量的具体类型,从而导致类型错误。在使用联合类型时,应该确保所有可能的类型都被包含,并进行相应的处理。
  4. 错误处理:当出现类型错误时,应该进行适当的错误处理,例如抛出异常、返回错误码或者进行日志记录,以便及时发现和修复问题。

在腾讯云的云计算平台中,可以使用云函数(Serverless Cloud Function)来进行前端和后端开发,它提供了无服务器的架构,可以根据实际需求弹性地分配计算资源。云函数支持多种编程语言,如JavaScript、Python、Java等,可以根据具体需求选择适合的语言进行开发。

对于前端开发,可以使用腾讯云的云开发(Tencent CloudBase)服务,它提供了一站式的前后端一体化开发平台,包括云数据库、云存储、云函数等功能,方便开发人员进行快速开发和部署。

在软件测试方面,腾讯云提供了云测试(Tencent Cloud Testing)服务,可以进行自动化测试、性能测试、安全测试等,帮助开发人员提高软件质量和稳定性。

在数据库方面,腾讯云提供了云数据库(Tencent Cloud Database)服务,包括关系型数据库(如MySQL、SQL Server)和NoSQL数据库(如MongoDB、Redis),可以满足不同应用场景的需求。

在服务器运维方面,腾讯云提供了云服务器(Tencent Cloud CVM)服务,可以快速创建、部署和管理虚拟机实例,支持多种操作系统和应用软件。

在云原生方面,腾讯云提供了云原生应用平台(Tencent Cloud Native Application Platform),支持容器化部署和管理,提供了Kubernetes、Docker等相关技术和工具。

在网络通信和网络安全方面,腾讯云提供了云联网(Tencent Cloud Connect)和云安全(Tencent Cloud Security)服务,可以实现不同地域、不同网络环境之间的互联互通,并提供安全防护和监控。

在音视频和多媒体处理方面,腾讯云提供了云直播(Tencent Cloud Live)、云点播(Tencent Cloud VOD)和云音视频处理(Tencent Cloud A/V Processing)等服务,可以实现音视频的实时传输、存储和处理。

在人工智能方面,腾讯云提供了云智能(Tencent Cloud AI)服务,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等功能,可以帮助开发人员构建智能化的应用。

在物联网方面,腾讯云提供了物联网开发平台(Tencent Cloud IoT Hub),支持设备接入、数据采集、远程控制等功能,可以实现物联网设备的互联互通。

在移动开发方面,腾讯云提供了移动应用开发平台(Tencent Cloud Mobile App Development),支持移动应用的开发、测试、发布和运营,包括移动后端服务、推送服务、数据分析等功能。

在存储方面,腾讯云提供了云存储(Tencent Cloud Storage)服务,包括对象存储(COS)、文件存储(CFS)和块存储(CBS),可以满足不同数据存储和访问的需求。

在区块链方面,腾讯云提供了腾讯云区块链(Tencent Cloud Blockchain)服务,支持区块链应用的开发、部署和管理,包括智能合约、链上数据存储等功能。

在元宇宙方面,腾讯云目前没有明确的产品或服务,但可以通过上述提到的云计算和人工智能等技术来构建和实现元宇宙的相关应用。

总结:尝试更新标记的联合时出现令人惊讶的类型错误是指在使用联合类型时,尝试更新标记时出现类型错误的情况。在云计算领域,腾讯云提供了丰富的产品和服务,包括云函数、云开发、云测试、云数据库、云服务器、云原生、云联网、云安全、云直播、云点播、云音视频处理、云智能、物联网开发平台、移动应用开发平台、云存储、腾讯云区块链等,可以满足不同需求的开发和运维需求。

相关搜索:升级Node.js模块后出现令人惊讶的巴别塔错误(摩纳哥-编辑器)尝试使用Python 3.7更新Dynamodb时出现错误“无法更新: unary +:‘str’的操作数类型错误”尝试更新条带中的paymentIntent时出现500错误尝试更新rails列数组类型时出现奇怪的格式尝试拟合类似VGG的模型时出现类型错误尝试对Keras中的文本进行标记化时出现空格错误尝试使用lxml删除空的xml标记时出现解析错误尝试更新我的服务时出现服务引用无效错误尝试获取数据库类型的实例时出现激活错误尝试使用具有尾随返回类型的lambda的SFINAE时出现硬错误无法获取locationInView:尝试检索位置时出现此类型的NSTouch断言错误解析器错误:角度更新为12后,列中出现意外的标记错误尝试使用今天的日期更新电子表格时出现VBScriipt错误尝试更新某些旧Jenkins作业的配置时出现ERR_CONNECTION_RESET错误尝试列出API中的数据时出现错误消息“不变违规:元素类型无效:........”如何修复尝试传递指向函数的指针时出现的“expected*但参数类型为**”错误从具有空值的值列表更新时出现postgresql数据类型错误无效的XML:第6行出现错误:元素类型"hr“必须由匹配的结束标记"</hr>”终止2尝试构建MatJuice时出现编译错误(找不到符号和不兼容的类型)为什么在尝试使用.c文件中的头文件中的结构时会出现类型错误?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

惊人!MIT & 微软| 提出高效LLM剪枝方法LASER:无额外训练,且性能提升30%!

这一现象发现增强了人们对泛化和过度参数化之间关系兴趣,并引发了对能够支持高效模型推理剪枝策略研究。 LASER 基于以上背景,MIT研究人员对此进行了深入研究,并且发现了一个令人惊讶结果。...LASER调节网络中某些信息流动,令人惊讶是这可以产生显著性能提升。这些干预也可以轻松组合,我们可以以任何顺序应用一组干预 \{(τ_i, ℓ_i, ρ_i)\}^m_{i=1} 。...;更令人惊讶是,这一发现似乎不仅限于自然语言处理,而且在强化学习中取得了性能增益。...本文分析了模型训练数据和从LASER中受益样本之间关系。发现模型性能提升主要出现在模型训练数据中出现频率较低信息上,这表明LASER提供了一种去噪过程,使得弱学习事实变得可访问。...另外还观察到,LASER对以前正确问题释义具有更高鲁棒性。 此外,本文尝试推理关于高阶分量中存储了什么内容,以及它们移除如何提升性能。

32810

失控 Python3 类型

[RakAmnouykit2020] 对程序员如何使用这些注释进行了实证研究,并得出了一些令人惊讶结果。一方面,最常见类型注释是用户定义类型。...更令人不安是这些不同工具之间分歧,但像这样研究正是我们需要使这些工具更加一致和更有帮助。...然后我们解决三个研究问题: 开发人员使用 Python 3 类型频率和方式是什么? 开发人员会犯哪些类型错误? 来自不同工具类型错误如何比较?...令人惊讶是,当开发人员使用静态类型时,代码很少使用任何一种工具进行类型检查。MyPy 和 PyType 由于它们静态性质而表现出误报,但也会在我们语料库中标记出许多有用错误。...最后,MyPy 和 PyType 体现了两个不同类型系统,在许多情况下标记不同错误。了解 Python 类型使用有助于指导工具构建者和研究人员。

36910
  • 伪排练:NLP灾难性遗忘解决方案

    有时,你需要对预先训练模型进行微调,以添加新标签或纠正某些特定错误。这可能会出现“灾难性遗忘”问题。而伪排练是一个很好解决方案:使用原始模型标签实例,并通过微调更新进行混合。...默认spaCy模式在这种类型输入上表现不佳,因此我们想在一些我们要处理文本类型用户命令例子中更新模型。...这种解析是错误 – 它将动词“搜索”当成了名词。如果你知道句子第一个单词应该是动词,那么你仍然可以用它来更新spaCy模型。...越过隐喻 为了使“忘记”隐喻在这里明确化,我们可以声明整体多任务模型从“知道”如何标记实体并为书面英语各种类型生成依赖分析开始。然后我们集中了一些更具体修正,但这导致模型失去了更多通用能力。...这个隐喻使得这个问题很令人惊讶:为什么我们AI如此愚蠢和脆弱?这是隐喻失去效用重点,我们需要更仔细地思考发生了什么。 当我们调用nlp.update()时,我们要求模型产生对当前权重分析。

    1.9K60

    你不知道 JSON.stringify

    undefined、任意函数以及 symbol 值,在序列化过程中会被忽略(出现在非数组对象属性值中时)或者被转换成 null(出现在数组中时)。...对包含循环引用对象(对象之间相互引用,形成无限循环)执行此方法,会抛出错误 我认为 JSON.stringify 能够返回字符串以外东西是挺惊讶。...例如,JSON.stringify({foo: undefined}),返回字符串"{}",这并不令人惊讶。 我还想提一下,TypeScript类型定义在这里是不正确。...例如,下面的代码类型校验可以通过: const result: string = JSON.stringify(undefined); 在第2部分中,我们将讨论如何更新 TypeScript 定义以确保其正确性...你可以尝试修补 JSON.stringify 类型,但每个解决方案都有一定缺点。我建议用自定义类型定义自己包装器并。

    3.3K20

    2019-1-29-wcf入门(9)

    本文demo已上传至github:xinyuehtx/WCFdemo 这个博客会介绍如何设置服务异常回馈 ---- 多进程之间调试,或者是客户端/服务器调,很麻烦一点是出了异常如何定位?...这时候通过异常回馈将服务端发生异常信息反馈给客户端就显得很重要。 错误协定(FaultContract) 服务操作可以标记错误协定,表明这个方法可能会出现指定错误。 ?...示例中我们为SayHello方法指定了异常协定,表明可能会抛出详情信息为ServiceFault异常。 ? 而ServiceFault是一个通过数据协定标记可序列化类型。...可以看到异常成功输出 错误协定风险 聪明同学都已经注意到,我们刚刚试验操作协定是请求答复模式(同步方法)。那么对于单向模式会如何呢? 我们尝试将IsOneWay设置为True ?...在服务协定中声明错误 - Microsoft Docs 定义和指定错误 - Microsoft Docs ---- 本文会经常更新,请阅读原文: https://xinyuehtx.github.io/

    31720

    生成式AI:未来发展方向是什么?

    正如我们所熟知,生成式人工智能正在对软件领域进行重塑,它出现给小型公司长期生存带来了巨大挑战。 第一次潮流:发现 当我第一次接触到ChatGPT时,我立刻眼前一亮。...让我惊讶是,当时卖账号的人成为了第一批获利者,这让我没有想到。当时我也没有把注意力放在这个方面,因为我并没有那样头脑。其次,卖课程和各种使用书籍的人也开始赚钱。...我迫不及待地尝试了一下这些应用,但我发现要真正掌握它们并不容易,因为图像领域有许多专业术语,只有内行人才能准确描述。作为一个外行人,我理解总是不如专业人士深入。...虽然我们还没有一个恰当名称来描述这个时代,但我将其称为"生物空间时代"。然而,我相信未来会有更加精准术语出现来准确描述这一时代。...实际上,在每天新闻报道中,你可能已经接触到了许多关于智能微生物一系列新闻。我个人认为这个领域已经初步开启,并且如果能够继续发展下去并达到成熟阶段,将会带来许多令人惊喜发现。

    32720

    构建机器学习工具一年得到四个教训

    作者 | Humanloop 译者 | Sambodhi 策划 | 蔡芳芳 关于如何构建机器学习工具、未来需求和为什么领域专家在人工智能未来中扮演重要角色,我们想与大家分享一些最令人惊讶经验。...或许,令人惊讶是,机器学习技术方面的支持已经不如领域专业知识有用。 举例来说,我们与一个团队合作,他们想知道 80000 多项历史法律判决结果。...在项目开始后,数据科学家、项目经理和标注员之间几乎总是在讨论如何更新标签分类问题。 将数据整理置于机器学习工作流中心,可以让不同利益相关者快速达成一致。...出现这种情况通常是因为目标不明确,输入数据质量太差,无法预测输出,或者模型陷入困境,等待生产。高层管理人员变得不愿意为不确定性很高项目投入资源,因而错失了很多好机会。...结合数据和模型构建过程在机器学习开发过程每一个阶段都有好处。对模型进行注释学习后,部署不再是一个“瀑布”时刻。模型是不断学习,可以轻松地保持更新

    44030

    学界 | 你需要新好奇心方法克服强化学习中「拓展症」

    正如稍后将讨论,这项方法可以使智能体避免一些其他方法容易出现不良行为 —— 令谷歌研究人员们惊讶是,这些不良行为在外行眼中很像是「拖延」。...如果你预测是错误,你会感到惊讶(「不,它实际上是蔬菜区。我没想到!」)因而得到回报。这使您接下来更有动力搜索角落,探索新位置,看看您对它们期望是否符合现实(并且希望偶遇奶酪)。...类似地,ICM 方法建立了动态世界预测模型,并在模型未能做出良好预测时(如给出惊讶或新奇标记时)给予智能体奖励。请注意,探索未知位置并不属于 ICM 好奇心方式一部分。...对于基于惊讶好奇心方法表述,改变频道会产生巨大回报,因为每次变化都是不可预测和令人惊讶。...重要是,即使在所有可用频道循环播放之后,随机频道选择仍是令人惊讶新变化,智能体正在预测频道改变后电视上会发生什么,很可能会出错,导致惊讶

    62230

    博客 | 你需要新好奇心方法克服强化学习中「拓展症」

    正如稍后将讨论,这项方法可以使智能体避免一些其他方法容易出现不良行为 —— 令谷歌研究人员们惊讶是,这些不良行为在外行眼中很像是「拖延」。...如果你预测是错误,你会感到惊讶(「不,它实际上是蔬菜区。我没想到!」)因而得到回报。这使您接下来更有动力搜索角落,探索新位置,看看您对它们期望是否符合现实(并且希望偶遇奶酪)。...类似地,ICM 方法建立了动态世界预测模型,并在模型未能做出良好预测时(如给出惊讶或新奇标记时)给予智能体奖励。请注意,探索未知位置并不属于 ICM 好奇心方式一部分。...对于基于惊讶好奇心方法表述,改变频道会产生巨大回报,因为每次变化都是不可预测和令人惊讶。...重要是,即使在所有可用频道循环播放之后,随机频道选择仍是令人惊讶新变化,智能体正在预测频道改变后电视上会发生什么,很可能会出错,导致惊讶

    53420

    11位机器学习大牛最爱算法全解

    这种类型神经网络在 1980年代早期已经出现。尽管从 1990 年代后期到 2000年代后期人们对它兴趣下降了,它却在过去五年里出现令人惊叹复兴。...其中一个方法是引入一种基准方法,并展示你方法比它更精确。最邻算法是最容易实现基准算法,人们经常会首先尝试它,以为自己能轻易击败它并证明自己方法非常棒。然而,令人惊讶是,最邻算法极难击败!...那么,我们可以按下面几步来做: 将 w和b初始化为0 (或任何可能更好其他值) 持续对数据对(x,y)进行迭代,直到不再出现错误。...如果yf(x)<0 ,那进行如下更新:w+=yx, b+=y 该算法一定会收敛,而它所花时间取决于问题有多困难。(更具体地说,取决于你在分隔正集合和负集合时有多困难)。...更要紧是,你会希望让算法尽可能快地经历所有错误

    65780

    给Transformer降降秩,移除特定层90%以上组件LLM性能不减

    Rank Reduction 》中提出了一个令人惊讶发现,即在 Transformer 模型特定层上进行仔细剪枝可以显著提高模型在某些任务性能。...此外,该研究尝试推断出高阶组件中存储内容是什么,以便进行删除从而提高性能。...这些结果表明,当嘈杂高阶分量与低阶分量组合时,它们相互冲突响应会产生一种平均答案,这可能是不正确。图 1 直观地展示了 Transformer 架构和 LASER 遵循程序。...研究者依赖参数类型对他们将要干预矩阵类型进行分类。 研究者重点关注 W = {W_q, W_k, W_v, W_o, U_in, U_out} 中矩阵,它由 MLP 和注意力层中矩阵组成。...下图 1 为 LASER 示例,该图中,τ = U_in 和ℓ = L 表示在 L^th 层 Transformer 块中来更新 MLP 第一层权重矩阵。

    26110

    使用 WPADPAC 和 JScript在win11中进行远程代码执行

    WPAD-over-DNS 一些特性会导致令人惊讶攻击向量。 攻击场景:通过 DHCP 本地网络 在最常见情况下,机器将使用选项代码 252 查询本地 DHCP 服务器。...$TLD 尝试(尚未)成功。 错误 我们花了一些时间寻找 jscript.dll 中错误,并采用了手动分析和模糊测试。...例如: 没有多个数组类型(int 数组、float 数组等)。因此,不可能将一种数组类型与另一种混淆。 没有更新、更快 JavaScript 引擎那么多优化(“快速路径”)。...然后它从一组“根”对象(有时也称为“清道夫”)开始扫描它们,并清除它遇到所有对象标记。所有仍被标记对象都将被删除。...一个反复出现问题是堆栈上局部变量默认不会添加到根对象列表中,这意味着程序员需要记住将它们添加到垃圾收集器根列表中,特别是如果这些变量引用对象可以是在函数生命周期内被删除。

    5.2K470

    关于python字典类型最疯狂表达方式

    ,我很惊讶。...经过对cpython解释器源代码一些模式研究,我知道了,当一个新值与字典键关联时候,python字典不会更新键对象本身: 当然这个作为性能优化来说是有意义 --- 如果键被认为是相同,那么为什么要花时间更新原来...python字典类型是由一个哈希表数据结构存储。当我第一次看到这个令人惊讶字典表达式时,我直觉是这个结果与散列冲突有关。...并且,实际上会出现不同两个或更多个键会生成相同哈希值,并且它们最后会出现在相同哈希表中。...让我们试着总结一下我们研究结果: 字典表达式计算结果为 ,是因为键 , 和 都是相等,并且它们都有相同哈希值: 也许并不那么令人惊讶,这就是我们为何得到这个结果作为字典最终结果原因:

    1.1K100

    脸书 AI 识别翻车,误将黑人标记为「灵长类动物」

    针对此事,前 Facebook 内容设计经理 Darci Groves 在推特生发出该推荐提示截图,并表示这令人无法接受。...AI 种族歧视,并不是个例 可以看出,此次推荐信息错误是来自于 AI 系统存在偏见。...2015 年,Google 更新了其照片应用,加入了一个自动标签功能,通过机器识别照片中内容进行自动分类并打上标签,方便管理和搜索。但不成熟技术惹了大麻烦。...纽约布鲁克林黑人程序员Jacky Alcine惊讶地发现,她和一位女性朋友(也是黑人)自拍照标记为「大猩猩(Gorillas)」,谷歌当即深表歉意,并表示将立即解决问题。...然而两年后,《Wired》杂志发现谷歌解决方案仅仅是防止将任何图片标记为大猩猩、黑猩猩或猴子。 随后谷歌证实,在2015 年之后,为了解决这一错误,谷歌直接从搜索结果中删除了这一词条标签。

    47410

    在软件开发中实施人工智能和敏捷管理9种方法

    分析和错误处理:基于ML编码助理可以识别历史数据中模式并识别常见错误。如果工程师在开发过程中出现这样错误,助手编码会标记这一点一并非全部……在部署之后,ML可用于分析日志并标记可以修复错误。...将AI用于项目规划:人类大脑是一个令人惊讶伟大知识强国。而更令人惊讶是,彼此我们都有不同认知能力没有两个项目经理对同一个项目有完全相同想法。输入ML。...但问题出现了:将人工智能如何改变我们构建软件方式阅读下一节以了解相关信息。 我们将如何构建未来软件 在AI中,软件工程师不会向计算机提供做出决定或采取措施所需步骤。...令人惊奇是,工程师没有知识编码。事实上,人工智能模型结果通常会揭示人类难以直观识别的奇怪而有趣模式。 结果? AI通过暴露人类感知,定义和编程执行来改变软件开发。...他们将收集,消毒,标记,分析和可视化数据馈送神经网络。 只是为了了解AI和敏捷将改变我们构建软件方式。让我们来看看两者之间区别。

    1.3K30

    OpenAI“巧妙”发现无监督情感神经元,可利用文本检测用户情感

    OpenAI称,他们非常惊讶,因为模型学会了一个可以判断特征,除了预测亚马逊用户评论下一个字符外,实际上还能引出情感概念。...情感神经元 在用L1正则化训练线性模型同时,令人惊讶是,OpenAI注意到它使用学习单元其实非常少。进一步挖掘后,研究人员意识到模型中实际上存在着一种可以精准预测情绪值“情感神经元”。 ?...值得注意是,在完成句子和短语之后,系统会进行大量更新。...,而在句子结束后还会有一次大更新。...他们认为,下一步可以尝试采用层次模型(hierarchical model),因为层次模型可以自适应相应时间尺度。

    1.2K90

    学界 | OpenAI“;巧妙”发现无监督情感神经元,可利用文本检测用户情感

    OpenAI称,他们非常惊讶,因为模型学会了一个可以判断特征,除了预测亚马逊用户评论下一个字符外,实际上还能引出情感概念。...情感神经元 在用L1正则化训练线性模型同时,令人惊讶是,OpenAI注意到它使用学习单元其实非常少。进一步挖掘后,研究人员意识到模型中实际上存在着一种可以精准预测情绪值“情感神经元”。 ?...值得注意是,在完成句子和短语之后,系统会进行大量更新。...,而在句子结束后还会有一次大更新。...他们认为,下一步可以尝试采用层次模型(hierarchical model),因为层次模型可以自适应相应时间尺度。

    952100

    不用担心JDK17收费了,推出 JDK 8 升级替代品

    考虑到Java 11及更高版本G1收集器有更新默认值和更高性能,所以G1受开发者欢迎并不令人惊讶。...另外,在预料之中是,其他在Java 8之后出现实验性收集器(ZGC和Shenandoah)在生产系统中使用量仍然很小,毕竟这两个收集器直到最近才达到生产就绪状态。...容器中内存设置:比较内存设置时也会出现类似的趋势,在容器中往往倾向于更小实例。...容器内和容器外运行内存设置堆大小百分比 报告数据显示,只有大约80%容器化应用程序通过-Xmx或-XX:MaxRAMPercentage标记明确要求JVM内存上限。...如有错误❌疑问欢迎各位指出。 主页:共饮一杯无博客汇总‍ 保持热爱,奔赴下一场山海。

    1.3K10

    OpenAI最新研究:通过无监督学习提高语言理解能力

    这个方法开发是在我们前一个sentiment neuron(情绪神经元)工作之后进行,在sentiment neuron任务中我们注意到,通过利用足够数据对模型进行训练,无监督学习可以获得令人惊讶判别特征...最近一次一项尝试是试图通过使用无监督学习来对具有大量未标记数据系统进行增强,从而进一步提高模型语言能力。...通过无监督训练单词表示可以使用包含万亿字节信息组成大型数据集,当与有监督学习相结合时,可以提高各种NLP任务性能。...直到最近,这些无监督NLP技术(例如GLoVe和word2vec)使用了简单模型(词向量)和训练信号(单词局部同时出现)。...最近工作表明,某些类型信息很难通过文本学习,而其他工作表明模型学习且利用了数据分布中包含倾斜。

    56320

    SqlAlchemy 2.0 中文文档(十四)

    通过装饰器对自定义集合进行注释 当您类不完全符合其容器类型常规接口时,或者当您希望以不同方法完成工作时,可以使用装饰器标记单个方法供 ORM 管理集合时使用。...>> a1.bs {None: } 如果尝试在构造函数中设置 B(),也会出现这种情况。...一个典型例子是当依赖反向引用来填充属性映射集合时可能会出现问题。...**对此键更改不会被跟踪**。这意味着键必须在首次使用时被分配,并且如果键发生更改,则集合将不会发生变化。一个典型例子是当依赖反向引用来填充属性映射集合时可能会出现问题。...通过装饰器注释自定义集合 当您类不完全符合其容器类型常规接口时,或者您希望以其他方式使用不同方法来完成工作时,可以使用装饰器标记 ORM 需要管理集合各个方法。

    21310
    领券