Sequelize中有批量查询findAll、批量创建bulkCreate，同时可以通过where进行条件筛选进行批量更新，在一次需要进行评论删除的功能实现时，我没有在文档中找到批量删除，原本是打算使用...[Op.in]然后传递数组实现，在查询相关文章后发现where中可以直接传递数组。...，作为参考，因为删除评论需要递归查询相关的子评论进行删除，所以也是需要删除数组。...: string; } /** * 传递需要删除的评论的ID，递归查询并返回所有子评论 * @params id {string} 需要删除的初始ID * @return comments {string...[]} 所有子评论的ID */ async function getAllComment(id: string) { let comments: string[] = [id]; /** 查询单个评论的子评论并推进数组
目录： １：最长递增子序列 ２：最长公共子序列 ３：回文串的问题 ４：hdu4512（最长递增公共子序列问题） １：最长递增子序列 题目不描述了，直接看数据就懂 输入数据 7 1 7 3 5 9 4...max(dp[i][j-1],dp[i-1][j]); } printf("%d\n",dp[l1][l2]); } } ３、回文串的问题...:len[i+1][j] ; } cout<<l-len[a.length()][b.length()]<<endl; } return 0; } ４：hdu4512（最长递增公共子序列问题...思路：也是把字符串倒过来正反取最长递增公共子序列，但是需要注意的是，i的过程中，也许会有一个很大的数，那么也是可以加进去的， #include #include...} printf("%d\n",sum); } return 0; } 原创文章，转载请注明： 转载自URl-team 本文链接地址: 动态规划－各种子序列问题集合
Egg 官方文档：https://www.eggjs.org/zh-CN/tutorials/sequelize安装依赖npm install --save egg-sequelize mysql2在...config/plugin.js 中引入 egg-sequelize 插件// 开启sequelizesequelize: { enable: true, package: 'egg-sequelize...',}图片在 config/config.default.js 中编写 sequelize 配置, 可以在不同的环境配置中配置不同的数据源地址，用于区分不同环境使用的数据库，也可以写在 local 文件当中...config.sequelize = { dialect: 'mysql', host: '121.5.151.166', username: 'root', password:...', port: 3306, database: 'it6666',};图片如上的配置完毕之后呢，然后就去新建所对应的数据库，创建一个测试表，建表语句如下：CREATE TABLE `users
在使用Node.js进行服务端开发时我们通常使用Sequelize作为ORM框架，同时使用TypeScript作为开发语言。...在我们查询数据时，通常需要根据前端的参数来动态处理一些数据库查询出来的数据，这些处理无法通过模型中的get进行，只可以在路由函数中进行处理。...我没有在模型中定义user_id但是我添加了一个，使用dataValues是可以的，但是有类型报错（应该是我TS版本的问题，各位同学可以尝试一下，把结果告诉我），使用forEach也可以，我这里只是一个...Sequelize提供了几个方法： 模型中单个属性有个toJSON的方法，可以获取到get函数处理后未被Sequelize加工的对象。...，这是我在其他网站查询到的; toJSON：将当前实例转换为JSON形式，意味着会从数据库中取值，并应用所有自定义的访问器。
Python随机数中种子的使用 1、random.seed()可以给随机数设置种子，使用相同的种子会生成相同的随机值。 2、使用两个种子，一个0，一个1。...相同体现在随机数与种子的距离，与相同种子距离相同的随机数相同。...0.13436424411240122 # Random number 55 : 0.8474337369372327 # Random number 66 : 0.763774618976614 以上就是Python随机数中种子的使用
`, { name, weight }) connection.end() 看起来也还算是比较清晰，但是这样带来的问题就是，开发人员需要对表结构足够的了解。...以及还有一个问题，如果有哪天需要更换数据库了，放弃了MySQL，那么所有的SQL语句都要进行修改（因为各个数据库的方言可能有区别） CRUD进阶版 Sequelize的使用 关于记忆这件事情，机器肯定会比人脑更靠谱儿...Sequelize的使用方式 首先我们要先下载Sequelize的依赖： npm i sequelize npm i mysql2 # 以及对应的我们需要的数据库驱动 然后在程序中创建一个Sequelize...不同的有这么几点： 模型的定义采用装饰器的方式来定义 实例化Sequelize对象时需要指定对应的model路径 模型相关的一系列方法都是支持Promise的 如果在使用过程中遇到提示XXX used...使用Sequelize-typescript实现模型的继承 因为TypeScript的核心开发人员中包括C#的架构师，所以TypeScript中可以看到很多类似C#的痕迹，在模型的这方面，我们可以尝试利用继承减少一些冗余的代码
田野考察的挑战在于，如果你始终对上述问题一无所知，那么怎么可能把创新的产品推销出去呢？...但是需要指出的是高开放性（openness）人格特质和种子用户不可以划上等号，两者概念是在站在不同角度解析各自问题，确实有其适度的交集。...大五人格测试实践中存在一个问题，例如在50亿人中很难让目标用户在一定时间内都积极参加测试，变通的办法是将人格测试封装成为游戏化趣味型测试，或者在给定小范围内通过这样简短的测试以验证。...你是电动汽车市场负责人，新产品上市面临充电桩、续航能力差、更换电池等问题，而且新产品是品类里面第一款，那么你将如何筛选种子用户？...例如小米征集筛选出种子用户，可以更好地理解用户反馈问题。小米盒子在小米论坛中筛选种子用户群体，预约资格中明确规定MIUI论坛的积分必须大于200。
Bash shell 中，三种子 shell 实践 一 背景 让我们先来看一下下面这个简单的例子： #!...脚本开始时，我们使用一个随机数对 test_num 进行了赋值，在当前脚本中的值是 1457 。在三种子 shell 的执行过程中，test_num 传入了子 shell ，依然为 1457 。...子 shell 中再次对 test_num 赋值能覆盖传入的 test_num 的值，但子shell 执行完毕之后，返回的值依然为 1457 。...三种方式都出奇的的一致，这说明：子 shell 在执行过程中能引用父 shell 的变量，父 shell 中的变量在子 shell 中被修改后不返回父 shell ，作用域只存在于子 shell 中。...简而言之，父 shell 中的值能被子 shell 调用，父 shell 中的变量能被子 shell 修改，子 shell 中的变量值不能传回父 shell 。 继续分析，“& test end.
既然该问题的瓶颈在于服务商，那么是否可以对客户端进行改进？P2P的分布式下载方式较好解决了该问题。...0x02 种子的土壤 P2P网络中节点角色对等，那么如何查找资源成为关键。早期解决这一问题，是由tracker服务器提供资源位置信息。...piece length:同单文件结构中相同 pieces:同单文件结构中相同 细心的同学发现，整个种子文件中并没有出现20字节的infohashes，那么下载器是如何通过种子文件去tracker查询该文件呢...0x05 种子的肥料 P2P下载方式以其诸多优势，碾压传统的集中式下载，迅速普及，先后出现多款P2P下载软件。随着用户量的激增，用户生态逐渐复杂，各类问题也相应出现。...而在第一个步骤中，节点一般通过如下方式获取已知节点信息： 1、种子文件中预置； 2、客户端中预置有长期稳定在线的节点信息； 3、从公网中的DHT服务器获取在线节点信息，例如router.bittorrent.com
random import numpy as np import tensorflow as tf import torch import time 下面先展示python内置random函数、numpy中的...random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed使用方式（注：pytorch仅以CPU为例)： seed = 1 random.seed(seed) np.random.seed
在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。...不同的初始化参数往往会导致不同的结果，当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的，在pytorch中，通过设置随机数种子也可以达到这么目的。...后面偶然在google中搜到有人在设置随机数种子时还加上了np.random.seed(SEED)，经过尝试后发现结果是可复现的了。...这里是调用的pandas里面的方法，把这行代码注释掉再把np.random.seed(SEED)注释掉发现结果可以复现。可以推断是这里的随机需要给numpy也设置随机数种子。...如果没有涉及其他随机处理的话这两行可以固定pytorch中的随机数。
这篇文章主要介绍了python中的随机数种子seed()用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。...生成的结果与代码运行的的次数没有什么关系。分析结果可知，输出值相同，与距离随机数种子间隔也相同。由以上分析可见，1,2,5相同；3,6相同；4、7相同。 随机种子的详解 什么是随机种子？...随机种子的初始值，是一直不变的。...所以我总结就是，通过随机种子，通过一些复杂的数学算法，你可以得到一组有规律的随机数，而随机种子就是这个随机数的初始值。随机种子相同，得到的随机数一定也相同。...随机种子计算随机数的计算方法 一般种子可以以当前的系统时间，这是完全随机的 算法1：平方取中法。
你 是否曾留意…… 不知道大家在DataCamp上学习视频或者是钻研大佬写的代码时有没有注意到这一点：很多时候大佬们都喜欢用数字“42”作为随机数的种子，例如下面这个DataCamp的课程： ?...在故事中，一个具有高度智慧的跨维度生物种族为了找出一个能够回答终极问题的简单答案，特别造了一台超级电脑——“深思”（Deep Thought）来进行计算。...于是当初问这些问题的种族就开始了漫长无尽的等待，让这个超级生体电脑去运行程式来找出终极问题。...”作为随机数的种子，是不是突然有一种很酷的感觉？...下 期预告 在下一期中，大猫会为大家带来自己对于Microsoft Machine Learning Server的研究笔记，主要探索MLS的设计哲学、性能提升、与data.table包如何互补等问题。
比如，监督学习中的数据标注，或者强化学习中的反馈，就是这样的训练信号。这种机器学习范式通常假定了训练信号是已经明确地存在的，然后就可以关注这个信号进行学习。...另外，OpenAI 也假设人类有能力执行任务中的一小部分，比如对于计算机网络安全的例子，人类能够「确认 log 文件中的某一行记录是可疑的」。...迭代扩增也和近期的几个学习算法有一些共同的特征，在测试阶段解决问题时，它们都可以现场分解任务以便处理，只不过它们的运行环境设置中并没有前期的训练信号。...和通过吵架达到 AI 安全一样，它都是在想办法解决那些根据人类的现有问题无法直接操作、或者无法直接评价的任务，过程则是一个迭代进步的过程，而人类就可以在这个过程中提供间接的监督，不管具体的任务、具体的操作细节有多么不同...目前为止 OpenAI 对这几种不同的路径的探索都还只是在很初级的程度上，下一步的挑战就是如何拓展它们的规模，让它们解决更有趣、也更现实的问题。
作者做了一个大胆的假设：多模态功能出现的前提是文本和图像可以在统一的自回归转换器中互换地进行表示和处理。幸运的是，作者在并行工作中与其他的同类研究工作达成了共识。...具体来说，量化器在码本中查找每个因果嵌入的最近相邻部分并获得对应的代码。作者使用一个解码器，这是一个多层Transformer，从离散代码中重建连续因果嵌入。...在训练过程中，在训练过程中，作者最大化解码器输出和因果嵌入之间的余弦相似度。并进一步采用反向Q-former从离散代码中重建冻结的稳定扩散模型的文本特征。...在推理时，生成的嵌入可以输入SD-UNet来解码真实场景中的图像。...来自作者先前预先训练的Tokenizer 中的相应图像的视觉代码被用作生成目标。
也许最令人惊讶的是：使用相同的超参数和 10 个不同的随机种子运行相同的算法 10 次，其中 5 个种子的表现做平均和另外 5 个种子做平均，得到的两条学习曲线仿佛是来自两个不同的统计分布的。...这个问题的解决方案是使用更多随机种子，以平均更多不同试验的结果，最终获得更稳健的算法性能度量。那么，到底使用多少才是合适的呢？应该使用 10 个，还是应该像 Mania 等人提出的那样使用 100？...这可能是由于各种因素造成的，例如随机发生器产生的种子（随机种子，简称种子）、智能体的初始条件、环境的随机性等。 本文中描述的部分统计过程可以在 Github 上找到。这篇文章可在 ArXiv 上找到。...统计问题的定义 一段算法的表现可以通过数学建模成一个随机的变量 ? 并且在环境中运行该算法可以得到实现 ? 将这个过程重复 ? 遍，可以得到统计样本 ? 。一个随机变量通常可以用其平均值 ?...所使用的实际算法在这里并不那么重要，稍后会公布。首先，进行初步研究，对每个算法设定 N = 5 个随机种子，并在图2中绘制结果。该图显示了平均学习曲线与 95％ 置信区间。
一个基于Spring Boot & MyBatis的种子项目，用于快速构建中小型API、RESTful API项目~ 简介 Spring Boot API Project Seed 是一个基于Spring...Boot & MyBatis的种子项目，用于快速构建中小型API、RESTful API项目，该种子项目已经有过多个真实项目的实践，稳定、简单、快速，使我们摆脱那些重复劳动，专注于业务代码的编写，减少加班...ServiceImpl、Controller等基础代码，其中Controller模板默认提供POST和RESTful两套，根据需求在CodeGenerator.genController(tableName)方法中自己选择...代码模板可根据实际项目的需求来扩展，由于每个公司业务都不太一样，所以只提供了一些比较基础、通用的模板，主要是提供一个思路来减少重复代码的编写，我在实际项目的使用中，其实根据公司业务的抽象编写了大量的模板..."该手机号已被注册")，会直接被封装为{"code":400,"message":"该手机号已被注册"}返回，无需自己处理，尽情抛出 需要工具类的话建议先从apache-commons-*和guava中找
在下一节中，我们将与Sequelize一起协作。...初始化Sequelize 我们将在下一步包含模型的app/models文件夹中初始化Sequelize。...db."); }); 定义Sequelize模型 在models文件夹中，像这样创建tutorial.model.js文件： module.exports = (sequelize, Sequelize...} }); return Tutorial; }; 该Sequelize模型表示MySQL数据库中的tutorials表。...我们还知道添加MySQL数据库和Sequelize配置，创建Sequelize模型，编写控制器以及定义用于处理所有CRUD操作的路由的方法。
如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ import torchimport randomimport numpy as npdef set_random_seed(seed): # 设置Python的随机种子...random.seed(seed) # 设置NumPy的随机种子 np.random.seed(seed) # 设置CPU的随机种子 torch.manual_seed(...seed) # 设置当前GPU设备的随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # 设置所有GPU设备的随机种子（如果使用多GPU） torch.cuda.manual_seed_all...(seed) # 禁用CuDNN中可能导致非确定性行为的选项 torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark...= False# 设置随机种子seed = 42set_random_seed(seed)
但是无形中又助长了企业，尤其是在大工业时代的那种唯我独尊驾驭和操控欲望，为此我们转从这个角度转成社群和用户的思维，还不是以企业为中心来思考问题。...结合一线咨询实践的检验，发现《引爆社群-移动互联网时代新4C法则》中引爆社群的方法论非常适合获取种子用户体系。...引爆社群新4C中内容就如经典广告学中的文案、传播源，而特定的人群即受众人群。而社会网络的扩散充当了传播媒介的作用。...种子用户方法亟待解决的问题有： （1）站在个体角度，需要有效获得创新的信息，辅助创新决策过程； （2）站在群体的角度，大家需要抱团交流； （3）站在企业的角度，如何向种子用户高效传递卖点，吸引种子用户采纳创新...；让种子用户裂变，持续引爆； 这些问题体系化思维和解决方法，就是引爆社群新4C法则。
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