原生SQL：读操作（query方法）一、TP5原生读操作是通过Query类的query()方法来实现2、Db类直接静态调用方法我们知道，TP5把数据类拆分为Connection（连接器）/Builder（SQL生成器）/Query（查询执行器）类:: 连接器->SQL解析与生成->执行SQL语句实例：查询tp5_staff表中男员工中工资大于3000的员工信息原生SQL：读操作（que
Word2Vec算法原理：skip-gram: 用一个词语作为输入，来预测它周围的上下文cbow: 拿一个词语的上下文作为输入，来预测这个词语本身Skip-gram 和 CBOW 的简单情形：当上下文只有一个词时，语言模型就简化为：用当前词 x 预测它的下一个词 y V是词库中词的数量，$x$ 是one-hot encoder 形式的输入，$y$ 是在这 V 个词上输出的概率。
提出的前提 用户搜索query时，搜索系统一般会先对query进行分词，如果query分词的term命中倒排索引，则相应的doc即可被召回。 这种方法简单有效，一般情况下相对准确，但也有明显的不足：相同的意图往往有不同的query表达方式，仅依靠字面分词匹配，会损失一定的召回。 在候选量有限的情况下非常容易出现空结果或少召回的情况。电商领域中常见的关键词堆砌问题虽然可以缓解少召回的问题，但召回结果
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2024-04-08 08:06:55
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Module 是 pytorch 提供的一个基类，每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类，继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的。初始化方法中做了什么def __init__(self):
self._backend = thnn_backend
self._parameters = OrderedDict()
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2024-01-05 22:05:17
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Vue router 如何传参params、query 是什么？params：/router1/:id，这里的 id 叫做 params。例如/router1/123, /router1/789query：/router1?id=123，这里的 id 叫做 query。例如/router1?id=456query 方式传参和接收参数传参: this.$router.push({ path:'/xx
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2024-05-03 19:16:35
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文章目录数据筛选 query 函数介绍常用方法通过数学表达式筛选通过变量筛选列表数据筛选多条件筛选列名称有空格的情况筛选后选取数据列 数据筛选 query 函数介绍query 函数的一般用法如下：df.query('expression')文中的代码是在 Jupyter Notebook 中运行的（也可以是其他 IDE），在开始之前，先创建一份数据，供后续使用：import pandas as
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2023-09-14 00:05:00
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After create当线程在创建表的函数末尾创建表(包括内部临时表)时，会发生这种情况。即使由于某些错误而无法创建表，也会使用此状态。Analyzing线程正在计算MyISAM表键分布(例如，for ANALYZE TABLE)。checking permissions线程正在检查服务器是否具有执行该语句所需的权限。Checking table该线程正在执行表检查操作。cleaning up该
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2023-05-23 12:18:29
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Mysql中unique与primary约束的区别分析
本文章来给大家介绍在mysql中unique与primary约束的区别分析，unique与primary是我们在创建mysql时常用的类型了，下面我来给大家介绍介绍。
定义了UNIQUE约束的字段中不能包含重复值，可以为一个或多个字段定义UNIQUE约束。因此，UNIQUE即可以在字段级也可以在表级定义，在UN
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2023-08-13 21:06:57
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## Java中的query函数：使用数据库查询数据的利器
在Java中，query函数是用于执行数据库查询操作的重要函数之一。通过query函数，我们可以轻松地从数据库中检索数据，进行筛选、排序等操作，实现数据的快速查询和获取。接下来，让我们一起来深入了解query函数的使用方法及其在Java开发中的重要性。
### query函数的基本用法
在Java中，query函数通常是通过数据库连
原创
2024-04-19 04:25:52
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Querydsl 仅仅是一个通用的查询框架，专注于通过 Java API 构建类型安全的 SQL 查询。Querydsl 可以通过一组通用的查询 API 为用户构建出适合不同类型 ORM 框架或者是 SQL 的查询语句，也就是说 Querydsl 是基于各种 ORM 框架以及 SQL 之上的一个通用的查询框架。借助 Querydsl 可以在任何支持的 ORM 框
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2024-05-26 12:43:52
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Pandas 可以说是 在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dataframe 和 series 为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。在数据处理过程中，咱们经常会用到数据筛选，Pandas 中提供了数据筛选的多种方法，这里，阳哥来给大家分享下 在Pandas中应用 query 函数来进行数据筛选。query 函数的一般用法如下：d
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2023-11-08 21:08:47
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要想写出高效的query语句，就一定要对query语句进行分析主要使用explain和profiling两个命令完成分析的工作1、explain的用法explain的用法就是在Query前加上 explain关键字即可，例如explain select * from tb;返回结果如下：explain返回其中的字段含义解释：1、idid为查询序列号id越大的越优先执行，如果id相等，依次执行2、s
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2023-09-10 17:32:30
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本文实例讲述了python爬虫学习笔记之pyquery模块基本用法。分享给大家供大家参考，具体如下：相关内容：pyquery的介绍pyquery的使用安装模块导入模块解析对象初始化css选择器在选定元素之后的元素再选取元素的文本、属性等内容的获取pyquery执行DOM操作、css操作Dom操作CSS操作一个利用pyquery爬取豆瓣新书的例子首发时间：2018-03-09 21:26pyquer
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2023-10-09 13:00:20
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初步使用第一步npm install express示例:server.js1、创建服务2、监听3、处理请求const express = require('express');
var server = express();//1、创建服务
//3、响应请求
//use() 添加响应
server.use('/a.html',function(req,res){
//req和res是经过expr
Flashback Query 函数，存储过程，包，触发器等对象Flashback Drop 可以闪回与表相关联的对象， 如果是其他的对象，比如function，procedure，trigger等。 这时候，就需要使用到ALL_SOURCE 表来进行Flashback Query。ALL_SOUR...
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2014-10-16 22:04:00
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PyQuery 库是一个非常强大又灵活的网页解析库，PyQuery 是 Python 仿照 jQuery 的严格实现，语法与 jQuery 几乎完全相同。安装跟安装其他库一样：>>> pip3 install pyquery安装了之后，在程序里面就可以引用了，引用方法跟其他库类似：from pyquery import PyQuery as pq初始化PyQuery 可以将 HT
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2024-08-28 11:33:58
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C程序的执行部分是由语句组成的。程序的功能也是由执行语句实现的。C语句分为以下六类：1、表达式语句：表达式加上分号“；”组成。执行表达式语句就是计算表达式的值。2、函数调用语句：函数名、实际参数加分号“；”组成。一般形式：函数名（实际参数表）。执行函数语句就是调用函数体并把实际参数赋予函数定义中的形式参数，然后执行被调函数体中的语句求取函数值。例：printf（C Program)；调用库函数输出
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2024-09-30 22:58:13
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在Python编程中，
embedding作为函数参数是一种非常强大的特性，它能够帮助我们在模型中有效地处理和传递信息。今天，我们就以这个话题为中心，深入探讨它的应用、调试和优化过程。
## 背景定位
在机器学习和深度学习的背景下，embedding起着至关重要的角色。它通过将高维稀疏数据转化为低维稠密向量，使得我们能够更加有效地进行数据处理和模型训练。如果没有合理的embedding策略，可
应网友要求提前介绍 Smart Client Software Factory 中的 Visualizer 的使用及自定义。 一、Smart Client Software Factory 中的 Visualizer 机制简介 Smart Client Software Factory 构建的客户端应用耦合松散，带来的问题是过于动态，我们很难通过简单的阅读源代码来把握 SCSF 应用的
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2024-06-12 18:48:24
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torch.nn.embedding函数的深入解析问题的开端过程解析总结其他 问题的开端问题的起源从embedding开始，本人并不是以nlp为主，在看过一些论文和书籍后发现embedding有降维功能，但实际操作后，发现torch.nn.embedding这个函数将每一个元素都扩展成了embedding_dim的tensor，那么怎么达到降维的目的呢？根据在网上查到的博客，需要将元素的tens
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2024-05-30 09:51:52
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