在我使用 SQL Server 的这些年里，最常见的问题之一一直是“我们如何恢复已删除的记录？” 现在，从 SQL Server 2005 或更高版本恢复已删除的数据非常容易。...解释： 它是如何工作的？让我们一步一步地看一下。该过程需要七个简单的步骤： 步骤1： 我们需要从sql server中获取已删除的记录。...通过使用标准的 SQL Server 函数fn_blog，我们可以轻松获取所有事务日志（包括已删除的数据）。但是，我们只需要从事务日志中选定的已删除记录。...之后，我们需要使用此代码片段来获取列数据，如列名称、列大小、精度、小数位数，最重要的是叶空位（以确保列是固定数据（数据大小） (>=1)) 的表。...现在我们需要根据定义为 [ System_type_id ] 的数据类型转换数据。每种类型都有不同的 数据转换机制。 步骤7： 最后，我们对数据进行数据透视表，您将看到结果。删除的数据又回来了。
今天在使用dplyr数据分析时遇到一个问题，就是如何在分组汇总时自动生成多列。...下面的代码和数据源主要来自：https://stackoverflow.com/questions/51063842/create-multiple-columns-in-summarize，以计算分位数为例...11 9 18.3 1.15 18 10 1.53 0.205 2 # … with 990 more rows 解法一 首先生成想要计算的分位数...这个办法的聪明之处在于解决了汇总时每个分组只能返回一个值的问题。
不幸的是，大型数据集在生物医学应用中通常无法公开使用，特别是在处理病理性人脸图像的应用中。这种担忧使得基于深度学习的方法难以部署，也难以复制或验证一些已发表的结果。...2）提出的few-shot显著性掩模生成器第一次可以用少量标记数据合成无限精确的图像显著性掩模。 3）提出的质量感知判别器可以从嘈杂的合成数据池中选择高质量的合成图像掩模对，提高合成数据的质量。...SODGAN 首次使用从生成模型的合成数据来处理 SOD，这为 SOD 开辟了新的研究范式。...先前的研究已经探索了基于从现实世界观察得出的规则在二维和三维表面上生成合成文本图像。...其中一些研究提出从学习中生成场景文本图像；然而，由于缺乏合适的训练数据集，已经探索了无监督框架以从现有的现实世界数据中学习，这可能不会产生稳健的性能。
PDM文件，这里凯哥就讲讲第一种将MySQL数据库的表生成对应的PDM文件。...环境准备： MySQL数据库连接客户端（可以使用sqlyong或者是navicat等这类客户都工具类） PowerDesigner。这里凯哥使用的是PowerDesigner来生成PDM的。...注：本文是以PowerDesigner为案例来讲解的。如果您使用的是其他的工具，请自行查询。 操作步骤: ①：打开MySQL客户端，连接到需要生成PDM的数据库，并将表导出成sql文件的。...注意：这里只导出结构，不需要导出数据的。...④：选择在第二步骤中我们导出的sql文件 ⑤：点击确当，就可以生成对应的PDM文件了。生成后的如下图： 说明： 自动生成的，不会添加表之间的关系。
wordcloud是python的一个第三方库，称为词云也叫做文字云，是根据文本中的词频，对内容进行可视化的汇总，可以用来绘制用户画像。...STOPWORDS, # 设置停用词 font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 兼容中文字体，不然中文会显示乱码 ) # 生成词云...# 此处的text便是分好词的19大文本 # 生成的词云图像保存到本地 wc.to_file("....# 选择背景图片为中国地图 font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 兼容中文字体，不然中文会显示乱码 ) # 生成词云...苏平灵') # 此处的text便是分好词的女排评论文本 # 生成的词云图像保存到本地 wc.to_file(".
想象中的报告 ▼ 实际上的报告 ▼
从顶级分类递归查找子分类，最终构建一个树状数组。如果分类数据是一个数组配置文件，且子类父类id没有明确的大小关系。那么我们如何高效的从一个二维数组中构建我们所需要的树状结构呢。 假设数据源如下: ?...每次递归都要遍历所有的数据源。时间复杂度N^2 方案2 : ? 分析: 每次递归循环内部只遍历指定父分类下的数据。加上前期数据准备，整个时间复杂度Nx2 测试 生成测试数据 ?...对两种方式使用相同的5000个数据，分别测试100次，两种方式100次执行总时间如下(单位s): float(96.147500038147) float(0.82804679870605) 可以看出相差的不是一点点...方案2还是使用的是递归调用。递归调用虽然会让程序简介，阅读方便，但是数据多的时候容易出现超出最大调用栈的情况,同时内存也会持续上升。 还有什么其他的方案呢？
贪心搜索（Greedy Search） 在每个时间步，我们会基于已生成的文本来计算词表中各词语的概率分布，最直接的方法就是选择概率最大的词。...在选择k值时，较大的值会使生成的内容更具多样性，但可能会生成不合理的内容；较小的值则使生成的内容多样性较低，但质量更有保证。我们可以根据任务的不同选择合适的k值。...Top-P采样 (Top-p sampling) 如上文所述，top-p采样的思路是根据具体的概率分布情况来调整k值的选择。具体地，从累积概率超过某个阈值 p 的k个词中进行随机采样。...Repetition Penalty 在文本生成中，重复性高是一个常见问题。一个常用的解决方法是降低已生成词的概率，即在Softmax函数中对已生成的词额外除以一个θ。...除此之外，还可以从提升解码质量（quality）、可控性 (controllability)、多样性 (diversity)、可信度 (faithfulness) 等方面继续进行相关研究探索。
--Mysql数据库驱动--> mysql mysql-connector-java...-- 为生成的Java模型创建一个toString方法 --> ...-- 是否去除自动生成的注释 true：是 ： false:否 --> ...--解决mysql驱动升级到8.0后不生成指定数据库代码的问题--> warnings = new ArrayList(); //当生成的代码重复时，覆盖原代码 boolean overwrite
--Mysql数据库驱动--> mysql 生成序列化方法--> ...-- 为生成的Java模型创建一个toString方法 --> 生成的注释 true：是 ： false:否 --> 生成指定数据库代码的问题--> <property name="nullCatalogMeansCurrent" value="true
numpy.random是numpy的一个子模块，用于生成随机数，在新版的numpy中，有以下两种生成随机数的方式 RandomState Generator 其中Generator是新版本推荐的方式...，RandomState是之前旧版本的方式，只是为了考虑兼容性，依然进行了保留，通过例子来看下两种方式生成随机数的不同 >>> import numpy as np # RandomState >>>...计算器模拟产生的随机数都是伪随机数，通过设置随机数种子发生器，可以保证每次随机的结果都相同，用法如下 # 未设置，每次随机的结果不同 >>> np.random.rand() 0.8707323061773764...产生简单随机数 对于RandomState而言，有以下几种方法，示例如下 # rand函数 # 默认生成一个0到1之间，符合均匀分布的浮点数 >>> np.random.rand() 0.8707323061773764...从已有序列中进行随机抽样 choice函数可以从一个序列中随机抽取其中的元素，支持有放回和无放回的抽样，默认为有放回的抽样，示例如下 >>> a = np.arange(10) >>> np.random.choice
SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。...许多电脑使用Excel在面对上千行数据时已力不从心，而R较难部署在集群上运行，人眼显然不可能直接从大量数据中总结出规律。如何才能快速理解你的数据集？SQL可以帮助你！...对数据进行统计汇总是能最快了解数据的方法。面对一个新数据集时，人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。...SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。本文以香蕉销售相关数据为例，从4个方面介绍如何用SQL进行数据汇总。 ?...得到的结果如下： ? 仅通过一次命令请求，我们就可以在非常大的数据集上计算出这些重要的汇总结果。如果再加上where或join命令，我们还可以高效地对数据进行切分。
使用pd从数据库逆向生成pdm文件 好久没更新博客了，最近忙着各种事，捞了点老本行java的一些东西，浑浑噩噩，花了几天时间用java搭建了一个小项目的restful接口，深深觉得这东西论效率被node...话不多说，powerdesigner估计都接触过，凡是设计过数据库的基本都用过，最近要设计一个商城系统，数据库量比较大，想着先参考网上的一些现有库，但是苦逼的是只有sql，没有完整的pd文件（ps：毕竟...pd看着舒服，自己也可以再进行二次编辑），就想着pd应该可以将sql直接逆向生成pdm文件，方便在pd中直接查看，摸索一番，实现如下： 安装mysql-connector-odbc-5.1.5-win32...数据源选择"系统数据源"，驱动选择mysql（pd要以管理员身份运行才能选到"系统数据源"） ? ? 填写数据库信息，完成后"ok"，再"connect" ? ?...点击"确定"，选择要导出的表即可生成pdm ? 参考链接：https://www.cnblogs.com/dennyzhangdd/p/5550868.html
Microsoft.EntityFrameworkCore.Tools Install-Package Microsoft.VisualStudio.Web.CodeGeneration.Design 运行命令生成实体...sa.123" Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServer -OutputDir Models -Force 参数说明 -OutputDir *** 实体文件所存放的文件目录...-ContextDir *** DbContext文件存放的目录 -Context *** DbContext文件名 -Schemas *** 需要生成实体数据的数据表所在的模式 -Tables **...* 需要生成实体数据的数据表的集合 -DataAnnotations -UseDatabaseNames 直接使用数据库中的表名和列名（某些版本不支持） -Force 强制执行，重写已经存在的实体文件
最常用的GIS数据，也就是我在公众号后台被问到最多的数据，大部分都能在以下两个网站找到。分别是中国科学院资源环境科学数据中心、地理信息专业知识服务系统。...接下来，我将介绍那些被问过最多的数据，也是最常用的GIS数据，建议点击在看和收藏。 1 行政区划 2015年中国省级行政边界数据 http://www.resdc.cn/data.aspx?...DATAID=201 最新县级行政区划 《【数据整理】2019年行政区划调整的数据更新与分享》 全球国界线 http://www.resdc.cn/data.aspx?...DATAID=251 《【数据分享】扩张的世界，收缩的城市（分享世界人口密度数据）》 《数据福利|全球人口密度数据汇总与共享》 4 GDP 中国GDP空间分布公里网格数据集 http://www.resdc.cn...DATAID=228 6 土地利用、土地覆盖 《数据福利|土地利用（覆盖）数据下载汇总》 http://kmap.ckcest.cn/resource/search/normal?
在之前写一篇文章《从数据到代码》（上篇、下篇）中，我通过基于CodeDOM+Custom Tool的代码生成方式实现了将一个XML表示的消息列表转换成了相应的C#代码，从而达到了强类型编程的目的。...[这里有T4相关的资料][文中的例子可以从这里下载] 目录 一、我们的目标是：从XML文件到C#代码 二、从Hello World讲起 三、T4模板的基本结构...四、通过T4模板实现从“数据到代码”的转变 五、T4的文本转化的实现 一、我们的目标是：从XML文件到C#代码 再次重申一下我们需要通过“代码生成”需要达到的目的。...对于需要通过T4来进行代码生成工作的我们来说，需要做的仅仅是根据转换源（Transformation Source），比如数据表、XML等（由于例子简单，HelloWord模板没有输入源）和目标文本（比如最终需要的...从数据到代码——通过代码生成机制实现强类型编程[上篇] 从数据到代码——通过代码生成机制实现强类型编程[下篇] 从数据到代码——基于T4的代码生成方式 创建代码生成器可以很简单：如何通过T4模板生成代码
文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。...本篇将简述文本生成图像的数据集，汇总介绍数据集的内容、特点、细节和下载方式等。...Multi-Modal-CelebA-HQ可用于训练和评估文本到图像生成、文本引导图像处理、草图到图像生成、图像说明和 VQA 的算法。这个数据集是在TediGAN中提出并使用的。...文本描述是使用基于给定属性的概率上下文无关语法 (PCFG) 生成的，按照流行的CUB数据集和COCO数据集的格式为每个图像创建十个独特的单句描述以获得更多训练数据。...该数据集分为24,000张训练集和6000张测试集。2️⃣数据信息：数据集与通用的文本生成非人脸数据集CUB和COCO数据集具有相同的数据格式。
在 汪洋怡舟的这篇文章中【http://www.cnblogs.com/longren629/archive/2007/03/14/674633.html】只使用了一个数据表，效果如图2 我想使用多个表来生成动态的...treeview,效果如图三，代码如下所示 在第二次与第三次的代码中，代码出现重复，中间只是改了表名、列名 多个表之间，是否也可以实现递归呢，不管它的表名与列名是否相同？
而各类 GAN 的变体也层出不穷，近日机器之心也报道过生成对抗网络的最新进展与论文集，而本文更注重于从 GAN 及其变体的角度对其论文做一个完整的梳理。...因此，下面是一个持续更新的最新列表，通过 GAN 名称+论文（并附 arXiv 论文地址）的形式汇总并编排了所有出现的 GAN： GAN—生成对抗网络（Generative Adversarial Networks...1610.04490 ALI—对抗性推断学习（Adversarially Learned Inference）：https://arxiv.org/abs/1606.00704 AMGAN—带有最大化激活标注数据的生成对抗网络...Conditional Iterative Generation of Images in Latent Space）：https://arxiv.org/abs/1612.00005 PrGAN—从多对象...Shape Induction from 2D Views of Multiple Objects）：https://arxiv.org/abs/1612.05872 RenderGAN—RenderGAN：生成逼真标注数据
扩散模型以其渐进降噪生成样本的特性，逐渐被广泛应用于从图像到视频到音频、从分子到 3D 结构等多领域。...例如，在 CIFAR10 数据集上，将递归次数从 1 增加到 4，准确率从 52% 提升到 77%，缩小了与基于训练的指导方法的性能差距。...这类任务的挑战在于： 数据分布超出训练模型的常见分布范围，导致生成的样本极易偏离目标特性。 即使对于成熟的文本 - 图像生成模型（如 DALL-E），该问题也难以解决。...通过对生成样本进行详细分析，研究团队发现 TFG 有效缓解了由于训练数据分布不平衡导致的生成偏差问题。...其核心优势包括： 高效适应性：无需为每个任务额外训练模型，显著降低了条件生成的门槛； 广泛兼容性：框架适用于从图像到音频、从分子到多目标生成的多种任务； 性能优越性：通过理论与实验的结合，显著提升了生成的准确性和质量
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