从视图模型中的函数中敲出触发器ovservable刷新 - 腾讯云开发者社区

Type使用默认的view选项。切换到SQL Query选项卡，在文本框中可以设置视图定义的查询内容，建议直接先在SSMS中验证视图定义SQL语句的正确性，然后再将SQL语句复制粘贴到该文本框中。...存储过程和函数存储过程和用户自定义函数都是在同一个组件中设置的，在工具栏中单击Procedure按钮，然后在设计面板中单击一次便可添加一个Procedure。...然后切换到Definition选项卡，该选项卡中定义了存储过程的定义，在下拉列表框中，选择选项，如果是要定义函数，那么就需要选择...语句，将所使用的表、视图与存储过程关联起来，如图所示：创建函数的过程与之类似，只是使用的是create function而不是create Procedure而已。...至此，最常见的数据库对象：表（表的约束）、视图、存储过程、函数等在PD的创建已经介绍完了，接下来会介绍PD的设置。

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SAP HANA 技能 SAP HANA中模型视图的Default Client

今天同事在HANA STUDIO中用属性视图开发时，遇到有某张表的权限且能正常查看，但是放到Projection中时再查看这个Projection时发现空数据，我一看，好家伙，这不是我好多年前踩过的坑吗...而在HANA Studio中，模型默认的client为Session Client，这样出现开头说的那种情况就很好理解了 Session Client的生效场景在HANA中，只有极少数的表符合下列要求...它是表中的第一个字段它是表的主键的一部分如果在实际的环境中，你有一张表恰好满足了这些条件，那么恭喜你，你就会出现开头说的那种百思不得骑姐的问题。...调整模型在模型的S emantics>View Properties中，将Default Client调整为Cross Client 激活查看结果总结与反思当你所用到的表刚刚刚刚好满足那些条件的时候...，HANA模型会自动将MANDT或者CLENT作为一个过滤条件，去过滤你默认的seeion client，这时候当你的默认值与底表中的MANDT或者CLIENT不相同时，则会出现你啥也看不到的情况。

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three.js中的矩阵变换(模型视图投影变换)

概述我在《WebGL简易教程(五)：图形变换(模型、视图、投影变换)》这篇博文里详细讲解了OpenGL\WebGL关于绘制场景的图形变换过程，并推导了相应的模型变换矩阵、视图变换矩阵以及投影变换矩阵。...投影变换)》中的描述，可以通过three.js的矩阵运算来推导其视图矩阵： var eye = new THREE.Vector3(0, 0, 100); var up = new THREE.Vector3...它的逻辑应该是视图矩阵与模型矩阵互为逆矩阵，模型矩阵也可以称为世界矩阵，那么世界矩阵的逆矩阵就是视图矩阵了。 3....着色器变换可以通过给着色器传值来验证计算的模型视图投影矩阵（以下称MVP矩阵）是否正确。...gl_FragColor = vec4(0.556, 0.0, 0.0, 1.0) }` projectionMatrix和modelViewMatrix分别是three.js中内置的投影矩阵和模型视图矩阵

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数据库中的存储过程、游标、触发器与常用的内置函数

2.2 使用语法 2.3 示例 3 触发器 3.1 什么是触发器（1）触发器（trigger）（2）触发器的定义语法：（3）MySQL中可以创建 6 种触发器 3.2 示例（本节使用MySQL描述...）（1）after insert 触发器，在插入数据之后获得@id变量以显示最新的自增长ID （2）after delete 触发器，把被删除的行数据保存在一个存档表中（3）before update...触发器，确保更新后name字段的值总是大写的 4 常用的数据库内置函数 4.1 文本函数 4.2 日期/时间函数 ---- 1 存储过程（本节使用MySQL描述） 1.1 什么是存储过程（1）概念...3.1 什么是触发器（1）触发器（trigger）是一种数据库对象，用于监控某些语句，在满足定义条件时触发，并执行触发器中定义的一组语句。...old的虚拟表，访问更新前的行；new一个名为的虚拟表，访问新更新的值 4 常用的数据库内置函数 MySQL中预定义了很多数据处理函数：https://www.cnblogs.com/xuyulin/

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机器学习模型中的损失函数loss function

概述在分类算法中，损失函数通常可以表示成损失项和正则项的和，即有如下的形式： J...： 0-1损失 Log损失 Hinge损失指数损失感知损失 2. 0-1损失函数在分类问题中，可以使用函数的正负号来进行模式判断，函数值本身的大小并不是很重要，0-1损失函数比较的是预测值与真实值...0-1损失是一个非凸的函数，在求解的过程中，存在很多的不足，通常在实际的使用中将0-1损失函数作为一个标准，选择0-1损失函数的代理函数作为损失函数。 3. Log损失函数 3.1....Log损失与0-1损失的关系可见下图。 4. Hinge损失函数 4.1....left ( i \right )} \right ) \right ] w,bmin[i=1∑nmax(0,−(wTx(i)+b)y(i))] 对于max函数中的内容

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【C++】继承 ⑦ ( 继承中的对象模型分析 | 继承中的构造函数和析构函数 )

一、继承中的对象模型分析 1、继承代码示例下面有 3 个类 , 分别是 A 类 , B 类 , C 类 ; A 类是基类 ; B 类公有继承 A 类 , 并定义了新的成员变量 y ; C 类...C : public B { public: int z; }; 分别定义上述 3 个类的对象 , A objA; B objB; C objC; 2、基类与派生类内存模型上述 3 个对象的内存模型如下...成员 , 在内存中是 2 个 int 类型的空间 ; C 类对象 objC 中 , 除了继承自 B 类的 int x 和 int y 成员 , 还有一个自己的 int z 成员 , 在内存中是 3 个...---- 1、子类构造函数与析构函数调用顺序继承中的构造函数和析构函数 : 子类构造 : 子类对象进行构造时 , 需要调用父类的构造函数对继承自父类的成员变量进行初始化操作...; 然后 , 再调用父类的析构函数 , 析构继承自父类的成员 ; 2、子类构造函数参数列表如果父类的构造函数有参数 , 则需要再子类的初始化列表中显示调用该有参构造函数

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【利用无服务器云函数（SCF）】自动刷新COS中变更文件的CDN！

某一天，自己的站点需要变更一下css样式，修改完之后扔到COS中，发现站点中的样式仍没有生效。最后想起是命中了CDN的缓存，因此需要到 CDN控制台进行URL刷新。...、COS Browser…）要实现自动刷新CDN，则需要用到CDN的刷新URL的API 。...既然写了这篇东西，也不卖关子了，直接介绍下我们的主角：SCF（无服务器云函数），简单说，SCF能实现事件式的触发，让你的一段代码跑在云上，无需自己去搭建服务器。...而这里我们要利用他很重要的一个能力：COS文件上传/删除的触发器。...下面我们就一步步来实现我们要的功能： 1、去 SCF控制台创建函数注意：地域需要选择与COS中存放静态资源的Bucket同个地域的，这里以我广州的 Bucket 为例，创建广州的函数 ?

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VSSD 在图像分类、检测与分割中的应用，刷新基于 SSM 的模型 SOTA 榜！

为了解决这个问题，状态空间模型（SSM）因其在视觉任务中提供的线性计算复杂性而受到重视。最近，状态空间对偶性（SSD），作为SSM的一种改进变体，在Mamba2中引入以增强模型的性能和效率。...得益于注意力机制的全局感受野和强大的信息建模能力，基于视觉 Transformer 的模型在分类[7]、检测[32]和分割[66]等各项任务中均取得了显著进展，超越了经典的基于CNN的模型。...在相似的参数和计算成本下，作者的VSSD模型在分类、目标检测和分割等多个广泛认可的基准测试中，超越了其他基于SSM的现有最优（SOTA）模型。...为了证明所提出的NC-SSD的有效性，在第3.3节中讨论的混合自注意力技术和重叠下采样层等技术在作者的VSSD模型此分析中未使用。...为了保持近似的参数量，作者将层配置从[2,4,8,4]调整为[2,2,8,4]。参数m的影响。方程10将NC-SSD概念化为线性注意力的一个变体，它引入了一个额外的权重向量\mathbf{m}。

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eBay 开发新的推荐模型，从数据中挖掘商机

这个被称为“Ranker”的新模型使用词袋之间的距离得分作为特征，从语义角度分析商品标题信息。...这个模型的特征包括：推荐商品历史数据、推荐商品与种子商品的相似性、产品类别、国家和用户个性化特征。使用梯度提升树对模型进行连续训练，根据相对购买概率对商品进行排序。...在离线评估中，这个 eBERT 模型在 eBay 的一组标记任务上的表现显著优于开箱即用的 BERT 模型，F1 得分为 88.9。...最后，microBERT 使用了叫作 InfoNCE 的对比损失函数进行微调。...这就是为什么要通过日批处理作业生成标题词袋，并存储在 NuKV（eBay 的云原生键值存储）中，将商品标题作为键，词袋作为值。通过这种方法，eBay 能够满足其在延迟方面的要求。

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从嘈杂数据中推断复杂模型的参数：CMPE

摘要基于仿真的推断（SBI Simulation-based inference）不断寻求更具表现力的算法，以准确地从嘈杂数据中推断复杂模型的参数。...2.1.基于模拟推断（SBI） SBI方法的定义属性是它们仅依赖于从数据生成过程p(x,θ)中采样的能力，而不像依赖于评估似然函数p(x|θ)的基于似然的方法。...轨迹的终点θ0表示从近似后验p0(θ0 | x) ≈ p(θ | x)中抽取的一个样本。...条件一致性模型一致性函数将解轨迹上的点映射到给定固定条件变量x和概率流ODE（微分方程）在公式4中的轨迹起点θε。...一旦一致性模型训练完毕，从近似后验生成样本变得简单，只需从噪声分布中抽取样本 θT ∼ N (0, T²I)，然后将其转换为目标分布的样本，就像在标准扩散模型中一样。

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从Vue.js源码中我学到的几个实用函数

如果想看Vuejs源码，不知道如何下手，一般推荐配置Sourcemap，针对单个问题调试来看，如何调试Vuejs源码，我的vuex源码文章中写了。...学习源码整体架构系列、年度总结、JS基础系列 ---- 话不多说，赶快试试尤大大教给我们的这几个实用函数吧！在工作中肯定会用得到。立即执行函数页面加载完成后只执行一次的设置函数。...prototype属性上方法的对比定义在构造函数内部的方法，会在它的每一个实例上都克隆这个方法；定义在构造函数的 prototype 属性上的方法会让它的所有示例都共享这个方法，但是不会在每个实例的内部重新定义这个方法...如果我们的应用需要创建很多新的对象，并且这些对象还有许多的方法，为了节省内存，我们建议把这些方法都定义在构造函数的 prototype 属性上。...当然，在某些情况下，我们需要将某些方法定义在构造函数中，这种情况一般是因为我们需要访问构造函数内部的私有变量。

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matlab中dde23函数_时滞模型的matlab编程

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。延迟微分方程 matlab提供了dde23求解非中性微分方程。...dde23的调用格式如下： sol = dde23(ddefun,lags,history,tspan) lags是延迟量，比如方程中包含y1(t-0.2)和y2(t-0.3)则可以使用lags=[...这里的ddefun必须采用如下的定义方式： dydt = ddefun(t,y,Z) 其中的Z(:,1)就是y(t-lags(1)),Z(:,2)就是y(t-lags(2)）… 下面是使用dde23...求解延迟微分方程的两个例子。...(1+y(1)) ); y(2)*( (2+sin(t))*10^(-5) + 9*Z(1,2)/(1+Z(1,2)) – Z(2,1) )]; %y(1)表示x_1(t)，因为dde求解的结果中

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应对AI模型中的“Loss Function NaN”错误：损失函数调试

应对AI模型中的“Loss Function NaN”错误：损失函数调试摘要大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在这篇博客中，我们将深入探讨如何解决AI模型训练过程中常见的“Loss Function NaN”错误。通过调试损失函数和优化模型参数，您可以显著提升模型训练的稳定性和性能。...本文将包含详细的理论分析、实用代码示例和常见问题解答，帮助您在实际项目中应用这些技巧。引言在深度学习模型训练过程中，损失函数（Loss Function）是衡量模型预测与实际值之间差距的关键指标。...实际案例分析案例描述假设我们正在训练一个图像分类模型，训练过程中损失函数突然变为NaN。调试过程检查数据：确保输入数据无异常。调整学习率：将初始学习率从0.01调整为0.001。...AI模型训练中的“Loss Function NaN”错误。

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Rust中的多线程编程实战：从Mutex到Actor模型

在Rust中，多线程编程不仅可以通过传统的线程模型来实现，还可以通过更高层次的抽象，如Mutex和Actor模型，来实现高效的并发处理。I....本文将以实例为核心，详细介绍 Rust 中的多线程编程，包括基础的线程管理、数据同步，以及更高效的 Actor 模型。II....但线程之间可以共享堆上的数据，从而实现协作。在 Rust 中，所有权模型确保线程的安全性：数据只能通过受控方式在线程间移动或共享。编译器强制检查数据访问的有效性，避免非法访问或数据竞争。...在main函数中，我们启动了一个新的Actor并发送了Increment消息。3. 消息传递与并发Actor模型的核心是消息传递。每个Actor在自己的上下文中运行，它的状态和行为都是私有的。...Rust的并发模型为多线程编程提供了强大的保障，使得开发者能够高效地编写安全的并发程序。通过对Mutex和Actor模型的应用，我们可以解决不同的并发问题，并在高性能应用中取得良好的效果。

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从GPT和大型语言模型中汲取的经验教训

在今天分享中，从AGI的概念定义开始，简要回顾了NLP如何通过聊天系统解决广泛的任务。该分析启发我们，统一是CV的下一个重要目标。...（2）为了实现这一目标，可以从GPT和LLM中学到什么？为了回答这些问题，重新审视GPT，并将其理解为在文本世界中建立一个环境，并允许算法从交互中学习。CV研究缺乏这样的环境。...03 总述简而言之，AGI就是学习一个广义函数a=π（s）。尽管形式很简单，但老式的人工智能算法很难使用相同的方法、算法甚至模型来处理所有这些问题。...在过去的十年里，深度学习提供了一种有效而统一的方法：人们可以训练深度神经网络来近似函数a=π（s），而不知道它们之间的实际关系。...其想法是从GT实况注释或识别结果中提供一些参考数据（例如，目标、描述），并要求GPT模型生成指令数据（即丰富的问答对）。

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用好JAVA中的函数式接口，轻松从通用代码框架中剥离掉业务定制逻辑

今天我们一起聊一聊JAVA中的函数式接口。那我们首先要知道啥是函数式接口、它和JAVA中普通的接口有啥区别？...JDK中 java.util.function 包内预置了这么多的函数式接口，很多场景下其实都是给JDK中其它的类或者方法中使用的，最典型的就是Stream了——可以说有一大半预置的函数式接口类，都是为适配...，能不能我们不要求所有资源都去实现指定接口类，也能将定制逻辑从平台逻辑中剥离呢？...编程范式的演进思考前面的章节中呢，我们一起探讨了下函数式接口的一些内容，而函数式接口也是函数式编程中的一部分。这里说的函数式编程，其实是常见编程范式中的一种，也就是一种编程的思维方式或者实现方式。...回到代码中，现在有个需求：从给定的一个数字列表collection里面，找到所有大于5的元素，用命令式编程的风格来实现，代码如下： List results = new ArrayList

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【Python】从基础到进阶（五）：探究Python中的函数与模块

在本篇文章中，我们将详细探讨Python中的函数与模块，带领您一步步了解如何定义和使用函数，以及如何创建和使用模块。...__doc__) # 输出函数的文档字符串 5. 函数的嵌套与作用域在Python中，函数可以嵌套定义，并且内部函数可以访问外部函数的变量。函数的作用域规则决定了变量在不同作用域中的可见性。...在下一部分中，我们将探讨如何将函数和其他代码组织在模块中，以实现更高效的代码重用和管理。三、模块 1....自定义模块您可以创建自己的模块，将常用的函数和类封装在其中，方便在多个程序中复用。创建自定义模块的方法很简单，只需将函数或类定义在一个.py文件中，并在需要时导入该模块即可。...五、结论在本篇文章中，我们深入探讨了Python中的函数与模块。从函数的定义、参数处理，到模块的导入、自定义模块和包的使用，您已经掌握了如何通过这些工具来编写结构化、模块化的代码。

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Tensorflow入门教程(二十二）——分割模型中的损失函数

在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。...1、dice_loss 我在之前的文章中用的损失函数一直都是dice_loss，在这篇文章中《V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric...2、tversky_loss 分割任务中的主要挑战之一是数据的不平衡性，例如癌症区域和非癌症区域相差很大，所以有一些文章为了解决数据不平衡性问题，提出了一些改进的损失函数，在这篇文章中《Tversky...3、generalised_dice_loss 再多分类分割任务中类别间也会存在不平衡性的挑战，在这篇文章中《Generalised Dice overlap as a deep learning loss...欢迎大家可以分享其他分割模型损失函数，让我们一起学习交流。

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AGI—从GPT和大型语言模型中汲取的经验教训

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从数学到实现，全面回顾高斯过程中的函数最优化

模型可以选择高斯的具体参数来达到良好的拟合度，但特征的正态族假设对于解决数学问题是必不可少的。采用这种方法，我们可以通过分析写出后验概率，然后用在一些应用和计算中。...后验概率的数值计算在本节中，我们将介绍式 (5) 的两个典型应用：（i）在测试点 x 处评估后验分布的均值和标准差，（ii）从后验概率中直接采样函数 f_hat。...前者可以获得 f 函数在所有位置的置信区间，而后者可以用来实现可视化和从后验概率中获得一般的蒙特卡洛平均值。...后验采样为了从后验概率中采样实际函数，我们将再次简单地评估式 (5) 中的均值和协方差矩阵，这次是对我们所求采样函数的多个测试点进行。...实际中，为了使式 (10) 最大，通常利用梯度的解析表达式和梯度下降法，这是 SKLearn 采取的方法。模型的一个优点是能够优化 GP 的超参数。

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在PowerDesigner中设计物理模型3——视图、存储过程和函数

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