1、一对一可以两个实体设计在一个数据库中l例如设计一个夫妻表，里面放丈夫和妻子 2、一对多可以建两张表，将一这一方的主键作为多那一方的外键，例如一个学生表可以加一个字段指向班级(班级与学生一对多的关系...) 3、多对多可以多加一张中间表，将另外两个表的主键放到这个表中（如教师和学生就是多对多的关系） ---- 关于外键的设置： 首先，外键引用的那个列在主表中必须是主键列或者唯一列。...所以1：n的肯定把外键建立在n的那张表上。 1：1，一般要看谁是主表，谁是附属表，外键当然建立在附属表中。...1：n，1：m ---- 关于主外键及多表联系的进一步理解： 主外键的存在是依托两个实体之间的关系而存在的； 比如班级与学生的关系： 一个班级可以有多个学生，并且一个学生只能属于一个班级，这就是一对多的关系...，并且学生表内的classid必须依托班级表的classid存在，也就是说外键必须要主键存在的时候才能创建，例如： --在班级表为空的情况往学生表插入一条记录是不允许的： insert into students
前言 这几天在使用的mybatis-plus的时候，在遇见复杂业务的时候遇见的一些租户过滤问题，面对多表关联查询的时候、自定义sql的时候，或者说一对多的时候，其中一个查询等功能过滤过滤租户的解决方案...在一个缓存命中率不高的场景中，分页很多时候不能依赖主数据分页查询再遍历查询的方式来组装数据的时候，就会遇见自定义sql 或者是一对多查询。这个时候如果用mybatis-plus的多租户就会很有问题。...那么某个表单独一个sql怎么取消租户过滤呢？...最后说说一对多sql实现 VO代码： /** * @Description: 说明 * @author: kinbug * @date: 2021年07月22日 */ @Data public...tenantNo; @ApiModelProperty(value = "产品名字") private String name; @ApiModelProperty(value = "产品类别
我们经常会碰上某个字段是集合元素（List，Set）的情况，并且我们要过滤出集合中包含某个或某些元素的数据。...SimpleExpression.java中，有这样一段代码来处理一对多的查询 @Override @SuppressWarnings({"rawtypes", "unchecked"})...在Restrictions.java中，做了判断多的一方是基本类型还是JavaBean的判断： /** * 集合包含某几个元素，譬如可以查询User类中Set set包含"ABC...120000")); Page page = userRepository.findAll(criteria, new PageRequest(0, 10)); 以上就能完成Jpa中1对多...，根据多的一方的某属性进行过滤匹配。
两个模型 文章（Article） 和 标签（Tag），多对多 class Tag(models.Model): """ 文章标签 """ name = models.CharField...Article(models.Model): """ 文章表 """ title = models.CharField(max_length=200, verbose_name="标题...tags = models.ManyToManyField(Tag, verbose_name="标签", related_name="tags_set", blank=True) 想要达到的效果 在...admin 中，文章的 tags 字段选择的时候可以按 Tag 的 show_status 过滤，并且保持横向展示 修改 Article Admin 这里主要是在 admin.py 的 ArticleAdmin..., self).formfield_for_foreignkey(db_field, request, **kwargs) filter_horizontal = ('tags',) # 多对多
, KEY `group_id` (`group_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 可以使用下面这种形式变通实现 , 查询两条sql语句 , 程序中对返回的结果进行合并处理
一对一（one-to-one）：一种对象与另一种对象是一一对应关系，比如一个学生只能在一个班级。 一对多（one-to-many）：一种对象可以属于另一种对象的多个实例，比如一张唱片包含多首歌。...多对多（many-to-many）：两种对象彼此都是"一对多"关系，比如一张唱片包含多首歌，同时一首歌可以属于多张唱片。...，设置导航属性名称为product, 在查询订单行的时候，通过productId查询出product对象。...完整关系图 [relationGraph] 订单salesOrder和产品product是多对多关系，通过订单行salesOrderLine这个中间表建立连接，实际是由“一对多”和“多对一”两个关系合并而成...查询订单详情 [getSalesOrder] 小结 本文介绍了订单中一对多，多对一关系，通过配置的方式实现了对象之间的关联，无需编程实现了主子表CRUD操作，后续详细介绍所有的关系类型。
对于数据库设计来说，多对多（或者一对多）是一种常见的数据关系，比如联系人和地址之间的关系。...我们可以看到，虽然我们选择了三张表，EF能够解析出Contact_Address为关系表，所以最终生成出来的就是我们希望的具有多对多（如果一个联系人只有一个地址，你可以将关系更新成一对多）。...在Entity Framework中使用存储过程（一）：实现存储过程的自动映射 在Entity Framework中使用存储过程（二）：具有继承关系实体的存储过程如何定义？...在Entity Framework中使用存储过程（三）：逻辑删除的实现与自增长列值返回 在Entity Framework中使用存储过程（四）：如何为Delete存储过程参数赋上Current值？...在Entity Framework中使用存储过程（五）：如何通过存储过程维护多对多关系？
层次 Softmax 技巧建立在哈弗曼编码的基础上，对标签进行编码，能够极大地缩小模型预测目标的数量。具体细节参见 文章 。 1.3 N-gram 特征 fastText 可以用于文本分类和句子分类。...当然啦，为了提高效率，我们需要过滤掉低频的 N-gram。...实验是在 YFCC100M 数据集上进行的, YFCC100M 数据集包含将近 1 亿张图片以及摘要、标题和标签。实验使用摘要和标题去预测标签。...但严格来说，这个实验对 Tagspace 有些不公平。YFCC100M 数据集是关于多标记分类的，即需要模型能从多个类别里预测出多个类。...Tagspace 确实是做多标记分类的；但 fastText 只能做多类别分类，从多个类别里预测出一个类。而评价指标 prec@1 只评价一个预测结果，刚好能够评价多类别分类。
层次 Softmax 技巧建立在哈弗曼编码的基础上，对标签进行编码，能够极大地缩小模型预测目标的数量。具体细节参见文章。...当然啦，为了提高效率，我们需要过滤掉低频的 N-gram。...实验是在 YFCC100M 数据集上进行的, YFCC100M 数据集包含将近 1 亿张图片以及摘要、标题和标签。实验使用摘要和标题去预测标签。...但严格来说，这个实验对 Tagspace 有些不公平。YFCC100M 数据集是关于多标记分类的，即需要模型能从多个类别里预测出多个类。...Tagspace 确实是做多标记分类的；但 fastText 只能做多类别分类，从多个类别里预测出一个类。而评价指标 prec@1 只评价一个预测结果，刚好能够评价多类别分类。 4.
当然，为了提高效率，我们需要过滤掉低频的 N-gram。 在 fastText 中一个低维度向量与每个单词都相关。隐藏表征在不同类别所有分类器中进行共享，使得文本信息在不同类别中能够共同使用。...使用一个标准多核 CPU，得到了在10分钟内训练完超过10亿词汇量模型的结果。此外， fastText还能在五分钟内将50万个句子分成超过30万个类别。...实验是在 YFCC100M 数据集上进行的, YFCC100M 数据集包含将近 1 亿张图片以及摘要、标题和标签。实验使用摘要和标题去预测标签。...但严格来说，这个实验对 Tagspace 有些不公平。YFCC100M 数据集是关于多标记分类的，即需要模型能从多个类别里预测出多个类。...Tagspace 确实是做多标记分类的；但 fastText 只能做多类别分类，从多个类别里预测出一个类。而评价指标 prec@1 只评价一个预测结果，刚好能够评价多类别分类。
为了确保作者基准的质量，使用自动化流程生成的合成数据经过人类标注者的严格四步验证过程，只有在通过所有四个步骤的情况下，数据才会被保留在基准中。作者精心设计了基准，确保在尽可能多的类别之间保持一致性。...LLM-guided Edit Instructions Generation 为了生成变化最小的文本对，作者从源标题开始，然后提示一个大型语言模型生成针对每个编辑类别的特定编辑指令以及相应的编辑后标题...这些步骤包括：(1) 自然性和图像-文本匹配验证：在这一步中，人类评估数据样本，使用以下三个标准：a) 图像是否看起来自然，b) 标题听起来是否有意义，c) 图像是否与标题匹配，解决自动过滤的局限性并对操纵保持鲁棒性...作者假设对于MLLMs来说，图像得分低于文本得分，因为它们缺乏对多图像的训练，并且简单的垂直连接并不能提供足够的视觉信号，导致与标题的对齐不理想。...尽管SPEC基准测试对SPEC-CLIP来说是分布内的，导致了其最佳性能，但VisMin-CLIP在SPEC基准测试上仍然优于其他模型。
要使用新外观，请转到模型视图，然后按“立即升级”以使用新外观。 随时在此论坛帖子上留下有关“新模型视图”的反馈。 桌卡头 标题颜色 桌卡标题显示颜色，以帮助您快速查看哪些表来自同一来源。...用它来创建带有内置过滤器（例如国家和州）的精美地图，或者为自定义区域创建并存储自己的过滤器。数据集群（如甜甜圈图和多页工具提示）等独特功能使您能够以结构化，用户友好的方式在每个位置显示更多数据。...使用内置的DRILL DOWN DONUT PRO视觉效果对数据进行聚类 当根据其位置和邻近性将数据分组时，可以将它们变成甜甜圈图以可视化集群的内容–数据将自动按类别字段分组。切片充当类别过滤器。...集群节点的多页工具提示 多页工具提示解决了为群集中的每个数据点显示其他信息的问题。您可以使用导航箭头在一个工具提示中浏览所有相关节点的信息。...用它来创建带有内置过滤器（例如国家和州）的精美地图，或者为自定义区域创建并存储自己的过滤器。数据集群（如甜甜圈图和多页工具提示）等独特功能使您能够以结构化，用户友好的方式在每个位置显示更多数据。
现有的多模态i2i召回方法在文本侧一般都是用一个BERT经过预训练后生成embedding然后基于embedding的相似度来进行召回，但是这样可能也会存在一些问题： BERT表征能力不足 。...这个任务使用了推荐中的协同过滤信号作为标签来进行对比学习，首先会统计所有笔记对的共现分数，然后使用共现分数高的笔记对视为相关性高的笔记，作为正样本，batch内负样本，用对比学习的方式进行训练，由于引入了协同过滤的信号...具体流程如下，首先在离线训练阶段，首先根据用户行为构建出很多的相关笔记对，作为训练样本，然后使用LLaMA 2作为backbone进行训练，在训练时一方面使用相关笔记对进行对比学习，另一方面还加入了一个标题和标签生成任务来提高前者...在计算得到所有笔记两两之间的共现分后，然后再卡阈值，将低于或高于某个阈值的笔记进行过滤，最后对于每个笔记，都会得到和其相关的笔记集合，再两两构建笔记对作为输入的正样本。...消融实验 文章这边也做了消融实验，分别把CSFT任务以及GCL任务去掉，以及在GCL内部对标签类别生成取不同的数据比例，结果发现就是两部分缺一不可，这里可以发现起到最关键作用的是GCL任务，类别预测和标签生成的任务好像对整体效果是可有可无的感觉
Filtering视频过滤：UGC上传的视频时长很短，许多视频间标题又很类似，这就存在大量重复资源，所以我们推荐结果也要过滤推荐结果中相同的视频进行去重，去重会让用户的体验更加友好。...在相关视频推荐这部分，我们得到视频的特征向量，比如视频的作者、类别、标签之后，就可以用这些特征去我们倒排索引中进行搜索和匹配，那么查出来的结果就能作为相关推荐的结果。 ?...用户偏好挖掘，也就是对用户兴趣的挖掘，包括用户对视频作者、视频类别和视频标签的偏好。在计算这些偏好时，我们也要同时考虑它的支持度和置信度。...比如一个用户在最近一周内看了10个关于足球的视频，同时在这一周内，我们所有的用户平均观看足球视频的个数只有0.5个，那么可以明显看出这个用户对足球类别的偏好远远超出平均水平。...5 多策略融合 融合策略会在所有算法生成推荐结果后，比如内容算法、协同过滤、矩阵分解等单算法结果，对所有结果进行策略合并，可能也会考虑一些业务逻辑规则。 ?
具体来说，首先用它过滤掉VLLM生成的标题中非实体的描述，比如对图像的氛围或艺术性解读。随后，它负责从标题中提取出现的物体实体。...在本文中，作者提出了DetCLIPv3，这是一种创新的OV检测器，它能够基于类别名称定位目标，并生成具有层次性和多粒度的目标标签。...具体来说，当性能达到平台期并在容忍期 t_{1} 内持续时，作者将学习率降低0.1倍。如果在容忍期 t_{2} 内性能没有提升，作者则终止训练过程。...随后，作者使用以下提示从过滤后的标题中提取关于目标实体的信息：_“你是一个AI，负责从大量图像标题中开发一个开集目标检测数据集，无法访问实际的图像。...在没有候选类别的情况下，DetCLIPv3的目标字幕生成器能够生成密集、细粒度、多粒度的目标标签，从而促进了对图像的更全面理解。
到2016年底，我们看到该数据存储在一个季度内增长了30％; 由于对该数据存储的潜在影响，视频预览的推出被推迟。...分析 我们首先分析了数据集的访问模式，得到三种不同的数据类别： • 完整标题播放 • 视频预览播放 • 语言偏好（即播放了哪些字幕/配音，表示成员在播放给定语言的字幕时的偏好是什么） 对于每个类别，我们发现了另一种模式...在每个查看记录中存储相同的语言首选项会导致大量数据重复。 客户端复杂性 我们研究的另一个限制因素是查看数据服务的客户端库如何满足调用者对特定时间段内特定数据的特殊需求。...以下是我们的设计指南： 数据类别 • 按数据类型分片 • 将数据字段简化为基本元素 数据时代 • 按数据年龄划分的碎片。...总的来说，我们的新架构如下所示： 查看数据存储架构 如上所示，查看数据存储是按类型分片的——有完整标题播放、预览标题播放和语言首选项的单独集群。在完整的标题播放中，存储按年龄分类。
在图片大小不一时会自动按比例缩放。 在标注工具栏中点击缺陷标注按钮切换到全图掩模编辑状态 使用掩膜画笔编辑掩模 圆形笔：圆形画笔工具，直径为画笔大小。 方形笔：方形画笔工具，边长为画笔大小。...画笔大小：显示画笔大小，单位为像素，按键盘“A”键时增大，按“D”键时减小。 在图上右键清空全图掩模以删除全图掩模。...图片过滤： 在图片列表顶部过滤规则中选择过滤规则，筛选特定类型的图片显示在图片列表中。针对漏检和过检等关键分类设置相应过滤规则。...显示原图 仅显示原始图像 在工具-设置-界面设置中可以控制是否使用空格键在这些显示类型间切换 6.7 过滤规则 对图片列表中图进行筛选。...显示漏检的图 显示过检的图 显示漏检且过检的图 显示漏检且误检的图 显示错检且过检的图 显示类别过滤项 显示标注为OK的图 6.8 报表 完整报表： 完整报表包含模块内所有图片。
为了深入研究这些文本区域和非文本区域之间的逻辑连接，构建了展示逻辑连接的所有区域对之间的区间关系。例如，如图1所示，在两个相邻段落之间以及表格与其对应的标题或脚注之间建立了一个区间关系。...如图1所示，勾勒出各种逻辑角色单元，包括标题、章节标题、段落、标题等。鉴于每个文本区域都被分配了一个逻辑角色，在文本区域中的每个文本行与其对应的逻辑角色单元之间建立了逻辑角色关系。 ...为了增强处理多尺度特征的计算效率，集成了一个可变形Transformer编码器来增强这些提取的特征。在编码器中进行特征增强后，采用类型查询选择策略来获取每个潜在图形对象提议的参考框和类别标签。...在该模块内，为每种类型的查询分配一个可学习类型化内容查询。...Relation Classification Module 使用多类分类器，通过计算不同类别的概率分布来确定 $q_i$ 和 $q_j$ 之间的关系类型：$$\begin{align}p{ij} =
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