【问题一】查找2017年以来(截止到10月31日)所有四位尾数符合AABB或者ABAB或者AAAA的电话号码(A、B分别代表1-9中任意的一个数字) 【问题二】删除“电话费用表”中10月份出现的重复数据...【解题步骤】 问题1:复杂查询 用逻辑树分析方法,把问题一拆解为下面的子问题,也就是我们要找到符合以下条件的电话号码: 1)条件一:电话费用表中201701至201710的电话号码; 2)条件二:电话号码四位尾数全部是...所以,先获取符合条件一的电话号码,同时分别取出电话号码的四位尾数,用于下一步判断。...把条件三的判断加入上面SQL中 image.png 最终SQL如下: image.png 运行SQL语句,获得“最终结果”: 问题2:删除重复数据 【问题二】的删除重复值是数据清洗中常用的技能。...image.png 【本题考点】 1.考查对子查询的掌握程度 2.考查对分组汇总的掌握程度 3.考察删表、建表、从表中删除数据等技能的掌握程度 image.png
如果大家想在 Python 中标记具有相同名称的条目,可以使用字典(Dictionary)或集合(Set)来实现。这取决于你们希望如何存储和使用这些条目。下面我将提供两种常见的方法来实现这个目标。...例如,在处理客户信息时,我们需要标识具有相同姓名和联系方式的重复条目。这对于数据清理和数据分析非常重要。在本文中,我们将介绍使用 Python 标记具有相同名称条目的方法。...ieca_first_col_fake_text.txt", "w")) as f: csv.writer(f,delimiter="\t").writerows(sheet)运行上述代码后,您就可以看到具有相同名称的条目已经被标记了...email': '', 'area': None, 'degree': None}在这个示例中,find_unique_items 函数接受一个列表 items,并使用集合 unique_items 来找到列表中的唯一条目...这几种方法可以根据你的具体需求选择。如果你需要知道每个条目的出现次数,使用字典;如果只需要找到唯一的条目,使用集合即可。
在物体形状和姿势估计方面,在定量和定性上改进了自动标记,这是一种最先进的基于先验知识的物体重建方法。...我们还提供了Freiburg Cars和Redwood OS数据集上纯单目输入的全SLAM系统的定性结果。 在KITTI3D上对简单和中等样本的对象长方体预测质量与自动标记进行定量比较。...自动标签的结果取自他们的论文。最佳结果以粗体数字显示。 形状重建和位姿估计与自动标记方法的定性比较。左:输入RGB图像。中间:带DSP-SLAM的结果 右:带自动标记的结果。...质量下降部位用红色圆圈标记。...,我们在KITTI(双目和双目+激光雷达)等具有挑战性的真实世界数据集上,甚至在单目数据集上,都显示了几乎实时的性能,我们在相机轨迹估计和形状/位姿重建方面与其他方法进行了定量比较,结果显示其性能与最先进的方法相当或更高
SAP WM模块里有一个标记叫做Special Movement Indicator的,它可以用于定义在不同的业务场景里WM层面的行为方式,决定了WM层面的移动类型,以及上架下架时候的storage type...比如同样是采购订单收货,SAP标准的WM层面移动类型是101,我们可以通过Special movement indicator来决定特定场景下物料的采购订单收货,WM层面的移动类型是其它的移动类型,方便将其上架到不同的存储类型里...也就是说,如果物料有特殊移动标记A,则采购订单收货后WM层面上架的移动类型是881,如果没有特殊移动标记,则采购订单收货后WM层面上架的移动类型是101....直接过账,产生如下的物料凭证号, 自动生成的TO单, WM 层面的移动类型,系统自动确定了WM层面的移动类型881,如上图。这是符合预期的。...不过这不影响业务如期进行,收货过账后,系统根据后台的配置自动找到合适的WM层面的移动类型。这是SAP标准行为。
全球最大的社交网站Facebook最近放松了对其面部识别算法的限制。...这一新功能同天早上在Facebook全球二十亿多名用户的大部分中推出。它适用于新发布的照片,也适用于那些具有隐私设置的照片,使图片只对你可见。...告诉你他们的存在对Facebook也有好处:更多的通知四处传播的照片意味着更多的用户活动和更多的广告印象。...存储在公司服务器上的数千亿张照片为训练机器学习算法提供了充足的数据,以区分不同的面孔。 Facebook应用机器学习小组的nipun mathur拒绝提供任何关于该系统准确性的数据。...但值得注意的是,他们设置描述很巧妙地避免使用面部识别这个术语。如果你选择放弃面部识别,脸书表示它将删除照片中找到你的面部模板。 一些隐私倡导者说,该系统应该要求用户选择,而不是强迫他们退出。
三位一体的分型系统 MOB-Typer通过分析质粒序列中的三个关键标记,精准识别其类型: • 复制子(Replicon)类型:识别维持质粒复制的核心元件(如IncF、ColE1等),决定质粒的复制方式。...移动性预测三分类 根据上述标记,MOB-Typer会将质粒分为三类: • 接合型(Conjugative) :具备自主转移能力,可直接通过接合转移耐药基因。...blaNDM-1的IncX3型质粒 • 确认其具有自主接合能力 • 追踪到ICU环境中的传播链 2:环境耐药基因监测 如在污水处理厂菌群中发现: • 含qnrS1的MobP型质粒 • 与临床菌株共享repB...• 生物安全等级认证 与MOB-Recon的黄金组合 功能维度 MOB-Recon MOB-Typer 主要任务 质粒序列重建 质粒特征解析 关键技术 染色体去除算法 多标记联合预测 输出重点 质粒contig...集合 分型与移动性报告 数据库依赖 参考基因组库 质粒特征标记库 典型运行时间* 30-60分钟 5-15分钟 *基于E.coli标准基因组测试 总结 MOB-Typer通过将复杂的质粒生物学特征转化为可计算参数
这个模型是由moussakam贡献的。作者的代码可以在这里找到。 BARThez 的实现与 BART 相同,除了标记化。有关配置类及其参数的信息,请参考 BART 文档。...token_ids_1 (List[int], optional) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的 input IDs 列表。...token_ids_1(List[int],可选)- 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的 input IDs 列表。...token_ids_1 (List[int],可选) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的输入 ID 列表。...token_ids_1 (List[int], optional) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的 输入 ID 列表。
原始代码可在此处找到。...它还用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。...token_ids_1 (List[int], 可选) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的输入 ID 列表。...它也用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。...返回 List[int] 具有适当特殊标记的 input IDs 列表。 通过连接和添加特殊标记,为序列分类任务构建一个序列或序列对的模型输入。
loss (torch.FloatTensor,形状为(1,),可选,当提供labels时返回) — 语言建模损失(用于下一个标记预测)。...[int] 具有适当特殊标记的 input IDs 列表。...[int] 具有适当特殊标记的 input IDs 列表。...如果为 None,则批处理中每个序列中的第一个问题标记将是唯一一个计算 start_logits 和 end_logits 的标记,并且它们将具有形状(batch_size, sequence_length...token_ids_1 (List[int], optional) — 可选的第二个 ID 列表,用于序列对。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的输入 ID 列表。
loss(形状为(1,)的torch.FloatTensor,可选,当提供labels时返回)— 语言建模损失(用于下一个标记预测)。...如果在配置中定义了pad_token_id,则会找到每行中不是填充标记的最后一个标记。如果未定义pad_token_id,则会简单地取每行批次中的最后一个值。...如果在配置中定义了pad_token_id,则会找到每行中不是填充标记的最后一个标记。如果未定义pad_token_id,则会简单地获取批次中每行的最后一个值。...它也用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。...token_ids_1 (List[int], 可选) — 第二个序列对的 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的 输入 ID 列表。
当相邻面无法找到时,AMT将向序列中添加一个特殊分词符&来标记这个事件,并从尚未编码的面上重新开始。理想情况下,因为AMT用一个顶点表示一个面,序列长度可以减少到大约三分之三。...遵循(Chen等人,2024a)的研究,作者直接使用中离散化的坐标作为标记索引,并添加一个新初始化表示AMT中&的特殊标记的代码表项。...此外,作者为&标记提供了特殊的嵌入。...在Transformer Vaswani等人(2017)学习中,一个顶点需要几个标记来表示,而特殊符号&只需要一个标记。因此,当AMT找不到下一个相邻面时所造成的损失相对较小。...(Chen等人,2024年b),作者怀疑这是因为V2包含更多具有超过800个面的复杂网格,这使得模型在为简单形状产生复杂的拓扑时偶尔产生更复杂的拓扑。
ProphetNet 是一个编码器-解码器模型,可以预测“ngram”语言建模的 n 个未来标记,而不仅仅是下一个标记。...它还用作由特殊标记构建的序列的最后一个标记。...token_ids_1(List[int],可选)— 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的输入 ID 列表。...返回 List[int] 一个整数列表,范围为[0, 1]:1 表示特殊标记,0 表示序列标记。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。...损失 (torch.FloatTensor,形状为(1,),可选,当提供labels时返回) — 语言建模损失(用于下一个标记的预测)。
它也用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。...token_ids_1 (List[int], optional) — 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的输入 ID 列表。...返回 List[int] 一个整数列表,范围为[0, 1]:1 表示特殊标记,0 表示序列标记。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。...loss (torch.FloatTensor,形状为(1,),optional,当提供labels时返回) — 语言建模损失(用于下一个标记预测)。...原始代码可在此处找到。
loss (torch.FloatTensor,形状为(1,),可选,当提供labels时返回) — 语言建模损失(用于下一个标记预测)。...它还用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。...通过连接和添加特殊标记构建用于序列分类任务的序列或序列对的模型输入。...返回值 List[int] 一个整数列表,范围为[0, 1]:1 表示特殊标记,0 表示序列标记。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。...在使用标记器的prepare_for_model方法添加特殊标记时调用此方法。
索引设置为-100的标记将被忽略(掩码),损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]范围内的标记。...索引设置为-100的标记将被忽略(掩码),损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...索引设置为-100的标记将被忽略(屏蔽),损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]内的标记。...cls_token (str, optional, defaults to "[CLS]") — 用于序列分类的特殊标记。在构建带有特殊标记的序列时,它是序列的最后一个标记。...返回 List[int] 范围为[0, 1]的整数列表:特殊标记为 1,序列标记为 0。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 id。
例如,对于 BERT 系列模型,这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重是从预训练期间的下一个句子预测(分类)目标中训练的。...索引设置为-100的标记将被忽略(掩码),损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...loss(torch.FloatTensor,形状为(1,),可选,当提供labels时返回)— 语言建模损失(用于下一个标记预测)。...索引设置为-100的标记将被忽略(掩码),损失仅计算具有标签在[0, ..., config.vocab_size]中的标记。...loss(形状为(1,)的torch.FloatTensor,可选,当提供labels时返回)- 语言建模损失(用于下一个标记预测)。
loss(形状为(1,)的torch.FloatTensor,可选,在提供labels时返回) - 语言建模损失(用于下一个标记预测)。...如果在配置中定义了pad_token_id,则在每行中找到不是填充标记的最后一个标记。如果未定义pad_token_id,则简单地取批次中每行的最后一个值。...loss(torch.FloatTensor,形状为(1,),可选,当提供labels时返回)— 语言建模损失(用于下一个标记预测)。...线性层的权重是通过预训练期间的下一个句子预测(分类)目标进行训练的。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测(分类)目标中训练的。
XLM-ProphetNet 是一个编码器-解码器模型,可以预测“ngram”语言建模的 n 个未来标记,而不仅仅是下一个标记。...它还用作使用特殊标记构建的序列的最后一个标记。...token_ids_1(List[int],可选)— 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的输入 ID 列表。...loss(形状为(1,)的torch.FloatTensor,可选,当提供labels时返回)— 语言建模损失(用于下一个标记预测)。...loss(形状为(n,)的tf.Tensor,可选,其中 n 是非掩码标签的数量,在提供labels时返回)— 语言建模损失(用于下一个标记预测)。
原始代码可以在这里找到。 使用提示 ALBERT 是一个具有绝对位置嵌入的模型,因此通常建议在右侧而不是左侧填充输入。...在使用特殊标记构建序列时,这不是用于序列开始的标记。实际使用的是cls_token。...token_ids_1(List[int],可选)— 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的 input IDs 列表。...返回 List[int] 一个整数列表,范围为[0, 1]:1 表示特殊标记,0 表示序列标记。 从没有添加特殊标记的标记列表中检索序列 ID。...返回 List[int] 带有适当特殊标记的 input IDs 列表。 通过连接和添加特殊标记从序列或序列对构建用于序列分类任务的模型输入。
token_ids_1(List[int],可选)- 序列对的第二个 ID 列表(可选)。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的输入 ID 列表。...返回 List[int] 具有适当特殊标记的 input IDs 列表。 从序列或序列对构建模型输入,用于序列分类任务,通过连接和添加特殊标记。...token_ids_1(List[int],可选) - 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的输入 ID 列表。...原始代码可以在这里找到。 使用提示 由于 Funnel Transformer 使用了池化,隐藏状态的序列长度在每个层块之后发生变化。这样,它们的长度被除以 2,加快了下一个隐藏状态的计算。...token_ids_1(List[int],可选)- 序列对的可选第二个 ID 列表。 返回 List[int] 具有适当特殊标记的输入 ID 列表。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云