通常我们进行摄像头操作，如扫描二维码需要判断是否有后置摄像头(Rear camera)，比如Nexus 7 一代就没有后置摄像头，这样在尝试使用的时候，我们需要进行判断进行一些提示或者处理。...以下代码为一系列的方法，用来判断是否有前置摄像头（Front Camera），后置摄像头。
思路2：利用运行时，遍历模型中所有属性，根据模型的属性名，去字典中查找key，取出对应的值，给模型的属性赋值，然后就完成了字典转模型的操作。...判断 key 是否字 propertyList 中 */ if ([propertyList containsObject:key]) {.... // 判断值是否是数组 if ([value isKindOfClass:[NSArray class]]) { // 判断对应类有没有实现字典数组转模型数组的协议...判断 key 是否字 propertyList 中 */ if ([propertyList containsObject:key]) {.... // 判断值是否是数组 if ([obj isKindOfClass:[NSArray class]]) { // 判断对应类有没有实现字典数组转模型数组的协议
上篇介绍了ES嵌套模型使用场景和优缺点，本篇接着介绍关于ES嵌套的索引一些基本的操作，包括插入，追加，更新，删除，查询单独放下一篇文章介绍。...现在我想添加"一条数据"进入索引，注意这里的一条数据，指的是向一次发送一次索引，因为嵌套索引它的嵌套文档每一个都是独立的document，所以看起来你向es索引了一条数据到其服务端后，doc的数量会大于...（3）在第二层嵌套数据里面删除一条quests数据 （4）在第三层嵌套数据里面添加一条Kp数据 （5）在第三层嵌套数据里面删除一条Kp数据 （6）更新第三层嵌套里面的数据 A：如果是字段数比较多，大范围更新...，建议直接删除后添加 B： 如果字段数比较少，小范围更新，就使用下面的局部更新的API即可 （7）同理更新第二层嵌套里面的数据 总结： 本篇介绍了ES嵌套索引的添加，修改，删除的操作，我们不难发现都是用...虽然理论上我们通过script脚本来完成对无限嵌套索引的操作，但实际应用开发中，需要注意几点： （1）不要出现太多层的嵌套结构，建议不要超过3级 （2）每层的嵌套结构List里面，不建议存储太多的数据，
9, 16, 12, 22), 'friends': []} {'id': 2, 'name': '大大的菠萝', 'signup_ts': None, 'friends': [1, 2, 3]} 嵌套模型...可以使用模型本身作为数据类型提示来定义更复杂的分层数据结构 from typing import List from pydantic import BaseModel class Foo(BaseModel
style> 标准盒模型尺寸的计算...盒子模型的实际宽度:width+左右padding+左右border 盒子模型的实际长度:width+上下padding+上下border border以内的盒子区域 统称为盒子的可视区域 width
我们有时候会在电脑中连接网络打印机来进行打印工作。可是有用户会遇到文件无法打印的问题。那么这个时候应该怎么检查电脑中是否已成功连接网络打印机?对此，我们可以参考以下方法来进行操作。...如果文件打印不了，按Crtl+P打开打印对话框，在打印机名称中看看有没有网络打印机的名称，如果没有则说明打印机驱动有问题，需要重新安装网络打印机的驱动程序; 2、如果有显示打印机名称，那么问题有可能是网络连接错误或者打印机故障...; 3、如果电脑能正常上网说明网络连接没有问题，还可以通过命令测试电脑与网络打印机是否是联机状态：按Win+R打开运行，输入cmd并回车; 4、查看网络打印机的IP地址，可以在打印机对话框中进行查看;...以上便是检查电脑中是否已成功连接网络打印机的方法，大家可以通过以上方法来操作。
由于业务本身比较复杂，先看下数据实体模型。...总共是三层模型，可以看到User（用户）包含多个Quest（题目），每个题目又包含多个Kp（知识点），其中User，Quest，Kp都是一个实体类，可以包含多个属性，按照es的字段类型应该叫做object...常规的count+distinct可以出来，但是一些sum指标就不对了，会多算冗余数据的和，而且没法再减出去，如果想做可能需要多次查询才能搞定，理想情况下，一次查询就能搞定大部分查询或聚合 所以只有嵌套设计才能贴合真实的数据模型...，换做关系型数据需要三张表，用MongoDB也可以但是查询+聚合就没有es这么强大和高效 三层嵌套的好处就是贴合实际的数据实体模型，但是带来的弊端也非常明显，对深层嵌套数据的删除，修改比较麻烦，虽然也能做到...这样以来就相当于设置了三层嵌套。 到此我们应该能理解嵌套模型的定义和使用场景了，下篇会给出如何插入数据和使用script追加数据以及简单查询。
刷新 DNS 缓存后，检查网络连接是否正常可以通过以下几种方法进行验证。这些方法可以帮助您确认网络连接的稳定性、DNS 解析是否正确以及是否能够正常访问目标资源。1....使用 ping 命令ping 是一个常用的网络工具，用于测试主机之间的网络连接是否正常。...测试网页访问除了命令行工具，您还可以通过浏览器访问网页来检查网络连接是否正常。操作步骤：打开浏览器。输入一个常用网站的地址（如 https://www.google.com）。...通过以上方法，您可以全面检查网络连接是否正常：使用 ping 检查主机之间的网络连接。使用 nslookup 检查 DNS 解析是否正确。使用 tracert 检查网络路径是否通畅。...检查网络适配器状态，确保硬件和驱动程序正常。如果所有检查都通过，说明网络连接正常。如果仍有问题，可以考虑联系网络服务提供商或技术支持。
在 Django 中，可以通过使用 ModelForm 和 InlineFormSet 来实现多层（嵌套）模型表单。这样可以在一个表单中同时编辑主模型及其相关的子模型。...下面是一个示例，演示如何实现这种多层嵌套的表单。1、问题背景如何使用 Django 的 Form 来创建涉及多个模型的多层嵌套表单？...需要创建涉及多个模型的表单，例如“测验-问题-答案”模型，并且每个测验包含多个问题，每个问题有多个答案。2、解决方案方法一使用 Django 的 ModelForm 来创建各个模型的表单。...InlineFormSet 可以用来创建嵌套的表单集，其中每个表单集对应一个模型。ModelForm 可以用来创建单个模型的表单。将这些表单集和表单组合在一起，就可以生成一个多层表单。...，使得用户可以在同一页面上输入主模型及其相关子模型的信息。
经常有同学会问, client/mongos/mongod之间的连接模型是怎样的关系，一个客户端连接对应多少个对后端mongod的连接。...不过mongos接入层的引入，较好的缓解了该问题，本文主要介绍mongos和mongod之间的连接池模型，以及调优参数项。...总结，mongos对客户端的连接模型是采用one-thread-per-connection的经典方式。...另外，该方式有一个较为严重的问题：在活跃连接较多的场景下，会引起较多的线程切换，导致处理延时难以量化。 mongos对后端分片的连接模型 mongos对后端分片mongod的连接模型如下图。...每个连接池又分为 1. readyPool (管理空闲连接) 2. processingPool （管理在创建中/定期检查健康状态的连接） 3. checkoutPool （管理正在使用中的连接） 对于一个特定的连接
一个无向图被称为连通图，当且仅当图中任意两个节点都有路径连接。换句话说，从图中的任意一个节点出发，都能通过一系列边到达图中的任何其他节点。...路径连接：图的任何两个节点之间都有一条路径相连。如果两个节点可以通过多个节点和边连接起来，那么这些节点就属于同一连通分量。...print("Components:", components)方式二：利用 NetworkX 检查分量由于 DGL 支持与 NetworkX 的互操作性，可以将 DGL 图转换为 NetworkX 图并使用...NetworkX 的工具来检查连通性。...graph): # 将 DGL 图转换为 NetworkX 图 nx_graph = graph.to_networkx().to_undirected() # 使用 NetworkX 检查连通性
在病人心脏病发作或中风后，医生经常使用风险模型来帮助指导治疗。这些模型可以根据病人的年龄、症状和其他特征等因素来计算病人的死亡风险。...对有些病人，模型会得出错误的答案，那将是灾难性的。” 为此，斯图尔茨和他的同事们开发出了一种方法，使他们能够确定，一个特定模型的结果是否可以信任。研究人员说，这可以帮助医生为患者选择更好的治疗方法。...对于给定的风险模型预测，分数越高，预测越不可靠。不可靠性评分是基于特定模型(如GRACE风险评分)生成的风险预测，通过与在相同数据集上训练的不同模型生成的预测进行比较。...如果模型产生了不同的结果，那么对患者的风险模型预测就可能不可靠。...研究人员现在正在设计一个用户界面，医生可以用它来评估一个病人的GRACE评分是否可靠。从长远来看，他们还希望可以通过更容易的数据再培训，来提高风险模型的可靠性。
嵌套模型 7.1 List 字段 7.2 子模型作为类型 8. 特殊类型校验 9. 带有一组子模型的属性 10....嵌套模型 7.1 List 字段 将一个属性定义为拥有子元素的类型，如 list class Item(BaseModel): name: str price: float = Field...description of item", max_length=30) tax: Optional[float] = None tags: list = [] # 没有声明元素类型 具有子类型的...特殊类型校验 HttpUrl，检查是不是有效的 URL from pydantic import BaseModel, Field, HttpUrl app = FastAPI() class Image...但是 Pydantic 具有自动转换数据的功能。
二：在模型类里定义 如果在某个模型类里面定义了connection属性的话，则实例化该自定义模型的时候会采用定义的数据库连接信息，而不是配置文件中设置的默认连接信息，通常用于某些数据表位于当前数据库连接之外的其它数据库...connection属性，则在实例化模型对象的时候,会使用该数据库连接信息进行数据库连接, 通常用于某些数据表位于当前数据库连接之外的其它数据库....ThinkPHP并不是在一开始就会连接数据库,而是在有数据查询操作的时候才会去连接数据库,额外的情况是,在系统第一次操作模型的时候,框架会自动连接数据库获取相关模型类的数据字段信息,并缓存下来....三：实例化的时候指定数据库连接信息 除了在模型定义的时候指定数据库连接信息外，我们还可以在实例化的时候指定数据库连接信息，例如：如果采用的是M方法实例化模型的话，也可以支持传入不同的数据库连接信息 $User...，所以并不是在实例化的时候就连接数据库，而是在有实际的数据操作的时候才会去连接数据库（额外的情况是，在系统第一次实例化模型的时候，会自动连接数据库获取相关模型类对应的数据表的字段信息）。
这就要看何时以及如何有效和高效地使用这个大模型了。 训练 LLM的训练是非常昂贵……但是这并不意味着每次要使用LLM完成特定任务时都要训练它，也不意味着你根本就不需要训练它。...比如使用你的信息来改进模型。一个稍微好一些的选择是通过API使用付费LLM服务，该服务不会使用任何敏感数据进行再训练。 显示现在就好很多了，有许多替代ChatGPT的方法。...比如Falcon、Llama、Palm或其他性能与ChatGPT相似甚至更好的模型。我们还可以根据自己的具体需求定制自己的模型或解决方案。...还可以探索通过使用这些模型生成的数据，以改进您的业务。例如，查看向模型提出的最重要的问题，可以创建更好的业务解决方案并从中获利。 有了开源的基础模型，我们可以搭建自己的LLM，并且随时调整训练。...所以在使用前需要评估要解决的问题否需要LLM所能提供的所有功能，或者是否可以用更传统的方式解决问题。
周末在家帮娃检查口算作业，发现一个非常有意思的应用：拿手机对着作业拍照，立马就能知道有没有做错的题目。如果做错了，还会标记出来，并给出正确答案。 ?...OCR是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件...这样如果检查出错误后，无法明确标识错误的位置，无法满足需求。 目标检测(Object detection) 因为之前也稍微了解过深度学习中的目标检测，所以自然就想到借助目标检测技术来实现。...要从一幅复杂的画面中识别出物体或人物，需要复杂的算法，想想就觉得深奥，不过好在有TensorFlow这样的框架，具有强大的目标检测API，让没有机器学习背景的人也可以快速构建和部署功能强大的图像识别软件...训练 有了自己的数据，就可以利用迁移学习原理，在现有的ssd_mobilenet_v1_coco模型上训练出我们自己的模型。
经过2023年的发展，大语言模型展示出了非常大的潜力，训练越来越大的模型成为有效性评估的一个关键指标，论文《A Comparative Analysis of Fine-Tuned LLMs and Few-Shot...作者通过使用两种方法来探索金融情绪分析背景下的潜力和适用性: 在特定的领域（金融领域）的数据集上，使用小语言模型进行微调，作者测试了250M到3B参数各种模型 以gpt-3.5 turbo为重点的情境学习...作者还将结果与SOTA(最先进的)模型进行比较以评估其性能，我们看看小模型是否还同样有效。...目标是研究模型的大小对零样本和少样本学习的影响。 2、微调llm:具有3个尺寸的相同型号的Flan-T5已经进行了微调。...GPU资源 为了对3个模型进行微调，作者使用了A100 GPU，每个模型的总训练时间如下:基本模型28分钟，大模型54分钟，XL模型65分钟，所以说这个微调是非常节省资源的。
内容将涵盖长连接与短连接、有状态与无状态的概念，以及OIO、BIO、NIO、AIO、DIO等IO模型。...为了提高系统的并发处理能力和资源利用率，非阻塞IO、IO多路复用和异步IO等模型应运而生。二、长连接与短连接2.1 长连接长连接是指建立一次TCP连接后，保持该连接不断开，直到数据传输完毕或连接超时。...NIO模型允许一个线程管理多个连接，通过轮询的方式检查是否有数据可读或可写。NIO模型的优点是能够减少线程阻塞，提高系统性能，但实现起来比BIO模型复杂。...3.3.1 底层原理在NIO模型中，用户线程通过Selector注册多个Channel，并通过轮询的方式检查这些Channel是否有数据可读或可写。...4.2 非阻塞IO（NIO）功能点：一个线程管理多个连接，减少线程资源消耗。通过轮询方式检查是否有数据可读或可写。适用于高并发场景。
该章节呢，我们主要是看一下关于国内外主流的大语言模型，通过它们都具备哪些特点，来达成对多模型有一个清晰的认知。...对于 "多模型" 的 "多" ，大家一定要有个概念，很多小伙伴只知道 "ChatGPT" ，或者是只知道国内的一些大模型，对国外的大模型不是特别了解，所以该章节就提炼总结一下。...大概在2017年的时候，谷歌发布了它的 T5模型 ，后续以 T5 为代表的各种大语言模型逐渐的衍生出来。...下图中所展示的大模型，就是经过简单提炼后所得出的结果，实际上市面上的大模型数量远不止于此，毕竟这是一个千模竞争的时代。左边所展示的主要是国外的一些常见的大模型， 右边的是国内的一些厂商的大模型。...LLaMA 的中文名字叫 "羊驼" ，熟悉开源的小伙伴可能对这个大模型比较的熟悉，它是目前比较主流且知名的开源大模型框架，在目前的开源大模型里面，参数比较大、效果比较好的开源大模型之一，一度被开发者评选为最受欢迎的大模型
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