模型 Django 提供了一个抽象的模型 ("models") 层, 什么是模型层？...每个模型都是一个 Python 的类，这些类继承 django.db.models.Model 模型类的每个属性都相当于一个数据库的字段 利用这些，Django 提供了一个自动生成访问数据库的 API...，可以通过这些API对数据库进行增删改查 Settings.py 文件中增加一些配置 INSTALLED_APPS：定义了你的模型后，需要将模型添加到Django，所以需要将包含models的模块名称添加进去...到这就里就根据Django模型在数据库建表成功了 其他的一些命令，可能用不到只是记录下 # 卸载mysqlclient pip install mysqlclient # 异常：mysqlclient...1.3.13 or newer is required; you have 0.9.3 # 可能是由于Django版本不一致的问题改成，也可以通过修改/Users/lixiang/.env/lib/python3.6
查询集 字段查询：比较运算符，F对象，Q对象 查询集 在管理器上调用过滤器方法会返回查询集 查询集经过过滤器筛选后返回新的查询集，因此可以写成链式过滤 惰性执行：创建查询集不会带来任何数据库的访问...，直到调用数据时，才会访问数据库 何时对查询集求值：迭代，序列化，与if合用 返回查询集的方法，称为过滤器 all() filter() exclude() order_by() values(...异常 查询集的缓存 每个查询集都包含一个缓存来最小化对数据库的访问 在新建的查询集中，缓存为空，首次对查询集求值时，会发生数据库查询，django会将查询的结果存在查询集的缓存中，并返回请求的结果，接下来对查询集求值将重用缓存的结果...count的一般用法： count = list.count() F对象 可以使用模型的字段A与字段B进行比较，如果A写在了等号的左边，则B出现在等号的右边，需要通过F对象构造 list.filter...(bread__gte=F('bcommet')) django支持对F()对象使用算数运算 list.filter(bread__gte=F('bcommet') * 2) F()对象中还可以写作“模型类
from myproject.models import * from django.db import connection cur = connection.cursor() cur.execute...c) #(1, 'zhangsan', 88, 1) #(2, 'lisi', 99, 1) #(3, 'wangwu', 66, 2) def test(sql): from django.db
引言 在之前的 Django模型设计 中简单的介绍了如何利用模型类对数据库进行增删改查，在这篇中主要介绍使用模型类对数据库进行条件查询。让大家更加熟悉 Django 操作数据库。...通过 属性名_id 表示外键对应对象的 id 值。 语法如下： 属性名称__比较运算符=值 说明：属性名称和比较运算符间使用两个下划线，所以属性名不能包括多个下划线。...答：使用 F对象，被定义在 django.db.models 中。 语法如下： F(属性名) 例：查询阅读量大于等于评论量的图书。...，需要使用 Q对象 结合 | 运算符，Q对象 被定义在 django.db.models 中。...聚合函数包括：Avg、Count、Max、Min、Sum，被定义在django.db.models 中。 例：查询图书的总阅读量。
本地部署完DeepSeek大模型，怎么在外网用手机访问？尤其是出差、休假时想调取本地数据怎么办？怎么才能跨网络随时随地使用？...今天分享个实用小技巧，不用折腾复杂设置，用Infortress App就能搞定远程访问。手机、平板、公司电脑都能像在本机一样，直接访问本地部署的DeepSeek。...三、安装Infortress手机APP，及电脑客户端在手机应用市场搜索“Infortress”，或访问官网扫码下载。电脑客户端也在官网扫码下载，安装完成后，用邮箱注册并登录账号。...由于Infortress自带内网穿透功能，所以跨网络访问本地知识库也不需要任何配置！...五、结语：把本地AI装进口袋通过Infortress，本地部署的DeepSeek大模型彻底打破了“本地部署=固定工位”的魔咒。
在 django 的 models.py 中，我们定义了一些 choices 的元组，类似一些字典值，比如一个订单状可能有多种状态，这时订单状态这个字段就可以用 choice ，在数据库中 status...已完成"), (MainOrderStatus.invalid, "已作废"), (MainOrderStatus.cancel, "已取消"), 但是在前端页面展示订单状态的时候，在 django...FOO 是对应模型中的字段。
该插件可通过 JetBrains 市场安装，或在 IntelliJ 内的菜单选项“设置 -> 插件”，再选择 DevoxxGenie： 该插件对本地 LLM 需求至少一条 URL，云端 LLM 则需求一个...API 密钥，但也可同时配置多个模型。...检索增强生成（RAG）可被用于改进传统 LLM 的生成结果，原理是利用向量数据库或特征存储，通过提供上下文提示来增强传统的 LLM。...这项工具通过 GUI 提供详细信息，如句子的分割位置等。Stephan 在未来计划将 RAG 纳入 Devoxx Genie 插件，将其用于上下文和问题回答。...RAG 还可以根据答案的质量和成本对模型进行协调，对不太重要的答案使用价格较低的模型，对较为重要的答案使用价格较高的模型。
在xcode中使用mlmodel模型，之前说的最简单的方法是将模型拖进工程中即可，xcode会自动生成有关模型的前向预测接口，这种方式非常简单，但是更新模型就很不方便。...今天说下另外一种通过URL加载mlmodel的方式。...因此需要自己重写模型输入和获取模型输出的类接口（该类继承自MLFeatureProvider）。如下自己封装的MLModelInput和MLModelOutput类。...模型预测，获取预测结果。...上面这两个类接口写完后，就可以整理输入数据为CvPixelBuffer，然后通过获取模型描述MLModelDescription得到输入名称，根据输入名称创建MLModelInput，预测，然后再根据MLModelOutput
，并且将访问接口发布给其他用户使用，同时收取一定的费用。...图1 机器学习即服务商业化模式 2.攻击模型 当用户在MLaaS平台上训练了自己的机器学习模型，并发布该模型给其他用户使用，并利用其他用户每次对模型的访问收取一定的费用，赚回自己在训练模型和标定数据投入时的成本...假设受害者用户利用MLaaS的LR算法在其平台上训练了一个人脸识别模型，然后受害者想通过把模型发布给其他用户使用，并赚取一定的利润，然后受害者给很多用户发布其模型访问API，这些用户中有些人想通过对该模型的访问提取该二分类模型...3) 找到离所训练机器学习模型分类边界很近的数据点，然后将这些数据对目标模型访问 4) 利用输入数据集和访问结果更新重训练模型，重复3 过程直到模型误差低于一定的值。...4.总结 MLaaS提供商所提供的灵活的预测API可能被攻击者用于模型提取攻击，这种商业化模式在笔者的角度是不安全的，本文提出了三种机器模型提取攻击方法，同时表明即使不输出置信度，只输出类标签，通过自适应地访问数据集的方法
先从网上下载对应的数据集文件,MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集（Dataset）和数据变换（Transforms）实现高效的数据预处理 下载完，你就可以看到对应的文件了，...模型训练 在模型训练中，一个完整的训练过程（step）需要实现以下三步： 正向计算：模型预测结果（logits），并与正确标签（label）求预测损失（loss）。...训练模型需要多次迭代数据集，每次完整的迭代称为一轮。在每一轮中，遍历训练集进行训练，然后使用测试集进行预测。打印每一轮的loss值和预测准确率，可以观察到loss在不断下降，准确率在不断提高。...保存模型 模型训练完成后，需要将其参数进行保存，留着下次继续使用。 加载模型 加载保存的权重分为两步： 重新实例化模型对象，构造模型。 加载模型参数，并将其加载至模型上。...加载后的模型可以直接用于预测推理，继续对结果进行训练。 总结 简单的理解这个过程，首先加载数据集，配置网络，然后进行模型训练，经过不断的训练提高准确度，尝试去保存模型，方便下次使用，然后试着加载模型。
通过图像识别observation及reward 在gym中运行atari环境的时候可以选择同一个游戏的内存方式或者图像方式，内存方式直接返回游戏的状态，图像方式返回当前游戏的画面 之前的文章都是在MATLAB...或者simulink中直接获取observation及reward，这里我们让环境返回图像，通过神经网络识别图像中的信息 ?
map.put("result", result); } return map; } /**部署流程定义(根据ui.modeler的 modelId部署) * @param modelId 模型
通过结合主动干预的两个最新发展，我们提供了一个这些现象的正式模型，并模拟了“过度思 考情境”是如何发生的——持续到一个人的想象中出现不太可能、但令人厌恶 且令人兴奋的情境。...在这篇短文中，我们提出了潜在的生成模型，并讨论了它的含义。我们还展示了一些简短的说明性模拟。我们把对各种参数化的计算结 果的更详细的分析留给未来的作品。 Abstract....我们的模型再现了一种常见的现象，即反复思考一种情况，直到不太可能，然而令人厌恶和令人兴奋的情况出现在一个人的想象中。作为概念的证明，我们展示了某些超参数如何引起神经认知动力学，以表征想象诱发的焦虑。...自由能一书金句摘录及图表 通用智能框架 part1 如何从科学模型角度看待自由能原理框架？...超越Yann LeCun：世界模型的学习和推理
上一篇Django 2.1.7 模型 - MVT模型增删功能讲述了关于MVT模型中列表的增加数据以及删除数据的功能，在数据返回的过程中，也有部分关于模型之间关联查询的数据。...本篇章将着重讲述模型之间的关联查询。...字段查询 使用模型来实现sql中where的功能，可以通过调用 过滤器filter()、exclude()、get() 来实现。 其中，"属性名_id"表示外键对应对象的id值。...属性名称__比较运算符=值 看完上面几句话，肯定是似懂非懂的，那么我们来进入django的交互模式，引入数据模型类来查询一下看看。...： 那么下面使用django的模型查询看看，如下： In [6]: serverinfo = ServerInfo.objects.filter( id__exact = 1 ) In [7]: for
上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询、模糊查询、空查询、比较查询、范围查询、日期查询讲述了关于Django模型的查询。...但是都是条件与常量的查询，以及单条件查询，那么本篇章来介绍F对象、Q对象、聚合查询等功能。...语法如下： F(属性名) 使用F对象需要导入库，如下： from django.db.models import F 下面使用模型来查询 shelves_date < update_time 的结果，如下...`update_time` * 2)) LIMIT 21 Q对象 前面的查询可以看到都是单条件查询，并没有多个条件查询。...聚合函数包括：Avg，Count，Max，Min，Sum，被定义在django.db.models中。
尤其是在大规模并发访问和复杂查询的场景中，如何保持数据访问的高效性和查询的灵活性成为了数据库研发的核心任务之一。...YashanDB作为一种现代化的数据库解决方案，通过其独特的体系架构及底层技术实现，能够有效提升数据访问速度与查询性能。...为此，YashanDB通过动态获取统计信息，及时更新数据模型，确保生成的执行计划最优。支持向量化计算和并行查询，显著提升了复杂查询的性能。4....综合利用MVCC机制，减少锁竞争，提高并发访问能力。在设计数据模型时采取合理的数据分区和索引设计，提升查询效率。定期进行备份和监控，以维护高可用的数据环境。...结论YashanDB通过其灵活的架构设计、丰富的存储选项和强大的性能优化机制，为快速数据访问与高性能查询提供了切实可行的技术支持。
行存表（HEAP）适合在线事务处理（OLTP），为深度学习模型训练提供快速数据写入能力；列存表（MCOL、SCOL）则适合大数据场景中的实时分析（HTAP），支持高效的查询性能，这对于深度学习模型中的特征提取和模型训练十分关键...在深度学习训练过程中，多用户对大规模数据集的同时操作会导致数据不一致。...YashanDB通过维护数据的一致版本，实现读写不阻塞，确保了在训练时数据能够保持一致性，减少了冲突和错误，提高了模型训练的可靠性。4....定期进行数据备份，特别是在训练大规模模型过程中，确保能够快速恢复。通过主备复制机制实现故障自动切换，确保长时间训练期间数据不丢失和训练不中断。...通过合理配置YashanDB，开发者和数据科学家能够优化训练流程，提高模型效果，确保数据的安全和完整。在训练深度学习模型时，建议充分利用YashanDB提供的功能，以确保项目的成功进展。
2.1 预训练 普通预训练模型的特点是： 需要大型数据集做训练，并且数据已经具有基础特征和深层抽象特征，同时会消耗大量计算时间和计算资源，并且每次训练出来的未必适用，存在准确率低，模型泛化能力低，容易过拟合等问题...2.2 微调模型 Fine Tune微调模型是一种在特定任务和应用上优化大型语言模型输出的方法。它需要在一个特定的数据集上进一步调整和优化模型的部分参数或外接参数。...它通过构建特定的文本输入（称为提示prompt），引导模型在不同任务上产生更精准、更相关的输出。提示工程不需要修改模型本身而是通过调整输入来优化模型的表现。...通过相似性搜索，可以找到最匹配的top k 个数据。 增强： 将用户的查询和检索到的信息根据预设的提示模板组成prompt。...3.在查询期间，通过使用相似度和/或关键字过滤器进行Embedding来检索文本块。 4.执行整合后的响应。
finally{ map.put("result", result); } return map; } /**部署流程定义(from fhadmin.cn) * @param modelId 模型
本文是基于 LLama 2是由Meta 开源的大语言模型，通过LocalAI 来集成LLama2 来演示Semantic kernel（简称SK） 和 本地大模型的集成示例。...它允许你在消费级硬件上本地或者在自有服务器上运行 LLM（和其他模型），支持与 ggml 格式兼容的多种模型家族。不需要 GPU。LocalAI 使用 C++ 绑定来优化速度。...可参考官方 Getting Started 进行部署，通过LocalAI我们将本地部署的大模型转换为OpenAI的格式，通过SK 的OpenAI 的Connector 访问，这里需要做的是把openai...然后，我们创建一个内核构建器的实例（通过模式，而不是因为它是构造函数），这将有助于塑造我们的内核。...我们想使用Azure，OpenAI中使用Microsoft的AI模型，以及我们LocalAI 集成的本地大模型，我们可以将它们包含在我们的内核中。
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