每个Django模型至少有一个manager,你可以创建自定义manager以定制数据库的访问....由于get_queryset()返回一个Queryset对象,所以你可以使用filter(),exclude()和其他所有的Queryset方法....Django将会把第一个Manager 定义为默认Manager ，Django的许多部分(但是不包括admin应用)将会明确地为模型使用这个manager。...还有一组模型方法了封装了一些你可能想要自定义的数据库行为.特别是你可能想要修改save()和delete()的工作方式.你可以自由的重写这些方法(以及其他的模型方法)来改变行为.重写内置方法的经典用例就是你想要在保存一个对象是做些其他的什么...同样重要的是，您要传递可以传递给模型方法的参数——这就是*args, **kwargs所做的事情。Django将不时扩展内置模型方法的功能，并添加新的参数。
'PORT':'3306' 模型（Models） 模型是一个Python类，它是由django.db.models.Model派生出的子类。...模型是数据交互的接口，是表示和操作数据库的方法和方式 Django 的 ORM框架 ORM（Object Relational Mapping）即对象关系映射，它是一种程序技术，它允许你使用类和对象对数据库进行操作...,从而避免通过SQL语句操作数据库 ORM框架的作用 建立模型类和表之间的对应关系，允许我们通过面向对象的方式来操作数据库。...模型类Models 创建 模型类需继承自 django.db.models.Model Models 的语法规范 from django.db import models class 模型类名(models.Model...CRUD操作) CRUD是指在做计算处理时的增加(Create)、读取查询(Read)、更新(Update)和删除(Delete) 管理器对象 每个继承自 models.Model 的模型类，都会有一个
2 创建模型 在 Django 里写一个数据库驱动的 Web 应用的第一步是定义模型 - 也就是数据库结构设计和附加的其它元数据。...在这个简单的投票应用中，需要创建两个模型：问题 Question 和选项 Choice。Question 模型包括问题描述和发布时间。Choice 模型有两个字段，选项描述和当前得票数。...每个模型被表示为 django.db.models.Model 类的子类。每个模型有一些类变量，它们都表示模型里的一个数据库字段。...3 激活模型 上面的一小段用于创建模型的代码给了 Django 很多信息，通过这些信息，Django 可以： 为这个应用创建数据库 schema（生成 CREATE TABLE 语句）。...创建可以与 Question 和 Choice 对象进行交互的 Python 数据库 API。
【前言：本文主要从任务处理的运行模式为角度，分析Spark计算模型，希望帮助大家对Spark有一个更深入的了解。...同时拿MapReduce和Spark计算模型做对比，强化对Spark和MapReduce理解】 从整体上看，无论是Spark还是MapReduce都是多进程模型。...对于多进程，我们可以很容易控制它们能够使用的资源，并且一个进程的失败一般不会影响其他进程的正常运行，但是进程的启动和销毁会占用很多时间，同时该进程申请的资源在进程销毁时也会释放，这就造成了对资源的频繁申请和释放也是很影响性能的...对于多线程模型的Spark正好与MapReduce相反，这也决定了Spark比较适合运行低延迟的任务。...关联文章： Spark集群和任务执行 详解MapReduce 重要 | Spark和MapReduce的对比
下面以最经典的AlexNet模型为例子，计算感受野，模型计算量和大小（内存）。下面这张图是AlexNet的结构图，看起来比较直观。 ?...感受野 感受野是检测和分割任务中比较重要的指标，它是一个逐层叠加的过程，计算到最后一层的卷积特征图输出上，它的计算公式是： RFi=RFi−1+(kernelsize−1)×stride，RF0=1RF...计算量 计算量是评价一个模型重要的标准之一，其实在模型的计算量统计时有两点简化的地方： 模型的不同层中，卷积层和全连接层是占据了绝大多数的计算量，所以下面我们只关注这两个层的计算； 卷积层和全连接层都有对应的...这是AlexNet的的参数数量和计算量分布图，第一层卷积的计算量是105M FLOPs，FLOPs是“每秒浮点运算次数”，在作为计算量是，就是浮点运算次数，那么105MFLOPs就应该是105×106105...模型的大小完全由模型的参数数量和参数的存储形式决定： 卷积层 卷积层的参数数量就是一个卷积核的参数乘上卷积核的个数： Pn=(w×h×ci+1)×coP_{n}=(w\times h\times c
欢迎您关注《大数据成神之路》 添加描述 Hadoop解决大规模数据分布式计算的方案是MapReduce。MapReduce既是一个编程模型，又是一个计算框架。...也就是说，开发人员必须基于MapReduce编程模型进行编程开发，然后将程序通过MapReduce计算框架分发到Hadoop集群中运行。我们先看一下作为编程模型的MapReduce。...MapReduce编程模型 MapReduce是一种非常简单又非常强大的编程模型。...简单在于其编程模型只包含map和reduce两个过程，map的主要输入是一对值，经过map计算后输出一对值；然后将相同key合并，形成模型将大数据计算过程切分为map和reduce两个阶段，在map阶段为每个数据块分配一个map计算任务，然后将所有map输出的key进行合并，相同的key及其对应的value
文章目录 OSI参考模型 历史 OSI详细描述 应用层概述 表示层概述 会话层概述 传输层概述 网络层概述 数据链路层概述 物理层概述 博主昵称：一拳必胜客 博主主页面链接：博主主页传送门 特别鸣谢...：木芯工作室 、Ivan from Russia ---- OSI参考模型 7层—法定标准–按功能—支持异构网络系统的互联互通 4层–TCP/IP 事实标准 5层—学习方便 历史 IBM —SNA...传输层+资源子网 数据通信 ----------- 数据处理 中间系统—通信子网----最多到网络层 中间系统上面的层次，端到端通信，知道终点在哪 下三层，点到点，只管下一步传给谁 应用层概述 所有能和用户交互产生网络流量的程序...FTP，SMTP，HTTP 表示层概述 数据格式变化，翻译官 数据加密解密 数据压缩和恢复 常把他纳入应用层 会话层概述 建立连接，有序地传输数据 建立同步SYN，这就是会话 功能：建立管理终止会话...数据链路层概述 组装数据报成帧 frame 传输单位是 帧 功能 成帧—定义帧的开始结束101010101111 差错控制 帧错和错位 流量控制 接入控制（访问控制）：控制对信道的访问 物理层概述
显存估计大模型推理的过程中，显存主要用来存储kvcache。kvcache的大小和token的数量成正比，我们首先来看一下单个token的kvcache怎么计算。...，所以计算得到的k和v的维度是hidden_size。...计算量估计为了估算推理执行耗时，还需要估计模型推理消耗的计算量，然后结合芯片算力估计时延。Transformer模型的计算量主要来自自注意力机制、前馈网络（FFN）和最后的lm_head层。...，输入shape是[S, H]和[H, S]，计算量是2S^2H；接着是Q*K*V，输入shape是[S, S]和[S, H]，计算量是2S^2H；最后是输出投影，输入shape是[S, H]和[H,...计算q*k的时候，由于要把缓存的k也加上，假设当前序列长度是T，那么输入shape是[1, H]和[H, T]，所以计算量是2HT；接着计算qkv，输入shape是[1,T]和[T, H]，计算量是2HT
计算在不触动警报的情况下，小偷一晚能够盗取的最高金额。 ? 思路 这道题目和 198.打家劫舍，213.打家劫舍II也是如出一辙，只不过这个换成了树。 如果对树的遍历不够熟悉的话，那本题就有难度了。...我们计算了root的四个孙子（左右孩子的孩子）为头结点的子树的情况，又计算了root的左右孩子为头结点的子树的情况，计算左右孩子的时候其实又把孙子计算了一遍。...记忆化递推 所以可以使用一个map把计算过的结果保存一下，这样如果计算过孙子了，那么计算孩子的时候可以复用孙子节点的结果。...确定递归函数的参数和返回值 这里我们要求一个节点 偷与不偷的两个状态所得到的金钱，那么返回值就是一个长度为2的数组。...最后头结点就是 取下标0 和 下标1的最大值就是偷得的最大金钱。
电子科技大学计算机学院研究生，从事大数据分析研究方向。主要使用 Python 语言进行相关数据的分析，熟练使用 django 开发网站系统。Django开源论坛作者。...编写博客的数据库模型 博客最主要的功能就是展示我们写的文章，它需要从某个地方获取我们写的博客文章数据才能把它展示出来，通常来说这个地方就是数据库。...数据库模型详解 首先是 Category（分类）和 Tag（标签）类，它们均继承自 model.Model 类，这是 django 规定的。它们均有一个 name 属性，用来存储它们的名称。...category 和 tags。这是分类与标签，分类与标签的模型我们已经定义在上面。我们在这里把文章对应的数据库表和分类与标签对应的表关联起来，但是关联形式稍微有点不同。...django.contrib.auth 是 django 内置的应用，专门用于处理网站用户的注册、登录等流程，User 是 django 为我们已经写好的用户模型，这里我们通过 ForeignKey 把文章和
、隔离和连贯性。...从实体模型中可以看出，Child是和Parent绑定在一起的，因此Parent可以放在Child文档中。...嵌入文档 文档模型和实体关系模型是不一样的，一般来说在实体关系模型中每个实体都有一个对应的表，但是在文档模型中则不是这样，我们一般会像下面代码这样将所有紧密相关的信息存储在一个地方。...当我们需要在 Child 信息中加入爷爷奶奶和姥姥姥爷时，就出现了多对多的关系，因为一个孩子最多有四个祖父母辈的家长，每个祖父母辈的家长又有可能有多个孙子辈的孩子。 那么我们该如何解决这个问题呢？...一般来说我们会将关联记录放在较小的一侧，也就是说孩子祖父母辈的数量大部分情况下比祖父母的孙子辈的数量少，因此将这个关联放在 Child 文档中。
为了研究这个问题，研究人员首先进行了一系列实验来衡量儿童对不同信息来源的敏感性，然后提出了一个计算认知模型，详细说明了这些信息的整合方式。...计算机程序的预测 语言学习的一个核心问题是参照物识别：为了获得一个词和一个物体之间的常规符号关系，儿童必须确定这个词的预期参照物。然而，没有一个独特的线索可以在所有情况下使用。...“你可以把这个模型看作是一个小小的计算机程序。我们输入儿童对不同信息的敏感度，在单独的实验中对这些信息进行测量，然后程序模拟如果这些信息源以合理的方式结合起来会发生什么。”...图：解释信息的整合 “计算建模的优点在于你可以阐明一系列替代假设 —— 替代模型 —— 具有不同的内部联系，以测试其他理论是否会做出同样好的或更好的预测。” Tessler 解释说。...而且该模型没有区分共同基础信息和其他可能使对象在上下文中更加突出的原因。
举个例子： 问题：「A的孙子是谁？」...输入文本分块：[1]，[2]，[3]，[4]每个块的支持数据： [1]–A的配偶是D [2]–A的孩子是B [3]–无额外证据 [4]–B的孩子是C 智能体链过程： 问题：「A的孙子是谁？」...工作智能体对其块进行评估并执行相关任务： [1]—主题探索：A的配偶是D [2]—解答第一步（hop）：A的孩子是B [3]—传递之前的证据：A的孩子是B [4]—完成推理：A的孩子是B，B的孩子是C。...因此，A的孙子是C 管理智能体：「是C。」...「中间丢失」效应 为了评估基线模型和CoA模型中的「中间丢失」效应，作者复现了下列文章。
对于情况三，取nums[1] 和 nums[3]就是最大的。 所以情况二 和 情况三 都包含了情况一了，所以只考虑情况二和情况三就可以了。...成环之后还是难了一些的， 不少题解没有把“考虑房间”和“偷房间”说清楚。 这就导致大家会有这样的困惑：“情况三怎么就包含了情况一了呢？本文图中最后一间房不能偷啊，偷了一定不是最优结果”。...max(val1, val2); } }; 当然超时了，因为我们计算了root的四个孙子（左右孩子的孩子）为头结点的子树的情况，又计算了root的左右孩子为头结点的子树的情况，计算左右孩子的时候其实又把孙子计算了一遍...那么使用一个map把计算过的结果保存一下，这样如果计算过孙子了，那么计算孩子的时候可以复用孙子节点的结果。...最后头结点就是 取下标0 和 下标1的最大值就是偷得的最大金钱。 树形DP为什么比较难呢？ 因为平时我们习惯了在一维数组或者二维数组上推导公式，一下子换成了树，就需要对树的遍历方式足够了解！
“鸡兔同笼问题”是我国古算书《孙子算经》中著名的数学问题，其内容是：“今有雉（鸡）兔同笼，上有三十五头，下有九十四足。问雉兔各几何。” ? "鸡兔同笼"作为经典的数学题目，其解法五花八门。...那么各位，你有信心快速准确地计算出鸡兔各有几只吗？ 你能想到几种解法呢？❤ ? ? 一起开启头脑风暴吧！！ ? ?...2 算数法 《孙子算经》的经典解法： 脚数的1/2减头数，即为兔数；头数减兔数即为鸡数。...3 抬脚法 抬脚法也称假设法~ 假设鸡和兔子都抬起2只脚，所有抬起的脚：35×2=70只，那么地上剩余的脚：94-70=24只，此时地上的脚只能是兔子的脚，而且每只兔子有2只脚着地。...随着编程的普及化，越来越多的孩子开始学习编程。学习编程能够帮助孩子发散思维，还能够让孩子快人一步。但是很多时候，他们又会困惑于学编程能做什么？
事情的起因是因为我大伯他的孙子玩他手机的时候设置了锁屏密码，然后给忘记了。。。。。...然后就带着手机和孙子来了我家， 当时我正在学着django的ORM模型部分，刚在狂抓的边缘，也挺好，解锁个手机解解乏，前后大概花了1.5个小时吧，找刷机包下载找了接近40多分钟 因为机器实在是。。。
4、教孩子用Pygame Zero编写代码[4] 你怎么能激发孩子对电脑的兴趣？一种方法是通过视频游戏！在本文中，作者将重点介绍使用Pygame Zero教他六岁儿子编程的经验。...9、Flaks vs Django:选择的适合Python Web框架[9] Django和Flask的主要区别是什么?他们各自的优缺点是什么?相信看完这篇文章，你可以得到答案。...10、[Python时间模块指南]([10]https://realpython.com/python-time-module/)有趣的项目、工具和库1、TensorWatch[11] 调试，监控和可视化的深度学习和强化学习来自于微软研究院...4、deeplearning-models[14] 一系列不同的深度学习架构，模型，和技巧。songoku[15] 利用计算机视觉和神经网络实时解决视频中的数独问题。...//scalegrid.io/blog/pymongo-tutorial-testing-mongodb-failover-in-your-python-app/ [4] 教孩子用Pygame Zero
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。...尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。...本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils，这两个库可以帮助我们了解内存和显存的消耗。...这个对于我们计算模型的GPU显存占用是非常方便的，通过计算显存占用，我们才能够最大化训练的batch size，保证训练的最优速度。...Pytorch在开始运行程序时需要额外的显存开销，这种额外的显存开销与我们实际使用的模型权重显存大小无关。
用户点击行为数据通常用来生成训练数据用户机器学习提高ranking performance,或者是在ranking fuction中作为特征来计算ranking score....title形成的预料库合并成一个预料库，然后基于共同的这个预料库训练模型，但是在query和document上词法上的区别会在之后计算相关性上带来不好的影响。...Vector Propagation Algorithm 迭代更新Q和D的过程很像HIT算法迭代计算authority和hub得分的过程。...这种计算query和document向量的方式都是从query vocabulary space或者是document vocabulary space中得到的，当我们能够计算得到两个vector向量，...则可以利用cosine函数来计算query-document Pair的相关性，计算得到的相关性得分则可以作为影响排序的一个特征。
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