首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

3分钟短文 | Laravel获取关联表指定的3个方法

今天我们说一说,在Laravel中,如何关联模型,以及制定返回,以精简返回数据。 学习时间 假如有两个模型 User 和 Post,一个用户会发布多个post,也就是一对多的关联关系。...在Post模型中,必然有一个发布者,是一对一的映射: public function user(){ return $this->belongsTo('User'); } 现在假如有一个查询,获取所有的帖子...with语句 模型的with语句用于调用模型内声明的关联关系,其实它接收一个数组,可以在查询时关联多张表,同时支持一个闭包,用于对关联表的查询语句进行裁切。...}))->get(); 闭包内$query拼接SQL语句,并指定 select 选取的,那么框架生成的SQL语句,就只会返回 id,username 。...:-( 写在最后 本文通过2种确切可用的方式,裁剪了关联模型返回的内容。 在实际代码中,第一种使用闭包修剪SQL语句,用途较为广泛。 第二种方式影响全局,一般不推荐。

2K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

内网渗透测试研究:NTDS.dit获取域散

IFM与DCPromo一起用于“媒体安装”,因此被升级的服务器不需要通过网络另一个DC复制域数据。...到现在为止,我们已经学会了利用各种方法将Ntds.dit文件提取出,当我们获得了域控上的Ntds.dit文件后,接下来要做的就是想办法Ntds.dit文件中导出其中的密码哈希散值。...并提取表信息: esedbexport -m tables ntds.dit // 提取表信息 如上图提取表成功,并且会在当前目录下生成一个“ntds.dit.export”文件夹: 上图中...如上图所示,成功将域内的所有用户及密码哈希散值导出来了。...secretsdump.py有一个本地选项,可以解析Ntds.dit文件并从Ntds.dit中提取哈希散值和域信息。在此之前,我们必须获取到Ntds.dit和SYSTEM这两个文件。

3K30

Seaborn-让绘图变得有趣

数据集 Seaborn 导入开始matplotlib。请注意,使用的是matplotlib版本3.0.3,而不是最新版本,因为存在一个会破坏图并使其无效的错误。然后,导入了seaborn。...可以将其理解为该特定数据集的直方图,其中黑线是x轴,完全平滑并旋转了90度。 图 相关矩阵可帮助了解所有功能和标签如何相互关联以及相关程度。...plt.figure(figsize = (12, 8)) sns.heatmap(dataset.corr(), annot = True) Seaborn的图 尽管整个图很有用,但可以查看最后一开始...,并注意每个功能可能如何与标签相关联median_house_value。...绘图本身对于获取手边的数据的本质非常有用。 sns.pairplot(dataset) Seaborn的情节图 上图包含大量信息,而且仅需一条命令即可获得。

3.6K20

生物学的机器学习:使用K-Means和PCA进行基因组序列分析 COVID-19接下来如何突变?

在本文中,我将…… 提供RNA序列的简单解释 使用K-Means创建基因组信息集群 使用PCA可视化集群 …并对我们执行的每个程序进行分析来获取经验。 什么是基因组序列?...DNA转换为RNA再转换为蛋白质的过程 使用包括测序仪器和专用标签等专用设备,可以揭示特定片段的DNA序列。...可视化数据的一种好方法是通过关联图。每个单元代表一个特征与另一个特征之间的关联程度。 ? 图中可以看到许多数据彼此高度相关。这是有道理的,因为大多数突变都是彼此不同的。...否则,每将不可比较。 此图按列表示每个簇的属性。因为这些点是按比例缩放的,所以图中标注的数值在数量上没有任何意义。但是,可以比较每中的标注值。您可以视觉上了解每个突变簇的相对属性。...这是原始数据集中保留的统计信息的百分比。在这种情况下,数据的方差比是0.9838548580740327,这已经很高了!我们可以放心,无论我们PCA进行的任何分析都不会使数据失真。

70410

【数据分析】数据缺失影响模型效果?是时候需要missingno工具包来帮你了!

这可以是条形图、矩阵图、图或树状图的形式。 从这些图中,我们可以确定缺失值发生的位置、缺失的程度以及是否有缺失值相互关联。...这是在条形图中确定的,但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图,范围左侧的0到右侧数据框中的总数。上图为特写镜头。...当一行的每中都有一个值时,该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时,该行将向左移动。 图用于确定不同之间的零度相关性。换言之,它可以用来标识每一之间是否存在空值关系。...如果在零级将多个组合在一起,则其中一中是否存在空值与其他中是否存在空值直接相关。树中的越分离,之间关联null值的可能性就越小。...RMED位于同一个较大的分支中,这表明该中存在的一些缺失值可以与这四关联。 摘要 在应用机器学习之前识别缺失是数据质量工作的一个关键组成部分。

4.7K30

第四章 为IM 启用填充对象之为IM存储启用ADO(IM 4.8)

ADO如何与数据一起使用 ADO角度来看,IM存储是另一个存储层。 ADO和IM存储的控制 使用 HEAT_MAP初始化参数启用图(Heat Map)。...Oracle数据库支持以下条件适用于策略: · 自对象修改以来的特定天数 DBA_HEAT_MAP_SEGMENT视图中的SEGMENT_WRITE_TIME获取此值。...· 自访问对象以来的特定天数 此值是DBA_HEAT_MAP_SEGMENT视图中SEGMENT_WRITE_TIME,FULL_SCAN和LOOKUP_SCAN中的较大值。...· 自对象创建以来的特定天数 DBA_OBJECTS中的CREATED 获取此值。...数据库在数据字典视图中显示Heat Map数据。例如,要获取内存中对象的读取和写入时间,请查询ALL_HEAT_MAP_SEGMENT视图。

1.5K20

图形解读系列 | 给你5个示例,你能看懂常用图使用吗?

当应用于数值矩阵时,图中每个单元格的颜色展示的是行变量和变量交叉处的数据值的大小;若行为基因,列为样品,则是对应基因在对应样品的表达值;若行和都为样品,展示的可能是对应的两个样品之间的相关性。...整体来看,图中大致有4个比较亮的区域代表在对应样品中表达丰度高的4个菌群集合。结合层级聚类图来看,4个高丰度菌群集合分别来自于4组样品(对应于分支图的蓝、绿、红、黄)。...proof=true 样本相关性图 样本相关性图为对称图,每个单元格代表一个相关性值,具体是哪种类型的相关性可从图例 (Legend)获取。一般结合层级聚类展示,样品相似度高的聚在一起。...图中展示了不同品系小鼠的野生型和KLA处理组基因表达谱Spearman相似性图。对角线处的16-宫格可以看出,小鼠品系比处理方式对表达量的影响更大。 ?...图绘制需要的数据与最后呈现的图一般是一致的,数据中每一行对应于图中每一行,数据中每一对应于图每一。如果做了聚类分析,顺序可能会变。 无需写代码即刻绘制热图 ?

5.9K31

WGCNA将共表达基因与表型数据相关联

识别与表型相关联的modules。...,其他代表不同的表型,尽量不要有空值,早进行相关性分析时,空值会被剔除,所以太多的空值会影响相关性分析的结果。...在该图中,每一行代表一个module, 每一代表一种表型,每个单元格的颜色由对应的相关系数进行映射,数值-1到1,颜色由绿色过渡到白色,然后过渡到红色。...,除此之外,还可以分析在不同分组中,共表达的趋势是否一致,如果表达趋势不同,一个为正相关,一个为父相关,则用NA表示, 可以得到如下所示的图 ?...在该图中,只有在两组中共表达趋势相同的modules才会有颜色填充。 所谓的与表型数据关联,其实就是一个相关性分析,最后可以根据相关性的分析结果,筛选与某种表型显著相关的modules。

2.2K21

R可视化:微生物相对丰度或富集图可视化

图中,不同的颜色通常代表不同的数值大小,比如颜色越深可能代表某种微生物的表达水平或出现率越高。通过比较不同分组间的颜色变化,研究者可以快速地识别出哪些微生物在特定条件下更为活跃或更为丰富。...获取提取码prevotellaceae_mat <- "28-1-prevotellaceae_matrix_4ComplexHeatmap.tsv"prevotellaceae_row_groups...column_md: 分组文件,其中每一行与mat_file的相匹配,[txt文件]。row_md: 行分组文件,其中每一行与mat_file的行相匹配,[txt文件]。...font_style: 图中所有标签的字体样式,[字符串],默认:["serif"]。font_size: 图中所有标签的字体大小,[整数],默认:[11]。...column_gap: 如果您使用了column_md参数,则控制切片之间的间距,[浮点数],默认:[1]。width: 控制整个复杂图的宽度,[浮点数],默认:[1]。

8710

超火爆的健身APP正大量泄露用户敏感信息

但研究人员发现,此功能虽然使用了公开可用的图数据,但结合特定用户的元数据可能会泄露特定用户行踪,甚至让用户真实身份得到暴露。...研究人员先是搜集了Strava 一个月内阿肯色州、俄亥俄州和北卡罗来纳州的图数据,接着用图像分析来检测街道旁边的开始和停止区域,以此表明特定房屋与跟踪活动的关联性。...房子附近的活动热度 在选择符合标准的图屏幕截图后,研究人员以能够识别个人住所地址的缩放级别覆盖 OpenStreetMaps 图像,并利用Strava上的搜索功能爬行用户信息,以找到将某一特定城市作为其所在地的用户...覆盖住所位置 通过比较图中的端点和搜索功能中用户的个人信息,研究人员可以将图上的高频活动点与用户的家庭住址相关联。...加强 Strava 隐私 要想避免暴露个人住所,最理想的的状态是住在人口稠密的地区,该地区会产生大量 Strava 图数据,这使得几乎不可能进行针对特定人员的跟踪。

20020

我是如何还原NC中的美图的

特定基因突变的样本数量白色到深紫色不等。超甲基化DMR显示为蓝色,去甲基化黄色。KM生存预后差的基因标记为粉红色。启动子区域的染色质开放性展示为白色(关闭)—橙色。..., "cm"), gp = gpar(fill = 1:24),##填充颜色 box_width = 0.3,##箱子宽度 outline = FALSE##是否显示离群点 ))##将注释放到图中...unit(4, "cm"), gp = gpar(fill = 1:24),##填充颜色 box_width = 0.3,##箱子宽度 outline = FALSE##是否显示离群点 )),##将注释放到图中..."cm"), gp = gpar(fill = 1:24),##填充颜色 box_width = 0.3,##箱子宽度 outline = FALSE##是否显示离群点 )),##将注释放到图中..."cm"), gp = gpar(fill = 1:24),##填充颜色 box_width = 0.3,##箱子宽度 outline = FALSE##是否显示离群点 )),##将注释放到图中

1.2K30

肿瘤免疫浸润评估资源—TIMER

为方便研究肿瘤免疫和基因组数据,TIMER应用反褶积方法基因表达谱中推断TIICs的丰度,重新分析了TCGA的32个癌症类型的10897个样本的基因表达数据,估计6个TIIC亚群(B细胞、CD4+T细胞...单击图上的单元格查看突变体与野生型肿瘤中免疫浸润分布的小提琴图(同一免疫细胞在同一癌症中经过两种方法计算的免疫浸润水平大致相同)。 (3) sCNA:免疫浸润与体细胞CNV间的关联....提交变量后,TIMER将进行cox回归分析,在图中显示每个模型的标准化浸润系数。 点击下载JPG。 图表的每个单元格都对应一个独立的Cox模型。单击显示相应免疫浸润和癌症类型的K-M曲线。...(2) Gene_Outcome:基因表达与临床结果的关联. 使用Cox比例风险模型评估各肿瘤类型之间基因表达的临床相关性。 单击图的单元格将显示基因的KM曲线。...TIMER三大功能模块的直观输入和输出,对多癌型中特定基因和免疫细胞互作分析进行简化,更便于应用,为肿瘤免疫研究提供了一个全面的分析网络工具,你get了吗?

1.8K41

关联规则(二):Apriori算法

图中从上往下的第一个集合是Ф,表示空集或不包含任何物品的集合。物品集合之间的连线表明两个或者更多集合可以组合形成一个更大的集合。 ? 可以发现即使对于仅有 4 种物品的集合,也需要遍历数据 15 次。...候选项集C2开始,通过最小支持度过滤生成 频繁项集L2。 …… 4....参数详解 关联规则的发现,我们使用 mlxtend 包,他是由Sebastian Raschka开发的一个工具集,初衷也是写下一些在其他包中没有找到的特定算法,是一个机器学习扩展工具库。...也就是项集中项目的最大个数 n_jobs : 使用的计算资源,这个参数和 sklearn 中应该是一致的,即指定计算时可使用的最大核心数 返回值:返回值也是 dataframe 格式,由 支持度 和 项集 两构成...首先定义一个数据获取方法,读取数据后将数据独编码之后备用 1def get_data(): 2 # 读取数据 3 data = pd.read_csv(os.path.join(os.getcwd

3.8K30

R语言使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

(例如,如果您的输入数据代表人,则可能具有变量“年龄”,“性别”,“身高”和“体重”,网格上的每个节点也将具有这些变量的值) 输入数据中的关联样本。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集(行是样本,是变量 # 在这里,我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] #...# 权重矢量视图 图是也许是自组织图中最重要的可能的可视化。通常,SOM过程创建多个图,然后比较这些图以识别图上有趣的区域。 在这种情况下,我们将SOM的平均教育水平可视化。 ? ?...SOM网格中具有空节点的图 在某些情况下,您的SOM训练可能会导致SOM图中的节点为空。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 som_clust[som_modl$unit.clasf] # 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 data$cluster <- cluster_assignment

2K00

热门通讯软件Discord万亿级消息存储架构

Shard(分片):ScyllaDB 进一步划分数据,通过将节点中总数据的片段分配给特定 CPU 及其关联的内存 (RAM) 和持久存储(例如 NVMe SSD)来创建分片。...Rows(行):每个分区包含按特定顺序排序的一行或多行数据。并非每一都出现在每一行中。这使得 ScyllaDB 能够更有效地存储所谓的“稀疏数据”。 Colums():表行中的数据将分为。...特定的行和条目将被称为单元格。某些将用于定义数据的索引和排序方式,称为分区键和聚类键 ScyllaDB 包含查找可能导致性能问题的特别大分区和大行的方法。...通常在基于 Linux 的操作系统中,数据以 4KB 块的形式存储中获取。然而,实际上,许多数据库读取获取的数据要少得多。这会导致 Linux 缓存的读取放大和低效率。...“无共享”设计 ScyllaDB 采用分片(Shard)设计,每个分片分配给特定 CPU 及其关联的内存 (RAM) 和持久存储(例如 NVMe SSD)。

55630
领券