verbose_name='姓') given_name = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名') def name(self): # 计算字段要显示在修改页面中只能定义在只读字段中...(app.PersonAdmin),第二个是这个类管理的模型实例(Person) return '%s,%s' % (self.family_name, self.given_name)...name.short_description = '全名' # 用于显示时的名字 , 没有这个,字段标题将显示'name' readonly_fields = ('name',) admin.site.register...(Person, PersonAdmin) 补充知识：django如何在 search_fields 中包含外键字段 在search_fields中加入一个外键的名字是不能查询的,要写成(外键名__外键中的字段名...,而不是电脑的分辨率,就可以搜索'手机 分辨率' 以上这篇django 模型中的计算字段实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
检索模型的分类 检索的核心，在于计算query和document的 相似度 。...依此可以把信息检索模型分为如下三类： 基于统计的检索模型 使用exact-match来衡量相似度,考虑的因素有query中的词语在document中出现的词频TF、document...代表性的模型是BM25，用来衡量一个term在doc中的重要程度，其公式如下： 惩罚长文本、对词频做饱和化处理 实际上，BM25是检索模型的强baseline。...基于exact-match的检索模型是召回中必不可少的一路。...其实，在现在常用的深度检索模型中也经常增加这种人工构造的特征。
语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....在训练时使用正doc和n个负doc，其中n个负doc的采样方法可以是： random：从doc库中随机采样 BM25: 取BM25最高，但不是正样本的doc。...所以，应该设计专门针对检索任务的预训练任务。...exact-match的稀疏检索模型，这是因为过多的使用简单负例（random或者in-batch负采样）没有提供很多信息量，其 梯度范数较小、收敛速度慢 。...预训练模型在精排中的应用 精排阶段可以是多个cascading模型级联构成，数据量越来越少、模型越来越复杂。
近日，抽空跑通了delf模型，它已经成为tensorflow models中research的一个子工程（见网址：https://github.com/tensorflow/models/tree...以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。...而DELF模型则是ICCV 2017和CVPR 2018（Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking）提到的是当前效果最好的以图搜图的模型...，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。...1、DELF的架构（实现流程） 如下图的流程可见，对于任何图像，需要获得特征，此处采用CNN架构来实现特征的抽取，其中DELF抽取的步骤如左图所示，主要区别是有个注意力的得分判断模型。
Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。...混合检索尽管现代训练管道产生了在零样本场景中具有良好性能的检索器模型，但众所周知，词汇检索器（例如 BM25）和语义检索器（例如 Elastic Learned Sparse Encoder）在某种程度上是互补的...此外，我们想了解结果对这些参数的选择有多敏感，以及最优值是否可以在数据集和模型之间推广。这对于在零样本设置中对方法有信心非常重要。...在本实验中，我们使用 Elasticsearch 进行检索，通过单个文本字段和向量表示每个文档。BM25 搜索是使用匹配查询和使用带有script_score查询的精确向量搜索的密集检索来执行的。...在我们的实验中，我们发现大约 40 个带注释的查询可以超越 RRF，尽管不同数据集的确切阈值略有不同。图片我们还观察到，不同数据集（见图 2）以及不同检索模型的最佳权重差异很大。
这是众所周知的，BEIR基准测试将多种检索任务组合在一起，作为模型在未见过数据集上表现的代理。在零样本情况下实现良好的信息检索，即使用预训练模型进行一键式搜索文本字段，正是我们想要实现的目标。...我们是如何进行模型训练的？在我们的第一篇博客中，我们介绍了有关训练密集检索模型的一些想法。实际上，这是一个多阶段过程，通常会选择一个已经经过预训练的模型。...我们不会进一步讨论这个问题，因为迄今为止这还不是我们的重点，但请注意，像许多当前有效的检索模型一样，我们从共 co-condenser pre-trained model 开始。...特别是，它鼓励根据对倒排索引检索成本的影响，从查询和文档表示中删除那些提供很少排名信息的 token。...迄今为止，我们专注于零样本设置中的检索质量，并在各种强大的基线上展示了良好的结果。随着我们向 GA 迈进，我们计划在该模型的实施方面做更多的工作，特别是围绕提高推理和检索性能。
介绍： 这篇文章是我写的"如何把图片存入sqlServer中"的后续。我建议你在读这篇文章之前先看看那篇。 和存储图片相比，读取图片就要简单多了。...输出一副图片我们要做的就是使用Response对象的BinaryWrite方法。 同时设置图片的格式。在这篇文章中，我们将讨论如何从SqlServer中检索图片。 并将学习以下几个方面的知识....·如何设置图片的格式？ ·如何使用BinaryWrite方法。 我们已经在Person表中存储了数据，那么我们就写些代码来从表中读取数据。 下面的代码检索了所有的值从Person表中。...从sqlserver中读取图片的代码....在显示图片之前，我们先设置了图片的contentType，然后我们使用BinaryWrite方法把图片输出到浏览器。
显而易见，display_name就是要在页面中展示的。 如何取到value和displayname？...在模板中可以通过模板语言 {{ user.sex }}很简单地显示value，但不能直接调用 get_属性_display()方法（模板毕竟是模板语言） 只能自定义过滤器，顺便提一句django中是不能直接调用函数的...补充知识：django中choices字段获取对应字段值 如下所示： class Area(models.Model): Area_Level = ( (0, u'全国'), (...models.IntegerField(choices=Area_Level,verbose_name='层级', null=True) object.get_level_display（） 以上这篇Django模型中字段属性...choice使用说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
//下面这个函数的作用：有两点 //1、后面的是前面的注释，在rules验证的时候，如果报错，会把此处的后面的内容显示出来 //2、hint作用，即表单中用户插入数据时，提示用户该字段该填什么内容...public function attributeLabels() { return [ 'id' => 'ID',//id为数据表中的字段名，ID 为表单显示的描述...'name' => '这是用户名', 'password' => 'Password', ]; } 可以新增加个属性，设置set和get 代码如下，添加到模型中即可...，name1是修改后的值 private $name; public function getName(){ return $this->name1; } public
// MySQL中的json字段 // MySQL5.7.8中引入了json字段，这种类型的字段使用的频率比较低，但是在实际操作中，有些业务仍然在用，我们以此为例，介绍下json字段的操作方法...： 还是从例子看起： mysql> create table test1(id int,info json); Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) mysql>...json中的内容。...其中： 1、$符号代表的是json的根目录， 2、我们使用$.age相当于取出来了json中的age字段， 3、当然，在函数最前面，应该写上字段名字info 下面来看json中常用的函数： a、json_valid...，形如{'aa':1}这种形式的json，其深度是2 e、json_contains_path函数检索json中是否有一个或者多个成员。
从左侧的面板中打开 wikipedia 数据源，我们将会从这里对数据源中的 page 进行查询。...单击 page 然后从菜单中选项 Show:page ： SELECT 查询语句将会在查询编辑器中显示。...但是，现在如果你进行查询的话是没有任何返回数据的，这是因为默认的查询时间为最近的一天， 但是我们的数据已经远比这个数据老。 因此我们需要删除这个过滤器（filter）。...需要注意的是，如果你使用的是这种方式查询的字段，那么返回的结果只会是退回 1 天。 同时在每一条记录的后面都会自动添加一个 Count 的字段。...请注意上图中的查询脚本和查询自动为你添加的 Count 字段。 https://www.ossez.com/t/druid-druid-console/13630
MySQL中explain中的结果字段介绍（三） 之前的文章中对于explain的数据结果中的字段已经进行了一部分介绍了，今天来说一说剩下的几个字段，为了防止忘记，先看看这个表结构： mysql...1个字节 3、对于varchar这种变长字段，需要有额外的2个字节来保存长度 有了这三条规则，就能比较容易理解key_len的值了，例如上面的例子中，key_len的值是4，它的原因是int类型是固定长度...，与条件匹配的值是一个常数还是一个变量之类的，我们可以看到，上面的结果中，ref字段的值都是const，是因为我们使用常量a或者常量2和索引字段进行匹配，如果我们使用某个字段进行匹配，来看下面： mysql...如果查询包含不同列的GROUP BY和ORDER BY子句，则通常会发生这种情况 Using index 仅使用索引树中的信息从表中检索列信息，而不需要进行回表来读取实际行 Using index condition...数据较少时从内存排序，否则从磁盘排序 no matching ... && not exist 找不到匹配的记录。
补充知识：Django中models下常用Field以及字段参数 一、常见的FieldType数据库字段类型 1、AutoField：自增Field域，自动增加的一个数据库字段类型，例如id字段就可以使用该数据类型...1、null：用于表示某个字段可以为空 2、unique：如果设置为unique=True则该字段在此表中必须是唯一的 3、db_index：如果db_index=True则代表这为此字段设置索引 4...、default：为该字段设置默认值 四、关系字段 1、to：设置要关联的表 2、to_field：设置要关联的表的字段 3、related_name：反向操作时，使用的字段名，用于代替原反向查询时的”...类，而Meta类封装了一些数据库的信息，主要字段如下： 1、db_table：ORM在数据库中的表名默认为app_类名，可以通过db_table可以重写表名 2、index_together：联合索引，...https://docs.djangoproject.com/en/dev/ref/models/fields/ 以上这篇Django中的AutoField字段使用就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
该参数或allow_folders 中必须有一个为 True....该参数或 allow_files 中必须有一个为 True. 当然，这些参数可以同时使用。...FilePathField实例被创建在您的数据库为varchar列默认最大长度为 100 个字符。作为与其他字段，您可以更改使用的max_length最大长度。...大多数网站在插入图片时一般都是这样处理的： 上传大尺寸图时，自动生成一张缩略图；网页中插入缩略图，并把地址指向大尺寸的图。...所以在Django中，我这样定义主要字段： title = models.CharField(max_length = 120) img = models.ImageField(upload_to
该参数或allow_folders 中必须有一个为 True....FilePathField实例被创建在您的数据库为varchar列默认最大长度为 100 个字符。作为与其他字段，您可以更改使用的max_length最大长度。...大多数网站在插入图片时一般都是这样处理的： 上传大尺寸图时，自动生成一张缩略图；网页中插入缩略图，并把地址指向大尺寸的图。...所以在Django中，我这样定义主要字段： title = models.CharField(max_length = 120) img = models.ImageField(upload_to =...字段的用法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Kotlin中的backing field 参考地址stackOverFlow回答地址 什么是Kotlin中的后备字段backing field?这个问题确实困扰了我很久。...Kotlin中的属性(properties)和Java中的字段(field)概念上有极大的区别,相对于字段是更高层次的概念。...有后备字段的属性： 将值用字段的形式存储起来。用字段存储在内存中。一个这样的属性的例子就是pair当中的first和second。作为pair在内存中的表现，随之改变。...所以它不会改变list在in-memory中的表现形式。(这样在java中是做不到的，因为java是基于静态类型的。) 自我总结 总结下来，对其理解就是 具备后备字段的属性。...其实就是类中自己的属性。可读可写。 而不具备后备字段的属性，其实是一个代理？可读不可写。
而随着预训练在深度学习领域的大放光芒，信息检索中也出现了各种预训练策略。这篇文章博主将整理来自清华大学与中科院的信息检索综述，先上路径。...基于交互的模型主要刻画文档和查询之间的交互，即先计算一个由相似度组成的交互矩阵，然后从交互矩阵中以不同方式提取出用利于分析相关性的特征。...召回(Retrieval)阶段的具体应用 从表示的类型和索引模式，作者将语义检索模型分成三个类别： Sparse Retrieval Models：通过获得刻画语义的稀疏文档表示并建立倒排索引来提升检索效率...snippets只突出文档中与给定查询相关的部分。 keyphrase extraction。从文档中抽取关键词，大部分工作通常会将关键词提取任务视作序列标注任务。 未来工作 新的目标和框架。...端到端的IR。 新的IR设计系统。从索引中心到模型中心。
本文将探讨三种有效的技术来增强基于rag的应用程序中的文档检索，通过结合这些技术，可以检索与用户查询密切匹配的更相关的文档，从而生成更好的答案。 查询扩展 查询扩展指的是一组重新表述原始查询的技术。...本文将讨论两种易于实现的流行方法。 1、使用生成的答案扩展查询 给定一个输入查询，首先让LLM提供一个假设答案（不管其正确性），然后将查询和生成的答案组合在一个提示中并发送给检索系统。...这样可以从vectorstore中检索更多文档。但是其中一些将是重复的，所以需要执行后处理来删除它们。 这个方法的思想是扩展可能不完整或不明确的初始查询，合并成最终可能相关和互补最终结果。...允许模型直接比较和对比输入，以更综合和细致的方式理解它们的关系。 给定一个查询，用所有检索到的文档对其进行编码。然后按降序排序。得分高的认为是最相关的文件。...一盘情况下适配器会插入到预训练模型层之间的小型前馈神经网络中，所以训练适配器的目标是更改嵌入查询，以便为特定任务生成更好的检索结果。 嵌入适配器是一个可以在嵌入阶段之后和检索之前插入的阶段。
图片在之前的博客文章中，我们讨论了信息检索的常见方法，并介绍了模型和训练阶段的概念。在这里，我们将介绍基准测试，以公平的方式比较各种方法。...从历史上看，BM25 和学习检索模型之间的比较一直基于有限的数据集，甚至仅基于这些密集模型的训练数据集：MSMARCO，这可能无法准确表示模型在数据上的性能。...BEIR 论文（“ BEIR：信息检索模型零样本评估的异构基准”，Takhur 等人，2021 年）提出了解决在通用环境中评估信息检索方法的问题。...换句话说，如果模型不能很好地适应您的特定数据，那么与 BM25 相比，使用 kNN 和密集模型很可能会降低您的检索性能。微调密集模型前面的描述中对密集模型的描述并不是全貌。...最后，随着时间的推移，数据库中主题或语义结构的变化将降低微调模型的检索准确性。结论我们使用 13 个数据集建立了信息检索的基础。
实际冲销ACDOCA-XTRUEREV字段不为空，标识该数据是冲销数据 冲销凭证与被冲销凭证关系 相同科目反向金额 相同借贷标识 所以对应类型凭证不做筛选，在计算的过程中金额自动回抵消
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