Flask本身不支持数据库，相信你已经听说过了。正如表单那样，这也是Flask有意为之。对使用的数据库插件自由选择，岂不是比被迫适应其中之一，更让人拥有主动权吗？
Django数据库迁移是一种管理应用程序模型与数据库之间关系的机制。它可以使得我们在不丢失任何数据的情况下更新数据库模型，以及跨多个开发环境（开发、测试、生产等）同步模型。
在有监督的机器学习和尤其是深度学习的场景应用中，需要大量的标注数据。标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，关键是现实场景中，往往无法标注足够的数据。而且模型的训练是极其耗时的。因此迁移学习营运而生。 传统机器学习(主要指监督学习)
从Scala的2.11.0版本开始，Scala的Actors库已经过时了。早在Scala2.10.0的时候，默认的actor库即是Akka。
作者：Daniel Zügner、Amir Akbarnejad、Stephan Günnemann
选自arXiv 作者：Ronghang Hu 等 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 伯克利和 FAIR 研究人员提出一种新型实例分割模型，该模型能利用目标检测边界框学习对应的分割掩码，因此大大加强了实例分割的目标数量。这种将目标检测的知识迁移到实例分割任务的方法可能是我们以后需要关注的优秀方法，机器之心对这篇论文进行了简要地介绍，更详细的内容请查看原论文。 近来目标检测器准确度显著提升，获得了很多重要的新能力。其中最令人兴奋的一项是为每个检测目标预测前景分割掩码，即实例分割（instance segment
上一章我们介绍了比较简单的laravel模型关联关系中的一对一，介绍了关联操作方法。
[49]中提到的预训练和微调范式可以在同模态任务之间实现惊人的迁移学习，这在CV和NLP等领域已经得到证明。预训练模型通常由资源丰富且经验丰富的团队使用大量干净的数据进行训练。
论文题目：TOAST: Transfer Learning via Attention Steering
做开发的时候，添加测试数据是必不可少的，laravel 内置了很方便的数据填充，下面是实例。
本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题，作者通过实证发现：对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展，然这些方法在小模型上的表现并不好。
前言 前面讲了项目中使用config.py 可以管理开发、生产、测试等环境的配置，这篇继续学习在项目中添加flask_sqlalchemy 和 flask_migrate 的配置 环境准备 先pip安装flask_sqlalchemy 和 flask_migrate pip install flask_sqlalchemy pip install flask_migrate flask_sqlalchemy是封装了sqlalchemy 实现 ORM 操作数据库，flask_migrate 模块可以实现数据迁
关系型数据库提供了非常好用的数据关联绑定模式，使用SQL语句可以方便地进行关联数据查询和操作。
在开发的过程中，需要修改数据库的模型，而且需要在修改之后更新数据库，最直接就是删除旧表，但是会丢失数据。所有最好的方式就是数据库迁移。它可以追踪数据库模型的变化，然后把变动应用到数据库中。
我们不止一次在系列文章中讲到模型的“软删除”功能，因为现实场景中为了保证数据可追溯，我们几乎不会对数据库进行物理删除。删除数据有可能会造成数据一致性的破坏，进而导致业务逻辑无法跑通。所以，软删除的概念，极为重要。
选自arXiv 作者：Gamaleldin F. Elsayed等 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 机器学习模型易受对抗样本的影响，导致识别错误，那么人类呢？在本文中，谷歌大脑 Ian Goodfellow 等人通过最新技术创建了首个欺骗人类的对抗样本，其实现过程是把已知参数和架构的计算机视觉模型的对抗样本迁移至未获取参数和架构的其他模型，并通过修改模型更好地匹配人类视觉系统的初始处理。 引言 机器学习模型很容易受到对抗样本的愚弄：输入经过对抗样本优化后导致模型输出错误的分类（Szegedy et al.
在开发过程中，需要修改数据库模型，而且还要在修改之后更新数据库。最直接的方式就是删除旧表，但这样会丢失数据。
在我写代码时建立的很多数据库需要一些共同的字段，比如is_active, create_time这些字段，所以可以建立一个基类model
对于一些企业来说，将业务迁移云平台是一种“赌注”，这意味着企业需要为此做好面临风险的准备。如今，业务垂直领域的企业都选择采用云服务，并开始考虑更高层的结构和更深层业务模型流程，这些流程将决定他们使用云服务的运营方式。
在Django环境搭建和开发初体验中已经讲解了Django环境的搭建和Django自带服务器的运行。
上一篇文章，我们详细介绍了开发基于 PaaSTA 的新部署模型的架构和动机。现在想分享我们将现有 Kafka 集群从 EC2 无缝迁移到基于 Kubernetes 的内部计算平台的策略。为了帮助促进迁移，我们构建了与集群架构的各种组件接口的工具，以确保该过程是自动化的，并且不会影响用户读取或写入 Kafka 记录的能力。
当企业开始实施云端迁移项目时，有一些错误值得注意。一位名为“Joe the IT Guy”早期的云计算采用者提出了一些建议，并指出了人们在开展云迁移时要注意的五件事。
因为我是文科狗转行的程序猿，并没有学过数据库相关课程，也欣赏不出SQLite的美，所以之前的项目一直用NSKeyedArchiver和NSKeyedUnarchiver(固化)进行数据的本地保存（所幸我接触的项目，数据都不会太复杂）。
虽然 Dubbo 是个很优秀的 SOA 框架，在国内也是非常流行，但在 service mesh 的大风下，有些跟不上时代了。一方面官方还没有给出权威的 mesh 化解决方案，另一方面，基于云原生的 Istio 确实太优秀，为了拥抱云原生，本文尝试罗列 dubbo 需要的改动，并基于 2.7.7 的源码实际尝试了去除 dubbo 路由和负载均衡功能。
让我们开始Django文档教程中的投票案例吧。 可以在https://docs.djangoproject.com/zh-hans/4.2/intro/tutorial01/ 查看原教程。
欢迎阅读本专栏其他文章 Django 之路由篇 Django 之视图篇 Django 之模板篇 Models 模型 ORM --- ObjectRelationMap: 把面向对象思想转换成关系数据库思想，操作上把类等价于表格 类对应表格 类中的属性对应表中的字段 在应用中的models.py 文件中定义class 所有需要使用ORM的class都必须是 models.Model 的子类 class 中的所有属性对应表格中的字段 字段的类型都必须使用 mod
下面我们有请腾讯云基础架构部高级工程师杨原给我们带来主题分享——腾讯云Kafka自动化运营实践。
图像的风格迁移是CNN在艺术领域的一种应用，这里的风格迁移是指将其中一幅图像的“风格”迁移到另一幅图像上，同时保留后者的内容。
【新智元导读】昨天 Ian Goodfellow 和他在斯坦福大学以及宾夕法尼亚州立大学的合作者在 arXiv 上传了 Ian Goodfellow 回到谷歌后的首篇 GAN 论文《可迁移性对抗样本空间》，研究了对抗性攻击的原因，并进行了领域内首次量化研究。论文找到了迁移性的充分条件，也找到了对抗样本迁移性不满足的实例。朝向防御对抗性攻击迈出了第一步。 现在，卷积神经网络（CNN）识别图像的能力已经到了“出神入化”的地步，你可能知道在 ImageNet 竞赛中，神经网络对图像识别的准确率已经超过了人。但同时
Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation(AAAI20)
一般是前端传过来数据存到数据库，模型有一个 create 方法就是用来新增数据的，up 建个 store 方法
了解NLP的读者应该对Hugging Face这个名字非常熟悉了。他们制作了Transformers（GitHub超1.5万星）、neuralcoref、pytorch-pretrained-BigGAN等非常流行的模型。
使用 Room 访问数据库时 , 应用程序 的 数据模型 发生 改变 , 数据库版本进行升级 , 数据库表的字段 , 数据结构 , 发生了变化 , 需要进行更新 , 可以使用 Migration 迁移工具 升级数据库 ;
目录[-] 本教程继续Part1。我们将设置数据库，创建您的第一个模型，并快速介绍Django的自动生成的管理网站。 数据库设置 现在，编辑mysite/settings.py。它是一个用模块级别变量表示Django配置的普通Python模块。 Django的默认数据库是SQLite。如果你是数据库初学者，或者你只是想要试用一下Django，SQLite是最简单的选择。 SQLite包含在Python中，所以你不需要另外安装其他任何东西。当然在你开始第一个真正的项目时，你可能想使用一个更健壮的数据库比如
随着部门在业务安全领域的不断拓展，围绕着验证码、金融广告等服务场景，腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统，上线的任务实时性要求越来越高，需要支撑的业务请求量也随之增加。对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求，且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进，水滴风控平台开始进行自研上云的改造。本文主要针对腾讯水滴平台上云过程中的实践总结，希望对其他业务迁移上云有一定参考价值。
我们知道无论是“Database First”还是“Model First”当模型发生改变了都可以通过Visual Studio设计视图进行更新，那么对于Code First如何更新已有的模型呢？今天我们简单介绍一下Entity Framework的数据迁移功能。
补充知识：Django的ManyToManyField(多对多)的使用以及through的作用
在上一篇教程中，我们基于 Eloquent 模型实现了对数据表记录的增删改查操作，今天我们在此基础上介绍两个 Eloquent 模型提供的高级功能 —— 批量赋值和软删除。
在上一篇文章《使用数据增强技术提升模型泛化能力》中，我们针对训练数据不足的问题，提出采用数据增强（data augmentation）技术，提升模型的准确率。最终结果是：在17flowers数据集上，我们将准确率从60%多增加到70%，取得了不错的效果。然而，对于一个商业应用来说，70%多的准确率还是有些拿不出手。我们还有更好的手段吗？
陈建平，后台开发工程师，现就职于TEG安全平台部-业务安全中心，主要负责中心实时策略风控平台开发。 导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展，围绕着验证码、金融广告等服务场景，腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统，上线的任务实时性要求越来越高，需要支撑的业务请求量也随之增加。对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求，且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进，水滴风控平台开始进行自研上云的改造。本文主要针对腾讯水滴平台上云过程中的实践总结，希望对其他业务迁移上云有一定参考价值。 水滴后台架构 腾讯水滴
一、背景介绍 MNIST之于CV犹如Lena之于图像处理，HelloWorld之于编程语言一般，是每个coder必不可少的初体验。Kaggle上有一个叫做NIPS Papers的公开数据集，收集了自1987至2017年以来NIPS会议上发表所有文章的题目、作者信息、摘要和正文数据。基于这个数据集的一个有趣的统计显示近四届（含2017年）NIPS会议论文最高引用的数据集竟然是MNIST，大约20%的文章都直接使用或者引用了MNIST的相关内容。MNIST已经20多岁了，甚至它本身用于信件分拣的实际用途也已不复
就在今年 9 月，这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本，添加 / 丰富了地图，并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点，不同的位置可以钓不同的鱼。
模型 Django 提供了一个抽象的模型 ("models") 层, 什么是模型层？ 这里模型的思想与Java中的ORM（Object Relationship Mapping） 对象关系映射类似 模型准确且唯一的描述了数据 它包含要储存的数据的字段 一般来说，每一个模型都映射一张数据库表 如何创建模型？ 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
Attention is not explanation | Attention is not not explanation
每个字段有一些特有的参数，例如，CharField（和它的派生类）需要max_length 参数来指定 VARCHAR 数据库字段的大小
计算机视觉领域中有很多任务，如目标检测、图像转换、风格迁移等，但你听说过「图像情感迁移」吗？
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