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EF Core使用CodeFirstMySql创建数据库以及已有的Mysql数据库如何使用DB First生成域模型

view=aspnetcore-2.1 使用EF CodeFirstMySql创建的数据库,我们首先在appsettings.json文件夹使用json对来给出mysql数据库连接语句,其次...这个的数据库上下文一定要有构造函数。...做好之后,使用如下命令创建的数据库: 首先打开Nuget管理控制台: Add-Migration xxxx Update-Database 如果我们就生成了数据库了,还会给我们生成一个Migration...那么如果有了数据库怎么使用DbContext呢? 从现有的MySql数据库中使用DB First来创建数据表模型 在这种方案下,我们只需要引入第三方的mysql数据库驱动就可以。...然后就执行下面的命令 第一种方案、 从现有Mysql数据库添加到EF Core,使用 程序包控制台(PM): Scaffold-DbContext "server=localhost;port=3306

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Angular17 使用 ngx-formly 动态表单

FormlyModule.forChild(), FormlyNgZorroAntdModule, ], ... }) export class WelcomeModule {} 第二步:页面添加...label}仅支持录入中文`, }, }, } 为字段添加自定义验证函数: 接着为注册用户表单添加的字段:邮箱、身份证、手机号,分别非这三个字段自定义校验函数: 全局注册自定义校验函数,...[a-zA-Z]{2,}$/, }, }, ], }, } 自定义异步验证实现唯一校验: 通过接口实现手机号系统唯一使用也是最为常见的一个场景,通过异步验证需要使用使用同步验证函数的...隐藏/显示字段: 如果需要使前面加入的确认密码字段输入密码字段后才显示就需要使用 expressions.hide 来控制隐藏或显示: { key: 'checkPassword', type...定义类型为 FormlyExtension 的对象, prePopulate 进行 label 字段匹配: import { FormlyExtension } from '@ngx-formly/

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深度学习目标检测指南:如何过滤不感兴趣的分类及添加分类?

该博文缘起于一位网友原作者请教的两个关于目标检测的问题: 如何过滤或忽略我不感兴趣的类? 如何在目标检测模型添加的类?这是否可行?...; 如何过滤和忽略深度学习模型所检测的类别; 深度神经网络添加或删除检测类别时常见误区。...图 2:使用滑动窗口的非端到端深度学习目标检测模型(左边)+ 结合分类的图像金字塔(右边)方法 好的,所以此时你理解了图像分类和目标检测最重要的区别: 当实行图像分类,我们网络输入一张图像,并获得一个类标签作为输出...列表添加的类别; 2. 或者,从列表删除类别。 并能自动的让网络“知道”你正在努力完成什么任务。 事实并非如此。...剩下的代码,当循环停止,我们将显示时间和每秒帧数量度,并清除。

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深度学习目标检测指南:如何过滤不感兴趣的分类及添加分类?

该博文缘起于一位网友原作者请教的两个关于目标检测的问题: 如何过滤或忽略我不感兴趣的类? 如何在目标检测模型添加的类?这是否可行?...; 如何过滤和忽略深度学习模型所检测的类别; 深度神经网络添加或删除检测类别时常见误区。...图 2:使用滑动窗口的非端到端深度学习目标检测模型(左边)+ 结合分类的图像金字塔(右边)方法 好的,所以此时你理解了图像分类和目标检测最重要的区别: 当实行图像分类,我们网络输入一张图像,并获得一个类标签作为输出...▌如何评估深度学习目标检测模型的精度? 当评估目标检测模型的性能,我们使用的评价指标是平均精度均值(mAP),mAP是基于我们数据集中所有类别的交并比(IoU)计算得到的。...剩下的代码,当循环停止,我们将显示时间和每秒帧数量度,并清除。

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如何使用Vue.js和Axios来显示API的数据

熟悉JSON数据格式,您可以JavaScript中了解如何使用JSON来了解更多信息。 熟悉API发出请求。 有关使用API​​的综合教程,请参阅如何在Python3使用Web API 。...浏览器打开此文件。 您将在屏幕上看到以下输出,其中显示模拟数据: 我们以美元显示价格。 要以额外的货币(例如欧元)显示它,我们将在数据模型添加另一个键值对,并在标记添加另一列。...当你浏览器重新加载,你会看到嘲弄的价格: 通过此修改,我们可以将新货币添加到vueApp.js的results数据,并将其显示页面上,而无需进一步更改。...如果您现在在Web浏览器中加载页面,您将看到显示的条目: 一旦我们以编程方式处理数据,我们不需要手动标记添加列。 现在让我们获取真实数据。...结论 少于五十,您只使用三个工具创建了一个耗用API的应用程序:Vue.js,Axios和Cryptocompare API。

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PostgreSQL 教程

左连接 从一个表中选择,这些行在其他表可能有也可能没有对应的。 自连接 通过将表与自身进行比较来将表与其自身连接。 完全外连接 使用完全连接查找一个表另一个表没有匹配。...使用 SERIAL 自增列 使用 SERIAL 将自动增量列添加到表。 序列 您介绍序列并描述如何使用序列生成数字序列。 标识列 您展示如何使用标识列。 更改表 修改现有表的结构。...添加您展示如何现有表添加一列或多列。 删除列 演示如何删除表的列。 更改列数据类型 您展示如何更改列的数据。 重命名列 说明如何重命名表的一列或多列。...截断表 快速有效地删除大表的所有数据。 临时表 您展示如何使用临时表。 复制表 您展示如何将表格复制到表格。 第 13 节....了解 PostgreSQL 约束 主题 描述 主键 说明创建表或现有表添加主键如何定义主键。 外键 展示如何在创建定义外键约束或为现有表添加外键约束。

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参数量仅0.5B,谷歌代码补全新方法将内部生产效率提升6%

最近发布的一篇博客,谷歌介绍了他们如何将 ML 和 SE 结合起来,开发了一种的基于 Transformer 的混合语义 ML 代码补全方法,现在可供谷歌内部开发人员使用。...检查单行 / 多行 ML 补全的语义正确性 推理,ML 模型通常不知道输入窗口之外的代码,训练期间看到的代码可能会错过动态变化的存储库补全所需的最近添加的代码。...结论和未来的工作 博客,谷歌的研究人员演示了如何使用基于规则的语义引擎和大型语言模型的组合来实现更好的代码补全效果,从而显著提高开发人员的生产效率。...下一步,他们希望通过推理 ML 模型提供额外信息来进一步利用 SE。一个例子是 ML 和 SE 之间来回进行长预测,其中 SE 迭代检查正确性,并为 ML 模型提供所有可能的补全。...添加 ML 支持的新功能,他们希望注意的不仅仅是「智能」结果,还要确保对生产力产生积极影响。

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Extreme DAX-第5章 基于DAX的安全性

双向关系的默认行为是仅一个方向传播安全筛选器,那么如何确定这个方向呢?...正常情况是,我们只看到fHours项目经理为 Doug 所对应的。而使用USERELATIONSHIP,我们告诉模型忽略这些设置,并允许我们访问其他。为了保证数据的安全,模型不允许你这样做。...图5.16 添加模型的pImpersonation 表 3.添加测试安全角色 接下来,创建一个的安全角色UserTest,该角色将检查pImpersonation 的值。...请注意,通常来说,在用户登录会话期间首次连接到模型,安全筛选器即应用。当你查看报表更改参数,它不会立刻选取值。...正如我们在上一节中所看到的,当你对模型具有完全访问权限时,每当在报表中使用私有属性,都会对行进行复制。 模型本身工作,一种简单的方法是取消加载私有表的负

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神经网络图灵机:深度学习与内存进行交互的基本方法

在这篇文章,讨论了如何使用NTM来处理信息。我们之所对这篇论文感兴趣,主要是因为包括NLP和元学习等很多研究领域,她都是一个重要的起点。 记忆结构 我们的记忆结构Mt包含N,M个元素。...写入 我们如何将信息写入记忆。 LSTM,一个记忆单元的内部状态由之前的状态和当前输入值共同决定。借用相同的情形,记忆的写入过程也是由之前的状态和的输入组成。...(计算过程就像LSTM的输入门一样) 然后,我们写入的信息。 ? at是我们想添加的值。 这里,通过产生w的控制器,我们可以记忆写入或读取信息。 ?...例如,你的同班同学一小之前发信息给你,你应该可以很容易 回想起他的声音。获取的信息我们如何利用之前的注意力?我们根据当前的焦点和之前的焦点 计算出合并权值。...所以在有需要,我们会对权值采用用锐化技术,达到模糊的效果,γ将会是锐化焦点控制器输出的另一个参数。 ? 小结 我们使用权值w从记忆检索信息。

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ONNX 自定义算子实战,扫除 PyTorch 模型部署障碍

别担心,本篇文章,我们将围绕着三种算子映射方法,学习三个添加算子支持的实例,来理清如何合适地为 PyTorch 算子转 ONNX 算子的三个环节添加支持。...在为可变形卷积添加符号函数,我们也可以尝试走一遍这个流程。 使用 TorchScript 算子 和之前一样,我们首先定义一个包含了算子的模型,为之后转换 ONNX 模型做准备。...在后续的文章,我们再介绍各个推理引擎添加 ONNX 算子支持的方法。此处,我们只关心如何导出一个包含 ONNX 算子节点的 onnx 文件。...我们使用 Function 的派生类做推理,不应该显式地调用 forward(),而应该调用其 apply 方法。...测试算子 费了好大的功夫来“包装”我们的算子后,我们终于可以来使用它了。和之前的测试流程一样,让我们用下面的代码来导出一个包含算子的 ONNX 模型,并验证一下它是否正确。

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Unity Mesh基础系列(一)生成网格(程序生成)

的材质球使用的是Unity的标准着色器,它会开放一组设置参数来让你调整不同的视觉效果。 mesh添加大量细节的一个快速方法是提供一个albedo maps。...纹理贴图只有长和宽2个维度,而mesh往往是一个三维物体,所以要达到这个目的,我们需要知道如何将这个纹理投射到mesh的三角形上。这其实是通过顶点添加二维纹理坐标来完成的。...这段代码里并不需要这个using,但是稍后我们需要使用到coroutine。 当我们将这个组件添加到游戏对象,我们也需要给它一个mesh filter 和一个 mesh renderer。...我们需要在网格添加切线向量来正确地定位它们。 切线是如何作用的? 法线映射是切线空间中定义的。这是一个物体表面流动的三维空间。这种方法允许我们不同的地方和方向应用相同的法线映射。...现实,角度往往不是90°,但结果仍然够好。所以切线是一个三维向量,但是Unity实际上使用了一个4D向量。它的第四个分量总是−1或1,用于控制第三切线空间维的方向--前或后向。

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Rasa 聊天机器人专栏(一):基本原理介绍

使用Rasa做到这一点,你需要提供一些训练示例,展示Rasa应该如何理解用户消息,然后通过展示的这些示例来训练模型。...Rasa的工作是预测用户助手发送新消息的正确意图。你可以[训练数据格式]()中找到数据格式的所有细节。 3. 定义你的模型配置 配置文件定义了模型使用的NLU和Core组件。...本例,你的NLU模型使用supervised_embeddings管道。你可以[这里]()了解不同的NLU管道。 让我们看一下你的模型配置文件。...cat config.yml language和pipeline键指定应该如何构建NLU模型。policies键定义Core模型使用的策略。 4....6.训练模型 每当我们添加的NLU或Core数据,或更新域或配置,我们都需要根据示例故事和NLU数据重新训练一个神经网络。为此,运行下面的命令。

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实战教学:用Semantic Kernel框架集成腾讯混元大模型应用

登录系统后,我们需要立刻到用户管理中将密码修改成其它的。 而渠道则可以简单理解为各个大模型厂商,可以是原始厂商,也支持代理厂商,每家厂商又可以支持多种模型,点击渠道,然后点击添加的渠道。...One API 将代理用户实际的大模型发出请求并接收响应,如下图所示: 另外需要特殊说明下,前面我们提到每个用户分组是可以支持多个渠道的(即多个模型负载均衡),如果你客户端想指定使用某个渠道,可以通过令牌后面添加渠道...让我们在内核添加一个日志。我们第 14 添加了日志的支持。...这个框架,无论我们是桌面上使用 AvaloniaUI 构建应用,还是服务器上使用 ASP.NET Core 构建后端服务,都为未来将人工智能集成到我们的开发奠定了基础。...也许最重要的是,我们更应该关注使用其公司数据将的人工智能服务集成到其应用程序,并始终确保该数据的隐私合规性。 「腾讯云TVP」公众号后台回复「大模型」,即可下载本文完整的源代码~

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C++ Qt开发:StringListModel字符串列表映射组件

该组件通常会配合ListView一起使用,例如将ListView组件与Model模型绑定,当ListView组件内有数据更新,就可以利用映射将数据模型的数值以字符串格式提取出来,同理也可实现将字符串赋值到指定的...以下是该代码的一些说明: 构造函数,首先使用 QStringList theStringList 创建了一个字符串列表,并向其中添加了一些城市名称。...如下代码演示了如何在 MainWindow 通过按钮的点击事件 QStringListModel 添加或插入数据。...具体步骤包括: 使用 insertRow 模型的末尾插入一。 获取最后一的索引。 从界面的 lineEdit 获取输入的文本。 使用 setData 方法将文本设置到模型的指定索引处。...这样,通过这两个按钮的点击事件,可以 QStringListModel 添加或插入数据,并在 QListView 中进行显示。

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Spread for Windows Forms高级主题(1)---底层模型

对于单元格、和列对象的设置也都是如此。对这些对象的大部分修改都会自动更新到相应的表单模型设置,反之亦然。如果你在数据模型添加了一些列,它们也会被添加到表单。...如果你模型添加了一些列,那么这些列也会被添加到表单。只要表单未经过排序,数据模型GetValue和SetValue方法和列参数,与表单中行和列的参数索引就是相同的。...这些可以通过调用 IUnboundRowSupport.AddRowToDataSource函数转换成绑定,并且如果autoFill参数被设置为True,未绑定的已绑定列的数据将以一条的记录或一个的元素被添加到数据源...,开发者使用现有的数据模型,并把它转化为一个数据源; 第二个代码段,开发者使用一个的数据模型替换老的模型,并且丢弃老的数据模型。...模型不是很大的情况下(少于32K和列),并且不稀疏(至少三分之一是满的),访问速度会很快(不需要使用二分查找法)并且内存使用效率很高。

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用GPT-4和ChromaDB与文本文件对话教程

使用类似GPT-4或Google的PaLM 2这样的大型语言模型(LLMs),您经常会处理大量非结构化文本数据。结构化数据可以存储SQL数据库,但对于非结构化数据来说更加困难。...[1] 如果您对使用LLM的力量与SQL或CSV格式与结构化数据库进行交流也感兴趣,我还建议阅读这篇文章: 使用LangChain 用GPT模型与数据库交流(CSV) 在这篇简短的文章,我将您展示如何使用大型语言模型...本文中,我将您展示如何使用LangChain的不同链条[9] 为了看到我们的聊天机器人返回答案的方式,我们可以创建以下函数: #引用来源 def process_llm_response(llm_response...现在我们可以开始使用这个数据库来探索LangChain的无限可能性了! 另外,我们还可以检查一下我们使用模型中所使用的提示模板是什么。这会很有用,因为它能展示LLM回答问题的行为方式。...-7d5849f33e03 [2] 使用LangChain 用GPT模型与数据库交流(CSV) 在这篇简短的文章,我将您展示如何使用大型语言模型(LLM)来提问关于您的数据的问题...: https

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Sentry 开发者贡献指南 - 数据库迁移

当我们这样做,我们无法事务运行迁移,因此使用 atomic = False 来运行这些很重要。 删除列/表 由于我们的部署过程,这很复杂。...如果你真的想重命名表,那么步骤将是: 使用新名称创建一个表 开始对旧表和表进行双重写入,最好是事务。 将旧回填到。 将 model 更改为从新表开始读取。...停止写入旧表并从代码删除引用。 丢弃旧表。 一般来说,这是不值得做的,与回报相比,这需要冒很多风险/付出很多努力。 添加列 创建,它们应始终创建为可为空的。...如果旧代码尝试插入一,则插入将失败,因为旧代码不知道列存在,因此无法为该列提供值。 添加 NOT NULL 将 not null 添加到列可能很危险,即使该列的表的每一都有数据。...添加具有默认值的列 现有表添加具有默认值的列是危险的。这需要 Postgres 锁定表并重写它。相反,更好的选择是: Postgres 添加没有默认值的列,但在 Django 添加默认值。

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用 PyQt 打造具有专业外观的 GUI

要将小部件添加到表单布局,请使用.addRow()。此方法有多种变量,但是大多数情况下,您可以从以下两种进行选择: .addRow(label,field)将添加到表单布局的底部。...然后,第19至22上,布局添加一些。请注意,第19和第20,您使用方法的第二个变量,第22,您使用第一个变量,将QLabel对象作为第一个参数传递给.addRow()。...在这种情况下,使用QVBoxLayout是因为您希望将小部件垂直排列在窗体上。您的模型,这是蓝色布局。 第19,您创建一个表单布局来保存标签和编辑。 第21,将所需的小部件添加到布局。...第25上,创建QStackedLayout对象。第27至32上,将第一页添加到布局第34至39上,将第二页添加到布局。...该方法的第二变量,图标必须是QIcon对象。如果您将图标传递给.addTab(),则该图标将显示标签标题的左侧。 创建选项卡小部件的常见做法是为每个页面使用QWidget对象。

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使用SQL的数据操作语言 (DML)

DML 使用 INSERT、UPDATE、DELETE 和 MERGE SQL 添加、更新和删除数据。...INSERT:通过添加或多行来插入表的数据。 UPDATE:更新表的一或多行。 DELETE:从表删除一或多行。...MERGE:可用于添加(插入)、更新现有或删除表的数据,具体取决于指定的条件是否匹配。这是一种执行一项操作的便捷方式,否则你将不得不执行多个 INSERT 或 UPDATE 语句。...INSERT INTO INSERT INTO 语句添加行。可以通过使用 VALUES 子句定义一或多行或通过插入子查询的结果来使用它。...与 UPDATE 一样,使用 DELETE 语句几乎总是需要一个 WHERE 子句;否则,您将删除表的所有

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扩散模型家族再添一员,最新 Cold Diffusion 不再依赖高斯噪声

对以往标准的扩散模型来说,其执行图像变换的前过程,是由图像退化算子 D 来对图像添加高斯噪声。...添加0次,D 应满足: 添加t次,则应有: 而在 Cold Diffusion 的模型设计,D 可以用来执行其他各种图像变换方式,如模糊、变形、像素化、雪花等,其退化程度取决于t ——Cold...以模糊为退化运算方式 基于噪声的扩散模型的前扩散过程(即退化运算这一步)的优点是,最后一步 T 处的退化图像分布只是一个各向同性的高斯分布。...第一使用变形方式变换,第二使用修复方式变换,第三使用超分辨率变换方式。...马里兰大学副教授 Tom Goldstein 解释,扩散模型的优点是它可以最小化凸回归损失,所以 OpenAI 开发 DALLE 直接抛弃了 GAN,而使用扩散模型来解决不稳定的鞍点问题(saddle

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