在关系的出发侧定义 ## relationship()函数的第一个参数为关系另一侧的模型名称(Article) articles = db.relationship('Article')...："表名.字段名" ## 模型类对应的表名由Flask-SQLAlchemy生成，默认为类名称的小写形式，多个单词通过下划线分隔 author_id = db.Column(db.Integer...(hello) # 操作关系属性 >>>shansan.articles.append(boy) >>>db.session.commit() 基于一对多的双向关系（bidirectional relationship...关联表不存储数据，只用来存储关系两侧模型的外键对应关系 定义关系两侧的关系函数时，需要添加一个secondary参数，值设为关联表的名称 关联表由使用db.Table类定义，传入的第一个参数为关联表的名称...关系函数参数和常用的SQLAlchemy关系记录加载方式（lazy参数可选值） 使用关系函数定义的属性不是数据库字段，而是类似于特定的查询函数 当关系属性被调用时，关系函数会加载相应的记录 ?
为什么要使用参数化查询呢？参数化查询写起来看起来都麻烦，还不如用拼接sql语句来的方便快捷。当然，拼接sql语句执行查询虽然看起来方便简洁，其实不然。远没有参数化查询来的安全和快捷。...今天刚好了解了一下关于Sql Server 参数化查询和拼接sql语句来执行查询的一点区别。...参数化查询与拼接sql语句查询相比主要有两点好处： 1、防止sql注入 2、 提高性能（复用查询计划） 首先我们来谈下参数化查询是如何防止sql注入的这个问题吧。...name的值做查询条件了 以上就是一个简单的例子介绍关于参数化查询如何防止sql注入。...然后我们再来看看使用参数化查询 select * from AU_User where Id=@Id 这样不管你传的参数是多少，执行编译生成的查询计划都是 select * from AU_User
SELECT Id , Name… WHERE Country = N’IL’; 1 Adhoc SELECT Id , Name… WHERE Country = N’FR’; 1 Adhoc Adhoc对象类型表示它是一个非参数化查询...查询被传递给查询处理器这点与非参数化查询一样。与非参数化查询一样，这种查询也不适用参数，因此如果用不同的国家编码，还是产生独立的执行计划。...但是，事实上，这是完全等同于存储过程内部查询的。这里最容易混淆的事情就是参数和局部变量都是以@开头的，然而它们是完全不同的对象。...Adhoc，得知这就是个非参数化查询。...一般来说，使用平均统计应对未知值，有些时候这样做就会导致错误的估计。 本篇我就少了7种方式来执行查询，并且看到参数化与非参数化查询的区别。下一篇我将主要介绍参数嗅探以及参数嗅探的好坏。
SELECT Id , Name… WHERE Country = N’IL'; 1 Adhoc SELECT Id , Name… WHERE Country = N’FR'; 1 Adhoc Adhoc对象类型表示它是一个非参数化查询...查询被传递给查询处理器这点与非参数化查询一样。与非参数化查询一样，这种查询也不适用参数，因此如果用不同的国家编码，还是产生独立的执行计划。...但是，事实上，这是完全等同于存储过程内部查询的。这里最容易混淆的事情就是参数和局部变量都是以@开头的，然而它们是完全不同的对象。...Adhoc，得知这就是个非参数化查询。...一般来说，使用平均统计应对未知值，有些时候这样做就会导致错误的估计。 本篇我就少了7种方式来执行查询，并且看到参数化与非参数化查询的区别。下一篇我将主要介绍参数嗅探以及参数嗅探的好坏。
六、基于对象的跨表查询 正向与反向查询 关键在于ForeignKey字段写的位置。...例如下面这段代码， 关系属性(字段)写在哪个类(表)里面,从当前类(表)的数据去查询它关联类(表)的数据叫做正向查询,反之叫做反向查询 Publish查询Book的内容就是反向查询 Book查询Publish...正向查询 正向查询靠对象，取到数据对象后，通过点操作符对外键操作，就能拿到外键的对象，从而取到内容 author_obj = models.Author.objects.filter(name='admin...').first() result = author_obj.authorDetail.telephone 反向查询 查到对象后，通过小写的表名来获取另一个表的属性 author_detail_obj...与一对一较为类似 book_obj = models.Book.objects.get(title='第二本书') result = book_obj.publishs.name 反向查询 注意对象调用的是加
数据处理 数据处理（使用了多线程multiprocessing）是一个经验与技术活，数据处理的好坏，影响着模型的结果，这里介绍以下几种方法： 去除自投资； 去除投资比例字段为空记录； 按照日期排序删除重复...)) #并行处理持股比例大于1的数据归一化 #liunx中可以执行，windows上执行报错 items = more_one_index[:] p = multiprocessing.Pool...end = timeit.default_timer() print('multi processing time:', str(end-start), 's') #持股比例大于1后的归一化结果...模型说明 #获取（间接）控股比例矩阵 def sum_involution(ma, n_step): #衰减参数 C = 1 mab = ma result = ma...模型实例 七. 展望: 发现隐性关系，后续应用于集团划分，可采用louvain； 采用louvain时，如果有线下验证的集团标签，可以做监督学习，C 作为学习参数。
模型的参数数量通常被视为模型能力的一个重要指标，更多的参数意味着模型有更大的能力来学习、存储和泛化不同类型的数据。...以下是这种关系的几个关键点： 学习能力：参数数量越多，模型学习复杂模式的能力通常越强。这意味着大模型能够理解和生成更复杂的文本，更准确地执行特定任务。...泛化能力：尽管大模型在特定任务上的表现可能更好，但它们也有过度拟合的风险，特别是在训练数据有限的情况下。然而，实践中发现，通过适当的训练技巧和正则化方法，大模型往往能在多个任务上泛化得更好。...细节处理能力：具有更多参数的模型能够捕捉到数据中的更细微的差异和模式，这可以增强模型在语言理解、翻译、文本生成等方面的性能。...然而，参数数量的增加也伴随着计算资源的显著增加。这包括训练时所需的计算能力、训练过程中消耗的能源以及模型推理时的延迟。因此，在设计和部署大语言模型时，需要权衡模型性能和计算成本之间的关系。
01 研究背景 关系抽取是检测文本中实体之间的关系，它在生物医学文献挖掘方面有着不可或缺的作用。大多数现有的关系抽取模型可以分为两类：基于序列的关系抽取模型和基于依赖关系的关系抽取模型。...基于序列的模型仅仅针对单词序列，而基于依赖关系的模型针对整个依赖关系树。因此基于依赖关系的模型更能捕获有用信息，利于关系抽取。为了进一步提高性能，许多学术者还提出了各种剪枝策略来提取依赖信息。...Ã的计算如下所示： ? 其中Q和K都等于AGGCN模型的第l-1层的集合表示h(l-1)。WiQ∈Rd×d和WiK∈Rd×d都是参数矩阵。Ã(t)是与第t个头部相对应的第t个注意导向的邻接矩阵。...文章使用GloVe初始化词向量。 作者用五折交叉验证的平均准确率，来评估交叉句子n元关系抽取任务性能。...3.4 句子级关系抽取结果 在TACRED数据集中，作者将AGGCN与两种基准模型进行了比较：1)基于依赖关系的模型，2)基于序列的模型。比较结果如表2所示： ?
额外的参数(例如用于编码预测条件方差的参数)通常和偏置一样设置为启发式选择的常数。我们几乎总是初始化模型的权重为高斯或均匀分布中随机抽取的值。...诸如随机梯度下降这类对权重较小的增量更新，趋于停止在更靠近初始参数的区域(不管是由于卡在低梯度的区域，还是由于触发了基于过拟合的提前终止准则)的优化算法倾向于最终参数应该接近于初始参数。...这个过程原则上是自动的，且通常计算量低于基于验证集误差的超参数优化，因为它是基于初始模型在但批数据上的行为反馈，而不是在验证集上训练模型的反馈。目前为止，我们关注在权重的初始化上。...除了这些初始化模型参数的简单常数或随机方法，还可能使用机器学习初始化模型参数。即使是在一个不相关的任务上运行监督训练，有时也能得到一个比初始化具有更快收敛率的初始值。...这些初始化策略有些能够得到更快的收敛率和更好的泛化误差，因为它们编码了模型初始化参数的分布信息。其他策略显然效果不错的原因主要在于它们设置参数为正确的数值范围，或者设置不同单元计算互相不同的函数。
基于Amos路径分析的模型拟合参数详解 1 卡方、自由度、卡方自由度比 2 GFI、AGFI 3 RMR、RMSEA 4 CFI 5 NFI、TLI（NNFI） 6 ECVI 7 AIC、BIC、CAIC...博客1：基于Amos的路径分析与模型参数详解 博客2：基于Amos路径分析的输出结果参数详解 本文（也就是博客3）则将由模型拟合度指标入手，对Amos所得到的路径分析模型结果加以度量。...其中，卡方表示整体模型中的变量相关关系矩阵与实际情况中的相关关系矩阵的拟合度。...这里需要注意，在右侧展示出的多个表格均有三行： Default model：默认模型，就是我们自己构建、运行的模型 Saturated model：饱和模型，所有变量两两之间均含有因果关系的模型...Independence model：独立模型，所有变量两两之间都不含任何因果关系的模型 关于饱和模型，可以查看这篇博客的3.1部分。
前面两篇博客，分别对Amos的基本操作与模型、参数等加以详细介绍，点击下方即可进入对应文章。...博客1[1]：基于Amos的路径分析与模型参数详解 博客2[2]：基于Amos路径分析的输出结果参数详解 本文（也就是博客3）则将由模型拟合度指标入手，对Amos所得到的路径分析模型结果加以度量。...其中，卡方表示整体模型中的变量相关关系矩阵与实际情况中的相关关系矩阵的拟合度。...这里需要注意，在右侧展示出的多个表格均有三行： Default model：默认模型，就是我们自己构建、运行的模型 Saturated model：饱和模型，所有变量两两之间均含有因果关系的模型 Independence...model：独立模型，所有变量两两之间都不含任何因果关系的模型 关于饱和模型，可以查看这篇博客[5]的3.1部分。
博客2[1]：基于Amos路径分析的输出结果参数详解 博客3[2]：基于Amos路径分析的模型拟合参数详解 博客4[3]：基于Amos路径分析的模型修正与调整 1 数据准备 本文所用数据包括某地百余个土壤采样点对应的一种土壤属性含量变量...2 结构方程模型建立 2.1 变量相互关系确定 首先确定每一个变量之间的相互关系。本文就针对上述土壤属性数据，判断得到变量之间的相互关系。...其中，饱和模型是指各观测变量之间均允许相关的最复杂模型，其自由度为0。换句话说，饱和模型就是人为设定约束条件最少、纯粹按照数据相互关系来构建的最优、理想状态下的模型。...此外，在模型上方的视图调整按钮，我们可以选择在右图中显示输出非标准化结果或标准化结果图像。...其中，若为非标准化结果，自变量、残差旁的数字代表其方差；而对于标准化结果，箭头旁的数字代表对应回归方程的R方。 ? 此外，点击软件左侧“View Text”按钮，可以查看更为详细的模型结果。
一、SQLAlchemy介绍 SQLAlchemy 是 Python SQL 工具包和对象关系映射器，为应用程序开发人员提供 SQL 的全部功能和灵活性。 ...其中内容如下： 说明1：该文件sqlalchemy_db.py的作用是封装一个SQLAlchemy的类，为实例化sqlAlchemy对象做准备 说明2：self.engine是连接数据的引擎设置...，只有设置了engine，我们才能通过sqlalchemy对象操作数据库 说明3：self.session可以理解为数据库的操作对象，我们对数据库的操作都是基于该session实现的。 ...说明4：engine参数解释 参数url：SQLAlchemy要连接的数据库地址,其格式为：数据库类型+数据库驱动://数据库用户：数据库密码@数据库地址：端口号/数据库名称？...query关键字，它类似于SQL中select 关键字，query参数通常可以填写三类参数 model模型对象：指定查找这个模型中所有的字段 model模型对象中的属性：可以指定只查找某个model中的几个属性字段
conn sys as sysdba conn system 注意：sys不能以normal身份登录；system不能以sysoper身份登录 使用dos显示用户 show user; 退出 exit; 查询用户是否存在...select * from dba_users where username='SMN' 注意：‘SMN’ 这部分必须大写才能查到 查询表空间是否存在 select * from dba_data_files...1,'张三','男'); /*3.向表中添加空数据*/ insert into student (xh,xm,sex，birthday) values ( 1,'张三','男',null); 查询...1.表中的所有字段及所有记录全部查出来 select * from student 2.按字段查询 select name,age from student 3.如果某一字段为空 select *...from student where birthday is null; 4.按条件查询 and 并且的关系 or 或者的关系 向表中添加多行记录 insert into 表名B (empno
一、数据库操作 1，orm orm（object-Relation Mapping），对象-关系映射，主要实现模型对象到关系数据库数据的映射。.... - 根据对象的操作转换成SQL语句,根据查询的结果转化成对象, 在映射过程中有性能损失. 2，Flask-SQLAlchemy flask默认提供模型操作，但是并没有提供ORM，所以一般开发的时候我们会采用...True，允许有空值，如果为False，不允许有空值 default：为这列定义默认值 2.4 常用的SQLALchemy关系选项 backref：在关系的另一模型中添加反向引用,用于设置外键名称,...在1查多的 primary join：明确指定两个模型之间使用的联结条件 uselist：如果为False，不使用列表，而使用标量值 order_by：指定关系中记录的排序方式 secondary：指定多对多关系中关系表的名字...在此文中，第一个参数为对应参照的类"User" 第二个参数backref为类User申明新属性的方法 第三个参数lazy决定了什么时候SQLALchemy从数据库中加载数据 如果设置为子查询方式(subquery
前言 今天我们就如何使用xlrd模块来进行python selenium2 + excel自动化测试过程中的参数化进行演示说明，以解决大家在自动化测试实践过程中参数化的疑问。...，下面我们一起看一下如何利用xlrd来实现python selenium2自动化测试参数化。...sleep(1) driver.find_element_by_id("kw").clear() # 参数化...driver.find_element_by_id("su").click() sleep(1) # 参数化...xlrd操作excel的各种方法和技巧，以及封装xlrd读取excel实现在python selenium自动化测试过程参数化相应的输入数据和期望结果。
查询的语句也是结构化的语言。 关系型数据库的列定义了表中表示的实体的数据属性。比如：商品表里有name、price、number等。...定义模型 模型是表示应用使用的持久化实体，在ORM中，模型一般是一个Python类，类中的属性就是数据库表中的列。...传给db.ForeignKey()的参数‘role.id'表明，这列的值是roles表中的相应行的id值。 从“一”那一端可知，添加到Role模型中的users属性代表这个关系的面向对象吃的视角。...对于一个Role实例，其users属性将返回和角色相关联的用户组成的列表（也就是“多“那一端）。 db.relationship()的第一个参数表明这个关系的另一端是哪个模型。...backref参数向User模型中添加一个role属性，从而定义反向关系。通过User实例的这个属性可以获得对应的Role模型对象，而不用再通过role_id外键获取。
即Object-Relationl Mapping，它的作用是在关系型数据库和对象之间做一个映射，这样我们在具体的操作数据库的时候，就不需要再去和复杂的SQL语句打交道，只要像平时操作对象一样操作它就可以了...SQLAlchemy是Python语言的一个关系型数据库框架，它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作，让开发者不用直接和 SQL 语句打交道，而是通过 Python 对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时...常用参数 参数 说明 primary_key 如果设为 True，列为表的主键 unique 如果设为 True，列不允许出现重复的值 index 如果设为 True，为列创建索引，提升查询效率 nullable...Enum 枚举，一组字符串 PickleType 任何 Python 对象 自动使用 Pickle 序列化 LargeBinary 任意二进制数据 CRUD操作 Create 插入数据 1.实例化模型类...() Read 查询数据 .query.
Web 程序最常用基于关系模型的数据库，这种数据库也称为 SQL 数据库，因为它们使用结构化查询语言。...定义模型 模型这个术语表示程序使用的持久化实体。在 ORM 中，模型一般是一个 Python 类，类中的属性对应数据库表中的列。...下面是一些常用的列选项 ? 表关系 在我们当前的数据模型下，角色与用户是一对多的关系，一个角色可以属于多个用户，而一个用户只可以是一个角色。...backref 参数向 User 模型中添加一个 role 属性，从而定义反向关 系。...这一属性可替代 role_id 访问 Role 模型，此时获取的是模型对象，而不是外键的值。 添加到 User 模型中的 role_id 列被定义为外键，就是这个外键建立起了关系。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
