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WordPress 文章查询教程5：如何使用分页相关的参数

在 WordPress 中，使用 WP_Query 进行文章查询是最常见的操作，学习好这方面的操作， WordPress 开发基本就学会了一半。...「WordPress果酱」将通过一系列教程讲解如何使用 WP_Query 进行 WordPress 文章查询。...我写这一系列文章的目的也是为了方便自己使用这些参数的时候方便查询，所以如果你也是经常进行 WordPress 二次开发的话，建议收藏本文。...第五讲关于分页相关的参数，分页相关的参数比较多，先简单罗列一下： nopaging (boolean) – 如果为 true 则显示所有文章，false 则分页显示，默认为 false。...使用“较早的文章”链接时，显示通常仅在X页上显示的文章。 page (int) – 静态首面的第几页，显示通常仅在静态首页的第X页上显示的文章。

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WordPress 文章查询教程6：如何使用排序相关的参数

在 WordPress 中，使用 WP_Query 进行文章查询是最常见的操作，学习好这方面的操作， WordPress 开发基本就学会了一半。...「WordPress果酱」将通过一系列教程讲解如何使用 WP_Query 进行 WordPress 文章查询。...我写这一系列文章的目的也是为了方便自己使用这些参数的时候方便查询，所以如果你也是经常进行 WordPress 二次开发的话，建议收藏本文。...也可以使用 meta_value_* 来指定，例如转换为 DATETIME 类型时，也可以使用 meta_value_datetime 来作为 orderby 参数。...，比如先通过 city 升序 然后 province 降序，这时候就需要通过「命名的 meta 查询」（named meta queries）来组合并链接 meta_query 到 orderby 数组

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    如何通过查询Google Analytics ID来获取相关联的域名和子域名

    关于DomainRelationShips DomainRelationShips这个脚本可以利用一个URL地址并通过Google Analytics IDs来查询相关联的域名和子域名。...首先，我们需要在Web页面中搜索相关的Google Analytics的ID，然后使用这个ID来请求builtwith和hackertarget。...注意：该工具目前还无法适用于所有的网站，它主要通过下列表达式来实现搜索功能： -> "www\.googletagmanager\.com/ns\.html\?...工具使用 对于DomainRelationShips的使用，不同语言版本的使用方式也不同。...Python版本 输出重定向至文件：/tmp/example.txt 输出不带重定向： Go版本 输出不带重定向： 输出带重定向信息的方法跟Python版本的使用方法相同。

    5.6K20

    如何在Django中使用单行查询来获取关联模型的数据

    在 Django 中，你可以使用单行查询来获取关联模型的数据。...这通常涉及使用查询集的 select_related 或 prefetch_related 方法，这两个方法允许你在一次数据库查询中获取关联模型的数据，而不是分开的多个查询。...下面是一些示例：1、问题背景在 Django 中，我们经常需要查询关联模型的数据。传统的方法是使用外键关系来获取关联模型的数据，这需要进行两次数据库查询。...为了提高效率，我们可以使用单行查询来获取关联模型的数据。...2.3 代码例子以下是一个完整的代码例子，演示如何使用 select_related() 和 prefetch_related() 来获取关联模型的数据：from django.db.models import

    9110

    在 SQL 中，如何使用子查询来获取满足特定条件的数据？

    在 SQL 中，可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句，它返回一个结果集，可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤： 在主查询中使用子查询，将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...子查询可以返回单个值或多个值，具体取决于使用的运算符和子查询的语法。 以下是一些示例： 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据： SELECT column1, column2, ......FROM table WHERE column IN (SELECT column FROM table WHERE condition); 使用子查询在 FROM 子句中创建临时表： SELECT column1...FROM table GROUP BY column1 HAVING column1 > (SELECT AVG(column1) FROM table); 请注意，子查询的性能可能会较低，因此在设计查询时应谨慎使用

    24010

    IBM 入局：开源自对齐方法训练「单峰骆驼」，比GPT4更值得信赖

    这些技术的成功严重依赖于广泛的人类监督，而人类监督的成本高，并且人类提供的标注中还可能存在质量、可靠性、多样性、创造性、自我一致性和不良偏见等相关问题。...给定每个新查询，在答复生成过程中使用同样的范例集，而不是每次查询都使用不同的（人类标注的）范例。...请注意，即使不明确使用原来的原则集和 ICL 范例，经过微调的 LLM 也能为新查询直接生成高质量的答复。 4....冗长克隆（Verbose Cloning）：最后，研究者使用上下文蒸馏（context distillation）来增强系统的能力，使其能产生比简短或间接答复更全面和详细的答复。...Alpaca 的研究中便使用了该方法，其中使用了自指示来从 Text-Davinci-003 生成新查询和蒸馏过的输出。

    64020

    国防科大最新 | SceneTracker：在4D时空中追踪万物

    SceneTracker是一种新颖的基于学习的LSFE网络，它采用迭代方法来逼近最优轨迹。同时其动态索引和构建表观和深度相关性特征，并利用Transformer挖掘和利用轨迹内部和轨迹之间的远程联系。...背景上的标注 首先，我们利用相机内参和外参来提取第一帧的LiDAR点，这些点可以被正确地投影到图像上。然后我们使用2D目标检测中的包围框来过滤掉所有前景LiDAR点。...车辆上的标注 与背景不同，车辆具有自己独立的运动。我们引入3D目标跟踪中的3D包围框来提供 t 时刻从世界到包围框坐标系的转换矩阵 B_t 。我们使用3D包围框来过滤出所有车辆的LiDAR点。...我们使用双目视频来间接地解决该挑战。 首先，我们准备一段 T 帧的矫正双目视频。然后我们采用一个半自动的标注框架来高效且准确地标记左右目视频中感兴趣点的2D轨迹。...表1 在真实场景数据集LSFDriving上的表现 表2为不同推理模式下我们方法在LSFDriving上的评估结果。

    20710

    NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL）、新一代数据集BIRD-SQL解读

    随着LLM的发展，使用LLM进行NL2SQL已成为一种新的范式。在这一过程中，如何利用提示工程来发掘LLM的NL2SQL能力显得尤为重要。...随着查询中联接数量的增加，至少一个联接无法正确生成的可能性也会增加。缓解该问题的一种方法是引入一个模块来检测要连接的表。此外，一些查询具有过程组件，例如不相关的子查询，它们可以独立生成并与主查询合并。...因此C3通过以下两步先召回相关的数据表和表字段，再进行schema linking数据表召回C3使用以下zero-shot指令，让大模型基于数据表schema，召回问题相关的数据表。...不过需要先人工先对每张表生成一段表描述，描述该表是用来干啥的，然后通过Query*Description的Embedding相似度来筛选TopK数据表。首先，表格应基于其与问题的相关性进行排名。...我们介绍了 APEL 框架，其中非程序员通过选择由种子语义解析器（例如 Codex）生成的候选程序来进行标注。由于他们无法理解这些候选程序，我们要求他们通过检查程序的输入输出示例来间接选择。

    1.5K11

    如何评估词向量？「建议收藏」

    内部评估 内部评估直接衡量单词之间的句法和语义关系。这些任务通常涉及一组预先选择的查询术语和语义相关的目标词汇，我们将其称为query inventory。...similarity 相关性度量 当前绝大部分工作（比如以各种方式改进word embedding）都是依赖wordsim353等词汇相似性数据集进行相关性度量，并以之作为评价word embedding...评价数据集往往是成对的单词，两个单词的embedding余弦相似度计算出来应该具有较高的相关性（Spearman或Pearson）和人的主观评价分数。...但这种评估只能方法只是提供了一种证明embedding优点的方法，而不清楚它是如何与其他衡量指标联系其他的。也就是说，基于具体应用的评价是一种间接方式，中间还隔了一层。...可视化 也可以做可视化来展示，使用t-sne等 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139736.html原文链接：https://javaforall.cn

    59500

    机器学习数据工程的概述

    与传统的手动收集方法相比，这些方法更省时。数据集发现通过汇集现有数据集，根据人类查询识别相关和有用的数据集。数据集成将不同来源的数据集整合成一个统一的数据集。...这些策略可以组合为混合策略，以提高标注效率。 挑战。数据标注面临的主要挑战包括如何在标注质量、数量和经济成本之间找到平衡，以及如何应对标注的主观性和伦理问题。...数据评估旨在了解数据点如何影响最终性能，为利益相关者提供宝贵见解，并有助于数据市场交易。研究人员通过估计数据点的Shapley值来分配权重，增强其在多个数据集和模型中的鲁棒性。...基于学习的自动化策略从人类专家那里收集索引数据，并训练机器学习模型来预测适当的索引策略，或者使用强化学习来搜索最佳策略。查询重写旨在通过识别输入查询中的重复子查询来减少工作负载。...基于规则的策略使用预定义规则重写查询，例如DBridge。基于学习的方法使用监督学习或强化学习来预测查询重写规则。 挑战。现有数据存储和检索方法主要优化特定部分，如资源分配和查询加速。

    1.9K21

    PHPUnit 手册【笔记】

    XML、YAML、CSV文件或者PHP数组等方式来表达 3.在测试中，数据库断言的工作流由三个步骤组成： * 用表名称来指定数据库中的一个或多个表（实际上是指定了一个数据集） * 用你喜欢的格式（YAML...、XML等等）来指定预期数据集 * 断言这两个数据集陈述是彼此相等的 4.数据库TestCase类强制要求定义一个基境数据集，用它来： * 根据此数据集所指定的所有表名，将数据库中对应表内的行全部删除...* 将数据集内数据表中的所有行写入数据库 5.三种不同类型：基于文件的、基于查询的、筛选与组合 6.Flat XML DataSet（平直XML数据集）： * 一种非常简单的XML格式，根节点为查询SQL数据集） 13.Database （DB） DataSet（数据库数据集）：通过访问测试所使用的数据库链接，可以自动创建包含数据库所有表以及其内容的DataSet 14.Replacement...实例，需要为其指定名称和所使用的SQL查询，当涉及到结果/表的断言这个方法会很方便 * getRowCount()提供了一种方便的方式来取得表中的行数，并且还可以选择附加一个WHERE子句来在计数前对数据行进行过滤

    1.7K40

    解密Prompt系列15. LLM Agent之数据库应用设计：DIN & C3 & SQL-Palm & BIRD

    图片论文实现有很多细节，个人感觉比较重要的是以下两个部分，其他细节不做赘述Clear PromptingC3也通过Schema Linking先定位问题相关的数据表和查询字段。...因此C3通过以下两步先召回相关的数据表和表字段，再进行schema linking数据表召回: C3使用以下zero-shot指令，让大模型基于数据表schema，召回问题相关的数据表。...表字段召回: 在得到问题相关的数据表之后，会继续执行表字段召回的操作，同样使用了Self-Consistency多路推理投票得到概率最高的Top5字段。...论文的核心是推出了新的更贴合实际应用场景的超大规模+存在数据噪声+依赖领域知识的NL2SQL基准数据集，在该数据集上，虽然DIN依旧是SOTA，但是和人工标注的执行准确率对比来看，只能说“前路阻且长”图片只所以在...当然因为论文的重点在数据集构建，因此并未对如何更好的引入知识进行更详尽的讨论，期待后文ing~图片想看更全的大模型相关论文梳理·微调及预训练数据和框架·AIGC应用，移步Github >> DecryPrompt

    3K80

    学界 | 结合主动学习与迁移学习：让医学图像标注工作量减少一半

    Gotway, 梁建明 机器之心编译 参与：Panda 和普通图像的标注不一样，生物医学图像的标注需要有专业知识和技能的人来做，因此难以获得大型的有标注数据集供卷积神经网络学习。...因此，我们希望解答这个重要问题：如何显著降低将 CNN 应用于生物医学图像的标注成本；另外我们也想解答一个附属问题：给定一个有标签数据集，如何确定它充分覆盖了不同的相关对象。...设计主动学习算法涉及两个关键问题：（1）如何确定一个标注候选数据的「价值度（worthiness）」；（2）如何更新分类器/学习器。...如图 2(a) 所示，在 AUC（曲线下面积）方面，仅使用了 2906 个候选数据查询的 AFT* 可以实现使用了 4452 个候选数据查询的 RFT 的表现；同时 AFT* 仅使用 1176 个候选数据查询就能实现使用全部...比如帧（c）整个都被标注为「有信息的」，但并非与该帧相关的所有图块（d）都是「有信息的」，尽管它们都继承了「有信息的」标签。这是我们的 AFT* 方法中使用多数选择的主要动机。 4.2 息肉检测 ?

    1.1K50

    学界 | 结合主动学习与迁移学习：让医学图像标注工作量减少一半

    Gotway, 梁建明 机器之心编译 参与：Panda 和普通图像的标注不一样，生物医学图像的标注需要有专业知识和技能的人来做，因此难以获得大型的有标注数据集供卷积神经网络学习。...因此，我们希望解答这个重要问题：如何显著降低将 CNN 应用于生物医学图像的标注成本；另外我们也想解答一个附属问题：给定一个有标签数据集，如何确定它充分覆盖了不同的相关对象。...设计主动学习算法涉及两个关键问题：（1）如何确定一个标注候选数据的「价值度（worthiness）」；（2）如何更新分类器/学习器。...如图 2(a) 所示，在 AUC（曲线下面积）方面，仅使用了 2906 个候选数据查询的 AFT* 可以实现使用了 4452 个候选数据查询的 RFT 的表现；同时 AFT* 仅使用 1176 个候选数据查询就能实现使用全部...比如帧（c）整个都被标注为「有信息的」，但并非与该帧相关的所有图块（d）都是「有信息的」，尽管它们都继承了「有信息的」标签。这是我们的 AFT* 方法中使用多数选择的主要动机。 4.2 息肉检测 ?

    1.7K60

    AAAI 2019 使用循环条件注意力结构探索回答立场检测任务

    我们人工收集标注了一个13000多条的社区问答立场倾向性数据集。在该数据集上，我们将RCA与多个性能优异的现有立场分析模型进行对比。...实验设置 4.1 数据集 我们从百度知道、搜狗问问、明医等网站爬取、清洗并标注数据，最终得到的13591条问答对语料，语料主要涉及怀孕、食品、安全、疾病等话题。...语料的统计信息如下表： 表1 社区问答中带标注的回答立场数据统计 ? 4.2 评价方法 参考SemEval2016上的立场分析任务，我们不考虑neutral类别的结果。...实验结果 从实验结果来看，我们的RCA模型在宏平均、微平均以及Accuracy等指标上，取得了优于所有基线模型的效果，证明了RCA模型的有效性。 表2 测试集上不同立场检测模型的性能比较 ?...从表格中我们可以看出，问题句的表示对于模型性能影响很大；使用问题句信息从回答句中寻找重要的语义信息比用回答句从问题句提取信息来得更重要。 表3 RCA模型在测试集上的消融测试。

    59130

    105-跟专家学习SQL优化-1

    网上有很多SQL优化的案例, 我本人对这方面特别感兴趣,今天就带着大家一起来学习一下专家是如何优化SQL的....优化前的SQL是这个样子的(做了一点简化,去掉了一些无关紧要的干扰信息,看起来更清晰): 对应的执行计划及执行时间: 老虎刘注: 根据执行计划及文章中其他相关信息: t表大概168w记录,n表2400w...首先, exists不能简单改成inner join,除非子查询关联字段有唯一约束; 改写后出现了笛卡尔集(上图执行计划中标注3,下面的NL也相当于笛卡尔), 原来t与m, t与n 是两两关联, 改写后变成了...这是因为这个SQL使用的一组变量, 返回的结果集为空(最后执行计划我标注1和2的地方), 因为t与m关联后结果集为空, n表的全表扫描不需要了(标注4); t与n关联后结果集为空, m表的全表扫描也不需要了..."先分析一下表"(即收集表的统计信息) :这个可能是对SQL优化不太了解的人做调优的第一板斧,但明显这个SQL不适用; "子查询结果集小用in" : 这个说法要么不是搞oracle数据库的, 要么还在用

    21710

    CMU最新视觉特征自监督学习模型——TextTopicNet

    这些带丰富标注信息的数据集，能够帮助网络学习到可区别性的视觉特征。然而，收集并标注这样的数据集通常需要庞大的人力成本，而所标注的信息也具有一定的局限性。...我们的目标是探索一种自监督的解决方案，利用图像和图像之间的相关性来替代完全监督式的 CNN 训练。此外，我们还将探索非结构化语言语义信息的强弱，并将其作为文本监督信号来学习视觉特征。...表1：使用不同文本嵌入方法的 TextTopicNet 模型在 PASCAL VOC2007 数据集 图像分类任务上的性能表现(%mAP) ▌LDA 模型的超参数设置 我们用 ImageCLEF Wikipedia...表 2 PASCAL VOC2007 数据集上各模型的分类表现(％mAP) 表 3 SUN397 数据集上各模型的分类表现(％mAP) 表 4 STL-10 数据集上各模型的分类表现(％mAP) 表 5...表 8 维基数据集上各监督学习和无监督学习方法的表现(%mAP) 图 4 显示了与给定查询图像(最左侧) 最接近的 4 张图像，其中每行使用的是 TextTopicNet 模型不同层次获得的特征，从上到下

    1.9K21

    无需人力标注！悉尼大学华人团队提出「GPT自监督标注」范式，完美解决标注成本、偏见、评估问题

    然而，研究显示[5]，人类在标注过程中可能会引入偏见，这些偏见可能会影响机器学习模型的训练和性能。 研究发现，标注员可能会按照数据集创建者编写的指令中的模式进行标注，这种现象被称为「指令偏见」。...然而，评估这些模型对数据标注的质量和效果十分困难, 因为如何评判生成的数据质量是一个主观的问题。 比如，在生物医学领域，深度学习模型已经显示出在从DNA序列中预测调控效应的巨大潜力。...one-shot阶段搜索到的最优模板随后用于对数据集进行标注。 作者通过调整不同的预训练奖励模型来评估标注的质量，并引入不同的评价指标来间接评估摘要的还原能力。...表1展示了davinci，text-curie-001，text-davinci-003，gpt-3.5-turbo在不同评估标准下标注数据质量的得分。 作者在论文中还探讨如下消融实验： Q1....模板的初始化如何影响自监督标注迭代的结果？GPT模型本身的超参数是否会影响搜索出来的标注模版

    22010
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