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Django 使用 ORM 操作数据库详解

ORM 是个啥? 在python中一个默认编写规范是一切皆对象,这样做使得代码简洁,结构清晰,便于维护和重用代码,同时极大提升开发效率。...有了ORM,我们来看它与实际数据库是怎么联系起来: ?...数据库 ORM 数据库表(table ) 类(class) 记录,行数据(record) 对象(object) 字段(field) 对象属性(attribute) ORM相对原始SQL优劣势 优势...无法实现某些复杂操作 遗忘SQL语句编写 怎么选择原生SQL和ORM 对于复杂SQL语句或数据库层面,推荐使用原始SQL 对于要处理复杂业务逻辑,加快开发,推荐使用ORM ORM 相对 原始SQL在一般业务中...、多查询优化:select_related # 一多、多查询优化:prefetch_related courses = Course.objects.all()

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都2023年了,我不允许你还不懂NeRF

其中密度是 用来计算权重, 点上颜色做加权求和就可以呈现像素颜色。实际上, 对于辐射场我们只要维 护一个表, 给定一个  直接查表获得RGB和密度, 给体渲染方法用就好了。...体渲染 所谓体渲染,直观地说,我们知道相机焦点,焦点和像素连线可以连出来一条射线,我们可以对这条射线上所有的点颜色做某种求和就可以得到这个像素颜色。...而实际渲染过程,我们只能把射线平均分成N个小区间,每个区间随机采样一个点,采样得到颜色进行某种加权求和: 其中,  。这里值得注意是, 原来积分权重是 , 这里求和权重是  。...从上面的分析我们可以看到,整个渲染过程无非是射线上采样点颜色进行加权求和。其中权重  . 我们可以用渲染公式中颜色加权权重  作为在对应区间采样概率。...粗糙网络是在均匀采样得到比较少  )点进行渲染并训练网络, 用来输出  进行采样概率估计。  进行归一化, 把它看作是概率: 以  为概率分布采样  个点, 用  个点来训练精细网络。

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用Python实现各类数学符号运算

x = [ [10, 20, 30], [40, 50, 60] ] i = 0 j = 1 print(x[i][j]) # 20 求和 这个符号意思是某一范围内向量中元素求和,上下标为范围...它等同于Python中向量索引从0到N-1进行循环,注意,如何用前面的 符号得到每个值得索引。...(读作:pi,即字母π大写形式),Python中实现方法就是循环得到元素,然后计算乘积。...绝对 作为绝对符号,返回该数值绝对。 x = 10 y = -20 abs(x) # 10 abs(y) # 20 范数 范数,也称为向量模(长),即向量大小。...x = [1, 2, 3] math.sqrt(x[0]**2 + x[1]**2 + x[2]**2) Epsilon 这是一个希腊字母(读:[ˈepsɪlɑːn]),它用于检验某个元素是不是集合一员

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求和家族,不简单

)中对应“销量”列(E2:E11)进行求和。...例如1月份A产品总销量是多少?1月份B产品总销量是多少?...对于案例演示中公式,如上,sumifs函数将条件区域B2:B11(月份列)中每一个单元格都与条件G2(月份)单元格进行比对;将条件区域C2:C11(产品列)中每一个单元格都与条件H2(产品)单元格进行比对...语法规则是: =sumproduct(乘积区域1,乘积区域2) 乘积区域1和乘积区域2中数字会被一一应相乘最后将这些乘积求和,也就是乘积和。...sumproduct是D2与E2相乘,D3与E3相乘,D4与E4相乘…,然后再将它们乘积进行相加,就是每一行单价*销量,然后再求和得出总销售额。

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开工大吉:几个让你月薪3万+excel神技能

- 动图教程 - ▲举例:60分以上晋级,低于60分补考,低于30分淘汰 - 02 - SUMIF和SUMIFS函数 用途:一个数据表按设定条件进行数据求和。...,省略则参数1“区域”作为求和区域。...- 动图教程 - ▲举例:求产品A销售额总和 - SUMIFS函数 - 函数公式: =SUMIFS(求和区域,区域1,条件1,[区域2],[条件2],……) 函数解释: 第1个参数是固定求和区域。...- 动图教程 - ▲举例:求华东区A产品销售额 - 03 - VLOOKUP函数 用途:最常用查找函数,用于在某区域内查找关键字返回后面指定列对应。...函数公式: =SUMPRODUCT(数组1,……) 函数解释: 它参数由多个相同维度数组组成,将数组间对应元素相乘并返回乘积之和。

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语义调控扩散模型图像修补

在DAG中有三种类型节点:输入节点、乘积节点和求和节点。输入节点定义了一些变量 X ∈ X 上原始分布,而求和乘积节点合并了它们子节点定义分布,用 in(n) 表示,以构建更复杂分布。...例如,计算似然概率 p(x) 化简为在概率电路上进行前向传播:我们首先通过评估其密度/质量函数 f_n(x) 为每个输入节点 n 分配一个概率,然后所有求和乘积节点进行前馈传递(先处理子节点再处理父节点...最后,根节点输出就是目标似然概率。在图2中,查询 每个节点输出概率都用蓝色标记在其顶部。 正如其定义所示,概率电路中可学习参数集合包括(i)求和参数和(ii)输入节点/分布参数。...为了便于展示,我们假设PC在求和层和乘积层之间交替,并且任何输入节点所有父节点都是乘积节点。...为了最小化干扰,我们首先关注同一列中DM-和TPM生成图像。由于它们是从相同输入图像xt生成,比较图像使我们能够检查两个分布中固有的归纳偏差。

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为什么强烈建议你不要做联表查询

对比 在实际开发中,我们不可避免要关联几张数据表来合成最终展示数据,: select * from tag join tag_post on tag_post.tag_id=tag.id join...在实际开发场景中,在代码初步开发阶段(如果摊上一个不太靠谱产品),业务发生变动,某张表结构发生变动,很可能整个join查询都变得不可用,复杂关联查询,在修改时,基本等于推倒重来。...但是如果数据量上去,多表查询是笛卡尔乘积方式,需要检索数据是几何倍上升。另外多表查询索引设计上也考验开发者功底,索引设计不合理,大数据量下多表查询,很可能把数据库拖垮。...单表查询+代码上组装相当于解耦,现在开发中,我们常常使用各种ORM框架,不知道你联查orm给你搞成了什么样,你是很难直接优化。...一款基于 Spring Boot 现代化社区(论坛/问答/社交网络/博客)更多项目源码 白嫖他悟空CRM项目 ,部署了直接用起来 推荐一款高颜 Spring Boot 快速开发框架 一款基于 Spring

3.7K40

MySQL技能完整学习列表4、数据库设计——1、数据类型

查询所有价格大于10.5产品: SELECT * FROM products WHERE price > 10.5; 将所有产品价格增加0.5: UPDATE products SET price...定点数类型(DECIMAL)通常用于需要高精度计算场景,金融领域。 二、日期和时间类型: DATE:用于存储日期,格式为YYYY-MM-DD。...在实际应用中,请根据你具体需求和数据库结构进行操作。 三、字符串类型: CHAR:定长字符串类型,长度固定,不足部分会用空格填充。适用于存储长度固定字符串,身份证号、电话号码等。...它也有多种大小可选,TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB。 总结:选择合适数据类型可以提高数据库性能和效率。在选择数据类型时,应根据数据实际需求和特点进行选择。...在实际应用中,请根据你具体需求和数据库结构进行操作。同时,对于涉及敏感信息操作,密码存储和比较,请确保使用适当安全措施,哈希和加密。

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函数式编程(0)

在函数式语言中,使用“函数求值”这一更简单概念代替改变变量值“状态”,每次函数求值都会在现有对象基础上创建一个或多个新对象。...关键之处不是命令式编程存在某种缺陷,而是函数式编程是一种思维方式转变,这种改变适用于许多场景。如何用函数式方法编写同一个算法,你会发现函数式编程并没有使算法显著变短或变快。...使用函数式范式 在函数式编程中,求3或5倍数可分为两部分。 ❏ 一系列数值求和。 ❏ 生成一个满足某个条件序列,例如3或5倍数组成序列。 一个列表递归形式定义如下。...第二个例子演示了递归规则将第一个seq[0]和后续所有和seq[1:]相加。最后一个计算包含了对空列表求和,其定义为0。 这个例子中,代码最后一行+运算符和初始0表明其为求和。...如果将运算符从+改为*,将初始从0改为1,则表明其为序列乘积。 剩下得明天继续写,大家晚安 ---- ----

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持久层框架中是什么让你选择 MyBatis?

在绝大多数在线应用场景中,数据是存储在关系型数据库中,当然,有特殊要求场景中,我们也会将其他持久化存储( ElasticSearch、HBase、MongoDB 等)作为辅助存储。...在实现复杂数据库操作时候,我们可以使用 HQL 这种面向对象查询语句来实现,Hibernate HQL 引擎会根据底层使用数据库产品,将 HQL 语句转换成合法 SQL 语句。...在享受 Hibernate 带来便捷同时,我们还需要忍受它一些缺点。例如,索引提升数据库查询性能有很大帮助,我们建立索引并适当优化 SQL 语句,就会让数据库使用合适索引提高整个查询速度。...在实际业务中,同一数据集查询条件可能是动态变化,如果你有使用 JDBC 或其他类似框架经历应该能体会到,拼接 SQL 语句字符串是一件非常麻烦事情,尤其是条件复杂场景中,拼接过程要特别小心,...ORM 框架,所以这点并不是特别重要);从开发效率角度来看,Hibernate、Spring Data JPA 处理中小型项目的效率会略高于 MyBatis(这主要还是看需求和开发者技术栈)。

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pony:简洁易用 ORM

强大查询功能:Python Pony ORM 支持丰富查询功能,包括过滤、排序、聚合等,能够满足各种复杂查询需求。...,并使用 Pandas 进行统计分析,计算出产品价格平均值、最大和最小。...Pony ORM查询优化和数据库迁移工具可能不如SQLAlchemy全面。 SQLAlchemy功能更为强大,它支持复杂查询、事务管理、数据库迁移工具(Alembic)以及多种数据库后端。...SQLAlchemy也提供了性能优化特性,查询优化器和原生SQL支持。但是,由于其功能更为丰富,某些情况下可能需要更多配置来达到最佳性能。...选择哪个ORM库取决于项目的具体需求、团队熟悉程度以及性能、功能和灵活性要求。对于需要快速开发和简单数据库操作项目,Pony ORM可能是一个好选择。

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Docker进阶-容器监控cAdvisor+InfluxDB+Granfana

概述 前面文章介绍使用docker compose组合应用并利用scale快速容器进行扩容。...由于docker compose启动服务都在同一台宿主机上,对于一个宿主机上运行多个容器应用时,容器运行情况:CPU使用率、内存使用率、网络状态、磁盘空间等一系列随时间变化时序数据信息,都是需要去了解...CAdvisor谷歌出品,优点是开源产品,监控指标齐全,部署方便,而且有官方docker镜像。缺点是集成度不高,默认只在本地保存2分钟数据。...InfluxDB主要功能: 基于时间序列,支持与时间有关相关函数(最大、最小、求和等); 可度量性:你可以实时大量数据进行计算; 基于事件:它支持任意事件数据; InfluxDB主要特点: 无结构...配置查询条件 ? 配置完后,效果如下图 ? grafana支持查询条件,可以从influxdb中了解 ? 浏览cAdvisor服务,http://ip:8080/ ?

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Review:构建有表现力且易处理概率生成模型

这是因为这些查询涉及积分可以分解到求和节点和乘积节点子节点上。因此,对于一个平滑和可分解PC,我们可以递归地将积分推至叶子节点。由于叶子分布简单且易处理,积分可以通过解析方法计算。...然后,评估边缘或条件查询就简化为在电路上执行自底向上遍历,将叶节点设置为其对应积分值,因此这也是电路大小线性。然而,平滑性和可分解性并不足以实现易处理地计算MAP查询。...相反,他们提出了一种贪婪迭代算法,称为LearnSPN,可用于定义求和节点和乘积节点范围。具体而言,在乘积节点处,他们使用统计独立性检验来识别相互独立变量子集。...递归地使用,此算法导致从数据矩阵中提取列集合产品节点和从求和节点提取行集合,直到达到单变量叶子。...他们工作将我们迄今为止看到常见推理查询推广到了包括概率分布编码为PC求和乘积、商、幂、对数和指数计算。因此,通常需要近似的复杂信息理论量可以通过电路上可计算和模块化操作来表示。

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如何通过MD5反查身份证号

题目:设计一个身份证查询系统,将身份证号md5 之后存储,输入md5查询对应身份证号。...顺序码:表示在同一地址码所标识区域范围内,同年、同月、同日出生的人编定顺序号,顺序码奇数分配给男性,偶数分配给女性。...| +----------------------------------------------------+ 算法举例: 本体码为11010519491231002 第一步:各位数与对应加权因子乘积求和...1* 7+1 * 9+0 * 10+1 * 5+ *** =167 第二步:求和进行除11得余数167%11=2 第三步:根据余数2照校验码得X 因此完整身份证号为:11010519491231002X...遍历,依次读取文件,查找数据,效率太低 这里参考数据库索引查询方式,首先将数据按md5排序后存储多个文件,记录每个文件中md5范围,输入md5确定文件,再读取文件使用二分查找。

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基于SpringCloud某支付产品微服务构架拆解

某企业支付产品,处于初级运营阶段,为客户、商户提供入驻、充值、结算等服务。产品基于SpringCloud体系构建微服务,项目代码结构图如下。 ?...下面就从技术点技术面来解构下该产品 1、采用mvnw替代单一mvn命令。...2、Lnhn算法,由于产品发行卡片,为便于卡片卡号识别校验,采用能用Lnhn算法生成卡号。...2、从卡号最后一位数字开始,逆向将偶数位数字,先乘以2(如果乘积为两位数,则将其减去9),再求和。 3、将奇数位总和加上偶数位总和,结果应该可以被10整除。...官网其有明确释义: Spring Batch provides reusable functions that are essential in processing large volumes of

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接口测试平台代码实现1:环境和所需技术

1.Django 说到python,大家应该都会差不多,平时写个小脚本,写个小请求都不在话下。但是如何用python写一个web平台呢?这里我们就需要用到django。...图片img,超链接a, 循环显示同一循环:{% for i in list %} ... {% endfor %} 4.js/jquery 这就是嵌入到html页面中另一种语言,是动态,它和...7.sql/orm 数据库操作方法 一个平台,那么它肯定需要一个数据库来存放各种配置和数据。那么django自带sqlite3 数据库就非常好用了。...orm方式可以看作djangosql语句一种封装,我们只需要调用对应函数即可实现上面一大堆麻烦“链接数据库,写sql,上传sql,获取查询数据元组,断开数据库”这些操作了。...9.一定产品设计思维 如果你不想你做出来东西 自己都恶心不想用的话,就好好学习一下产品思维,当然我也在学习中。如何跟用户交互,界面如何设计 等等都需要考虑。

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干掉公式 —— numpy 就该这么学

实际上平方运算也有便捷方法:np.square 绝对 绝对表示一个数轴上距原点距离,表示为 |x|,numpy 提供便捷方法abs 来计算,例如 np.abs(x),就为 x 绝对 理解向量和矩阵...用 numpy 就简单很多:x * 2,就像做标量运算一样,感觉向量同一个数值一样。...矩阵求和 表示矩阵 m 中所有元素进行求和,nunpy 通过 sum 完成计算: m.sum() 连乘和求和类似,将矩阵中所有元素做乘积运算: ?...矩阵连乘 numpy 通过 prod 完成计算,矩阵 m 连乘为 m.prod() 实践 了解了上面的各种基础运算后,做些实践 计算均值 向量均值公式为: ?...Frobenius 范数公式 先不用纠结 Frobenius 公式意义,我们只看如何用 python 实现,分析公式,可以看到,首先矩阵每个元素做平方运算,然后求和,最后结果进行开方,那么就从里向外写

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能用数学归纳法做证明题 Wolfram|Alpha

早期决定是, 该程序将处理三种主要类型证明: 求和/乘积等式,:证明 1 + 2 + 3 +\[Ellipsis] + n = n(n + 1)/2, 其中 n > 0 表达式整除性,:证明8^...将用户输入进行模式匹配, 如果检测到用户查询以此形式 (即遵循此模式), 则将根据此结构输出证明。然后提取变量(a, b, n, d, x), 以便为生成证明提供。...对于求和/乘积等式, 可以遵循特定数学方法,应用程序理论上能够100%处理,而无论等式右手表达式或求和/乘积内容如何。此方法适用于求和等式证明和反证。...如果在归纳步骤中进行运算要求n> = 2,而初始情况是n = 0,那么我们并未证明查询对于n = 1或n = 2成立。这与悖论"所有的马都是同一种颜色" 非常类似。...最后一个很酷功能是,如果一个求和/乘积等式证明无效,将用推荐新表达式进行修正: ?

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基于DotNet构件技术企业级敏捷软件开发平台 - AgileEAS.NET平台开发指南 - 数据层开发

对象关系映射          AgileEAS.NETORM并没有采用NHibernate中映射文件文件模式,而是采用了直接硬编码模式实现,ORM体系设计采用了属性/列>数据对象>数据集合(表...在上面ORM对象架构中,涉及到两个集合类EntityCollection、ColumnCollection在此文不做特别说明,详细请参考开发包中类库帮助,下面我说一下ORM查询条件。         ...Condition          条件类是ORM一个功能辅助类,他相当于开发人员在编号SQL语句过程中所编写一组查询条件。...(产品)、IProductList(产品表)四个实体接口,一个管理这四个四体类具体实例库IDALManager接口,由他来完成实体实例化,下面看定义: public interface IDALManager...ORM对象设计器生成基于接口驱动数据访问层代码采用了分布类技术,也就是把同一个实现接口或者实现分解成了两个或者多个文件,生成器是这样预设置,把实体与数据库相关联基础定义信息放在一个文件中,文件名中多了

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《Learning ELK Stack》6 使用Kibana理解数据

主要包含两种类型聚合 分桶(Bucketing):生成一系列桶,每个桶都有一组文档,例如短语、范围、直方图等 度量:计算一组文档度量指标,例如最小 、最大求和,平均值等。...适用于索引数据进行交互式搜索查询。..." title : "Learning ELK" AND category : "technology" 范围搜索 一般用于查询某个字段取值范围,搜索特定日期范围 date_of_record :...[20200101 TO 20200606] 查询volume字段取值在10000~20000之间所有文档 volume : [10000 TO 20000] 范围搜索和字段搜索可以与布尔符合组合使用..., publish_date : [20200101 TO 20200606] AND title : "Learning ELK" 特殊字符转义 以下是特殊字符列表,如果需要在查询中使用这些特殊字符

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