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Django 使用 ORM 操作数据库详解

ORM 是个啥？在python中的一个默认的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，同时极大的提升开发效率。...有了ORM，我们来看它与实际的数据库是怎么联系起来的： ?...数据库 ORM 数据库的表（table ）类（class）记录，行数据（record）对象（object）字段（field）对象的属性（attribute） ORM相对原始SQL的优劣势优势...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 对于复杂的SQL语句或数据库层面，推荐使用原始SQL 对于要处理复杂的业务逻辑，加快开发，推荐使用ORM ORM 相对原始SQL在一般的业务中...、多对一查询优化：select_related # 一对多、多对多查询优化：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的, 对点上的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值和密度, 给体渲染方法用就好了。...体渲染所谓体渲染，直观地说，我们知道相机的焦点，焦点和像素的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的颜色做某种求和就可以得到这个像素的颜色值。...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，对采样得到的点的颜色进行某种加权求和：其中, 。这里值得注意的是, 原来积分的权重是 , 这里的求和权重是。...从上面的分析我们可以看到，整个渲染过程无非是对射线上的采样点的颜色进行加权求和。其中权重 . 我们可以用渲染公式中对颜色加权权重作为在对应区间采样的概率。...粗糙网络是在均匀采样得到比较少 )的点进行渲染并训练的网络, 用来输出进行采样概率估计。对进行归一化, 把它看作是概率值：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 求和这个符号的意思是对某一范围内的向量中的元素求和，上下标为范围...它等同于Python中对向量的索引从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的大写形式），Python中的实现方法就是循环得到元素，然后计算乘积。...绝对值作为绝对值符号，返回该数值的绝对值。 x = 10 y = -20 abs(x) # 10 abs(y) # 20 范数范数，也称为向量的模（长），即向量的大小。...x = [1, 2, 3] math.sqrt(x[0]**2 + x[1]**2 + x[2]**2) Epsilon 这是一个希腊字母（读如：[ˈepsɪlɑːn]），它用于检验某个元素是不是集合的一员

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求和家族，不简单

）中对应的“销量”列（E2:E11）的值进行求和。...例如1月份A产品的总销量是多少？1月份B产品的总销量是多少？...对于案例演示中的公式，如上，sumifs函数将条件区域B2:B11（月份列）中的每一个单元格都与条件值G2（月份）单元格进行比对；将条件区域C2:C11（产品列）中的每一个单元格都与条件值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中的数字会被一一对应相乘最后将这些乘积求和，也就是乘积和。...sumproduct是对D2与E2相乘，D3与E3相乘，D4与E4相乘…,然后再将它们的乘积进行相加，就是每一行的单价*销量，然后再求和得出总销售额。

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语义调控扩散模型的图像修补

在DAG中有三种类型的节点：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 上的原始分布，而求和和乘积节点合并了它们子节点定义的分布，用 in(n) 表示，以构建更复杂的分布。...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，然后对所有求和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，根节点的输出值就是目标似然概率。在图2中，查询的每个节点的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的集合包括（i）求和边的参数和（ii）输入节点/分布的参数。...为了便于展示，我们假设PC在求和层和乘积层之间交替，并且任何输入节点的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生成的图像对。由于它们是从相同的输入图像xt生成的，比较图像对使我们能够检查两个分布中固有的归纳偏差。

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开工大吉：几个让你月薪3万+的excel神技能

- 动图教程 - ▲举例：60分以上的晋级，低于60分的补考，低于30分的淘汰 - 02 - SUMIF和SUMIFS函数用途：对一个数据表按设定条件进行数据求和。...，如省略则参数1“区域”作为求和区域。...- 动图教程 - ▲举例：求产品A的销售额总和 - 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：最常用的查找函数，用于在某区域内查找关键字返回后面指定列对应的值。...函数公式： =SUMPRODUCT（数组1，……）函数解释：它的参数由多个相同维度的数组组成，将数组间对应元素相乘并返回乘积之和。

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为什么强烈建议你不要做联表查询？

对比在实际开发中，我们不可避免的要关联几张数据表来合成最终的展示数据，如： 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的产品），业务发生变动，某张表的结构发生变动，很可能整个join查询都变得不可用，复杂的关联查询，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，需要检索的数据是几何倍上升的。另外多表查询索引设计上也考验开发者的功底，索引设计不合理，大数据量下的多表查询，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，不知道你的联查orm给你搞成了什么样,你是很难直接优化。...一款基于 Spring Boot 的现代化社区（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值的 Spring Boot 快速开发框架一款基于 Spring

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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的产品： SELECT * FROM products WHERE price > 10.5; 将所有产品的价格增加0.5： UPDATE products SET price...定点数类型（如DECIMAL）通常用于需要高精度计算的场景，如金融领域。二、日期和时间类型： DATE：用于存储日期值，格式为YYYY-MM-DD。...在实际应用中，请根据你的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的字符串，如身份证号、电话号码等。...它也有多种大小可选，如TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB。总结：选择合适的数据类型可以提高数据库的性能和效率。在选择数据类型时，应根据数据的实际需求和特点进行选择。...在实际应用中，请根据你的具体需求和数据库结构进行操作。同时，对于涉及敏感信息的操作，如密码存储和比较，请确保使用适当的安全措施，如哈希和加密。

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Python流行orm框架对比

Django ORM的核心特性是自动迁移系统和对常用查询的抽象，使得开发者能够非常方便地进行数据模型的定义、查询和维护。...这些ORM框架各有特点，适用于不同的项目和场景，开发者可以根据项目需求和个人偏好选择合适的ORM框架。...适用场景：小型到中型项目，尤其是那些对性能要求不高但追求快速开发的项目。 Tortoise ORM：优点：异步支持，适合异步框架如FastAPI和Sanic，提供Django风格API。...小型项目推荐在小型项目中，选择Peewee和Django ORM之间的合适框架，需要考虑项目的具体需求和特点。...自动化功能，如自动生成数据库表结构、迁移等功能，降低了数据库配置的复杂性。简单易用，对于常规的增删改查操作，API使用非常直观。缺点是灵活性不足，复杂查询时可能会受到约束。

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函数式编程(0)

在函数式语言中，使用“对函数求值”这一更简单的概念代替改变变量值的“状态”，每次对函数求值都会在现有对象的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的转变，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的倍数可分为两部分。 ❏ 对一系列数值求和。 ❏ 生成一个满足某个条件的序列，例如3或5的倍数组成的序列。一个列表的和的递归形式定义如下。...第二个例子演示了递归规则将第一个值seq[0]和后续所有值的和seq[1:]相加。最后一个计算包含了对空列表求和，其值定义为0。这个例子中，代码最后一行的+运算符和初始值0表明其为求和。...如果将运算符从+改为＊，将初始值从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的，当然，有特殊要求的场景中，我们也会将其他持久化存储（如 ElasticSearch、HBase、MongoDB 等）作为辅助存储。...在实现复杂数据库操作的时候，我们可以使用 HQL 这种面向对象的查询语句来实现，Hibernate 的 HQL 引擎会根据底层使用的数据库产品，将 HQL 语句转换成合法的 SQL 语句。...在享受 Hibernate 带来便捷的同时，我们还需要忍受它的一些缺点。例如，索引对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的索引提高整个查询的速度。...在实际业务中，对同一数据集的查询条件可能是动态变化的，如果你有使用 JDBC 或其他类似框架的经历应该能体会到，拼接 SQL 语句字符串是一件非常麻烦的事情，尤其是条件复杂的场景中，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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【优选算法篇】解密前缀和：让数组求和变得如此高效（上篇）

分享给更多人：如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎分享给更多对C++算法感兴趣的朋友，让我们一起进步！ 1....解决方法：通过前缀和数组，区间和为： sum[i,j] = S[j] − S[i−1] 子数组和的最大值/最小值给定一个数组，求其所有子数组的和的最大值或最小值。...q：查询的次数，即我们需要进行 q 次区间求和查询。 vector a(n + 1)：这是一个大小为 n + 1 的数组，用来存储输入的数组元素。...通过这两个数组，dp1 存储了每个位置左边的和，dp2 存储了每个位置右边的和。我们可以通过比较这两个数组在同一位置的值来找出符合条件的 pivot index。...如果数组长度较大，暴力解法可能不够高效，需要考虑优化方案，如使用前缀积和后缀积的 O(n) 解法。

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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快速对容器进行扩容。...由于docker compose启动的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，容器的运行情况如：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的时序数据信息，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，而且有官方的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,支持与时间有关的相关函数(如最大、最小、求和等); 可度量性:你可以实时对大量数据进行计算; 基于事件:它支持任意的事件数据; 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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pony：简洁易用的 ORM 库

强大的查询功能：Python Pony ORM 支持丰富的查询功能，包括过滤、排序、聚合等，能够满足各种复杂的查询需求。...，并使用 Pandas 进行统计分析，计算出产品价格的平均值、最大值和最小值。...Pony ORM的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，它支持复杂的查询、事务管理、数据库迁移工具（如Alembic）以及多种数据库后端。...SQLAlchemy也提供了性能优化的特性，如查询优化器和原生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的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、团队的熟悉程度以及对性能、功能和灵活性的要求。对于需要快速开发和简单数据库操作的项目，Pony ORM可能是一个好选择。

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Review：构建有表现力且易处理的概率生成模型

这是因为这些查询涉及的积分可以分解到求和节点和乘积节点的子节点上。因此，对于一个平滑和可分解的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的遍历，将叶节点的值设置为其对应的积分值，因此这也是电路大小的线性。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的迭代算法，称为LearnSPN，可用于定义求和节点和乘积节点的范围。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的变量子集。...递归地使用，此算法导致从数据矩阵中提取列集合的产品节点和从求和节点提取行集合，直到达到单变量叶子。...他们的工作将我们迄今为止看到的常见推理查询推广到了包括对概率分布编码为PC的求和、乘积、商、幂、对数和指数的计算。因此，通常需要近似的复杂信息理论量可以通过电路上的可计算和模块化操作来表示。

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基于SpringCloud的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替代单一的mvn命令。...2、Lnhn算法，由于产品发行卡片，为便于卡片卡号的识别校验，采用能用的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。...官网对其有明确的释义： 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，大家应该都会的差不多，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，循环显示同一个的循环：{% for i in list %} ... {% endfor %} 4.js/jquery 这就是嵌入到html页面中的另一种语言，是动态的，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自带的sqlite3 数据库就非常好用了。...orm方式可以看作django对sql语句的一种封装，我们只需要调用对应的函数即可实现上面一大堆麻烦的“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。...9.一定的产品设计思维如果你不想你做出来的东西自己都恶心的不想用的话，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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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值查询对应的身份证号。...顺序码：表示在同一地址码所标识的区域范围内，对同年、同月、同日出生的人编定的顺序号，顺序码的奇数分配给男性，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：对求和进行除11得余数167%11=2 第三步：根据余数2对照校验码得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的查询方式，首先将数据按md5值排序后存储多个文件，记录每个文件中md5值的范围，输入md5值确定文件，再读取文件使用二分查找。

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Java ORM 框架指南

选择Java ORM的关键因素项目选择最合适的Java ORM框架需要仔细考虑几个关键因素，这些因素包括应用程序的技术要求和ORM框架本身的特点。...高级特性支持：如果您的项目严重依赖存储过程、触发器或其他高级数据库特性，请选择一个为这些功能提供强大支持的ORM。并非所有ORM对这些特性提供同等水平的支持。...优势：灵活性高，查询功能强大，支持高级特性（如缓存和延迟加载）劣势：学习曲线较陡，对于简单项目可能显得过于复杂 JPA（Java持久性API）： Java中对象关系映射的标准化API。...兼容性问题可能导致意外的行为和性能瓶颈。此外，评估对高级数据库特性（如存储过程、触发器或用户定义函数）的支持水平。如果您的项目依赖于这些特性，请选择一个对它们提供强大支持的ORM。...并非所有ORM对这些高级功能的支持水平相同。第3步：评估实用性与ORM相关的学习曲线可能显著影响开发速度和项目时间表。考虑框架的复杂性和团队现有的Java及ORM知识。

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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 绝对值绝对值表示一个数轴上的值距原点的距离，表示为 |x|，numpy 提供便捷方法abs 来计算，例如 np.abs(x)，就为 x 的绝对值理解向量和矩阵...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。...矩阵求和表示对矩阵 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，如矩阵 m 的连乘为 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 公式的意义，我们只看如何用 python 实现，分析公式，可以看到，首先对矩阵的每个元素做平方运算，然后求和，最后对结果进行开方，那么就从里向外写

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