背景：drf的序列化器给模型输出带来了便利但是对于多对多字段网上查询的内容却是很少(也有可能是本人不会搜答案)经过我多个日夜的摸索，终于实现了我的需求，现将自己的心得记录一下说下我的需求：定义一个订单模型里面的订单...orderId 是自动生成的UUID订单的区域是外键，下单人也是外键，菜品orderMenu是一个多对多字段(其实通过我查到的方法说的都是外键字段就可以实现但是个人觉得菜品和订单应该是多对多会比较好理解...orderMenu = request.data.get('orderMenu') for i in orderMenu: # 我的思路是既然不能在更新主表的时候更新多对多字段那就单独把多对多字段提出来更新...# 在传入对多对多字段的时候同步传入需要更新的中间表id obj = OrderCenterThough(pk=i.get('id')) #..., request, *args, **kwargs): #先取出传入的多对多字段 orderMenu= request.data.pop('orderMenu',[])
EF 6.X中的多对多映射是直接使用HasMany-HasMany来做的。...但是到了EF Core中，不再直接支持这种方式了，可以是可以使用，但是不推荐，具体使用可以参考《你必须掌握的EntityFramework 6.X与Core 2.0》一文。...在这里我就详细的说下如何在EF core下实现。...modelBuilder.Entity() .HasKey(t => new { t.PostId, t.TagId }); } } 这样就完成了我们的多对多映射了...我们只是通过多建立了一个表，将两个实体类的Id作为联合主键。 在Identity框架中，如果你细心点，你会发现有个userroles表，这个表是就是用来做Users表和Roles表的映射的。
第4章 JPA中的多对多 4.1 示例分析 我们采用的示例为用户和角色。 用户：指的是咱们班的每一个同学。 角色：指的是咱们班同学的身份信息。...所以我们说，用户和角色之间的关系是多对多。 4.2 表关系建立 多对多的表关系建立靠的是中间表，其中用户表和中间表的关系是一对多，角色表和中间表的关系也是一对多，如下图所示： ?...映射多对多的时候不用写。...（保存）中，如果双向都设置关系，意味着双方都维护中间表，都会往中间表插入数据，中间表的2个字段又作为联合主键，所以报错，主键重复，解决保存失败的问题：只需要在任意一方放弃对中间表的维护权即可，推荐在被动的一方放弃...，配置如下： //放弃对中间表的维护权，解决保存中主键冲突的问题 @ManyToMany(mappedBy="roles") private Set users = new HashSet
---- 多对多：（学生→老师） Student.java 类 public class Student implements java.io.Serializable { // Fields...在数据库设计时，需要设计一个中间表 teacher_student ，通过中间表描述学生表和老师表的多对多关系。...其映射文件配置方式与一对多很类似，也需要一个 class 属性来设置关联的属性的类型，column 属性用来设定哪个字段去做外键关联，最后，根据业务需要，将某一方的inverse 属性设置为false。...---- 1、这里比一对多关联多一个 table 属性，table 指向数据库建立的关联的那张表。 2、Key 中的 column ： 关联表中和 student 表发生关系的字段。...3、Many-to-many 中的 column 指的是关联表中与 class （com.qbz.entity.Teacher） 关联的字段。
问题背景在 Django 管理界面中，用户可以使用内联模型来管理一对多的关系。但是，当一对多关系是多对多时，Django 提供的默认内联模型可能并不适合。...例如，如果存在一个产品模型和一个发票模型，并且产品和发票之间是多对多的关系，那么在发票的管理界面中，Django 会显示一个表格，其中包含所有产品及其对应的复选框。...这种形式的内联模型对于管理少量产品还可以接受，但是如果产品数量很多，那么这种内联模型就会非常不美观和难以使用。2. 解决方案为了解决这个问题，我们可以自定义多对多内联模型的显示方式。...在 formset_factory() 函数中，指定 model 参数为内联模型的模型类，并指定 fields 参数为内联模型中需要显示的字段。...下面是一个示例代码，演示了如何自定义多对多内联模型的显示方式：from django.contrib import adminfrom django.contrib.admin.utils import
那么我们如何进行数据的查询呢？...a.book_set.all() 3.给多对多的字段添加值（添加多对多关系）： ?...从多对多字段中删除值（删除多对多关系）： ?...，Django允许指定一个用于管理多对多关系的中间模型，然后就可以把这些额外的字段添加到这个中间模型中，具体的方法就是在ManyToMany字段中指定through参数指定作为中介的中间模型，修改上述models.py...，这两个外键定义了两个模型之间是如何关联到一起的 所以当创建多对多关系模型的时候提倡使用through参数去指定并创建中间模型，这样比较方便我们进行字段的扩展 那么此时我们又该如何添加和删除多对多关系呢
2.一对一、多对多映射 一对多association------->javaType ? 多对多collection------->ofType ?...3.扩展类定义 两个表所有字段------->添加到一个实体类中 **映射到扩展类即可 ** ?
第3章 JPA中的一对多 3.1 示例分析 我们采用的示例为客户和联系人。 客户：指的是一家公司，我们记为A。 联系人：指的是A公司中的员工。 在不考虑兼职的情况下，公司和员工的关系即为一对多。...3.2 表关系建立 在一对多关系中，我们习惯把一的一方称之为主表，把多的一方称之为从表。在数据库中建立一对多的关系，需要使用数据库的外键约束。 什么是外键？...@OneToMany: 作用：建立一对多的关系映射 属性： targetEntityClass：指定多的多方的类的字节码 mappedBy：指定从表实体类中引用主表对象的名称...cascade：指定要使用的级联操作 fetch：指定是否采用延迟加载 orphanRemoval：是否使用孤儿删除 @ManyToOne 作用：建立多对一的关系...(在一对多的情况下) 3.5.3级联操作 级联操作：指操作一个对象同时操作它的关联对象 使用方法：只需要在操作主体的注解上配置cascade /** * cascade:配置级联操作 *
，最新的研究中，自适应特征选择(AdaFS)因其可自适应地为每个数据实例选择特征，在推荐系统中表现良好的性能。...采用控制器网络来计算每个特征字段的重要性得分。...2.3 多视角特征选择网络 MvFS提出带有新控制器的多视图特征选择网络，该控制器旨在选择信息丰富的特征，同时避免对少数主要特征模式的偏见，如图所示。...多视角网络：多视图网络通过将特征向量E作为输入来计算每个特征字段的重要性。 现有方法通常采用单个网络来计算特征重要性，这使得控制器网络很容易偏向于一些频繁出现的主要特征。...为了在探索和利用之间取得平衡，在训练过程中采用从软选择到硬选择的逐步过渡。在早期阶段，推荐模型通过软选择探索各种特征组合。
通过peak calling,可以得到抗体富集的区域，这些区域有对应的生物学功能，在chip_seq中，可以是转录因子结合区或者发生组蛋白修饰的区域，ATAC中对应的就是开放染色质区域。...peak差异分析的工具很多，不同软件的结果不尽相同，如何选择是一个难题。在下列文章中，以chip_seq数据为例，针对已经发表的多个peak差异分析工具进行了探索 ?...在实验设计中，还需要考虑到一个因素就是生物学重复，虽然大多数实验都是有生物学重复的，但是没有生物学重复的情况也不可避免，这在选择对应的分析软件时要充分考虑。...首先明确是是否基于已有的peak区域进行分析，如果不基于已有的peak区域，可以选择滑动窗口或者隐马可夫模型， 其中基于滑动窗口的软件如下 diffReps PePr 基于隐马可夫模型的软件如下 ChIPDiff...在文章中，说明了用edgeR和DESeq进行peak 差异分析的理由，将peak看做是RNA_seq中的基因，则其定量方式和差异分析可以通用。
这是数据科学中的一个哲学问题。我们应该使用什么特征选择方法:精挑细选的还是详尽所有的?答案是“看情况”。...我解释了几种场景的不同之处，以帮助您确定如何为自己的项目选择特性选择方法。 可解释性 场景1:“您正在一家大型企业中从事一个数据科学项目。你的经理和其他利益相关者对机器学习及其潜力没有深入的了解。...对模型性能的期望还不高，任何具有功能的ML模型都将受到欢迎。” 您可能认为在这种情况下，详尽的方法更好，因为您没有时间做特性工程等。其实这样是不对的!...但是作为工作的产出，你必须通过创建一份可操作的技巧列表来帮助企业所有者对制造过程有更多的了解。这里建议使用精选的方法，因为它提供了可见性。...然后，当你深入了解问题，与其他利益相关者建立信任，以及开发好可靠的ML流程后，可以切换到详尽的特征中。特征选择中的详尽方法使您可以在数据允许的范围内最大限度地提高模型性能。
多对多关系不像其他关系那么简单，在这篇文章中，我将向您展示如何创建多对多关系以及如何在 EF Core 中使用它们。 模型 多对多的简单而实用的例子可能是某种数字电子商务商店。...我们需要做的第一件事是手动创建另一个“中间”类（表），它将建立Cart和Item的多对多关系,让我们创建这个类： public class CartItem { public int CartId...插入多对多 假设我们已经有Cart和Item在我们的数据库中,现在我们想将特定商品(Item)添加到特定购物车(Cart)，为了做到这一点，我们需要创建新的CartItem并保存它。...cartItem = new CartItem { Cart = cart, Item = item }; db.Add(cartItem); db.SaveChanges(); 在多对多中检索相关数据...从多对多中删除 删除是指删除购物车Cart和商品Item之间的关系CartItem。
为了方便用户，在开发的时候不必在自己的开发环境中跑一个 SideCar，我用 socat 在一台开发环境的机器上 map UDS 到一个端口。...方法是在 Per-IP rate limiting with iptables[1] 学习到的，这个公司是提供一个多租户的 SaaS 服务，也有类似的问题：有一些非正常用户 abuse 他们的服务，由于...rate limit 显然是一个有状态的规则，所以要用到 module:hashlimit。（原文中还用到了conntrack，他是想只针对新建连接做限制，已经建立的连接不限制速度了。...Chain 加入到 INPUT 中，对此端口的流量进行限制。...字面意思是瞬间可以发送多少 packet，但实际上，可以理解这个参数就是可用的 credit。
Akismet 是 WordPress 官方推出的防垃圾留言插件，效率还是非常不错的，基本的垃圾留言都能防止。...但是在使用当中存在一个问题，如果 WordPress 开启了多站点功能，那么每个站点都需要输入 API Key，非常不方便。其实可以通过下面的方法避免这个麻烦。 创建一个 php 文件，名字任意。...php define('WPCOM_API_KEY','你的 API Key'); ?> 然后把这个文件上传到 mu-plugins 文件目录下就可。 ----
本文提出了多场景特征选择(MultiFS)框架来解决此问题，MultiFS能考虑场景间的关系，并通过分层门控机制为每个场景选择独特的特征。...具体的做法为：MultiFS首先通过场景共享门控机制获取所有场景下的特征重要性；然后通过场景特定的门控机制，从前者较低的重要性特征中识别出场景独特的特征重要性；最后对这两个门控机制进行约束使得模型可学习...基于上述公式进一步定义 MSRS 的特征选择问题，通常情况对于特征向量 x_i^k 有m个特征域，为更好的表征原始特征，推荐系统中会使用embedding table来映射原始特征，MSRS中的特征选择问题定义为...将场景特征选择表述成为每个特征emb表征分配一个二进制门控向量。向量中的0-1值表示丢弃或者保留这个特征。...\mathrm{g}^r\right\|_1 然后多场景数据集中不平衡的数据分布会影响性能，对多场景特征选择也是有害的。
前言 之前，在文章：https://www.misiyu.cn/article/58.html 已经发过关于Laravel中的多对多关系了。 但回过头来，过了个把月再去看，我自己都忘了怎么写了。...确实看laravel的中文文档，看得糊里糊涂的。还是得在实践中理解啊。 情景假设 我有一张来源表（referers）来记录href和网页标题title。...目前需求是信息表里面的多个信息可能同属于来源表中的一条记录。 同样，来源表中的多条信息可能属于信心表中的一条记录。 简言之就是，这是多对多的关系。 细节 新建迁移文件就不说了。...重点是第三张表，第三张表最少需要2个字段：即两张表的外键 ? 注意： 1、你想要有其他字段也行，我们这里讨论最简单的情况。 2、第三张表的命名有要求，主要是Laravel默认情况的关系。...至于能不能传入其他参数，或者有没有其他类似attach作用的方法，我翻遍中文文档和百度，愣是没搞明白。 2、attach要使用，要在模型中定义关联。 ?
，对图中的各个目标region识别后生成表示，融入到主模型Bert中。...Multimodel Fusion：主要指的是如何融合图像侧和文本侧Encoder输出的表示。主流方法包括2种。...一般比较常见的是Encoder-only结构。对于Encoder-Decoder结构，将Encoder得到的多模态表示输入到Decoder中，递归解析出后续单词。两种模型结构如下图。...第三类是Image-Text Matching（ITM）任务，预测image和text的pair对是否匹配，对比学习的预训练方法也可以放在这个类别中。...3 总结 这篇论文对VLP历史工作总结的比较全面（虽然有一些近期工作没有被纳入进来），并且通过大量实验验证了不同VLP模块配置对最终图文任务效果的影响，是一个多模态入门者比较好的参考资料。
受可以重用过去经验来解决相关任务的迁移学习的启发，许多研究人员更加注重探索如何从过去的优化实例中学习以加速目标实例。在实际应用中，数据库中已经存储了相似资源实例。...大多数研究关注于一对一的域自适应算法，例如 MNIST 数据集[13]和 WIFI 数据集[14]等基准测试中的传输成分分析（TCA）[11]，TrAdaBoost [12]。...在本文中，我们特别关注多源问题的可迁移性，并研究如何衡量不同优化问题的相似性 [15]证明任务间的相关程度对于多任务学习的有效性十分重要,[16]发展了一个基于自编码器的多任务优化算法，其任务选择主要取决于...与他的工作不同，我们主要侧重于如何从多个源任务中选择合适的源以加速进化过程。...因此如何度量两个问题的相似性并且选择合适的迁移源将是本文的重点。 多源选择迁移优化框架 现有大多数研究对一对一传输优化更感兴趣，而忽略了实际场景中的多源属性。
选择要监测的指标 制定KPI最重要的一部分是正确地选择监测指标。这一步千万不要走错，但也不用太担心，其实它很简单，只需确保你选择的是那些会对你组织目标产生影响的指标。 KPI通常都跟“转化”挂钩。...在众多有趣的想法中，有一个想法脱颖而出： “你可以调整你的KPI或者预算。但是二者不能同时进行。” KPI高度依赖预算的这种想法与PPC广告息息相关。...我对自己很满意，但这个客户承诺他的老板要实现6个，因此对他而言，我是彻底地失败了。 把KPI向RACE模型对齐 你可能已经比较熟悉RACE模型的框架，即把客户旅程分为4个主要阶段： ?...如果你使用的也是上图的框架，那么你就可以把KPI与流程中的相应阶段匹配起来，例如下图： ? 这种方法很棒，因为它可以让你在整个漏斗中轻易地监测KPI，而不仅仅是关注转化次数。...监测流程 通过利用SMART模型，你的所有数字营销KPI将有了时间限制，因此你也会清楚了解需要实现的目标以及何时实现。在KPI最后限期到达之前，你还可以了解自己的进展情况。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
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