在用pymysql操作数据库的过程中，给sql语句传参碰到了很多问题，网上传参策略很多，这里推荐两种 单个传参用%s,写起来比较简单： field = '-' sql_talk="UPDATE cnp.Test...set a='' where b='%s'" cursor.execute(sql_talk % field) db.commit() 多个传参用{0}占位符： field = '-' a = 'code...1.4 FROM mm_project_uv_outdoor WHERE poiid = %s AND currenttime = %s" cursor = db.cursor() # 以下为传递多个参数的用法...cursor.execute(sql,['B00140N5CS','2019-04-23']) # 传递单个参数时 cursor.execute(sql,'B00140N5CS') print(cursor.fetchall...最后建议大家多看官方的文档或标准教程，这样更有益学习 以上这篇pyMySQL SQL语句传参问题,单个参数或多个参数说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
1.对单个元素的函数使用线程池: # encoding:utf-8 __author__='xijun.gong' import threadpool def func(name): print...[pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： hi xijun.gong hi xijun hi gxjun 2.对于多个参数的情况使用方式...pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： 0+1=1 1+3=4 3+7=10 2+5=7 4+9=13 3.如果我们想不安参数顺序赋值
前言： 关于将JSON字符串反序列化为指定的.NET对象类型数据常见的场景主要是关于网络请求接口，获取到请求成功的响应数据。...方法一、在项目中定义对应的对象参数模型，用于映射反序列化出来的参数（复杂JSON字符串数据推荐使用）： 如下是一组.NET后台请求接口成功获取到的复杂的JSON字符串数据： { "id": "123456...JsonConvert.DeserializeObject(JSON字符串数据); //最后我们可以通过对象点属性名称获取到对应的数据 方法二、直接将JSON...字符串格式数据反序列化转化为字典数据（简单JSON字符串数据推荐使用）： 如下一组简单的JSON字符串格式数据： { "id": "123456", "code": "0", "...msg": "操作成功" } 通过JsonConvert.DeserializeObject>(string value)方法反序列化为字典数据，在通过
为了解决这一难题，谷歌引入了新的技术来学习单个节点的多个嵌入，并提出了一种自动学习最优超参数的方法。代码皆已开源。...向量表征在神经网络中尤为重要，因为它们可以直接用作输入层。 为了解决在 ML 中使用离散图表征的难题，图嵌入方法学习图的连续向量空间，将图中每个节点（和/或边）分配到向量空间中的特定位置。...第一篇论文引入了一种新的技术来学习单个节点的多个嵌入，从而能够更好地描述具有重叠社区的网络。第二篇解决了图嵌入中超参数调整的基本问题，使人们可以轻松地部署图嵌入方法。...因此，嵌入方法的目标是识别表征图几何中每个节点的单个角色或位置。 然而，最近的研究发现，真实网络中的节点属于多个重叠的社区，并在其中扮演着多个角色。...这一观察引发了以下研究问题：是否有可能开发出将节点嵌入多个向量的方法，以代表它们参与了重叠的社区？ 在论文《Is a Single Embedding Enough?
onChange 事件是一个非常有用、非常常见的事件，用于捕获输入框中的文本变化。有时候，我们需要将多个参数同时传递给 onChange 事件处理函数，在本文中，我们将介绍如何实现这一目标。...单个参数传递在 React 中，通常情况下，onChange 事件处理函数接收一个 event 对象作为参数。event 对象包含了很多关于事件的信息，比如事件类型、事件目标元素等等。...多个参数传递有时候，我们需要将多个参数传递给 onChange 事件处理函数。例如，假设我们有一个包含两个输入框的表单。每个输入框都需要在变化时更新组件的状态，但是我们需要知道哪个输入框发生了变化。...通过使用箭头函数，我们可以在 onChange 事件处理函数内传递额外的参数来标识每个输入框。...该函数接受两个参数：inputNumber 和 event 对象。inputNumber 参数用于标识输入框号码，event 对象则包含关于事件的信息。
manual logging.level.org.springframework.kafka=ERROR logging.level.org.apache.kafka=ERROR 我们看看消费者反序列化...spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer Question spring kafka 使用Jackson序列化...， 如果存入kafka中的对象 包含 泛型，那么 默认情况下，这个泛型对象会被Jackson反序列为 LinkedHashMap ....JsonTypeInfo.Id.CLASS,include = JsonTypeInfo.As.PROPERTY,property = "@class") private T messageContent; } 反序列化后
它使用多个专门的子网，称为“专家”。与激活整个网络的密集模型不同，MoEs只根据输入激活相关专家。这可以获得更快的训练和更有效的推理。...每个MoE层包含几个专家，并且只有这些专家的一个子集被用于给定的输入。 Gate Network或Router:该组件确定哪些令牌由哪些专家处理，确保输入的每个部分由最合适的专家处理。...也就是说除了ffn之外，所有其他参数都是共享的。...准备好之后，可以将配置保存为config.yaml。在同一个文件夹中，我们将下载并安装mergekit库(mixtral分支)。...还可以将配置复制到LazyMergekit中，我们将在Colab提供中（本文最后），可以输入您的模型名称，选择混合分支，指定Hugging Face用户名/令牌，并运行。
预训练大语言模型（LLM）在特定任务上的性能不断提高，随之而来的是，假如 prompt 指令得当，其可以更好的泛化到更多任务，很多人将这一现象归功于训练数据和参数的增多，然而最近的趋势表明，研究者更多的集中在更小的模型上...然而，将每个参数量化到 3-4 位通常会导致中等程度、甚至是高等程度的准确率损失，特别是那些非常适合边缘部署的 1-10B 参数范围内的较小模型。...从而可以在单个 24GB 的消费级 GPU 上运行 33B 参数的 LLM，而不会有任何性能下降，同时还能提高 15% 的速度。...然后，该研究以非常小的组大小实现分组量化（grouped quantization）的变体，并表明量化尺度本身可以被量化为 3 位表征。...该研究对量化过程进行了两个改变：一个用于捕捉小的敏感权重组，另一个用于捕捉单个的异常值。
HTTP GET 请求时携带的参数直接在 URL 中，形式如 ?key1=value&key2=value&key3=value。...如果是 POST 请求时，我们可以使用一些库序列化为 json 格式作为 BODY 发送，那么 GET 请求呢？有可以直接将其序列化为 HTTP GET 请求的 query 字符串的吗？...---- HTTP GET 请求 一个典型的 HTTP GET 请求带参数的话大概是这样的： 1 https://s.blog.walterlv.com/api/example?...key1=value&key2=value&key3=value 于是我们将一个类型序列化为后面的参数： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 [DataContract] public...关于源代码包不引入额外依赖 dll 的原理，可以参见： .NET 将多个程序集合并成单一程序集的 4+3 种方法 - walterlv 方法 我们需要做的是，将一个对象序列化为 query 字符串。
文章目录 一、自定义闭包参数列表 1、定义一个自定义参数的闭包 2、定义多个自定义参数的闭包 3、为闭包参数指定默认值 二、完整代码示例 一、自定义闭包参数列表 ---- 如果要向 闭包 中 , 传递多个参数..., 需要 为 闭包 指定参数列表 ; 为闭包指定参数列表 , 需要在闭包 开始位置使用 " -> " 符号 , 在该符号的左侧指定参数列表 ; 1、定义一个自定义参数的闭包 在 " -> " 符号左侧写上一个变量...closure3(2); 上述闭包打印结果为 : 1 2 2、定义多个自定义参数的闭包 在 " -> " 符号左侧写上多个变量 , 变量之间由逗号隔开 , 如 a , b , 此时该闭包可以接收多个参数..., 这两个参数可以是任意类型的 ; // 定义闭包变量 , 声明两个参数 a, b // 在闭包中打印这两个参数 def closure4 = { a,..., 调用闭包时 , 可以不传入这个有默认值的参数 ; 如果 闭包 参数 都有默认值 , 可以 不传递任何参数 ; 如果此时传递 1 个参数 , 会 按照默认规则从左到右为参数赋值 ; 如果 闭包 参数
标签：VBA，ActiveX控件 如下图1所示，工作表中有一个名为“TextBox1”的文本框，要将其中输入的数字放置到工作表单元格B8中并转换成日期格式。
小勤：怎么实现透视的时候也能把多个内容合并起来放到一个单元格里？ 大海：在Power Query或Power Pivot里实现起来都很简单啊。 小勤：不对啊。...我用Power Query操作的时候，有多项内容的直接报错了： 大海：给生成的透视步骤加上第3个参数就可以了： 小勤：这又是个隐藏的参数？...小勤：但你怎么知道这个函数有第三个参数啊？...大海：碰到这种情况的时候，就可以查函数帮助了（当然，如果平时多看一些相关的文章，就会有很多很好的经验），比如，直接在PQ里加一个步骤，输入函数名称并回车，就可以看到这个函数的相关信息了： 小勤：看名称这是一个函数的意思...大海：这个也很简单，首先，你看帮助里面有没有关于这个参数的示例，如果有，就很容易判断，比如这个函数的示例： 第三个参数用了List.Max，说明这个参数要接收的内容就是一个列表啊。
decode_raw():将原始字节字符串转换成张量。(弃用参数)deserialize_many_sparse():从序列化的迷你批处理反序列化并连接sparsetenators。...encode_base64():将字符串编码为web安全的base64格式。encode_jpeg():jpeg编码图像。encode_proto():op序列化输入张量中提供的protobuf消息。...matching_files():返回匹配一个或多个glob模式的文件集。parse_example():将示例原型解析为张量的dict。...serialize_many_():将N-minibatch sparse张量序列化为[N, 3]张量。serialize_():将稀疏张量序列化为一个3向量(1-D张量)对象。...参数：serialized:一个标量字符串张量，一个序列化的例子。有关详细信息，请参见_parse_single_example_raw文档。
Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。...这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。...它能把单变量、多变量时间序列转化为监督学习数据集。 该函数有四个参数： Data: 作为一个列表或 2D NumPy 阵列的观察序列。必需。...我们可以用随机数字长度的输入序列重复该例子，比如 3。这可以通过把输入序列的长度确定为参数来实现。...多步骤预测还是序列预测 有另一类预测问题，是用过去的观察，来预测出将来贯彻的一个序列。这可以被称作序列预测或者多步骤预测。通过确定另一个参数，我们能把一个时间序列转化为序列预测。
我们可以写一段代码获取你的数据， 将数据填入到Example协议内存块(protocol buffer)，将协议内存块序列化为一个字符串， 并且通过tf.python_io.TFRecordWriter...这个操作可以将Example协议内存块(protocol buffer)解析为张量。 将图片形式的数据生成单个TFRecord 在本地磁盘下建立一个路径用于存放图片： ?...可以将其转化为图片的形式再显示出来，并打印其在TFRecord中对应的标签，下面是一个例子，接上面生成单个TFRecord文件代码，在F:\testdata\show路径下显示解码后的图片，名称中包含标签...随机打乱文件顺序以及加入输入队列的过程运行在一个单独的县城上，这样不会影响获取文件的速度。其生成的输入队列可以被多个文件读取线程操作。...当一个输入队列中的所有文件都被处理完后，它会讲出实话时提供的文件列表中的文件全部重新加入队列。加入的轮数可以通过num_epochs参数设置，默认为None。
这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。...它能把单变量、多变量时间序列转化为监督学习数据集。 该函数有四个参数： Data:作为一个列表或 2D NumPy 阵列的观察序列。必需。...我们可以用随机数字长度的输入序列重复该例子，比如 3。这可以通过把输入序列的长度确定为参数来实现。...多步骤预测还是序列预测 有另一类预测问题，是用过去的观察，来预测出将来贯彻的一个序列。这可以被称作序列预测或者多步骤预测。通过确定另一个参数，我们能把一个时间序列转化为序列预测。...下面是一个把一个时间步作为输入，两个时间步作为预测序列的转化例子。 运行该例子会显示改造过的大 DataFrame。 建议：拿你自己的数据集做实验，试试多个不同的框架来看哪个效果更好。
在 encoder-decoder 架构中，编码器（encoder）将输入序列 转换为一个连续的表达 ，然后解码器再基于该表达生成输出序列 。 基于该架构，模型的整体结构如下图所示： ?...1.1.3 Linear and Softmax Layer 解码器的输出被输入到一个线性层中，转化为一个超长向量（词典长度），再输入到 softmax 层中转化为概率，最后运用适当策略（如贪婪搜索或束搜索...简单来说，该模块将一个输入向量转化为了一个包含其他位置权重的向量。 ?...具体来说，给定一个输入矩阵，我们基于不同的参数矩阵计算得到多组 V、K、Q 矩阵，然后通过多个注意力函数计算得出多个加权后的 V 矩阵，最后将这些矩阵拼接起来，通过一个权重矩阵 得到最终的输出。...在 Embedding 层中，我们将权重乘上了 . 1.5 Positional Encoding 为了让模型中序列的特征能够体现，我们需要将序列的位置信息编码到输入中。
sub-frequency GAN 来生成梅尔声谱图，并将80维的mel频率分成多个子带，每个模型都有一个鉴别器。...可以以不同的长度粒度对歌声建模，以避免在具有固定长度的波形序列的单个鉴别器中发生的问题（例如，毛刺和振动）。 解决高采样引起的长的波形的问题，multi-length GAN区分不同长度的波形序列。...方法 一个经典的歌声合成系统包括声学模型，将乐谱转化为声学特征，和声码器，将声学特征转化为音频。...www.midi.org/）将音符转化为音高ID； 时长：计算音符时长，并将其转化为作为梅尔声谱图的帧数 例如，音高ID对应于音符C4为60，约为262Hz。...小的hop size导致声学特征更小、序列更长，声学模型更难预测，但是对于声码器是更好，毕竟更多的信息输入了。hop size设置为5ms。
使用扩展数据映射块-介绍将多个参数映射应用到单个类的方法。格式化JSON-演示如何使用%JSON.ForMatter格式化JSON字符串。...Exporting and Importing从JSON序列化或序列化到JSON的任何类都需要子类%JSON.Adaptor，它包括以下方法： %JSONExport()将启用JSON的类序列化为JSON...%JSONExportToStream()将启用JSON的类序列化为JSON文档并将其写入流。 %JSONExportToString()将启用JSON的类序列化为JSON文档并将其作为字符串返回。...格式化JSON%JSON.ForMatter是一个具有非常简单接口的类，允许将动态对象、数组和JSON字符串格式化为更易于阅读的表示形式。...FormatToString()使用指定的缩进格式化JSON文档并将其写入字符串，或者将启用JSON的类序列化为JSON文档并将其作为字符串返回。
多模态强化学习是将多个感知模态和强化学习相结合的方法，能够使智能系统从多个感知源中获取信息，并利用这些信息做出更好的决策。...对于文本输入，使用预训练的T5标记器和词嵌入来获取单词标记；对于完整桌面场景的图像，首先使用域微调的Mask R-CNN 提取出单个物体。将每个物体表示为装订框和裁剪的图像。...最终获得物体的标记，并携带边界框特征和图片特征，将它们映射为嵌入维度；对于单个物体图片输入提示符，作上述相同的处理，唯一的区别是单个物体图片输入提示符没有边界框，标记化模型的超参数在表1 中列出： 种类...将物体标记与最终效果状态级联并将其转化为观察标记。...为了解码提示标记，在历史标记和提示标记之间执行交叉注意力机制，具体来说，将历史标记当作Query序列，提示标记当作 Key-value 序列，输入到交叉注意力模块当中。
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