学习 Ef core in actioin 的第2章总结： 一、 1 对 0，1 的关系 ： ?...类型 书 书的价格商 说明 一个纯类 先存在，主实体 有一个外键 后产生的类，有外键，依赖主实体 有导航属性 代码 public class Book { public int BookId { get...{ get; set; } public int BookId { get; set; } //#b public Book Book{get;set;} //我以为 } 反思： 我认为价格商表是从表...，它应该有一个Book的导航属性就对了， 但是作者是反其道而行之。...在从类里写一个外键属性！
一个映射类通常指的是单个特定的数据库表，其名称通过使用__tablename__类级别属性指示。 接下来，通过添加包含称为Mapped的特殊类型注释的属性来声明表的一部分列。...一个映射类通常指的是一个特定的数据库表，其名称是通过使用__tablename__类级属性指示的。 接下来，声明表中的列，通过添加包含一个特殊的类型注释称为Mapped的属性来实现。...关系配置 使用未映射的数据类字段 与 Pydantic 等替代数据类提供者集成 将 ORM 映射应用于现有的数据类（传统数据类使用） 使用声明式与命令式表映射映射预先存在的数据类...使用此注册表，一组映射配置可以作为一个组完成，并且在配置过程中，特定注册表中的类可以通过名称相互引用。...声明式与命令式表（也称为混合声明式） - 不是分别指定表名和属性，而是将明确构造的Table对象与否则以声明方式映射的类相关联。
（2）第二种思路称之为聚合（clustering），这类学习类型的目标不是让效用函数最大化，而是找到训练数据中的近似点。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。...所 谓 支 持 度（support）， 指 的 是 同 时 包 含X、Y的 百 分 比， 即P（X, Y）；所谓置信度（confidence）指的是包含X（条件）的事务中同时又包含Y（结果）的百分比，即条件概率...为了便于理解上述的计算流程，以一个具体的示例加以说明，示例设置如下。 ? 整个训练过程中各个参数变化如表4-4，为了便于阅读，将每次迭代W的变化罗列在表中，即表中的∆w1、∆w2、∆w3。...为了表示方便，表4-4中的数值均保留两位小数，并且仅显示了5步迭代的计算过程（假定0.02是可以接受的误差），从表4-4可见，经过5步迭代后可得到回归模型函数是 表4-4 简单迭代过程示意 ? ?...根据映射函数g (z)的不同选择，其分类性能也不同，比如如果映射函数是Sigmoid函数时，其分类结果为0和1两类，而如果映射函数是双曲正弦sinh函数时，其分类结果则为1和-1两类。
辅助函数 首先，我们必须创建一些辅助函数来从列表中形成合取和析取，这将在以后构建我们的逻辑表达式时有用： 棋盘配置 初始棋盘配置是一个三元组列表：{x,y,n} 其中 {x,y} 是棋盘上的位置（使用移动一格的索引...），n 是在 {x, y}处有一个骑士棋子的答案中包含的邻域的骑士棋子数量。...我们使用约定 s[[i,j,1]] 表示 {i,j} 有一个棋子，而 s[[i,j,2]] 表示没有棋子： 我们还将创建一个关联映射坐标，可映射到该坐标的两个逻辑变量（这在调试和查看约束条件时最有用）...一个既不是被标记也不是未标记，或者既标记又未标记的单元格是无效的，因此我们将这类单元格排除在外： 我们为约束条件编写的大部分代码都是这样的。在这种情况下，最里面的表设置了每个单元格的约束条件。...然后，我们将前面创建的函数 AndList 映射到表上，从表的每一行的列中形成一个连接，然后再应用一次 AndList，将这些行连接成一个大的逻辑表达式。
现在可以将映射器和实例事件与未映射的超类关联，这些事件将随着子类映射而传播。...== 5) 上面，映射的User类将扩展为Table，User被映射到其中的表。...Mapper 和实例事件现在可以与未映射的超类关联，这些事件将随着子类被映射而传播。...现在可以将 Mapper 和实例事件与未映射的超类关联，这些事件将传播到子类中，当这些子类被映射时。...== 5) 上面，映射的User类将扩展为Table，User映射到其中的表。
监督式学习指的是你拥有一个输入变量和一个输出变量，使用某种算法去学习从输入到输出的映射函数 这种学习方式就称之为监督式学习，因为算法学习从训练数据集学习的过程可以被看成类似于一名教师在监督学习学习的过程...监督式学习问题可以进一步被分为回归和分类问题 分类:分类问题指的是当输出变量属于一个范畴，比如“红色”和“蓝色”或者“生病”和“未生病”。...算法独自运行以发现和表达数据中的有意思的结构。 非监督式学习问题可以进一步分为聚类问题和关联问题 聚类问题：聚类学习问题指的是我们想在数据中发现内在的分组，比如以购买行为对顾客进行分组。...关联问题：关联问题学习问题指的是我们想发现数据的各部分之间的联系和规则，例如购买X物品的顾客也喜欢购买Y物品。...许多现实中的机器学习问题都可以归纳为这一类。因为对数据打标签需要专业领域的知识，这是费时费力的。相反无标签的数据和收集和存储起来都是方便和便宜的。
映射类是我们想要创建的任何 Python 类，然后它将具有链接到数据库表中列的属性。虽然有几种实现方式，但最常见的风格称为 声明式，它允许我们一次声明我们的用户定义类和 Table 元数据。...声明式映射 - 声明式类映射概述 使用mapped_column()的声明式表 - 详细说明如何使用mapped_column()和Mapped来定义在使用声明式时要映射的Table中的列。...映射类是我们想要创建的任何 Python 类，然后该类上将具有与数据库表中的列相关联的属性。...声明式映射 - 声明类映射的概述 带有 mapped_column() 的声明式表 - 如何使用 mapped_column() 和 Mapped 来定义在使用声明式时映射到 Table 中的列的详细信息...声明性映射 - 声明性类映射概述 使用 mapped_column() 的声明式表 - 关于如何使用mapped_column()和Mapped来定义在声明式使用时要映射的Table中的列的详细信息。
迁移学习和领域自适应 迁移学习和领域自适应指的是利用一个设定(分布 P1)中已经学到的内容去改 善另一个设定(比如分布 P2)中的泛化情况。...通过学习所有的三组参数(从 x 到它的表示, 从 y 到它的表示,以及两个表示之间的关系),一个表示中的概念被锚定在另一个表 示中,反之亦然,从而可以有效地推广到新的对组。...图 15.3: 两个领域 x 和 y 之间的迁移学习能够零次学习。标记或未标记样本 x 可以学习表示函数fx。同样地,样本 y 也可以学习表示函数 fy。...标记样本(短横水平线)(x,y) 能够学习表示 fx(x) 和表示 fy(y) 之间的单向或双 向映射(实双向箭头)。零数据学习可以通过以下方法实现。...像 xtest 可以和单词 ytest 关联起来, 即使该单词没有像。因为单词表示 fy(ytest) 和像表示 fx(xtest) 可以通过表示空间的映射彼此关 联。
具体来说，超市的货品摆放问题可以划分为关联分析类场景。 在日常生活中，数据挖掘技术应用的非常广泛。...taob表中的淘宝商品价格直方图如下图所示，大致上符合正态分布： ? taob表中的淘宝商品评论直方图如下图所示，大致上是递减的曲线： ?...然后以price为x轴、comment为y轴建立直角坐标系，将这三类商品的分布绘制在坐标系中，如下图所示： ? 显然可以发现，这三类商品都集中分布在不同的区域。...如果现在出现了一个已知其特征的新商品，用？表示这个新商品。根据其特征，该商品在坐标系映射的位置如图所示，问该商品最有可能是这三类商品中的哪种？...先对表格进行处理，将特征一与特征二转化成数字，即0代表低，1代表中，2代表高。
指的是设备ID，second_id指的是登陆ID 3种方案 只使用设备ID 1.特点 只要设备不变，那么设备ID不变，神策ID不变 用户更换设备，前后的行为无法关联上 不同的用户在用一个设备上使用，归属于同一个用户的行为...该用户进行了注册和登陆，登陆ID为A，设备ID：X和登陆ID：A关联成功，将登陆ID：A也写入到users表的second_id中 该用户的其他操作，不改变id、first_id、second_id（前面的...ID：Y来标识此设备，发送对应的distinct_id为Y，对应的神策ID为2，将其对应写入到users表中（记录7） 后续只要设备不改变设备，神策ID 都以2来标识（记录8，9） 关联设备ID和登陆ID...由于设备ID：X 和A已经关联，此次关联失败，分配给新的神策ID 2 来标识此用户，并将登陆ID：B 同时存入到users表的first_id和second_id中（第5、6条记录） 该用户换了一个新的苹果手机...，进行了一系列操作，由于尚未登陆，神策使用全新的设备ID：Y来标识此设备，发送对应的distinct_id为Y，对应的神策ID为3，将其对应写入到users表中（记录7） 该用户使用账号A进行登陆，神策将尝试将设备
，例如⼀个城市和国家的关系可以是⾸都关系、经济中⼼关系等，⽽具体到实例时北京和中国的关系是⾸都关系； 实体指的是概念的实例，例如国家的实例有中国、美国等； 属性值指的是针对某个实例其具体的某个属性的取值...建⽴概念间的关系：isA（类/实例，继承），hasA（部分与整体的组成关系），useA⻆⾊关系、属性关系）及其它关联关系。 schema 优化与验证。...在 seq2seq 解码器的解码过程是层次递归进⾏的，其实际上是在建模 P(y1,y2,…,yn∣x)=P(y1∣x)P(y2∣x,y1)…P(yn∣x,y1,y2,R,yn−1) ⽽对于信息抽取任务...基于知识表⽰学习的⽅法通过将知识图谱中的实体和关系都映射低维空间向量，直接⽤数学表达式来计算各个实体之间相似度，下⾯介绍IPTransE（Iterative Entity Alignment via Joint...创建mysql数据库连接： 将概念实体的数据结构映射到数据图书馆中： 将关系实体的数据结构映射到数据图书馆中： • 步骤3：创建图谱数据库连接 点击左上⻆菜单，选中数据源进⼊： 选中neo4j
## 使用混合和基类进行映射继承模式 在处理如映射类继承层次结构中记录的映射器继承模式时，当使用 declared_attr 时，可以使用一些附加功能，无论是与混合类一起使用，还是在类层次结构中增加映射和未映射的超类时...此行为差异的基本原理是，映射属性已经可以被类继承，例如，超类映射表上的特定列不应该在子类中重复出现，而特定于特定类或其映射表的元素不可继承，例如，局部映射的表的名称。...在下面的示例中，只有 Person 类将收到名为 id 的列；对于未给出主键的 Engineer，映射将失败： class HasId: id: Mapped[int] = mapped_column...此行为差异的原理是映射属性已经可以被类继承，例如，超类映射表上的特定列不应该重复到子类中，而特定于特定类或其映射表的元素不可继承，例如本地映射的表名。...在下面的示例中，只有Person类将接收一个名为id的列；对于未给出主键的Engineer，映射将失败： class HasId: id: Mapped[int] = mapped_column
，不一定是终端用户，也可以是一个企业、商家等 users表中的fisrts_id指的是设备ID，second_id指的是登陆ID 3种方案 只使用设备ID 1.特点 只要设备不变，那么设备ID不变，神策...distinct_id为Y，对应的神策ID为2，将其对应写入到users表中（记录7） 后续只要设备不改变设备，神策ID 都以2来标识（记录8，9） 关联设备ID和登陆ID(1对1，默认方式) 关联设备...：X，对应分配的神策ID：1，users表中对应写入神策ID：1，设备ID：X 该用户进行了注册和登陆，登陆ID为A，设备ID：X和登陆ID：A关联成功，将登陆ID：A也写入到users表的second_id...由于设备ID：X 和A已经关联，此次关联失败，分配给新的神策ID 2 来标识此用户，并将登陆ID：B 同时存入到users表的first_id和second_id中（第5、6条记录） 该用户换了一个新的苹果手机...，进行了一系列操作，由于尚未登陆，神策使用全新的设备ID：Y来标识此设备，发送对应的distinct_id为Y，对应的神策ID为3，将其对应写入到users表中（记录7） 该用户使用账号A进行登陆，神策将尝试将设备
Java视图 1、在MyEclipse中，Java视图下，新建一个普通的java project，新建该项目的目的是：用来接收反转引擎生成的实体类和对应的映射文件。...13、选中自己新建的那个 table2hbm项目，以及对应的包结构，勾选上要生成的文件，点击Next ? 14、由于目前我们只是一张表，所以不需要勾选表与表之间的关系，点击Next ?...15、因为默认生成的pojo类名是TUser，不好，我们需要自定义的，如下图所示： ? 16、点击Finish，到此为止，实体类和对应的映射文件就自动生成好了。...eclipse 17、由于实际开发中，为了响应速度和开发效率，我们一般使用eclipse，而不使用带了很多插件的MyEclipse，我们使用它仅仅是为了使用一下它的插件而已！...所以我们再将我们想要的东西（上图红色框框中的），复制粘贴到我们在Eclipse中的项目里面去，如下图所示： ?
此错误指的是MetaData.bind参数，该参数位于MetaData对象上，该对象又允许 ORM Session将特定的映射类与Engine关联起来。...当使用在 声明式数据类映射 中描述的 SQLAlchemy ORM 映射数据类功能与任何未本身声明为数据类的 mixin 类或抽象基类一起使用时（例如下面的示例）会出现此警告： from __future...此错误指的是MetaData.bind参数，它在 ORM Session中允许将特定映射类与Engine相关联的MetaData对象上。...此错误指的是MetaData.bind参数，该参数位于MetaData对象上，该对象允许像 ORM Session这样的对象将特定的映射类与Engine关联起来。...此错误指的是MetaData.bind参数，该参数位于MetaData对象上，该对象允许像 ORM Session这样的对象将特定的映射类与Engine关联起来。
理论上可以通过求期望来得到： ▲ 表2.1 但我们实际上如何计算 ATE 呢？让我们看一下表 2.1 中的一些捏造的数据。我们把这个表作为整个 population of interest。...从这张表中，我们很容易计算出 associational difference（通过 T 列和 Y 列）： 通过期望的线性运算法则，ATE 可以写成： 乍一看，你首先可能会直接得到 但其实这是错误的做法...Consistency： Consistency 一致性指的是，如果观察到的 treatment T=t，观察的结果Y 实际上是 T=t 的 potential outcome--Y(t)。...其示意图分别如下所示 在一个由两个未连边的节点组成的 graph 中（图3.10）， 和 肯定是独立的 independent、无关联的 unassociated。...虽然映射是确定性的，但由于它以随机变量 U（“噪声”或“背景条件”变量）作为输入，它可以表示任何随机映射，因此结构方程是 的推广形式。因此，当我们引入结构方程后，截断分解和后门调整仍然成立。
哈希分片 为了让数据分布更加均匀，避免出现热点，我们可以对 key 执行一次哈希函数，映射到一个整数，然后根据这个整数进行分片。 比如上面提到的用户表分片的哈希取模。...路由 分片之后，无论是哈希分片还是范围分片都需要有一个地方维护一个”路由表“——维护 key/hash -> partition -> ip:port 的映射。...一致性（Consistency）：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。“完整性”指的是应用程序的一些预设约束——数据的不变性。...多个未提交的事务可能先后修改同一对象，即修改了其它事务未提交的数据。 假设数据库有两个值 x 和 y，事务需要保证 x + y = 100，x 和 y 的初始值均为 50。...有一些文章将 read skew 和 non-repeatable read 归为同一类。 Non-repeatable read 侧重于描述某一个对象在一个事务中重复查询多次，结果是否一致。
对于引用从多对多关系链接的列的column_property()，使用and_()将关联表的字段与关系中的两个表连接起来： from sqlalchemy import and_ class Author...对于引用来自多对多关系的列的 column_property()，使用 and_() 来将关联表的字段连接到关系中的两个表： from sqlalchemy import and_ class Author...我们将创建一个映射到表 vertices 的映射，表示两个点为 x1/y1 和 x2/y2。使用 composite() 构造将 Point 类与映射列关联起来。...__eq__(other) 使用 composite() 时，需要先声明要与 Point 类关联的列，并使用 其他复合类型的映射形式 中的一种形式进行显式类型声明。...__eq__(other) 使用composite()进行如下操作，必须使用显式类型声明与Point类关联的列，使用其他复合对象映射形式中的一种形式。
那么为何其名称中又包含了回归这个单词呢，是因为其核心思想和回归分析是一样的，通过构建回归方程来解决问题。以最基本的一个自变量，二分类因变量为例，其数据分布如下 ?...sigmod函数可以将任意实数映射到0到1之间，具有非常强的鲁棒性，映射出来的值正好可以作为一个概率值，通过设定阈值范围，来确定对应的状态。...在R语言中通过广义线性回归的函数glm可以实现逻辑回归，代码如下 ? x为连续型的自变量，y为二分类的因变量，binomial代表二项分布。...在费舍尔精确检验和卡方检验中，对于2X2的两个分类变量的关联性，用odd ratio值来衡量其关联性的强弱，在二分类因变量的逻辑回归中，对于同样为二分类的自变量，也会有odd ratio值里衡量其和因变量的关联性...Y为因变量，X为对应的二分类自变量，beta代表回归方程中x的回归系数，Z代表其他变量, 将上述公式进行log转换，可以看出x对应的log odd ratio值其实就是其回归系数。
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