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Coldfusion和SQL中的分面搜索？

{"error":{"code":"429","message": "Requests to the Creates a completion for the chat message Operation under Azure OpenAI API version 2023-05-15 have exceeded token rate limit of your current OpenAI S0 pricing tier. Please retry after 3 seconds. Please go here: https://aka.ms/oai/quotaincrease if you would like to further increase the default rate limit."}}

相关搜索:Altair中的条形图: ValueError:分面图表不能分层 elasticsearch数据:非规范化和分面搜索 ggplot2:带有分面比例和填充参数的geom_bar MongoDB:如何将分面结果映射到键和值的单个对象中 PYMYSQL搜索中的SQL通配符 SQL Server中的全文搜索 sql中的多个搜索和查找 SQL中的最佳LIKE搜索 SQL在mySQL中搜索和替换 Sql搜索中的If where和or子句

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SQL 通配符：用于模糊搜索和匹配的 SQL 关键技巧

SQL通配符字符通配符字符用于替代字符串中的一个或多个字符。通配符字符与LIKE运算符一起使用。LIKE运算符用于在WHERE子句中搜索列中的指定模式。...表示一个单个字符 [] 表示括号内的任何单个字符 ^ 表示括号内不在括号内的任何字符 - 表示指定范围内的任何单个字符 {} 表示任何转义字符 *不支持在PostgreSQL和MySQL数据库中。...**仅支持在Oracle数据库中。...演示数据库以下是示例中使用的 Customers 表的一部分： CustomerID CustomerName ContactName Address City PostalCode Country...t 可以找到 hot、hat 和 hit [] 表示括号内的任何单个字符 hoat 可以找到 hot 和 hat，但不会找到 hit ! 表示括号内不在括号内的任何字符 h!

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.2 搜索和推荐中的匹配模型

接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...可以将学习问题形式化为公式（2.1）中的 pointwise loss function，公式（2.2）中的 pairwise loss function 或公式（2.3）中的 listwise loss...匹配学习推荐的目的是学习基础匹配模型 f（ui，ij），该模型可以对矩阵R中零项的评分（相互作用）做出预测：其中 r^ij表示用户 ui和项目 ij之间的估计得分，以此方式，给定用户...2.2.3 潜在空间中匹配如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。...在不失一般性的前提下，让我们以搜索为例。图2.2说明了潜在空间中的query-文档匹配。存在三个空间：query空间，文档空间和潜在空间，并且query空间和文档空间之间存在语义间隙。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——1.1搜索和推荐

随着Internet的快速发展，当今信息科学的基本问题之一变得更加重要，即如何从通常庞大的信息库中识别满足用户需求的信息。目的是在正确的时间，地点和环境下仅向用户显示感兴趣和相关的信息。...如今，两种类型的信息访问范例，即搜索和推荐，已广泛用于各种场景中。在搜索中，首先会对文档（例如Web文档，Twitter帖子或电子商务产品）进行预处理并在搜索引擎中建立索引。...这里的“受益人”是指在任务中要满足其利益的人。在搜索引擎中，通常仅根据用户需求创建结果，因此受益者是用户。在推荐引擎中，结果通常需要使用户和提供者都满意，因此受益者都是他们。...例如，某些搜索引擎将搜索结果与付费广告混合在一起，这对用户和提供者都有利。至于“偶然性”，这意味着常规搜索更多地关注明显相关的信息。另一方面，常规建议可以提供意想不到但有用的信息。 ?...表1.1：搜索和推荐的信息提供机制

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.3 搜索中的潜在空间模型

【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...2.3.1 偏最小二乘偏最小二乘（PLS）是最初提出的用于统计回归的一种技术【6】。结果表明，PLS可用于学习潜在空间模型进行搜索【7】。...为了解决这个问题，【8】提出了一种称为潜在空间中的正则化匹配 (RMLS) 的新方法，其中在解决方案稀疏的假设下，PLS 中的正交约束被 l1和 l2正则化替换。...∣⋅∣和∣∣⋅∣∣分别表示 l1 和 l2 范数。请注意，正则化是在行向量上定义的，而不是在列向量上定义的。使用 l2 范数是为了避免结果太小。 RMLS中的学习也是一个非凸优化问题。...这意味着 RMLS 中的学习可以轻松并行化和扩展。方程（2.5）中的匹配函数可以改写为双线性函数: 其中 W=LqTLd。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——1.2 搜索和推荐中匹配统一性

Garcia-Molina等【1】指出，搜索和推荐中的根本问题是识别满足用户信息需求的信息对象。还表明搜索（信息检索）和推荐（信息过滤）是同一枚硬币的两个方面，具有很强的联系和相似性【2】。...图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。...X和Y是搜索中查询和文档的空间，或推荐中用户和项目的空间。在图1.1的统一匹配视图下，我们使用信息对象一词来表示要检索/推荐的文档/项目，并使用信息来表示相应任务中的查询/用户。...明显的趋势是，在某些情况下，搜索和推荐将集成到单个系统中，以更好地满足用户的需求，而匹配在其中起着至关重要的作用。搜索和推荐已经具有许多共享技术，因为它们在匹配方面很相似。...因此，为了开发更先进的技术，有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。

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sql中ddl和dml(sql与access的区别)

请点击http://www.captainbed.net DDL和DML之间的主要区别在于：DDL有助于更改数据库的结构，而DML有助于管理数据库中的数据。...而DML代表数据操作语言（Data Manipulation Language），是一种有助于检索和管理关系数据库中数据的SQL命令。...命令上的区别 DDL中常用的命令有：create，drop，alter，truncate和rename等等。而DML中常用的命令有：insert，update，delete和select等等。...影响上的区别 DDL命令会影响整个数据库或表，而DML命令会影响表中的一个或多个记录。回滚上的区别带有DDL命令的SQL语句是自动提交的，其更改将永久保存在数据库中，无法回滚。...带有DML命令的SQL语句不会自动提交，其造成的变化不是永久性的，可以回滚。

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SQL 中的日期和时间类型

在我们SQL中一般支持三种数据类型。 date：日历日期，包括年（四位），月和日。 time: 一天中的时间，包括小时，分和秒。可以用变量time(p)来表示秒的小数点后的数字位数（默认是0）。 ...timestamp: date 和 time的组合。可以用变量timestamp(p)来表示秒的小数点后的数字位数（这里默认值为6）。...time和timestamp的秒部分可能会有小数部分。...我们可以利用cast e as t形式的表达式来讲一个字符串（或字符串表达式）e转换成类型t，其中t是date，time，timestamp中的一种。字符串必须符合正确的格式，像本段开头说的那样。...---- 我们可以利用extract(field from d),从date或time的值d中提取出单独的域，这里的域可是 year，month，day， hour，minute或者second中的任意一种

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SQL中exec和call的使用

今天在读取数据库的时候，搞了一上午，遇到个坑，归根结底还是术业不精！由于对执行命令 CALL和EXEC的无知，数据库的无知，以前学过，忘记了。还得加强学习啊。...而写在代码中是下面这样的： public static void getconnectionDB(String spSQL) throws SQLException, InstantiationException...();//String sql="{call DB***}";sql语句需要{} //正常的查询语句String sql = "SELECT ****"; //java.sql.Statement stmt...DbUtils.close(csStmt); DbUtils.close(dbConn); } }在代码中执行时： call DB***语句与正常的SELECT DISTINCT...*** from ***是不一样的，正如上面代码中注释的部分和下面两行的代码。

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图解sql中的where和on的区别

经常会有读者有疑问，sql中关联条件是放where后面好，还是on后面好？今天就通过图形的方式给大家来解决这个问题。之前两章我们通过图解SQL的执行顺序和JOIN的原理知道了这两步的执行过程。...测试样表我们新建两张测试表Customers和Orders，表结构如下：表Customers 表Orders 要求：使用SQL查询广州客户的相关信息(客户ID，姓名，地址，城市，邮编，省份，订单ID...这里要分情况来看：如果是内连接(inner join)是可以直接放ON后面的，与放在WHERE后面的效果是相同的。...我们还是以上一章的例题来讲解：因为在sql的内连接阶段，左表(a)和右表(b)通过笛卡尔积生成的虚表VT-A1， VT-A1 在经过内连接后会将虚表VT-A1中符合条件 (a.CustomerID=b.CustomerID...表)未关联上的其它所有数据都要添加到虚表VT-B1-1中的，所以在执行完LEFT动作之后，它的结果变成了虚表VT-B2。

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SQL中的行转列和列转行

导读 SQL是IT行业很多岗位都要求具备的一项能力，对于数据岗位而言更是如此，甚至说扎实的SQL基础也往往是入职这些岗位的必备技能。...而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集，这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...其基本的思路是这样的：在长表的数据组织结构中，同一uid对应了多行，即每门课程一条记录，对应一组分数，而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行在长表中，仅有一列记录了课程成绩，但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...这里重点解释其中的三个细节：在每个单门课的衍生表中，例如这句：SELECT uid, '语文' as course, `语文` as score，用单引号包裹起来的课程名称是字符串常量，比如语文课的衍生表中的课程名都叫语文...这实际上对应的一个知识点是：在SQL中字符串的引用用单引号（其实双引号也可以），而列字段名称的引用则是用反引号上述用到了where条件过滤成绩为空值的记录，这实际是由于在原表中存在有空值的情况，如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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SQL 中的行转列和列转行

行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...实际中，可能支付方式特别多，而且逻辑也复杂很多，可能涉及汇率、手续费等等(曾经做个这样一个)，如果支付方式特别多，我们的CASE WHEN 会弄出一大堆，确实比较恼火，而且新增一种支付方式，我们还得修改脚本如果把上面的脚本用动态...SQL改写一下，我们就能轻松解决这个问题 DECLARE @cmdText VARCHAR(8000); DECLARE @tmpSql VARCHAR(8000); SET @cmdText...这个是因为：对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高。...有关如何设置数据库兼容级别的信息，请参阅 sp_dbcmptlevel (Transact-SQL)。

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SQL Server中的DataLength和Len函数

Len返回字符串的字符长度,这个好理解,一个汉字'狮'+4个字母'lion'=5个字符.每个汉字和字母都占一个字符长度....DataLength返回字符串的字节长度.对于字节长度,需要理解:一般编码模式下,汉字和英文字母所占字节是不一样的.一般来说,汉字占2个字节,英文字符占一个字节.而对于Unicode编码,汉字和英文字母都占...讲解一下varchar和nvarchar的区别,varchar是普通编码的字符串,nvarchar是Unicode编码的字符串,对应例子,就是对汉字'狮'来说,varchar格式的字符串长度为1,nvarchar...lion')) --返回字节长度,varchar格式字符'狮lion','狮'占2个字节, --'lion'中每个字母占用一个字节...datalength(N'狮lion') --返回字节长度,Unicode格式字符,汉字'狮'占2个字节, --'lion'中每个字母占用

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理解和使用SQL Server中的并行

大概1-2分钟，完成的效率提高了四倍多。当然四个人累加也是十分钟左右甚至还要多（因为多出来了分配和累加的过程）。这个任务很好的展示了并行的优点，也没有其他额外的工作需要处理。...首先，所有必要地执行串行计划SQL代码已经存在并且已经被优化多年和在线发布。其次，方法的方位很合适：如果更多线程被调用，SQLServer 能轻易添加额外计划分之来分配更多线程。...在查询计划中是看不到“Parallel Page Supplier ”的，因为它不是查询处理器的一部分，但是我们能拓展图4来形象的展示他的连接方式: ?...如果后者（查找）更高效，考虑索引查找操作就像一个部分扫描，例如它能查找到第一个符合条件的行然后扫面范围的结尾。...一个执行上下文来自查询计划的一部分，该内容通过填写在计划重新编译和优化后的细节来产生。这些细节包括了直到运行才有的引用对象（如批处理中的临时表）和运行时的参数以及局部变量。

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关于SQL中Union和Join的用法

转载请注明出处：帘卷西风的专栏(http://blog.csdn.net/ljxfblog) 一直以来，对于数据库SQL方面都是半吊子水平，能写一些基本的增删改查的语句，大部分时间都是用下Where，偶尔用用...最近接腾讯的IDIP的SDK，需要查询一些游戏数据，发现自己的SQL水平不够用，温习了一些以前忘记的语法，顺便记录一下，方便以后偶尔来查查。...数据库中的表可通过键将彼此联系起来。主键（Primary Key）是一个列，在这个列中的每一行的值都是唯一的。在表中，每个主键的值都是唯一的。...SQL JOIN 除了我们在上面的例子中使用的 INNER JOIN（内连接），JOIN默认使用内连接，可以省略INNER。...连接起来，然后将结果与C连接，当然，如果C只和B相关而不和A相关的话，我们也可以先把B和C连接起来，结果再与A连接，只要保持关系是正确的，你可以以任意方式来定义嵌套的join。

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SQL Server 2008中的Pivot和UnPivot

SQL Server 2008中SQL应用系列--目录索引今天给新成员讲解PIVOT 和 UNPIVOT示例，顺便整理了一下其用法。这是自SQL Server 2005起提供的新功能。...官方示例：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms177410%28v=sql.105%29.aspx 首先看PIVOT示例：基本表数据： IF NOT OBJECT_ID...郑希来 2011 8 9998.00 郑希来 2011 9 34567.00 郑希来 2011 12 5609.00 */ 现在需要统计2011年的个人总工资...PName IN (胡一刀,苗人凤,郑希来)) t /* 胡一刀苗人凤郑希来 99060.00 72123.00 104931.00 */ UNPIVOT的示例更简单一些

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如何在 Python 中搜索和替换文件中的文本？

在本文中，我将给大家演示如何在 python 中使用四种方法替换文件中的文本。方法一：不使用任何外部模块搜索和替换文本让我们看看如何在文本文件中搜索和替换文本。...首先，我们创建一个文本文件，我们要在其中搜索和替换文本。将此文件设为 Haiyong.txt，内容如下：要替换文件中的文本，我们将使用 open() 函数以只读方式打开文件。...然后我们将 t=read 并使用 read() 和 replace() 函数替换文本文件中的内容。...print("文本已替换") 输出：文本已替换方法二：使用 pathlib2 模块搜索和替换文本让我们看看如何使用 pathlib2 模块搜索和替换文本。...replace_text)) 输出：文本已替换方法 3：使用正则表达式模块搜索和替换文本方法 3：使用正则表达式模块搜索和替换文本让我们看看如何使用 regex 模块搜索和替换文本。

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深度学习在视觉搜索和匹配中的应用

从许多会谈中可以明显看出，深度学习已经进入许多遥感专家的工具箱。观众们对这个话题的兴趣似乎很大，他们讨论了在各种应用中使用深度学习技术的影响和适用性。...讨论的内容之一是使用为一种数据(通常是自然图像)开发和训练的神经网络，并将其应用于其他类型(遥感)数据源中的实践。...视觉搜索以及所需的训练数据深度学习或其他机器学习技术可用于开发识别图像中物体的鲁棒方法。对于来自飞机的航拍图像或高分辨率卫星照片，这将使不同物体类型的匹配、计数或分割成为可能。...我们可以选择再运行一次迭代搜索，通过选择更多的我们满意的片段，并再次运行排序： ? ? 船只仍在前100名之列，这是一个好迹象。请注意，我们之前标记为满意的片段不再出现在交互式细分中。...然而，在实际中，更确切地说，是前M个片段包含船只，之后在片段M和片段N之间有一个间隔，其中一些包含船只，而不是所有都包含船只。在M之后的片段被假设不包含船，以避免误报。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.5 延伸阅读

Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。...【7】提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询中单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。...【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。在推荐方面，除了引入的经典潜在因子模型外，还开发了其他类型的方法。...例如，可以使用预先定义的启发式在原始交互空间上进行匹配，例如基于项目的 CF【12】和统一的基于用户和基于项目的 CF【13】。...还可以使用概率图模型【16】对用户-项目交互的生成过程进行建模。为了结合各种辅助信息，例如用户配置文件和上下文，除了引入的 FM 模型外，还利用了张量分解【17】和集体矩阵分解【18】。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.4 推荐中的潜在空间模型

接下来，我们简要介绍在潜在空间中执行匹配的代表性推荐方法，包括偏置矩阵分解 (BMF)【1】、Factored Item Similarity Model (FISM) 【2】和分解机 (FM)【3】。...它是在 Netflix Challenge 期间开发的，由于其简单性和有效性而迅速流行起来。...另一种成对损失，贝叶斯个性化排名 (BPR)【6】损失也被广泛使用：其中 σ(·) 表示 sigmoid 函数，它将分数的差异转换为介于 0 和 1 之间的概率值，因此损失具有概率解释。...两种损失之间的主要区别在于，BPR 将正例和负例之间的差异强制尽可能大，而没有明确定义余量。...除了用户和物品之间的交互信息，FM还结合了用户和物品的边信息，例如用户资料（例如年龄、性别等）、物品属性（例如类别、标签等）和上下文（例如，时间、地点等）。

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神经网络中的分位数回归和分位数损失

待预测的四分位数(百分位数)在列中为[0.500,0.700,0.950,0.990,0.995]，在行中为批大小[1,4,16,64,256]，总共有25个预测。...网络结构和其他设置与前一种情况相同。与前一种情况一样，低于指定百分位数值的样本百分比通常接近指定值。分位数预测的理想形状总是左上角图中红线的形状。它应该随着指定的百分位数的增加而平行向上移动。...检测“扁平化”的方法之一是一起计算第50、68和95个百分位值，并检查这些值之间的关系，即使要获得的最终值是99.5百分位值。...但是减少批大小也有缺点，比如收敛不稳定和增加训练时间，所以它只是有时一个容易采用的选择。第二种方法是在同一批次中收集相似的样本，而不是随机生成批次。...这避免了“在批内低于和高于预测值的样本比例与指定的百分位数值之间的平衡”。最后"扁平化"是无法避免的，我们只能进行缓解，下列符号用于下列方程。

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