上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询 F对象 Q对象 聚合查询讲述了关于Django模型的F对象、Q对象、聚合查询等功能。...但是没有讲到两张表的关联查询的实现，这个在模型里面该怎么处理呢？...，一对多的关系构建的关键就是MiddlewareInfo(中间件-多类)设置外键连接ServerInfo（服务器信息 - 一类）。...模型的关联查询，也只是查询多类一方的单独数据而已。...1)> In [16]: ServerInfo.objects.get(id=1) Out[16]: In [17]: 这两个查询的结果是一样的
Django模型层的字段类型Django模型层的字段类型决定了数据库中字段的数据类型。在Django中，每个模型都是由字段构成的。这些字段描述了模型的属性，并指定了它们在数据库中的数据类型。...Django提供了许多字段类型，包括文本字段、整数字段、日期字段、时间字段等。CharFieldCharField是一个存储字符串的字段类型。...is_published = models.BooleanField(default=False)ForeignKeyForeignKey是一个存储其他模型的主键的字段类型。...它指定了该字段引用的另一个模型的名称。...author字段是一个ForeignKey，它引用了另一个模型Author的主键。
： Django测试开发-20-settings.py中templates配置，使得APP下的模板以及根目录下的模板均可生效 解决django 多个APP时 static文件的问题 django.short...包参考：https://docs.djangoproject.com/en/4.1/topics/http/shortcuts/ 利用Django后台管理模型 在创建好模型类之后，可以通过Django框架自带的后台管理应用...（admin应用）实现对模型的管理。...4.注册模型类 我们暂时还没能在admin应用中看到之前创建的模型类，为此需要在polls应用的admin.py文件中对需要管理的模型进行注册。...本文是Django模型层models的使用过程。
基于隐变量的推荐模型 ?...矩阵分解 上一篇介绍了协同过滤，其重点就是在人-物品矩阵上，其中心思想是去对人或者物品进行聚类，从而找到相似人或者相似物品，用群体的智慧为个人进行推荐，但是，这种近邻模型也存在好多问题： 随着人和物品的增加...下面我讲下 "CTR 预估之 FM" 文章没有讲的内容，FM是如何能够融合协同过滤、矩阵分解和线性模型的优点的。...所以我们可以看到分解机FM真的是非常强大，能够通过一个模型融合协同过滤、矩阵分解和线性模型。...总结 本文介绍了基于隐变量原理两种算法：矩阵分解svd和分解机FM，其求解方法有：梯度下降和交替最小二乘法；在介绍完求解方法后，我们讨论svd的一些变种，以及集大成者FM是如何进行多模型融合的。
如果没有给出详细的名称，Django将自动使用字段的属性名来代替他。替代过程中会转换下划线为空格。...和 OneToOneField要求第一个参数是模型的类，所以需要使用verbose_name关键字参数，如： poll = models.ForeignKey(Poll, verbose_name=”...Django会自动大写 verbose_name的首字母。...14、IntegerField [-2147483648,2147483647 ]的取值范围对Django所支持的数据库都是安全的。...Django所支持的数据库都是安全的。
Netty的线程模型是其设计中的重要组成部分，它采用了基于Reactor模型的线程模型，为开发者提供了高度可扩展、高并发的网络编程能力。...本文将首先介绍Netty的线程模型，然后详细解析Netty如何基于Reactor模型实现高性能的网络通信。最后，我们将通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和Reactor模型的实际应用。...Worker线程池 |+------------------------+Netty基于Reactor模型的实现Netty的线程模型是基于Reactor模型实现的，Reactor模型是一种事件驱动的设计模式...代码示例下面我们通过一个简单的代码示例来演示Netty的线程模型和基于Reactor模型的实现。...基于Reactor模型的设计思想，使得Netty能够以事件驱动的方式处理并发请求，提高了系统的并发处理能力。通过一个简单的代码示例，我们演示了Netty的线程模型和基于Reactor模型的实际应用。
LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算 import pandas as pd # 数值分析、科学计算 1.... ]) # R.shape # (6, 5) # R.shape[0] # 6 # R.shape[1] # 5 # len(R) # 6 # len(R[0]) # 5 2.算法的实现...""" @输入参数： R：M*N 的评分矩阵 K：隐特征向量维度 max_iter: 最大迭代次数 alpha：步长 lamda：正则化系数 @输出： 分解之后的 P，Q P：初始化用户特征矩阵 M...*K Q：初始化物品特征矩阵 N*K，Q 的转置是 K*N """ # 给定超参数 K = 5 max_iter = 5000 alpha = 0.0002 lamda = 0.004 # 核心算法... Pu、Qi 做梯度下降 for u in range(M): for i in range(N): # 对于每一个大于 0 的评分
二、基于协同过滤的推荐 基于协同过滤的推荐通过收集用户过去的行为以获得其对物品的显示或隐式信息，根据用户对物品的偏好，发现物品或者用户的相关性，然后基于这些关联性进行推荐。...协同过滤中主要存在如下两个问题：稀疏性与冷启动问题。...结合aSDAE与矩阵分解模型，我们提出了一种混合协同过滤模型，见图9所示。...该模型通过两个aSDAE学习User与Item的隐向量，通过两个学习到隐向量的内积去拟合原始评分矩阵R中存在的值，其目标函数由矩阵分解以及两个aSDAE的损失函数组成，可通过stochastic gradient...混合协同过滤模型 我们利用RMSE以及RECALL两个指标评估了我们模型的效果性能，并且在多个数据集上和已有的方案做了对比实验。实验效果图如图10所示，实验具体详情可参看我们的paper。 ?
基于分类的判别模型 VIII . 基于分类的概率模型 IX . 预测模型的评分函数 X . 基于回归的预测模型 I . 预测建模 与 描述建模 ---- 1 ....基于分类的判别模型 ---- 分类模型 分为两种 , 判别模型 和 概率模型 ; 1 ....X 向量维数为 2 时 : ① 数据集样本 : 数据集中的样本已知属性是 3 个 , 一个是已知的输入向量 X ( 有两个属性值 ) , 一个是未知的 , 需要预测的响应变量 Y ; ② 判别模型...基于分类的概率模型 ---- 分类模型 分为两种 , 判别模型 和 概率模型 ; 1 ....基于回归的预测模型 : 线性回归模型 , 非线性回归模型 , 分段线性模型 ; 2 .
上一篇Django 2.1.7 MVT模型示例 - 查询数据，返回渲染模板数据讲述了如何使用sqlite3作为数据库，执行模型查询数据，并返回渲染页面。 本篇章开始将继续详细讲述模型这块的运用。...参考文献 官方文档 在mysql数据库创建数据库实例 Django在配置连接mysql之前，第一个就是需要在mysql中创建好数据库实例，表的话可以使用迁移的手段创建。...修改Django项目中连接的后端数据库为mysql 在项目的settings.py进行修改如下： DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql...查看已有的数据模型类 from django.db import models class ServerInfo(models.Model): server_hostname = models.CharField...、中间件信息的数据模型，利用这两个模型，下一步来执行一下数据迁移，自动在mysql创建数据表。
主流的点击模型大都基于点击模型方面最基础的研究，认为用户在浏览搜索引擎时采用的是沿着搜索结果列表从上到下依次浏览的方式，根据这个假设，用户的浏览顺序与搜索结果的位置顺序是一致的。...因此大多数的点击模型都是基于位置的构建方式(我们称作基于位置的点击模型)。...PBM(Position-based Model )基于位置模型 Position-based Model 的假设：各搜索 Session 可产生多次点击行为，而文档是否被点击，由两个因素决定： 文档是否被检验...UBM(User Browsing Model) 用户浏览模型 User Browsing Model 的假设：各搜索 Session 可产生多次点击行为，文档是否被点击由两个因素决定：是否被检验、是否能吸引用户...可以看到，以上的一系列的点击模型都是基于用户的检验顺序严格从上到下进行一遍以及所有结果具有同质属性这两个基本的假设进行研究的。
神经网络玩得越久就越会尝试一些网络结构上的大改动。 先说意图 有两个模型：模型A和模型B。模型A的输出可以连接B的输入。将两个小模型连接成一个大模型，A-B，既可以同时训练又可以分离训练。...流行的算法里经常有这么关系的两个模型，对GAN来说，生成器和判别器就是这样子；对VAE来说，编码器和解码器就是这样子；对目标检测网络来说，backbone和整体也是可以拆分的。...第一步，我们有现成的两个模型A和B；我们想把A的输出连到B的输入，组成一个整体C。 第二步， 重构新模型C；我的方法是：读出A和B各有哪些layer，然后一层一层重新搭成C。...所以，连接的精髓在build_ae()函数，直接用for循环读出各层，然后一层一层重新构造新的模型，从而实现连接效果。因为keras也是基于图的框架，这个操作并不会很费时，因为没有实际地计算。...以上这篇Keras实现将两个模型连接到一起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。
GANs采用监督学习方法，使用两个子模型:生成新示例的生成器模型和试图将示例分类为真实或假(生成的)的鉴别器模型。 生成器：用于从问题域生成新的似是而非例子的模型。...鉴频器：用于将示例分类为真实的(来自领域)或假的(生成的)的模型。 这两个模型作为竞争对手进行训练。生成器直接产生样本数据。它的对手鉴别器，试图区分从训练数据中提取的样本和从生成器中提取的样本。...所以这两个神经网络必须具有通过各自的学习速率达到的相似的“技能水平”，这也是我们常说的GAN难以训练的原因之一。 生成器模型 生成器取一个固定长度的随机向量作为输入，在定义域内生成一个样本。...基于流的模型 基于流的生成模型是精确的对数似然模型，有易处理的采样和潜在变量推理。基于流的模型将一堆可逆变换应用于来自先验的样本，以便可以计算观察的精确对数似然。...虽然GANs和基于流程的模型通常生成比VAE更好或更接近真实的图像，但后者比基于流程的模型更具有更快时间和更好的参数效率，下面就是三个模型的对比总结： 可以看到GAN因为并行所以它的效率很高，但它并不可逆
上一篇Django 2.1.7 模型 - 条件查询 F对象 Q对象 聚合查询讲述了关于Django模型的F对象、Q对象、聚合查询等功能。...但是没有讲到两张表的关联查询的实现，这个在模型里面该怎么处理呢？...，一对多的关系构建的关键就是MiddlewareInfo(中间件-多类)设置外键连接ServerInfo（服务器信息 - 一类）。...模型的关联查询，也只是查询多类一方的单独数据而已。...)> In [16]: ServerInfo.objects.get(id=1) Out[16]: In [17]: 这两个查询的结果是一样的
self.given_name) admin.py class PersonAdmin(admin.ModelAdmin): def name(self,obj): # 这个方法会得到两个参数...,第一个是类本身的一个实例(app.PersonAdmin),第二个是这个类管理的模型实例(Person) return '%s,%s' % (self.family_name, self.given_name...(Person, PersonAdmin) 补充知识：django如何在 search_fields 中包含外键字段 在search_fields中加入一个外键的名字是不能查询的,要写成(外键名__外键中的字段名...)的形式. search_fields = ('attributename','goodsclass__cn') # goodsclass__cn 就可以搜索外键的名字中有搜索词的条目了, # 比如搜索手机的分辨率...,而不是电脑的分辨率,就可以搜索'手机 分辨率' 以上这篇django 模型中的计算字段实例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。
想要稳定地提升语义搜索的产出质量，其实有两个直接、有效、快速实现的方法： 一、直接调整领域内容和提问之间的向量距离。 二、在召回领域知识的内容之外，额外召回特定内容的示例。...解决：主要运用的是示例+训练 Embedding 模型的方法。 第一步，先用类似 毒性检测的漏网之鱼 的方法，额外针对易错点补充示例，并将这些示例也随系统提示词一同提供给 LLM 模型，提高准确率。...第二步，在示例积累到一定数量，将示例内容作为训练数据，去训练 Embedding 模型，让 Embedding 模型能更好地理解提问和领域知识之间的相似关系，产出更合适的向量数据结果。...模型的决策权重：GPT-3.5 及其他神经网络语言模型在生成回复时会根据输入文本的权重进行决策。如果 Jailbreaking 部分包含的信息比系统提示更具相关性，模型可能会更关注用户请求的内容。...1.4 持续运营 > 模型微调 “模型微调”指的是直接使用微调（fine-tuning）的方法使用更多的领域数据来训练模型，包括 Embedding 模型和 LLM 模型。
基于回归模型的销售预测 小P：小H，有没有什么好的办法预测下未来的销售额啊 小H：很多啊，简单的用统计中的一元/多元回归就好了，如果线性不明显，可以用机器学习训练预测 数据探索 导入相关库 # 导入库...# 初选回归模型 model_names = ['BayesianRidge', 'XGBR', 'ElasticNet', 'SVR', 'GBR'] # 不同模型的名称列表 model_br =...model_gbr] pre_y_list = [model.fit(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的...model_gs.fit(X_train, y_train) # 训练交叉检验模型 print('Best score is:', model_gs.best_score_) # 获得交叉检验模型得出的最优得分...= model_gs.best_estimator_ # 获得交叉检验模型得出的最优模型对象 pre_y = model_xgbr.predict(X_test) # 模型评估 优于上次 model_metrics_list
关联关系操作Django提供了一系列操作，用于在关联关系上进行查询和操作。...属性获取关联的Address实例。...属性获取关联的所有Book实例。...最后，我们保存这个新的Book实例，这样它就会与这个Author实例建立一对多的关联关系。...属性的remove方法，将这个Course实例从这个Student实例关联的多对多关系中移除。
对于目前基于神经网络的序列模型，很重要的一个任务就是从序列模型中采样。比如解码时我们希望能产生多个不一样的结果，而传统的解码算法只能产生相似的结果。...本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。...图1 束搜索第一步 在解码第一步的时候，束搜索从句子开始符开始，根据模型的打分（是在给定前缀的情况下模型输出的下一词分布）来挑选词表中得分最高的前两个词he和I，并用he和I的得分和分别作为候选序列...图2 计算束搜索第二步打分 在解码第二步的时候，根据模型的打分为已经生成部分内容的句子 he和 I各自挑选得分最高的前两个词，如 he会挑选hit和struck...图4 束搜索最终结果 序列模型中的随机采样 从序列模型中采集多个样本有两种经典的方法：基于蒙特卡洛的随机采样和基于蒙特卡洛的束搜索。
基于uplift模型的营销增益 小O：小H，我们最近在做促销，针对一些群体发放优惠券。老板说有些用户不管发不发券都不会购买 ，就别浪费了。所以有办法识别吗？...本文参考自Uplift模型提升用户增长。...raw_data.loc[(raw_data.campaign_group == 1) & (raw_data.conversion == 1),'target_class'] = 3 # TR # 模型数据...# 模型评估 # 记录活动的base calc_uplift(raw_data) Discount Conversion Uplift: 7.66% ------------------------...因此可以对于高uplift_score的用户进行营销刺激，阈值可基于业务或者数据形式决定。 共勉～
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
