本文告诉大家我对比的使用直接创建多个类和使用反射创建多个类的性能 在上一篇 C# 程序内的类数量对程序启动的影响 的基础上，继续做实验 现在创建 1000 个类和一个测试使用的类，测试方法请看 C# 标准性能测试...虽然一开始就知道了反射的性能比较差，但是究竟有多差，在创建对象的时候的差异有多少？...反射创建对象的方法有很多个，本文就只测试其中的两个，一个是通过 Activator 的方式创建，另一个是通过 ConstructorInfo 的方式创建 本文通过实际测试发现了使用 Activator...如果关心这个结论是如何计算出来的，或者你也想使用 1000 个类，那么请继续翻到下一页 创建垃圾代码的方法 private static void KicuJoosayjersere()...WhairchooHerdo 类就是用来创建类的名 class WhairchooHerdo { public string LemgeDowbovou()
0x00 前言 在Python中，类也是作为一种对象存在的，因此可以在运行时动态创建类，这也是Python灵活性的一种体现。 本文介绍了如何使用type动态创建类，以及相关的一些使用方法与技巧。...0x01 类的本质 何为类？类是对现实生活中一类具有共同特征的事物的抽象，它描述了所创建的对象共同的属性和方法。在常见的编译型语言（如C++）中，类在编译的时候就已经确定了，运行时是无法动态创建的。...0x02 使用type动态创建类 type的参数定义如下： type(name, bases, dict) name: 生成的类名 bases: 生成的类基类列表，类型为tuple dict:...这种方法的使用场景之一是： 有些地方需要传入一个类作为参数，但是类中会用到某些受外界影响的变量；虽然使用全局变量可以解决这个问题，但是比较丑陋。此时，就可以使用这种方法动态创建一个类来使用。...因此，使用动态创建类的方法可以很好地解决这个问题。 0x03 使用元类（metaclass） 类是实例的模版，而元类是类的模版。
0x00 前言 在Python中，类也是作为一种对象存在的，因此可以在运行时动态创建类，这也是Python灵活性的一种体现。 本文介绍了如何使用type动态创建类，以及相关的一些使用方法与技巧。...0x01 类的本质 何为类？类是对现实生活中一类具有共同特征的事物的抽象，它描述了所创建的对象共同的属性和方法。在常见的编译型语言（如C++）中，类在编译的时候就已经确定了，运行时是无法动态创建的。...0x02 使用type动态创建类 type的参数定义如下： type(name, bases, dict) name: 生成的类名 bases: 生成的类基类列表，类型为tuple dict: 生成的类中包含的属性或方法...这种方法的使用场景之一是： 有些地方需要传入一个类作为参数，但是类中会用到某些受外界影响的变量；虽然使用全局变量可以解决这个问题，但是比较丑陋。此时，就可以使用这种方法动态创建一个类来使用。...因此，使用动态创建类的方法可以很好地解决这个问题。 0x03 使用元类（metaclass） 类是实例的模版，而元类是类的模版。
二、转换的本质 派生类可以转换为基类的本质是： ①为什么派生类可以转换为基类：派生类从基类而来，因此派生类中包含了基类的方法和成员。...此时基类可以通过指针或引用指向派生类（相当于将派生类从基类中继承的那部分方法和成员绑定到基类上了，相当于派生类被截断了），然后基类就可以将派生类假装是一个基类对象来使用（调用其中的成员/方法） ②为什么基类不能转换为派生类...//假设B公有继承于A A *a; B b; a = &b; //将派生类转换为基类，正确 B *p = a; //将基类再转换为派生类，错误 五、类静态类型/类动态类型 在上面我们介绍过，基类的指针或引用可以指向于基类对象也可以指向于派生类对象...，因此一个类可以分为是动态类型的还是静态类型的： 静态类型的类变量：在编译时就已经知道是什么类型的了 动态类型的类变量：自己所指的类型不明确，直到运行时才知道 如果表达式既不是引用也不是指针，那么其就没有静态类型和动态类型的概念...，因为其只能与自己类型一致的对象绑定到一起 演示案例 当我们使用基类的引用（或指针）时，我们并不清楚该引用（或指针）所绑定的对象的真实类型，该对象可能是基类的对象，也可能是派生类的对象。
）的工具 使用 ORM，通常会创建一个表示 SQL 数据表的类，该类的每个属性都表示一个列，具有名称和类型 小栗子 Pet 类可以表示 SQL 表 pets 并且 Pet 类的每个实例对象代表数据库中的一行数据...=False, bind=engine) SessionLocal 类的每个实例都是一个数据库会话 但 sessionmaker 本身还不是数据库会话 但是一旦创建了 SessionLocal 类的实例...创建一个 ORM 模型基类 Base = declarative_base() 后面会通过继承这个 Base 类，来创建每个数据库 Model，也称为 ORM Model models.py 代码 from...编写 Pydantic 模型 实际代码 from typing import List, Optional from pydantic import BaseModel # Item 的基类,表示创建和查询...: orm_mode = True 这是一个 Pydantic 配置项 orm_mode 会告诉 Pydantic 模型读取数据，即使它不是字典，而是 ORM 模型（或任何其他具有属性的任意对象）
一、创建表 SqlSugar支持了3种模式的建表(无实体建表、实体建表，实体特性建表)，非常的灵活 可以多个数据库 MYSQL MSSQL ORACLE SQLITE PGSQL 等用同一语法创建数据库...)); 建表特性如下 名称 描述 IsIdentity 是否创建自增标识 IsPrimaryKey 是否创建主键标识 ColumnName 创建数据库字段的名称（默认取实体类属性名称） ColumnDataType...创建数据库字段的类型用法1：“varchar(20)” 不需要设置长度用法2: 不设置该参数 系统会根据C#类型自动生成相应的数据库类型 用法3: 多库兼容可以用 ：看标题9 IsIgnore...} } }); //性能说明： //EntityService 相同实体只会执行一次性不需太操作 1.3、无实体建表 功能与实体建类一模一样...，可以是接口，集成该接口的类都生效，支持多表查询 db.QueryFilter .AddTableFilter(it => it.IsDeleted==false)//IDeletedFilter
一、创建表SqlSugar支持了3种模式的建表(无实体建表、实体建表，实体特性建表)，非常的灵活可以多个数据库 MYSQL MSSQL ORACLE SQLITE PGSQL 等用同一语法创建数据库，最近...不需要考虑数据库的兼容性。...***/db.CodeFirst.SetStringDefaultLength(200).InitTables(typeof(CodeFirstTable1));//这样一个表就能成功创建了/***手动建多个表...} }});//性能说明：//EntityService 相同实体只会执行一次性不需太操作1.3、无实体建表功能与实体建类一模一样...，可以是接口，集成该接口的类都生效，支持多表查询db.QueryFilter.AddTableFilter(it => it.IsDeleted==false)//IDeletedFilter
KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
背景： 两个实体类：租房图片、售房图片 这两个表用于存储房源图片记录，一个房源对应多个图片，两个表的差别就在于一个业务关联字段。...因为两个实体类的操作极为相似，我们可以提取出来一个接口，进行统一操作。这里只有两个实体类，可能优势不明显，但如果有八个十个呢？...由于XCode是充血模型，我们可以为这两个实体类做一个统一的基类来达到我的目的，但是这个统一的基类里面无法访问子类的字段，编码上很不方便。 这一次，我们用分部接口！...实际上也不应该修改原有的接口文件，因为原有的接口位于实体类的数据类文件中，那是随时会被新的代码生成覆盖。...image.png 如上，根据不同的类型，创建实体操作者eop。我这里的类型是硬编码，也可以根据业务情况采用别的方式得到类型。 实体操作者eop表现了事务管理、创建实体entity的操作。
前言 在一个完整的应用程序中，通常会有很多个相关模型，比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子...提供的方法，将模型的实例对象转换为 dict Pydantic 入门篇 **user.dict() 先将 user 转成 dict，然后解包 Python 解包教程 减少代码重复 核心思想 减少代码重复是...因为代码重复增加了错误、安全问题、代码同步问题（当在一个地方更新而不是在其他地方更新时）等的可能性 上面代码存在的问题 三个模型都共享大量数据 利用 Python 继承的思想进行改造 声明一个 UserBase...模型，作为其他模型的基础 然后创建该模型的子类来继承其属性（类型声明、验证等），所有数据转换、验证、文档等仍然能正常使用 这样，不同模型之间的差异（使用明文密码、使用哈希密码、不使用密码）也很容易识别出来...import BaseModel, EmailStr app = FastAPI() # 基类模型 class UserBase(BaseModel): username: str
[8]: Cat.color = 'yellow' # 动态添加类的属性 In [9]: hasattr(Cat, 'color') Out[9]: True In [10]: Cat.color...Out[10]: 'yellow' In [11]: CatMirror = Cat # 将类赋值给变量 In [12]: CatMirror Out[12]: __main__.Cat 动态地创建类...，得到的都是type，说明type是元类，即一切类的始祖 既然如此，我们可以直接使用type创建类 格式如下： type('类名'，(由父类名称组成的元组), {包含属性的字典}) 用type创建Cat...就会用元类来创建类。...以上只是关于元类的一些粗浅认知，元类的作用主要是： 拦截类的创建 修改类 返回修改之后的类 元类在日常开发中极少会用到，属于深度的魔法。
虽然Mixtral和其他MoE架构是从头开始预训练的，但最近出现了另一种创建MoE的方法：Arcee的MergeKit库可以通过集成几个预训练模型来创建moe。...最后将用MergeKit制作自己的frankenMoE，并在几个基准上对其进行评估。 MOE 混合专家是为提高效率和性能而设计的体系结构。它使用多个专门的子网，称为“专家”。...在下面的示例中，我们展示了如何将Mistral-7B块转换为具有稀疏MoE层(前馈网络1、2和3)和路由器的MoE块。本例表示一个拥有三个专家的MoE，其中两名目前正在工作(ffn1和ffn3)。...像Mixtral这样的8个专家有点多了，所以在本例中我们将使用总共四个专家，每个令牌和每个层使用其中两个专家。我们最终将得到一个具有24.2B个参数的模型，而不是4*7 = 28B个参数。...与从零开始训练的传统moe不同，MergeKit通过整合专家来促进moe的创建，提供了一种提高模型性能和效率的创新方法。
Pydantic 是一个用于数据验证和解析的库，它让我们能够定义数据模型并根据这些模型验证输入数据。...，首先需要定义一个模型类。...模型类是一个普通的 Python 类，它继承自 pydantic.BaseModel，并定义了数据字段以及它们的类型。...: list 在这个示例中，我们定义了一个名为 Person 的模型，它有三个字段：name 和 age以及hobby，分别具有字符串、整数以及列表类型。...以下是一些常见的用法示例： 创建模型实例 我们可以通过传递字典数据来创建模型实例，例如： data = {"name": "Alice", "age": 30, "hobby": ['football'
模具是类，而根据模具做出来的产品是对象。 这个比喻思想比较接近，但是不完美。因为实际当中一个模具可以做出多个产品，一个产品只有一个模具。...但编程语言当中不同，由于类之间可以继承以及多继承，也就是说一个对象可以对应多个类。所以这个比喻不是特别合适，但是类和对象的关系是没错的。...所以type就是Python当中内置的元类，我们也可以自己创建我们需要的元类。通过元类，我们创建的对象也是一个类，而不是一个实例。 动态创建类 理解了type是一切类基础之后，再来看动态类就简单了。...动态类是动态语言最大的特性之一，作为典型的动态语言，Python自然也是支持类型的动态创建的。 在Python当中，创建动态类型的一种方式就是通过type关键字。...总结 我们固然可以通过type来创建动态创建类，但是从上面的使用过程也应该看得出来，这样使用起来并不太方便，并且很多进阶的功能很难实现。
iOS数据持久化之二——归档与设计可存储化的数据模型基类 一、引言 在上一篇博客中，我们介绍了用plist文件进行数据持久化的方法。...（2）通过构造新的archiver对象，对多个对象进行归档 除了上面的类方法，我们还可以自己构造一个归档对象，来对多种不同的对象进行归档： NSString *homeDictionary...三、设计可以归档存取的数据模型基类 1、动机与初衷 通过上面对归档的介绍，我们可以发现归档一个十分有潜力的应用：可以自由存取自定义的数据对象。...2、基类模型的设计 我们新建一个BaseModel类，核心方法如下： //归档与解归档的方法 - (instancetype)initWithCoder:(NSCoder *)coder...runtime机制，我们可以很方便的是新建的model继承于这个基类，无需其他处理直接支持归档，修改与优化都不受影响。
前言 在 pydantic 中定义对象的主要方法是通过模型（模型继承 BaseModel ）。 pydantic主要是一个解析库，而不是验证库。...模型具有以下方法和属性： dict() 返回模型字段和值的字典；参看。导出模型 json() 返回一个 JSON 字符串表示dict()；参看。...导出模型 copy() 返回模型的副本（默认为浅拷贝）；参看。导出模型 parseobj() 如果对象不是字典，则用于将任何对象加载到具有错误处理的模型中的实用程序；参看。...图式 schemajson() schema()返回;的 JSON 字符串表示形式 参看。图式 construct() 无需运行验证即可创建模型的类方法；参看。...创建没有验证的模型 `__fields_set初始化模型实例时设置的字段名称集__fields模型字段的字典__config` 模型的配置类，cf。
一个发送请求体的接口 # 创建一个数据模型 class Animal(BaseModel): name:str category:Optional[str] = None age...return animal.dict() 首先定义一个基本模型，是基于Pydantic的,然后将接口的animal参数声明为Animal类型的参数，接口接收请求体后返回给客户端接收的请求体内容...如果参数属于单一类型（比如 int、float、str、bool 等）它将被解释为查询参数。 如果参数的类型被声明为一个 Pydantic 模型，它将被解释为请求体。...请求体中嵌套多个参数 # 创建一个数据模型 # 使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。...# 使用 Pydantic 的 Field 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。
dataclass简介 dataclass 的属性可以带有默认值并能被修改，而且类中含有与这些属性相关的类方法，那么这个类就可以称为dataclass， 再通俗点讲，dataclass就是一个含有数据及操作数据方法的容器...中使用 dataclasses 如果您不想使用pydantic 的 BaseModel 模块，您可以在标准数据类上获得相同的数据验证（在 python 3.7 中引入）。...您可以使用所有标准的 pydantic 字段类型，生成的数据类将与标准库 dataclass 装饰器创建的数据类相同。 可以通过 访问底层模型及其模式__pydantic_model__。...的参数与标准装饰器相同，除了一个额外的关键字参数config与Config具有相同的含义。...嵌套数据类 数据类和普通模型都支持嵌套数据类。
前言 post请求接收json格式请求body 创建数据模型 从 pydantic 中导入 BaseModel， 将你的数据模型声明为继承自 BaseModel 的类。...description: Optional[str] = None price: float tax: Optional[float] = None 和声明查询参数时一样，当一个模型属性具有默认值时...由于你已经在函数中将它声明为 Item 类型，你还将获得对于所有属性及其类型的一切编辑器支持（代码补全等）。 为你的模型生成 JSON 模式 定义，你还可以在其他任何对你的项目有意义的地方使用它们。...FastAPI 将识别出与路径参数匹配的函数参数应从路径中获取，而声明为 Pydantic 模型的函数参数应从请求体中获取。...如果参数属于单一类型（比如 int、float、str、bool 等）它将被解释为查询参数。 如果参数的类型被声明为一个 Pydantic 模型，它将被解释为请求体。
以下是 LangChain 为 Model I/O 这一流程抽象的三个重要组件：Prompts: 模板化、动态选择和管理模型输入Language models: 通过通用接口调用语言模型Output parsers...它通过对自然景色和个人经历的描绘，表达了对困难的挑战和对生活的热爱，具有浓厚的时代气息和艺术魅力。'...LangChain 的 Prompt Templates 提供了创建和使用prompt模板的工具。下面是一个Prompt 模板的简单示例（使用了 PromptTemplate 包）#!...Example Selects 的基类接口如下：class BaseExampleSelector(ABC): """Interface for selecting examples to include...StructuredOutputParser ：返回有多个文本字段的数据结构OutputFixingParser ： 包装一个额外的输出解析器，如果第一个解析器失败，它会调用另一个 LLM 来修复任何错误
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