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精读《Prisma 使用》

Prisma一个现代 Nodejs ORM 库,根据 Prisma 官方文档 可以了解这个库是如何设计与使用。 概述 Prisma 提供了大量工具,包括 Prisma Schema、Prisma Client、Prisma Migrate、Prisma CLI、Prisma Studio 等,其中最核心两个是 ,唯一多出来 posts 与 author 其实是弥补了数据库表关联外键中不直观部分,将这些外键转化为实体对象,让操作时感受不到外键或者多表存在,在具体操作时再转化为 join 操作。 Prisma Schema 好处 其实从语法上,Prisma Schema 与 Typeorm 基于 Class + 装饰器拓展几乎可以等价转换,但 Prisma Schema 在实际使用中有一个很不错优势 data: /** ... */, // 条件,大部分情况都可以用到 where: /** ... */, // 其它特殊参数,或者 operater 特有的参数 }) 所以总的来说,Prisma

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如何盘点出掘金年度高赞文章?

Flag 中是否有“学习”这一项呢,对于我来说,我也是,于是就有萌生一个想法,我想统计出掘金年度高赞文章。 image.png 建表统计 接下来我们要统计数据了,这么大数据量,我们不可能用 json 存储,我这边选用了 psql, ORM 选用了 prisma,不了解同学可以看我之前翻译文章《适用于 Node.js view_count', 'comment_count', 'collect_count', ]) const author_user_info = await prisma.author.findUnique avatar_large: item.author_user_info.avatar_large, }, }) } const category = await prisma.category.findUnique , name: item.category.category_name, }, }) } const article = await prisma.article.findUnique

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    中是否有“学习”这一项呢,对于我来说,我也是,于是就有萌生一个想法,我想统计出掘金年度高赞文章。 view_count", "comment_count", "collect_count", ]); const author_user_info = await prisma.author.findUnique avatar_large: item.author_user_info.avatar_large, }, }); } const category = await prisma.category.findUnique , name: item.category.category_name, }, }); } const article = await prisma.article.findUnique 最后 小伙伴们,你们是否看懂了我这篇文章了呢,请给我一个小赞,你赞是对我最大支持, 希望这篇文章对大家有所帮助,也可以参考我往期文章或者在评论区交流你想法和心得,欢迎一起探索前端。

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    适用于Node.js和TypeScript完整ORM —— Prisma

    一个对象关系映射新范例 Prisma 是适用于 Node.js 和 TypeScript 下一代开源ORM。 posts Post[] } schema 中一个model都映射到基础数据库中表,并作为 Prisma Client 提供生成数据访问 API 基础。 ({ where: { email: { contains: '@prisma' }, }, }) const postsByUser = await prisma.user.findUnique 5, cursor: { id: 2 }, }) Prisma Studio 现代管理界面 Prisma 还为你数据库提供了一个现代化管理界面–想想看 phpMyAdmin,但在 2021 Prisma 适合任何技术栈 Prisma 与你构建应用程序无关,并将很好地补充你技术栈,无论你喜欢技术是什么。你可以在这里找到更多关于 Prisma 如何与你喜欢框架或库一起工作信息。

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    【译】适用于Node.js和TypeScript完整ORM —— Prisma

    一个对象关系映射新范例 Prisma 是适用于 Node.js 和 TypeScript 下一代开源ORM。 它包含以下工具: Prisma Client——自动生成且类型安全数据库客户端 Prisma Migrate——声明式数据建模和可自定义迁移 Prisma Studio——现代化用户界面,可查看和编辑数据 posts Post[] } schema 中一个 model 都映射到基础数据库中表,并作为 Prisma Client 提供生成数据访问 API 基础。 ({ where: { email: { contains: '@prisma' }, }, }) const postsByUser = await prisma.user.findUnique 5, cursor: { id: 2 }, }) Prisma Studio 现代管理界面 Prisma 还为你数据库提供了一个现代化管理界面–想想看 phpMyAdmin,但在 2021

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    如何评价Google最新发布增强型风格迁移算法?

    对于这个问题,我们有请教华南理工大学在读博士研究生蔡博伦(主要研究方向是:机器学习、计算机视觉、图像处理等)他表示: Prisma是约束两张图片在cnn中间层具有相同表示,然后再反向传导回去,是一个迭代收敛过程 这篇文章猜想是,其实把一张图片转变成多种风格,在计算上有很多相似的地方,而卷积层起到作用是提取图片风格基本元素,而Normalization层scale & shift参数对不同风格转换起着决定性作用 所以N种风格转换卷积网络,它们卷积核是完全一样唯一不同就是Normalization层scale & shift参数。 目前现有的技术可以都可以在GPU上做到实时,但是这依然是一个计算量非常大工作(Prisma返回图片都是1080P)。 视频风格化和图片风格化原理是一样,因为视频本质上就是一帧帧图片。 所以N种风格转换卷积网络,它们卷积核是完全一样唯一不同就是Normalization层scale & shift参数

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    prisma后端框架基本使用

    prisma后端框架基本使用 重点 定义:GraphQL 是一个用于 API 查询语言,是一个使用基于类型系统来执行查询服务端运行时(类型系统由你数据定义) prisma logout prisma account prisma help Prisma API基于数据模型进行部署,并为该文件中每个模型公开CRUD和实时操作。 @unique指令表示唯一约束,这意味着Prisma会自动确保永远不会有两条数据具有相同值,比如说id或手机号不会相同从而造成重复注册。 API操作 Query允许你获取该类型一个或多个节点 Mutations允许你创建,更新或删除该类型节点 Subscriptions可以让你收到有关该类型节点更改实时通知(即新节点是created 在具有相关节点节点被删除情况下,删除行为确定相关节点应该发生什么。此参数输入值定义为具有以下可能值枚举: - SET_NULL(默认值):将相关节点设置为”null”。

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    使用 prisma 操作数据库

    一个几乎不需要看文档就能使用 ORM —— prisma。 背景 ORM:Object-relational mapping,是把对象和关系型数据库建立映射过程。 下次再想走捷径时候,屏息一分钟,想象站在陡峭高山下: 面前一个艰险云梯,直上直下;一个盘山公路,平坦宽阔。选择走哪个? 最难路 —— 直上直下云梯,才是路径最短路。 Node ORM prisma 在熟悉了 MYSQL 工作原理、SQL 语法后,日常应用开发中强烈推荐 prisma,能极大消除重复。 基本用法 假设链接到一个已有的数据库。 这就是使用代码生成方案 prisma 相较于 sequelize 等优势之处。 更重要,获得这一切好处成本几乎为 0 —— 数据库是唯一数据源,自动化流向了代码,什么也不需要做。 ; 唯一数据源价值 —— prisma 中数据库是唯一数据源。

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    《项目架构那点儿事》——Hibernate泛型Dao,让持久层简洁起来

    同时,作为后台开发支撑,的确扮演了一个举足轻重角色,那么我们在项目中如何灵活应用hibernate,也会给项目维护以及项目开发带来便利, 下面我将展示我们项目中是如何来对hibernate进行应用和操作 * * @param <X> * * @param values * 数量可变参数 > X findUnique(final String hql, final Map<String, ? * * @param values * 数量可变参数,按顺序绑定. entityClass); return meta.getIdentifierPropertyName(); } /** * 判断对象属性值在数据库内是否唯一

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    使用 NextJS 和 TailwindCSS 重构我博客

    框架访问数据库,往往会需要一个 ORM 框架来帮我们管理数据层代码,而在 Node.js 社区中,sequelize、TypeORM 等框架都被广泛应用,而 prisma 却是一个新秀。 Prisma CRUD 查询由 Prisma Client 提供,这是一个针对 Node.js 和 TypeScript 轻量级且完全类型安全数据库客户端。 @relation(fields: [authorId], references: [id]) } Schema 是一个描述文件,描述了数据模型直接关系,再通过prisma generate 生成 typescript ,一篇文章可以有多个分类,一个分类下可以有多篇文章, categories 可以选择已经存在分类,也可以是新加分类,通过name唯一熟悉来判断是否要新增还是级联。 1、MySQL 里有只有 utf8mb4 才能显示 emoji 坑, Pg 就没这个坑; 2、Pg 可以存储 array 和 json, 可以在 array 和 json 上建索引; 代码编辑器 从上一版是

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    Quora:暮光之城女主角文章毫无价值,算不上人工智能论文

    这不是一份研究论文,并且也不算关于人工智能。报道题目唯一正确部分是“Kristen Stewart”。这,就是我看法。 事实上,我也曾与艺术家一起合作论文,其中一些论文已经发表在国际会议和期刊上。 所以,记住了这一点后,我来回答另一个问题:我对论文本身评价如何? 不幸是,论文没有给我留下什么印象。 只是对 Prisma 技术原理扩展 新加坡-MIT研究与技术联盟实习研究员,Shashwat Verma 说: 听说过 Prisma 吗?这个 APP 能根据源照片风格重新绘制你上传照片风格。 让我们分析下这一点和这篇 “AI” 论文中唯一数学等式。 试验风格转移比率后,我们得出结论,要进行有意义创造性探索,它需要是指数形式。 他们谈到了一系列参数(不是超参数),已经如何调整。但是这不足以让其成为一篇 AI 论文。他们本可以发一篇博客就够了。我本人并没有发现这篇论文有任何好地方。没有让我学到任何新东西。

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    Python——编写一个叫做find_dups函数,其输入参数一个整数列表,找出其中出现了两次或两次以上值,并以集合形式返回。

    不假思索代码不是好代码,注重解题方式同时,更要学会灵活应用综合技能:以下是本题涉及其他重点知识 可以去除列表中重复元素 使用核心方法:列表查重 字符串和列表转化 python如何将列表中字符串变成数字 number.items() if value > 1}) # 只展示重复元素 #主函数 def main(): # 分割字符串——列表 listnumber = input("输入重复数字 ,通过函数去重,并筛选出重复数字(请以空格分隔):").split() # 字符串——整数 listnumber = list(map(int,listnumber)) #调用查重函数 : #注意参数为列表传递是地址 find_dups(listnumber) main() D:\Python_Demo\homework_2.1\venv\Scripts\python.exe D:/Python_Demo/homework_2.1/homework_11other_02.py 输入重复数字,通过函数去重,并筛选出重复数字(请以空格分隔):1 1 2 33 33 5 6

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    使用 NextJS 和 TailwindCSS 重构我个人博客

    框架访问数据库,往往会需要一个ORM 框架来帮我们管理数据层代码,而在 Node.js 社区中,sequelize、TypeORM 等框架都被广泛应用,而 prisma 却是一个新秀。 Prisma CRUD 查询由 Prisma Client 提供,这是一个针对 Node.js 和 TypeScript 轻量级且完全类型安全数据库客户端。 @relation(fields: [authorId], references: [id]) } Schema 是一个描述文件,描述了数据模型直接关系,再通过prisma generate 生成 typescript ,一篇文章可以有多个分类,一个分类下可以有多篇文章, categories 可以选择已经存在分类,也可以是新加分类,通过name唯一熟悉来判断是否要新增还是级联。 1、MySQL 里有只有 utf8mb4 才能显示 emoji 坑, Pg 就没这个坑; 2、Pg可以存储 array 和 json, 可以在 array 和 json 上建索引; 代码编辑器 从上一版是

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    用深度学习做个艺术画家 ——模仿实现PRISMA

    Prisma第一次将这项艺术作画技术成功商业化。Prisma诞生于俄罗斯,是一个仅有4个年轻人历时一个半月开发出图片处理应用。他们充分考虑了智能手机覆盖率飞速增长,并且细致研究了用户行为。 GoogleDeep Dream也是一个会画画计算机。它能够自动识别图像,筛选其中一些部分,进行夸张,以创造出一种迷幻效果。 图9-5 机器艺术作画效果图 一个有意思实验 如果用Prisma做出一个图像,然后将它作为特征图像去引导新图像生成会有什么效果呢? 而唯一缺陷就在适用性上,实际使用时需要调整一下参数,所以在实际使用中可以结合上述第三种方式,针对一定数量样本作为训练集x,对应y是效果参数,对输入进行分类,再配合使用相似度等提高自动适配能力。 图9-27 原始图片 如果你不知道什么样效果最好或者想要所有可能效果图,那么你可以看到GUI界面上还有个按钮“使用参数批量艺术图片”,它作用是使用刚刚调整好n1, n2, dd等参数作为固定参数

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    找出唯一数字

    懂一点位运算知识可以巧妙解决一些特定领域问题。 问题描述 现在看一个比较简单问题: 有一组整数,其中出了一个数字外,其他每个数字都出现了两次,找出这个只出现了一次数字。 异或运算性质 异或运算简单来说就是或运算再取反,即a xor b = not (a or b),我们可以得到: 1 ^ 0 = 1 1 ^ 1 = 0 0 ^ 0 = 0 0 ^ 1 = 1 稍微推广一下我们可以发现一个数字异或自己为得到 0,而异或0会得到自己,即a ^ 0 = a, a ^ a = 0,于是这个问题也就迎刃而解了,就是对这一组数字做一连串异或运算,最后得到数字就是那一个唯一只出现过一次数字。 from functools import reduce from operator import xor def findUnique(numbers): return reduce(xor , numbers) 总结 本文简单介绍了异或运算性质和一个更简单应用,希望可以给大家一点帮助和启发。

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    人工智能是不可怕,但你也得会用啊!

    可事实却是,如今最好围棋下法、扑克打法、图像识别算法均出自机器自己学习,人类反而不清楚如何具体来创造出其中算法。 要说如何用它来做出成绩,2016 安卓与 iOS 平台双料“年度最佳应用”——Prisma,绝对是很好一个榜样。 把学习深入下去 而要把学习深入下去,唯一办法就是按部就班地学习其中细节: 对于机器学习,可以用吴恩达教授 CS229(http://cs229.stanford.edu/),即最为有名《 /weijifen.html) 「我们花了两个月时间研究数学模型,而开发仅用了一个半月。」 Prisma 创造者这样来解释自己工作,但要具体到其中细节: 如何从一幅名画中提取出它艺术风格? 如何来识别用户上传照片里各种元素? 如何用名画格调对这张照片进行渲染?

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    Prisma推出2B业务,你App也能用上最红爆款滤镜了!

    △ Google上Prisma搜索热度 随后,类似的产品、研究、开源代码都层出不穷,人们对Prisma狂热也渐渐消退了。 Prisma说,他们下周会面向开发者推出一个SDK(软件开发工具包),能够在其他App中加入风格迁移、自拍滤镜等特效。 这个SDK还支持物体检测、图像分割、人脸特征标记等功能。 其中,图像分割这个功能可能比较不好理解,其实,我们前面提到Sticky就用到了图像分割,联合创始人Aram Airapetyan举例说明了它是干什么用:比如说在视频通话中,你可以一键改变背景,或者将它切换成空白 Prisma算法最初只是一个能在电脑上缓慢运行图片处理程序,在把它搬到手机上过程中, 几位创始人积累了不少经验。在Prisma内部,就有一个用来将研究成果制作成demo App平台。 对于这家公司来说,它现在既是一个新技术试验场,也是一个向客户展示技术实力demo。 这款App到去年年底,就已经被下载了7000万次。

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    分布式 ID 生成器 一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要一个业务属性,其中包括一些如订单 ID,消息 ID ,会话 ID,他们都有一些共有的特性:...

    分布式 ID 生成器 一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要一个业务属性,其中包括一些如订单 ID,消息 ID ,会话 ID,他们都有一些共有的特性: 全局唯一。 趋势递增。 全局唯一很好理解,目的就是唯一标识某个次请求,某个业务。 但也有如下一下问题: 想要扩容增加性能变困难,之前已经定义好了 A B 库递增步数,新加数据库不好加入进来,水平扩展困难。 也是强依赖与数据库,并且如果其中一台挂掉了那就不是绝对递增了。 本地 UUID 生成 还可以采用 UUID 方式生成唯一 ID,由于是在本地生成没有了网络之类消耗,所有效率非常高。 但也有以下几个问题: 生成 ID 是无序性,不能做到趋势递增。 但有一个致命缺点:当并发量足够高时候唯一性就不能保证了。 Twitter 雪花算法 可以基于 Twitter Snowflake 算法来实现。

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    破解PRISMA(中)

    PRISMA研究已经持续了一周了。虽然还没有完全破解PRISMA最终各种滤镜算法奥妙,但是确实得到了不少宝贵信息。 经过反复测试,我发现一个问题,那就是关于收敛速度问题。 要知道,在全世界有至少几百万人在用PRISMA,这本身是需要系统能够容纳比较高并发,而且要有极好浮点运算效果。 可是《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》这篇论文中说到效果是一个“逼近”式算法,学名叫梯度下降——或者是其变种随机梯度下降 内什么,上次软文发了以后,来了大量热心读者来信,起初让老高非常感动,觉得中国有这么多人都喜欢深度学习这个领域,未来肯定是大有可为。不过后来一看其中99%是询问图里萌妹子联系方式。 就像我们上一个解决课题,破解一个卡通特效滤镜,也没有用深度学习网络哦,还不是效果杠杠。 嗯,方向基本明确了,加油加油。

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