模型entityframeworkcore字段 注释

[转帖]mysql8 ALGORITHM=INSTANT 亿级数据秒速增加字段

一、概述登录后复制 在线DDL之快速增加列(秒级别的),并不会造成业务抖动。该功能自 MySQL 8.0.12 版本引入,是由腾讯游戏DBA团队贡献,此功能只适用于 InnoDB 表。实际上MySQL 5.7就已支持 Online DDL,虽说大部分 DDL 不影响对表DML操作,但是依然会消耗非常 ......
字段 ALGORITHM INSTANT 数据 mysql8

R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12187 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”:几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这 ......
switching 模型 语言 代码 数据

​Github揽获3k+星!清华开源CogAgent:基于多模态大模型的GUI Agent

前言 本文提出了视觉 GUI Agent,使用视觉模态(而非文本)对 GUI 界面进行更全面直接的感知,从而做出规划和决策。对此,我们研发了多模态大模型 CogAgent,可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入,不仅提升了通用视觉理解能力,还具备强大的 GUI Agent 能力。 本文转载自 ......
模态 CogAgent 模型 Github Agent

大语言模型优化方法简介:Prompt、RAG、Fine-tuning

GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力,但在实际应用中仍有问题,例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面,仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(面向大语言模型的 ......
Fine-tuning 模型 语言 简介 方法

对盒模型的理解

CSS中的盒模型有两种:标准盒子模型、IE盒子模型。 盒模型都是由4个部分组成的:content、padding、border和margin。 标准盒模型和IE盒模型的区别在于设置width和height时,对应的范围不同: 标准盒模型的width和height属性的范围只包含了content; I ......
模型

pymysql遇到的坑,更新数据后,重新读取字段数据不更新

逻辑是这样的,判断一张表如果在指定时间内未更新数据,则结束循环。但是如果一直和数据库保持连接,会发现查询出来的结果一致不更新 原因在于: Mysql的存储引擎InooDB的事务隔离级别默认是 可重复读(Repeatable Read),例如A客户端事务未提交,而B客户端事务修改了数据,A客户端只能读 ......
数据 字段 pymysql

书生·浦语大模型全链路开源体系——学习笔记

学习来源:https://www.bilibili.com/video/BV1Rc411b7ns/ 资料来源:https://github.com/InternLM/tutorial/discussions/36 (有同学发pdf,还有其他同学的笔记) 俺没啥知识积累,很多信息不太会折叠。姑且做个笔 ......
链路 书生 模型 体系 笔记

基于Matlab实现电力电子仿真模型

1. 引言电力电子是电力系统中的重要组成部分,它涉及到能量转换和功率控制等关键技术。为了研究和优化电力电子设备的性能,建立仿真模型是一种重要的手段。Matlab作为一种强大的数学软件,提供了丰富的工具和功能,可以帮助我们实现电力电子仿真模型。 2. Matlab实现电力电子仿真模型的基本步骤2.1 ......
模型 电力 Matlab 电子

字段 "table1.xxx" 必须出现在 GROUP BY 子句中或者在聚合函数中使用

这是一个语法错误,通常会在执行 SQL 查询时抛出异常或错误消息。 它的意思是指,对于 SELECT 语句中选定的某些列或表达式,必须在 GROUP BY 子句中显示列出这些列或表达式,或者将它们用作聚合函数(如 SUM、COUNT、AVG 等)的参数。如果这些列或表达式既没有在 GROUP BY ......
子句 quot 字段 函数 table1

三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
坐标 几何 模型 方法 数据

[转帖]MySQL数据库8.0.29-8.0.31版本使用 INSTANT 算法新增字段bug

https://www.cnblogs.com/harda/p/17528512.html xxx下发MySQL数据库共性隐患排查通知,要求统一排查MySQL数据库8.0.29及以后版本使用 INSTANT 算法新增字段后期变更回滚可能导致数据库宕机的隐患,排查方法及整改方法详见下表和附件。请各分支 ......
字段 算法 INSTANT 版本 数据库

中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 3-1 zk数据模型介绍

0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12694 1 重点关注 1.1 zookeeper数据模型概念介绍 zk的数据模型也可以理解为linux/unix的文件目录 : /usr/local/. 每一个节点都称之为znode,它可以有 ......
分布式 中间件 模型 专题 数据

202-STM32F103+EC800K(移远4G Cat1)基本控制篇(阿里云物联网平台)-设备使用一型一密动态注册方式连接云平台,并使用物模型Topic上报温湿度数据

<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/ZLIOTB/EC800K/aliyun.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
平台 模型 方式 动态 数据

201-STM32F103+EC800K(移远4G Cat1)基本控制篇(阿里云物联网平台)-设备使用一机一密方式连接云平台,并使用物模型Topic上报温湿度数

<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/ZLIOTB/EC800K/aliyun.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
平台 度数 模型 方式 设备

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间:2021年1月1号~2021年12 ......
模型 数据 子集 广义 风向

R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34772 原文出处:拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临,数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈,具有巨大的商业价值。本文旨在帮助客户通过R语言实现支持向量机(SVM)模型在文本挖掘分类 ......
模型 文本 语言 数据 手机

(上模型)标签库拆分多个词条后导入

import pandas as pd import os def split_excel(original_file, target_folder): # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel(original_file) # 计算要拆分成多少个新表格 number_of_ ......
词条 模型 多个 标签

AT事务模型使用

机制 两阶段提交协议的演变: 一阶段:业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交,释放本地锁和连接资源。 二阶段: 提交异步化,非常快速地完成。 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。 集成过程 参考Seata客户端集成 工作机制 一阶段 根据update语句的条件组成select脚本,查询得到更 ......
模型 事务

ABAP Field-Symbols 字段符号

参考地址:[https://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4293262.html](https://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4293262.html) Field-Symbols 字段符号 在ABAP中,字段符号(Field ......
字段 Field-Symbols 符号 Symbols Field

大模型如何部署上线

部署大型语言模型是一个详尽且复杂的过程,需要开发者们具备深入的理解和精确的实施策略。以下是对各个开发步骤的简单介绍,欢迎各位开发者一起讨论交流。 数据集的准备与处理 在部署大型语言模型之前,首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据,这样能确保模型全面 ......
模型

在百度千帆大模型服务器训练的记录

1.训练模型 ChatGLM3-6B-32K 1.1数据 训练数据 本地:llama_factory_train_data_2 1.1.1 加载数据 将数据文件放到 /home/LLaMA-Factory/data 下 修改dataset_info.json文件, 在末尾加上 "modify_lor ......
模型 服务器

书生浦语大模型

书生·浦语全链路开源体系 数据:书生·万卷 文本,图像,视频 总数据量:2TB 开放平台:OpenDataLab 预训练:InternLM-Train 高可扩展,兼容主流生态 微调:XTuner 增量续训:学习新知识 有监督微调:学会理解和遵循指令,或注入少量领域知识 XTuner:7B模型最低8G ......
书生 模型

欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型

最近,Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b,该模型把开放模型的性能带到了一个新高度,并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥! Hugging Fac ......
最先 模型 Mixtral Hugging Face

vscode注释,单行注释,多行注释,文档头部注释,函数注释

单行 ctrl+/ 多行 shift+alt+a 头部注释(需要插件+配置+快捷键) 函数注释(需要插件+配置+快捷键) 另外参考 https://blog.csdn.net/weixin_38318244/article/details/115631697 ......
注释 头部 函数 文档 vscode

AI-人工智能大模型

大模型 1.NLP 模型 GPT :OpenAI的GPT系列 ChatGPT BERT:Google 基于 Transformer (变换器)的双向编码器表示 (BERT) 技术由 Google 开发, 通过在所有层中共同调整左右情境,利用无标记文本预先训练深度双向表示 Gemini llama M ......
人工智能 人工 模型 智能 AI

大模型实战营第一课心得笔记

1、了解专用模型和通用大模型,以及书生浦语大模型开源历程、轻量级、中量级以及重量级三种不同大模型系列,和其他大模型的性能对比。 2、了解从模型到应用的主要步骤以及书生大模型各步骤采取的主要技术,如训练数据,预训练、微调、开源评测体系等。 3、现有的疑问:书生中量级的使用商业成本以及具体功能性能表现, ......
实战 模型 心得 笔记

go gorm 更新的时候不会更新空字段

做个记录,gorm在更新字段的时候,如果字符串字段是空的,那么将不会更新到数据库。 在使用gorm将一个字段更新为空的时候,发现并不生效,不了解具体什么原因,所以此时需要打开debug模式,查看原生SQL是如何执行的。 type Student struct { Model Email string ......
字段 时候 gorm go

三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
坐标 几何 模型 方法 数据

R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31630 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。 普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的,但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析,即序列间波动并非为一个常数,而是一个随着时间的变化而变化 ......

数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34754 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Xingyu Lan 企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点,利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.B ......
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