sqlalchemy模型flask model
Laravel artisan命令-make:model(创建模型类)
描述 创建新的Eloquent模型类 命名规则 驼峰命名，类文件名 必须 为 数据库表名「单数」，如：app/Models/User.php 用法 模型通常位于 app\Models 目录中，如果app下没有Models目录，可以在模型前添加Models目录。 有app\Models目录 php a ......
计算机网络基础及网络参考模型
1. 网络基本概念 1.1 什么是计算机网络？ 计算机网络：指主机与主机之间通过有形或无形的媒介连接起来，并且按照一定规则进行通信的集合。 1.2 什么是通信？ 通信：指人与人、人与物、物与物之间通过某种媒介和行为进行信息传递与交流。 1.3 什么是网络通信？ 网络通信：指设备之间通过网络进行通信。 ......
nlp基础-生成模型解码策略
首先参考transformers的源代码 # transformers.generation.utils..GenerationMixin._get_generation_mode if generation_config.constraints is not None or generation_ ......
Java内存模型-JMM
内存模型与内存区域 很多时候，二者会混淆，所以咱们先做区分：内存模型与内存区域 内存区域是指JVM运行时将数据分区域存储，强调的是对空间的分配 内存模型（JMM）是定义了线程和主内存之间的抽象关系。即定义了 JVM 在计算机内存中的工作方式 内存模型 抽象关系定义 线程之间的共享区间为主内存，也就是 ......
django常用模型查询
class StockFilter(django_filters.rest_framework.FilterSet): #搜索名称要与前端搜索名称一致 tradeName = django_filters.CharFilter(field_name='trade_name', lookup_expr ......
CSS：盒子模型
盒子是什么？ 盒子可以理解为我们日常使用的快递盒，里面有个电视机，整个快递盒放到一个房间的左上角。我们用俯视角看，快递盒里面电视所占的空间，就叫内容区（content），电视与盒子四面之间的空间（padding），盒子的四个面（border），盒子外面与其他盒子或者墙壁距离就是外边距（margin） ......
时间序列分析-模型选择
模型选择 Step1. OLS的评估指标及局限性 先来回顾一下常用的估计量： 样本均值：Sample mean of the dependent variable \[\bar{y}=\frac{1}{T} \sum_{t=1}^{T} y_{t} \] 样本方差的估计量：Sample varian ......
倾斜摄影三维模型的顶层构建的问题分析
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，... ......
软件测试|测试平台开发-Flask入门：Flask动态路由
前言 之前我们介绍了flask发送http请求，以及flaskURL的详解，我们使用的路由都是固定的，一个路径和一个视图函数绑定，当访问这条路径时会触发相应的处理函数。但是当我们要处理更为复杂的情况时，比如我们有多个用户，我们要访问这几个用户的个人信息，我们不可能为每一个用户设计一个固定的路由，这样 ......
软件测试|测试平台开发-Flask 入门：Flask HTTP请求详解
简介 上一篇文章我们介绍了flask的基本使用，编写了flask的第一个脚本。在本文中，我们将详细介绍如何使用Flask进行HTTP请求。我们将学习如何创建Flask应用程序，并通过不同的HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE等）发送请求。 app.route() 要使用不同的http ......
软件测试|测试平台开发-Flask 入门：URL组成部分详解
简介 Flask 是一款流行的 Python Web 框架，它简单轻量而灵活，适用于构建各种规模的 Web 应用程序。在 Flask 中，URL（Uniform Resource Locator）是指定 Web 应用程序中资源的唯一标识符。URL 组成部分是构成一个完整 URL 的不同部分，包括协议 ......
模型量化简介
模型量化分为权重量化、激活值量化。 模型量化对分类任务的影响有限，对预测框、点的影响较大。这是因为精度损失累加造成的影响，而分类任务的正类只需要输出一个相对大的值，预测任务则要输出一个准确的值。 ......
TimesNet:时间序列预测的最新模型
2020年发布的N-BEATS、2022年发布的N-HiTS和2023年3月发布的PatchTST开始。N-BEATS和N-HiTS依赖于多层感知器架构，而PatchTST利用了Transformer架构。 2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、i ......
标准加性遗传效应模型
首先，从“遗传效应”开始说起。 想象一下，你有一堆乐高积木，每块都有它特定的颜色和形状。如果你要建一个小房子，每块乐高的选择都会影响房子的最终外观。 同样地，每个生物体都由许多基因组成，每个基因都对这个生物的某些特性有所影响。这种影响我们称之为“遗传效应”。 现在，进入“加性遗传效应”： 加性遗传效 ......
数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具
数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具 1.介绍 FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力，也支 ......
R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31938 最近我们被客户要求撰写关于灰色模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可 ......
计算机网络基础及网络参考模型
1. 网络基本概念 1.1 什么是计算机网络？ 计算机网络：指主机与主机之间通过有形或无形的媒介连接起来，并且按照一定规则进行通信的集合。 1.2 什么是通信？ 通信：指人与人、人与物、物与物之间通过某种媒介和行为进行信息传递与交流。 1.3 什么是网络通信？ 网络通信：指设备之间通过网络进行通信。 ......
Fi-GNN: Modeling Feature Interactions via Graph Neural Networks for CTR Prediction
目录概Fi-GNN代码 Li Z., Cui Z., Wu S., Zhang X. and Wang L. Fi-GNN: Modeling feature interactions via graph neural networks for ctr prediction. CIKM, 2019. ......
PMP项目相关方管理的凸显模型和权力利益方格介绍
考点内容：凸显模型 凸显模型根据相关方的权力、紧急程度和合法性分为三大部分，以此来确定已识别的相关方的相对重要性。一般适用于复杂的相关方大型社区中。 考点内容：权力利益方格 面对不同层级的项目相关方，项目经理要采用的不同的策略，权力利益方格根据相关利益的高低和相关方权力的高低划分出四个象限的识别区域 ......
动物识别系统python+Django网页界面+TensorFlow算法模型+数据集训练
一、简介 动物识别系统。基于Python+TensorFlow+Django网页框架+ResNet50算法模型实现 实现步骤如下： 收集多种动物的图片数据集，并整理归类 然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法模型网络对数据集进行多次迭代训练 最后得到一个精度较高的H5模型文件 基于训练 ......
大模型术语
Zero-shot Zero-shot learning通过利用已有的先验知识和语义信息，将已知的类别或任务与新的类别或任务进行联系，从而进行预测。具体来说，它通过学习类别或任务之间的关系和特征，将已有的知识迁移到新的类别或任务上。 Fine-tuning Fine-tuning是指在机器学习中对预 ......
基于Flask搭建MockServer
什么是mock 创建一个模拟对象来代替实际的依赖项，以便进行各类测试。 模拟对象可以模拟实际对象的行为，以便在测试过程中进行控制和验证 类似于写了一个假的接口，返回我们想要的响应数据，类似于挡板，方便测试进行 实际场景 工作当中，支付等场景，不会进行真实的支付场景，会利用沙箱支付（mock场景）或者 ......
为什么我们需要不断的开发不同的机器学习模型 —— Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?
论文： 《Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?》 论文地址： https://jmlr.org/papers/volume15/delgado14a/delgado14a.pdf ......
行行AI公开课：大模型时代如何利用数字智能体赋能更多中小企业
“不敢转、不能转、不会转”一直是压在中小企业数字化转型头上的三座大山。大模型的出现无异于提供了一把推翻大山的锐利武器，为中小企业提供了更易于使用和集成的工具。从本质上看，大模型将从根本上降低中小企业进行数字化转型的成本和复杂度。那么，中小企业如何在大模型激烈的竞争格局下找到突破口，并应对随之而来的挑 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
什么是implicit model
这个来源于图形学graphic。可以翻译成建模或者模型。 图形学上 explicit model，表示直接给出点与点之间的映射关系，就比如下图： implicit model，只告诉各位每个点的坐标要满足的关系，比如$x2+y2+z^2=1$，满足此关系的各个点组成的图形，就是我想要的图形。 可见这 ......
交通标志识别系统python+TensorFlow+算法模型+Django网页+数据集
一、介绍 交通标志识别系统。技术涉及： Python编程语言开发 TensorFlow搭建算法模型对数据集进行训练得到一个精度较高的模型文件 Django开发网页端界面平台 实现对58种交通标志图片进行识别 二、效果图片展示 三、演示视频 and 代码 视频+代码+介绍：https://s7bacw ......
Running Large Language Models locally – Your own ChatGPT-like AI in C#
For the past few months, a lot of news in tech as well as mainstream media has been around ChatGPT, an Artificial Intelligence (AI) product by the fol ......