多层外键

laravel 对数据库 json 字段的查询方式汇总

1:查询json字段,多层级publicstaticfunctionformRoleDelCheck($params){$user=Auth::user();$check=WorkorderSet::whereRaw

王大爷~·2025-03-20 23:23

2025健康保障新选择众托帮用“互助力量”为家庭健康加码

近期,《健康中国2030规划纲要》中期评估报告发布,明确提出“鼓励社会互助机制创新,完善多层次医疗保障”。

·2025-03-20 19:05

医疗行业的数据安全怎么防护？

通过构建全方位、多层次的数据安全防护体系，不断提升数据安全防护能力，才能为患者提供更加安全、高效的医疗服务，同时保障医疗行业的稳健发展。

jinan886·2025-03-20 10:41

西门子自动化冗余系统通过多层次冗余设计

西门子自动化冗余系统通过多层次冗余设计（包括PLC、电源、网络、从站及I/O模块）来确保系统的高可用性和稳定性。

D-海漠·2025-03-19 18:25

【Hinton论文精读】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations-202212

3Forward-Forward算法3.1使用逐层优化函数学习多层表示4Forward-Forward算法的实验4.1反向传播baseline4.2FF算法的一个简单的无监督的例子4.3FF算法的一个简单的监督例子

tyhj_sf·2025-03-19 16:40

【MySQL】关闭外键约束检查

插入SQL之前，可以关闭外键约束检查CREATEDATABASEIFNOTEXISTSexam;SHOWVARIABLESLIKE'collation%';SHOWVARIABLESLIKE'character

AutismBtkrsr·2025-03-19 08:06

MySQL数据库外键约束：打开与关闭的艺术

MySQL数据库外键约束：打开与关闭的艺术基本概念和作用说明示例一：开启外键约束示例二：关闭外键约束示例三：性能优化与外键约束示例四：外键约束与数据一致性示例五：排查外键约束引发的问题结论与讨论引发点在数据库的世界里

master_chenchengg·2025-03-19 07:28

MySQL 聚合函数

以及更复杂的聚合函数示例，包括多层分组、嵌套聚合、窗口函数以及结合子查询等高级用法1.COUNT()COUNT()函数用于返回匹配指定条件的行数。

Davina_yu·2025-03-18 11:20

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。

code_stream·2025-03-18 04:46

托盘四向车与子母车对比

例如，在多层货架系统中，通过提升机配合，四向车可覆盖全

骞途·2025-03-17 11:37

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不

一勺汤·2025-03-16 19:05

使用python制作网站

定义一个名为Topping的模型，它包含字段pizza和name，其中字段pizza是一个关联到Pizza的外键，而字段name用于存储配料，如pineapple、Canadianbacon和sausage

欣然～·2025-03-16 15:07

java有外键怎么导出_导出当前用户下所有外键、主键、索引、sequence的DDL

在数据转换的过程中，我使用createtableas...等方式，批量将A的数据表创建到B下后，主键、外键、索引是需要手工建的，一个一个嫌麻烦，故写下了以下脚本。

南至挚爱·2025-03-16 15:07

警惕！Ollama大模型工具的安全风险及应对策略

门户洞开的风险****数据泄露：敏感信息的外泄****漏洞利用：历史遗留的隐患****安全加固：守护数据与服务的防线****限制监听范围：内网隔离的保护****配置防火墙规则：双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制

码事漫谈·2025-03-16 01:57

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。

ghx3110·2025-03-15 19:16

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(4)-多表查询

由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：一对多（多对一）多对多一对一一对多（多对一）案例：部门与员工的关系关系：一个部门对应多个员工，一个员工对应一个部门实现：在多的一方建立外键

小杜不吃糖·2025-03-15 18:37

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（4）

瞬时响应：网站的高性能架构章节要点本章聚焦于如何通过系统性优化实现网站快速响应，从多层级、多维度剖析了高性能架构的核心策略。

诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:35

使用Lodash工具后代码行数瞬间缩短...

背景:最近在做报表.涉及到echarts图表.多层柱状图叠加展示.然后后端给出来的结构是二维数组.需要前端自行处理成图表可用的数据格式.echarts数据是是动态的.需求效果图的样子:echarts相似的官网案例代码

·2025-03-15 06:47

Mysql-InnoDB索引：普通索引、主键索引、唯一索引、组合索引

这是Mysql将默认存储引擎从MyISAM变成InnoDB的重要原因之一外键方面InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。

豪大大ya·2025-03-14 20:27

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

郝斌C语言_分支；循环；数组；函数；运算符(笔记)

.+1/1007.试数举例_18.浮点数存储9.多层For循环

sugario·2025-03-14 08:50

Python, Springboot 开发基于人类指令生成机器人3D可视化动态模型app

开发一个基于人类指令生成机器人3D可视化动态模型的APP是一个复杂且多层次的项目，涉及前端和后端的多个技术栈。

Geeker-2025·2025-03-14 05:28

JVM 如何保证 Java 程序的安全性？

JVM（JavaVirtualMachine）在设计时就考虑了安全性，它提供了一套多层次的安全机制，以保护系统免受恶意代码的侵害。

冰糖心书房·2025-03-14 04:49

c++ 嵌套名字空间和匿名名字空间

NestedNamespaces）核心特性示例二、匿名名字空间（AnonymousNamespace）核心特性示例三、关键区别与注意事项注意事项四、总结一、嵌套名字空间（NestedNamespaces）核心特性多层作用域

JANGHIGH·2025-03-14 04:48

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示

月落星还在·2025-03-13 16:26

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

完全自主化的AI代理不应被开发

认为不应该开发完全自主的人工智能代理，提出了多层次自主性（从低级到高级）的框架。人工智能代理的历史文中首先回顾了人工智能代理的历史和发展现状，

无穷之路·2025-03-12 20:33

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

Python, Java 开发全国性仕农工商学急切诉求反映APP (惠民版）

开发一个全国性的“仕农工商学急切诉求APP”（以下简称“诉求APP”）是一个复杂且多层次的项目，旨在为不同社会群体（如公务员、农民、工人、商人、学生等）提供一个平台，方便他们提交和查看各自的紧急诉求。

Geeker-2025·2025-03-12 01:47

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。

Wis4e·2025-03-12 00:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合，优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络，多层感知机卷积神经网络

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？

Wis4e·2025-03-11 07:47

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习：强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征，包含多层神经网络，层数可能达到几十层甚至上百层。例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

SEO完全指南：从原理到实战的搜索引擎优化手册

它融合了：️技术优化（网站架构/加载速度）内容优化（高质量原创内容）用户体验优化（导航/界面设计）外部优化（高质量外链建设）1.2SEO的多层次目标SEO的目标远不止提高排名和流量:提高质量流量:不仅是增加访问量

·2025-03-11 03:10

InnoDB和MyISAM

事务和外键InnoDB支持事务和外键，具有安全性和完整性，适合大量insert或update操作MyISAM不支持事务和外键，它提供高速存储和检索，适合大量的select查询操作锁机制InnoDB支持行级锁

bobo306·2025-03-11 01:29

PointNet、PointNet++ 基于深度学习的3D点云分类和分割

PointNet++核心是提出了多层次特征提取结构，有效提取局部特征提取，和全局特征。目录一、PointNet1.1PointNet思路流程1.2Poi

一颗小树x·2025-03-11 00:54

【Latex】latex公式手册||积分公式表示||极限表达||矩阵的各种表达

为了能够更好地写数学讲义【费曼学习法，故学习Latex的记录】文章目录如何插入公式基础格式：基础符号上标理解：“^”下标：“_”根式分式①简单分式②多层分式多层分式的第二种写法(斜着的除法写法)：函数表达对数绝对值积分不定积分定积分多重积分极限

zjoy_2233·2025-03-10 23:48

MySQL数据库存储引擎有那些，有什么区别？

外键支持：支持外键约束，适合需要关系完整性约束的应用。行级锁：支持行级锁

sevevty-seven·2025-03-10 21:04

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

数据库存储引擎中 InnoDB 和 MyISAM 的区别？

以下是它们之间的一些主要区别：InnoDB天生支持事务：提供了完整的提交、回滚和崩溃恢复能力；支持物理外键：有助于保持数据的参照完整性；天生支持行锁：允许更高的并发性，因为只有修改的特定行被锁定，其他行仍可以进行读写操作

Code额·2025-03-10 01:34

mysql面试知识点

innerjoin在右表没有匹配项的时候，该结果不显示innoDB默认的存储引擎支持事务、支持物理外键天生支持行锁、手动支持表锁使用聚簇索引（索引和数据在同一个文件）索引概念一种排好序，能够提升查询性能的数据结构分类聚簇索引

·2025-03-09 20:53

HarmonyOS Next 实现部门树列表

开发ERP系统的时候经常会用到部门树列表，页面主要由搜索框、顶部部门面包屑、多层级部门列表组成。

·2025-03-09 20:22

MySQL------存储引擎和用户和授权

不支持事务2.存储文件:innodb:frm、ibdMyISAM:frm、MYD、MYI3.数据行锁定:MyISAM不支持4.全文索引:INNODB不支持，所以MYISAM做select操作速度很快5.外键约束

是懒羊羊吖～·2025-03-09 02:51

MySQL知识大总结（进阶）

标记这个字段的值是该列唯一的值，在这一列的其他行，不可以与该字段相等3default默认约束，在该字段没有赋值时，使用默认值填充该列4primarykey主键约束，相当于notnull+unique5foreignkey外键约束

心动的偏执·2025-03-09 01:29

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

外积关于数据操作X.sum(0,keepdim=True)和X.sum(1,keepdim=True)广播机制(broadcast)Softmax函数和交叉熵损失函数Softmax函数交叉熵损失函数感知机多层感知机前言之前看吴恩达

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

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