SQL模型

【Mysql数据库 第6章】MySQL的多表操作—多表联合查询、子查询、内外连接

文章目录往期精彩知识1、多表联合查询介绍2、交叉连接查询3、内连接查询4、外连接查询（1）外连接介绍（2）左外连接（3）右外连接（4）满外连接综合代码演示5、子查询（1）子查询的介绍和特点（2）子查询的关键字all关键字any和some关键字in关键字exists关键字6、自关联查询作者：KJ.JK往期精彩知识Spring中的创建对象的三种方式、第三方资源配置管理详细描述及使用（XML版完结篇）S
KJ.JK·2025-03-18 00:09

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

很多人知道通用模型和推理模型了，那么ChatGPT的哪些模型是通用模型，哪些又是推理模型呢？
即兴小索奇·2025-03-18 00:38

SQL注入-01-什么是SQL注入？

什么是SQL注入?1、正常的web端口访问正常访问是web传入程序设计者所希望的参数值，由程序查询数据库完成处理后，呈现结果页面给用户。2、SQL注入是如何访问？
AnQ_xiao·2025-03-18 00:08

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

【漏洞复现】泛微OA E-Cology getdata.jsp SQL注入漏洞

免责声明：本文内容旨在提供有关特定漏洞或安全漏洞的信息，以帮助用户更好地了解可能存在的风险。公布此类信息的目的在于促进网络安全意识和技术进步，并非出于任何恶意目的。阅读者应该明白，在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测试时，可能会违反某些法律法规或服务协议。同时，未经授权地访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或其他严重后果。作者不对读者基于本文内容而产生的任何行为或后果承担责任。读者在使用本文所
0x0000001·2025-03-17 23:37

GBase8c aes_encrypt和aes_decrypt函数

GBase8c与MySQL的aes_encrypt和aes_decrypt函数区别：1、GBase8c中的初始化向量init_vector不能为空2、MySQL的加密模块block_encryption_mode
keep__go·2025-03-17 23:05

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】

特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】目录C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】介绍：特性可以用于多种用途，包括但不限于：特性的分类：特性的主要用途（举一些直观例子）1.标记代码，让框架自动处理2.数据验证（表单/模型校验
_Csharp·2025-03-17 23:34

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（15

STARTTRANSACTION功能描述启动事务。语法格式STARTTRANSACTION[transaction_mode[,...]]其中transaction_mode是下列之一：ISOLATIONLEVEL{SERIALIZABLE|REPEATABLEREAD|READCOMMITTED|READUNCOMMITTED}READWRITE|READONLY[NOT]DEFERRABLE参
m0_49291452·2025-03-17 23:32

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（14）

ROLLBACKPREPARED功能描述取消一个先前为两阶段提交准备好的事务。语法格式ROLLBACKPREPAREDtransaction_id参数说明transaction_id：待提交事务的标识符。它不能和任何当前预备事务已经使用了的标识符同名。注意事项要想回滚一个预备事务，必须是最初发起事务的用户，或者是系统管理员。pg_prepared_xacts系统视图中列出了当前可用的所有准备好的事
aisirea·2025-03-17 23:31

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（5）

语法兼容符合SQL标准。相关语法BEGIN,ROLLBACK,ENDCOMMITPREPARED功能描述提交一个预先为
aisirea·2025-03-17 23:01

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（2）

ALTERINDEX功能描述修改一个索引的参数。语法格式ALTERINDEX[IFEXISTS]nameRENAMETOnew_nameALTERINDEX[IFEXISTS]nameSETTABLESPACEtablespace_nameALTERINDEXnameDEPENDSONEXTENSIONextension_nameALTERINDEX[IFEXISTS]nameSET(storag
aisirea·2025-03-17 23:01

Node.js系列（1）--架构设计指南

架构概述Node.js架构主要包括以下方面：事件驱动：基于事件循环的异步非阻塞架构模块系统：CommonJS和ES模块系统进程模型：单线程主进程与工作线程流处理：基于Stream的数据处理错误处理
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-17 23:31

MYSQL数据备份与恢复（mysqldump）

MySQL备份之mysqldump表级别备份还原格式：mysqldump[OPTIONS]database[tables]实例：把db_user数据库中的tb_student数据表进行备份备份：#mysqldumpdb_usertb_student
一诚学编程·2025-03-17 23:29

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。
海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

【DeepSeek应用】本地部署deepseek模型后，如何在vscode中调用该模型进行代码撰写，检视和优化？

若已成功在本地部署了DeepSeek模型（例如通过vscode-llm、ollama或私有API服务），在VSCode中调用本地模型进行代码撰写、检视和优化的完整流程如下：1.准备工作：确认本地模型服务状态模型服务类型
AndrewHZ·2025-03-17 22:53

小米音频理解技术重大突破：7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章

其7B模型在MMAU音频评测基准中表现出色，成功登顶排行榜。MMAU评测基准包含10000条音频样本，涵盖语音、环境声和音乐等多种类型，难度极高。
耶耶Norsea·2025-03-17 22:22

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

然而，这场技术革命也催生了新型威胁：攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求，绕过传统规则引擎；大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露；甚至AI生成的代码漏洞
数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

MySQL---DDL（3.17）

1、DDL-数据库操作查询：查询所有数据库：SHOWDATABASES;查询当前数据库：SELECTDATABASE();创建:CREATEDATABASE[IFNOTEXISTS]数据库名[DEFAULTCHARSET字符集][COLLATE排序规则]；删除：DROPDATABASE[IFEXISTS]数据库名；使用：USE数据库名；2、DDL--表操作-查询查询当前数据库所有表：SHOWTAB
秋凉 づᐇ·2025-03-17 22:20

HarmonyOS实战开发：@ohos.arkui.UIContext （UIContext）

在Stage模型中，WindowStage/Window可以通过loadContent接口加载页面并创建UI的实例，并将页面内容渲染到关联的窗口中，所以UI实例和窗口是一一关联的。
蜀道衫QAQ·2025-03-17 22:50

缓存：节省使用大模型的成本

大模型显然就是一个低速服务，甚至比普通的服务还要慢。为了改善大模型的使用体验，人们已经做出了一些努力，比如采用流式响应，提升第一个字出现在用户面前的速度。缓存，显然是另外一个可以解决大模
雪碧没气阿·2025-03-17 21:49

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。
源泉的小广场·2025-03-17 21:19

pytorch中的DataLoader

在PyTorch中，DataLoader是一个工具类，用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道

PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。
小赖同学啊·2025-03-17 21:17

【GPT入门】第24课 langfuse介绍

GPT入门】第24课langfuse介绍1.langfuse概念与作用2.代码3.页面效果4.设计模式1.装饰器模式2.上下文管理模式1.langfuse概念与作用Langfuse是一款专为大规模语言模型
*星星之火*·2025-03-17 21:16

Pytorch Dataloader入门

utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时
gy-7·2025-03-17 21:16

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

我们只需关注输出层即可，其余层和之前介绍的二分类模型一样，不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
x-jeff·2025-03-17 21:15

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。
AIGC大模型 吱屋猪·2025-03-17 21:45

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

音视频缓存数学模型

2024年8月的笔记音视频缓存数学模型-Wesley’sBlog播放器作为消费者，缓存作为生产者。
锋风Fengfeng·2025-03-17 21:13

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。
Nifc666·2025-03-17 21:43

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

本文将通过一系列经典问题，深入探讨C++的核心知识点，包括内存管理、多态（结合函数重载与覆盖）、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别，以及常见算法实现。
嵌入式Jerry·2025-03-17 21:43

输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中） 输出：8元/百万tokens

这句话描述了一种定价模型，通常用于云计算、API服务或数据处理服务中，根据资源使用情况（如缓存命中与否）来收费。
杏花春雨江南·2025-03-17 20:12

【sklearn 01】人工智能概述

这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支
@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化
@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化
@金色海岸·2025-03-17 20:41

[小白学大模型]dify-终于用mac intel跑起了大模型

其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。
码农丁丁·2025-03-17 20:41

第二十五篇 SQL优化杀手锏：用分析函数让你的查询快如闪电

目录一、初识分析函数：外卖骑手的一天1.1真实工作场景二、分析函数三板斧（超直观对比表）三、手把手教学：5大核心函数详解️3.1排名三剑客（班级成绩单案例）3.1.1ROW_NUMBER()：唯一学号式排名3.1.2RANK()：运动会颁奖式排名3.1.3DENSE_RANK()：电梯楼层式排名3.2时间旅行函数（股票分析案例）3.3滑动窗口函数（疫情数据分析）四、性能优化三大绝招（让老板眼前一亮
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:09

第十篇 秒懂SQL集合运算与联结：像逛超市一样学SQL

目录一、前情提要：SQL集合运算就像整理购物车1.1基础三剑客：UNION/INTERSECT/EXCEPT1.2新手必坑指南⚠️二、表联结：你的SQL人际关系学2.1三种联结方式对比2.2隐藏技巧：过时语法
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

第十一篇 SQL高级处理：窗口函数和GROUPING运算符，看这篇就够了

目录1.窗口函数：像班级排名一样分析数据1.1什么是窗口函数？1.2三大排名函数对比（附生活案例）1.3累计统计：你的工资今年涨了多少？1.4移动平均：预测股票走势的秘密武器2.GROUPING运算符：自动生成Excel式合计行2.1ROLLUP：自动加小计和总计2.2CUBE：所有维度组合统计2.3GROUPINGSETS：只生成我需要的统计3.实战技巧+避坑指南✅必看技巧⚠️常见错误4.互动问
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

第十六篇 SQL优化之计划控制：进阶之路带上这篇文章，快到起飞

不管控执行计划的后果二、操控执行计划的「三板斧」2.1第一招：HINT大法（直接下指令）2.2第二招：暗度陈仓（间接引导）方法1：统计信息大法方法2：虚拟列黑科技方法3：分区表妙用2.3第三招：计划冻结术（一劳永逸）SQLProfilevsBaseline
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

第三篇 从入门到专业：SQL标准语法详解与高效编码规范指南

目录一、SQL的"普通话"——标准SQL1.1为什么需要标准SQL？
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:08

MultiCodeBench:首个涵盖 12 个特定软件应用领域和 15 种编程语言的代码生成基准测试

一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）在代码生成任务中展现出卓越性能，越来越多的AI编程助手被集成到实际的软件开发环境中，显著提升了开发效率。
·2025-03-17 20:51

差异中寻找共识：浅析中美欧AIGC服务商的标识义务

随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强，人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控，则会产生“真相侵蚀”（TruthDec
·2025-03-17 20:49

PostgreSQL 用户及授权管理 04：授予及回收权限

PostgreSQL是一个坚如磐石的数据库，它非常注重安全性，提供了非常丰富的基础设施来处理权限、特权和安全策略。
LavenLiu·2025-03-17 19:36

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。
机器人图像处理·2025-03-17 19:34
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