SQL模型

python+MySQL+HTML实现自习室座位管理系统

自习室座位管理系统项目介绍自习室座位管理系统是一个基于PythonFlask框架开发的Web应用，旨在提供高效、便捷的自习室座位预约和管理功能。该系统适用于学校图书馆、自习室等场所，帮助管理员有效管理座位资源，同时为学生提供便捷的座位预约服务。功能特点1、用户认证模块用户注册：学生可以注册账号，填写个人信息用户登录：支持学生和管理员登录找回密码：通过邮箱验证重置密码2、座位管理模块座位预约：学生可

IT小本本·2025-03-18 01:49

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

1.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到较小的模型（学生模型）中，以提高学生模型的性能。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

VariableX·2025-03-18 01:46

MyBatis是什么

的一个开源项目iBatis,随着2010年这个项目由apachesoftwarefoundation迁移到了googlecode，ibatis3.x正式更名为Mybatis2.MyBatis是支持普通SQL

Exclusive_Cat·2025-03-18 01:15

Pytorch 小记第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。

Start_Present·2025-03-18 01:15

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.

一键难忘·2025-03-18 00:13

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务

从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(二)

其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。

·2025-03-18 00:36

数据库：SQLite/MySQL/PostgreSQL 的破圈之战

数据库类型对比维度SQLiteMySQLPostgreSQL类型嵌入式数据库关系型数据库管理系统(RDBMS)对象-关系型数据库(ORDBMS)架构无服务端，单文件存储客户端-服务器架构客户端-服务器架构事务支持

·2025-03-18 00:35

MySQL：多表查询、笛卡尔积、内连接、外连接、子查询

多表查询同时查询多张表获取到需要的数据例如：查询到开发部有多少人，需要对部门表dept和员工表emp同时进行查询笛卡尔积对上图两张表进行查询select*fromemp,dept;左表中的数据分别和右表中的数据进行结合，查询出来的总记录为：左表记录数*右表记录数总记录数为6*3=18条清除笛卡尔积清除笛卡尔积需要使用等值连接，过滤掉不符合条件的数据select*fromemp,deptwhere<

平安1113·2025-03-18 00:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。

小风_·2025-03-18 00:41

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。

·2025-03-18 00:02

【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）

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

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