在Django的模型中执行原始SQL查询的方法
有时候你会发现Django数据库API带给你的也只有这么多，那你可以为你的数据库写一些自定义SQL查询。 你可以通过导入django.db.connection对像来轻松实现，它代表当前数据库连接。 要使用它，需要通过connection.cursor()得到一个游标对像。 然后，使用cursor.execute(sql, [params])来执行SQL语句，使用cursor.fetchone()或者cursor.fetchall()来返回记录集。 例如:
>>> from django.db import connection
>>> cursor = connection.cursor()
>>> cursor.execute("""
... SELECT DISTINCT first_name
... FROM people_person
... WHERE last_name = %s""", ['Lennon'])
>>> row = cursor.fetchone()
>>> print row
['John']
connection和cursor几乎实现了标准Python DB-API，你可以访问` http://www.python.org/peps/pep-0249.html
不要把你的视图代码和django.db.connection语句混杂在一起，把它们放在自定义模型或者自定义manager方法中是个不错的主意。 比如，上面的例子可以被整合成一个自定义manager方法，就像这样：
from django.db import connection, models
class PersonManager(models.Manager):
def first_names(self, last_name):
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("""
SELECT DISTINCT first_name
FROM people_person
WHERE last_name = %s""", [last_name])
return [row[0] for row in cursor.fetchone()]
class Person(models.Model):
first_name = models.CharField(max_length=50)
last_name = models.CharField(max_length=50)
objects = PersonManager()
然后这样使用:
>>> Person.objects.first_names('Lennon')
['John', 'Cynthia']
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Was ist der Unterschied zwischen HQL und SQL im Hibernate-Framework?
Apr 17, 2024 pm 02:57 PM
HQL und SQL werden im Hibernate-Framework verglichen: HQL (1. Objektorientierte Syntax, 2. Datenbankunabhängige Abfragen, 3. Typsicherheit), während SQL die Datenbank direkt betreibt (1. Datenbankunabhängige Standards, 2. Komplexe ausführbare Datei). Abfragen und Datenmanipulation).
Das weltweit leistungsstärkste Open-Source-MoE-Modell ist da, mit chinesischen Fähigkeiten, die mit GPT-4 vergleichbar sind, und der Preis beträgt nur fast ein Prozent von GPT-4-Turbo
May 07, 2024 pm 04:13 PM
Stellen Sie sich ein Modell der künstlichen Intelligenz vor, das nicht nur die Fähigkeit besitzt, die traditionelle Datenverarbeitung zu übertreffen, sondern auch eine effizientere Leistung zu geringeren Kosten erzielt. Dies ist keine Science-Fiction, DeepSeek-V2[1], das weltweit leistungsstärkste Open-Source-MoE-Modell, ist da. DeepSeek-V2 ist ein leistungsstarkes MoE-Sprachmodell (Mix of Experts) mit den Merkmalen eines wirtschaftlichen Trainings und einer effizienten Inferenz. Es besteht aus 236B Parametern, von denen 21B zur Aktivierung jedes Markers verwendet werden. Im Vergleich zu DeepSeek67B bietet DeepSeek-V2 eine stärkere Leistung, spart gleichzeitig 42,5 % der Trainingskosten, reduziert den KV-Cache um 93,3 % und erhöht den maximalen Generierungsdurchsatz auf das 5,76-fache. DeepSeek ist ein Unternehmen, das sich mit allgemeiner künstlicher Intelligenz beschäftigt
Hallo, elektrischer Atlas! Der Boston Dynamics-Roboter erwacht wieder zum Leben, seltsame 180-Grad-Bewegungen machen Musk Angst
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas tritt offiziell in die Ära der Elektroroboter ein! Gestern hat sich der hydraulische Atlas einfach „unter Tränen“ von der Bühne der Geschichte zurückgezogen. Heute gab Boston Dynamics bekannt, dass der elektrische Atlas im Einsatz ist. Es scheint, dass Boston Dynamics im Bereich kommerzieller humanoider Roboter entschlossen ist, mit Tesla zu konkurrieren. Nach der Veröffentlichung des neuen Videos wurde es innerhalb von nur zehn Stunden bereits von mehr als einer Million Menschen angesehen. Die alten Leute gehen und neue Rollen entstehen. Das ist eine historische Notwendigkeit. Es besteht kein Zweifel, dass dieses Jahr das explosive Jahr der humanoiden Roboter ist. Netizens kommentierten: Die Weiterentwicklung der Roboter hat dazu geführt, dass die diesjährige Eröffnungsfeier wie Menschen aussieht, und der Freiheitsgrad ist weitaus größer als der von Menschen. Aber ist das wirklich kein Horrorfilm? Zu Beginn des Videos liegt Atlas ruhig auf dem Boden, scheinbar auf dem Rücken. Was folgt, ist atemberaubend
KAN, das MLP ersetzt, wurde durch Open-Source-Projekte auf Faltung erweitert
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
Anfang dieses Monats schlugen Forscher des MIT und anderer Institutionen eine vielversprechende Alternative zu MLP vor – KAN. KAN übertrifft MLP in Bezug auf Genauigkeit und Interpretierbarkeit. Und es kann MLP, das mit einer größeren Anzahl von Parametern ausgeführt wird, mit einer sehr kleinen Anzahl von Parametern übertreffen. Beispielsweise gaben die Autoren an, dass sie KAN nutzten, um die Ergebnisse von DeepMind mit einem kleineren Netzwerk und einem höheren Automatisierungsgrad zu reproduzieren. Konkret verfügt DeepMinds MLP über etwa 300.000 Parameter, während KAN nur etwa 200 Parameter hat. KAN hat eine starke mathematische Grundlage wie MLP und basiert auf dem universellen Approximationssatz, während KAN auf dem Kolmogorov-Arnold-Darstellungssatz basiert. Wie in der folgenden Abbildung gezeigt, hat KAN
FisheyeDetNet: der erste Zielerkennungsalgorithmus basierend auf einer Fischaugenkamera
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
Die Zielerkennung ist ein relativ ausgereiftes Problem in autonomen Fahrsystemen, wobei die Fußgängererkennung einer der ersten Algorithmen ist, die eingesetzt werden. In den meisten Arbeiten wurde eine sehr umfassende Recherche durchgeführt. Die Entfernungswahrnehmung mithilfe von Fischaugenkameras für die Rundumsicht ist jedoch relativ wenig untersucht. Aufgrund der großen radialen Verzerrung ist es schwierig, die standardmäßige Bounding-Box-Darstellung in Fischaugenkameras zu implementieren. Um die obige Beschreibung zu vereinfachen, untersuchen wir erweiterte Begrenzungsrahmen-, Ellipsen- und allgemeine Polygondesigns in Polar-/Winkeldarstellungen und definieren eine mIOU-Metrik für die Instanzsegmentierung, um diese Darstellungen zu analysieren. Das vorgeschlagene Modell „fisheyeDetNet“ mit polygonaler Form übertrifft andere Modelle und erreicht gleichzeitig 49,5 % mAP auf dem Valeo-Fisheye-Kameradatensatz für autonomes Fahren
Tesla-Roboter arbeiten in Fabriken, Musk: Der Freiheitsgrad der Hände wird dieses Jahr 22 erreichen!
May 06, 2024 pm 04:13 PM
Das neueste Video von Teslas Roboter Optimus ist veröffentlicht und er kann bereits in der Fabrik arbeiten. Bei normaler Geschwindigkeit sortiert es Batterien (Teslas 4680-Batterien) so: Der Beamte hat auch veröffentlicht, wie es bei 20-facher Geschwindigkeit aussieht – auf einer kleinen „Workstation“, pflücken und pflücken und pflücken: Dieses Mal wird es freigegeben. Eines der Highlights Der Vorteil des Videos besteht darin, dass Optimus diese Arbeit in der Fabrik völlig autonom und ohne menschliches Eingreifen während des gesamten Prozesses erledigt. Und aus Sicht von Optimus kann es auch die krumme Batterie aufnehmen und platzieren, wobei der Schwerpunkt auf der automatischen Fehlerkorrektur liegt: In Bezug auf die Hand von Optimus gab der NVIDIA-Wissenschaftler Jim Fan eine hohe Bewertung ab: Die Hand von Optimus ist der fünffingrige Roboter der Welt am geschicktesten. Seine Hände sind nicht nur taktil
Das Neueste von der Universität Oxford! Mickey: 2D-Bildabgleich in 3D SOTA! (CVPR\'24)
Apr 23, 2024 pm 01:20 PM
Projektlink vorne geschrieben: https://nianticlabs.github.io/mickey/ Anhand zweier Bilder kann die Kameraposition zwischen ihnen geschätzt werden, indem die Korrespondenz zwischen den Bildern hergestellt wird. Normalerweise handelt es sich bei diesen Entsprechungen um 2D-zu-2D-Entsprechungen, und unsere geschätzten Posen sind maßstabsunabhängig. Einige Anwendungen, wie z. B. Instant Augmented Reality jederzeit und überall, erfordern eine Posenschätzung von Skalenmetriken und sind daher auf externe Tiefenschätzer angewiesen, um die Skalierung wiederherzustellen. In diesem Artikel wird MicKey vorgeschlagen, ein Keypoint-Matching-Prozess, mit dem metrische Korrespondenzen im 3D-Kameraraum vorhergesagt werden können. Durch das Erlernen des 3D-Koordinatenabgleichs zwischen Bildern können wir auf metrische Relativwerte schließen
Übertrifft DPO umfassend: Das Team von Chen Danqi schlug eine einfache Präferenzoptimierung (SimPO) vor und verfeinerte außerdem das stärkste 8B-Open-Source-Modell
Jun 01, 2024 pm 04:41 PM
Um große Sprachmodelle (LLMs) an menschlichen Werten und Absichten auszurichten, ist es wichtig, menschliches Feedback zu lernen, um sicherzustellen, dass sie nützlich, ehrlich und harmlos sind. Im Hinblick auf die Ausrichtung von LLM ist Reinforcement Learning basierend auf menschlichem Feedback (RLHF) eine wirksame Methode. Obwohl die Ergebnisse der RLHF-Methode ausgezeichnet sind, gibt es einige Herausforderungen bei der Optimierung. Dazu gehört das Training eines Belohnungsmodells und die anschließende Optimierung eines Richtlinienmodells, um diese Belohnung zu maximieren. Kürzlich haben einige Forscher einfachere Offline-Algorithmen untersucht, darunter die direkte Präferenzoptimierung (Direct Preference Optimization, DPO). DPO lernt das Richtlinienmodell direkt auf der Grundlage von Präferenzdaten, indem es die Belohnungsfunktion in RLHF parametrisiert, wodurch die Notwendigkeit eines expliziten Belohnungsmodells entfällt. Diese Methode ist einfach und stabil
