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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Hibernate 프레임워크에서 HQL과 SQL의 차이점은 무엇입니까?
Apr 17, 2024 pm 02:57 PM
HQL과 SQL은 Hibernate 프레임워크에서 비교됩니다. HQL(1. 객체 지향 구문, 2. 데이터베이스 독립적 쿼리, 3. 유형 안전성), SQL은 데이터베이스를 직접 운영합니다(1. 데이터베이스 독립적 표준, 2. 복잡한 실행 파일) 쿼리 및 데이터 조작).
세계에서 가장 강력한 오픈 소스 MoE 모델이 여기에 있습니다. 중국의 기능은 GPT-4와 비슷하며 가격은 GPT-4-Turbo의 거의 1%에 불과합니다.
May 07, 2024 pm 04:13 PM
기존 컴퓨팅을 능가할 뿐만 아니라 더 낮은 비용으로 더 효율적인 성능을 달성하는 인공 지능 모델을 상상해 보세요. 이것은 공상과학 소설이 아닙니다. DeepSeek-V2[1], 세계에서 가장 강력한 오픈 소스 MoE 모델이 여기에 있습니다. DeepSeek-V2는 경제적인 훈련과 효율적인 추론이라는 특징을 지닌 전문가(MoE) 언어 모델의 강력한 혼합입니다. 이는 236B 매개변수로 구성되며, 그 중 21B는 각 마커를 활성화하는 데 사용됩니다. DeepSeek67B와 비교하여 DeepSeek-V2는 더 강력한 성능을 제공하는 동시에 훈련 비용을 42.5% 절감하고 KV 캐시를 93.3% 줄이며 최대 생성 처리량을 5.76배로 늘립니다. DeepSeek은 일반 인공지능을 연구하는 회사입니다.
안녕하세요, 일렉트릭 아틀라스입니다! 보스턴 다이나믹스 로봇 부활, 180도 이상한 움직임에 겁먹은 머스크
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas가 공식적으로 전기 로봇 시대에 돌입했습니다! 어제 유압식 Atlas가 역사의 무대에서 "눈물을 흘리며" 물러났습니다. 오늘 Boston Dynamics는 전기식 Atlas가 작동 중이라고 발표했습니다. 상업용 휴머노이드 로봇 분야에서는 보스턴 다이내믹스가 테슬라와 경쟁하겠다는 각오를 다진 것으로 보인다. 새 영상은 공개된 지 10시간 만에 이미 100만 명이 넘는 조회수를 기록했다. 옛 사람들은 떠나고 새로운 역할이 등장하는 것은 역사적 필연이다. 올해가 휴머노이드 로봇의 폭발적인 해라는 것은 의심의 여지가 없습니다. 네티즌들은 “로봇의 발전으로 올해 개막식도 인간처럼 생겼고, 자유도도 인간보다 훨씬 크다. 그런데 정말 공포영화가 아닌가?”라는 반응을 보였다. 영상 시작 부분에서 아틀라스는 바닥에 등을 대고 가만히 누워 있는 모습입니다. 다음은 입이 떡 벌어지는 내용이다
MLP를 대체하는 KAN은 오픈소스 프로젝트를 통해 컨볼루션으로 확장되었습니다.
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
이달 초 MIT와 기타 기관의 연구자들은 MLP에 대한 매우 유망한 대안인 KAN을 제안했습니다. KAN은 정확성과 해석성 측면에서 MLP보다 뛰어납니다. 그리고 매우 적은 수의 매개변수로 더 많은 수의 매개변수를 사용하여 실행되는 MLP보다 성능이 뛰어날 수 있습니다. 예를 들어 저자는 KAN을 사용하여 더 작은 네트워크와 더 높은 수준의 자동화로 DeepMind의 결과를 재현했다고 밝혔습니다. 구체적으로 DeepMind의 MLP에는 약 300,000개의 매개변수가 있는 반면 KAN에는 약 200개의 매개변수만 있습니다. KAN은 MLP와 같이 강력한 수학적 기반을 가지고 있으며, KAN은 Kolmogorov-Arnold 표현 정리를 기반으로 합니다. 아래 그림과 같이 KAN은
FisheyeDetNet: 어안 카메라를 기반으로 한 최초의 표적 탐지 알고리즘
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
표적 탐지는 자율주행 시스템에서 상대적으로 성숙한 문제이며, 그 중 보행자 탐지는 가장 먼저 배포되는 알고리즘 중 하나입니다. 대부분의 논문에서 매우 포괄적인 연구가 수행되었습니다. 그러나 서라운드 뷰를 위한 어안 카메라를 사용한 거리 인식은 상대적으로 덜 연구되었습니다. 큰 방사형 왜곡으로 인해 표준 경계 상자 표현은 어안 카메라에서 구현하기 어렵습니다. 위의 설명을 완화하기 위해 확장된 경계 상자, 타원 및 일반 다각형 디자인을 극/각 표현으로 탐색하고 인스턴스 분할 mIOU 메트릭을 정의하여 이러한 표현을 분석합니다. 제안된 다각형 형태의 모델 fisheyeDetNet은 다른 모델보다 성능이 뛰어나며 동시에 자율 주행을 위한 Valeo fisheye 카메라 데이터 세트에서 49.5% mAP를 달성합니다.
공장에서 일하는 테슬라 로봇, 머스크 : 올해 손의 자유도가 22도에 달할 것!
May 06, 2024 pm 04:13 PM
테슬라의 로봇 옵티머스(Optimus)의 최신 영상이 공개됐는데, 이미 공장에서 작동이 가능한 상태다. 정상 속도에서는 배터리(테슬라의 4680 배터리)를 다음과 같이 분류합니다. 공식은 또한 20배 속도로 보이는 모습을 공개했습니다. 작은 "워크스테이션"에서 따고 따고 따고 : 이번에 출시됩니다. 영상에는 옵티머스가 공장에서 이 작업을 전 과정에 걸쳐 사람의 개입 없이 완전히 자율적으로 완료하는 모습이 담겨 있습니다. 그리고 Optimus의 관점에서 보면 자동 오류 수정에 중점을 두고 구부러진 배터리를 집어 넣을 수도 있습니다. NVIDIA 과학자 Jim Fan은 Optimus의 손에 대해 높은 평가를 했습니다. Optimus의 손은 세계의 다섯 손가락 로봇 중 하나입니다. 가장 능숙합니다. 손은 촉각적일 뿐만 아니라
옥스포드 대학의 최신 소식! 미키: 3D SOTA로 2D 이미지 매칭! (CVPR\'24)
Apr 23, 2024 pm 01:20 PM
앞에 적힌 프로젝트 링크: https://nianticlabs.github.io/mickey/ 두 장의 사진이 주어지면 사진 간의 대응 관계를 설정하여 두 장의 사진 사이의 카메라 포즈를 추정할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 대응은 2D에서 2D로 이루어지며 추정된 포즈는 규모에 따라 결정되지 않습니다. 언제 어디서나 즉각적인 증강 현실과 같은 일부 애플리케이션은 규모 측정항목의 포즈 추정이 필요하므로 규모를 복구하기 위해 외부 깊이 추정기에 의존합니다. 본 논문에서는 3차원 카메라 공간에서 메트릭 일치성을 예측할 수 있는 키포인트 매칭 프로세스인 MicKey를 제안합니다. 이미지 전반에 걸쳐 3D 좌표 매칭을 학습함으로써 측정 기준을 추론할 수 있습니다.
DPO를 완전히 능가함: Chen Danqi 팀은 단순 선호도 최적화 SimPO를 제안하고 가장 강력한 8B 오픈 소스 모델도 개선했습니다.
Jun 01, 2024 pm 04:41 PM
대규모 언어 모델(LLM)을 인간의 가치와 의도에 맞추려면 인간의 피드백을 학습하여 유용하고 정직하며 무해한지 확인하는 것이 중요합니다. LLM 정렬 측면에서 효과적인 방법은 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF)입니다. RLHF 방법의 결과는 훌륭하지만 몇 가지 최적화 문제가 있습니다. 여기에는 보상 모델을 훈련한 다음 해당 보상을 극대화하기 위해 정책 모델을 최적화하는 것이 포함됩니다. 최근 일부 연구자들은 더 간단한 오프라인 알고리즘을 탐구했는데, 그 중 하나가 직접 선호 최적화(DPO)입니다. DPO는 RLHF의 보상 기능을 매개변수화하여 선호도 데이터를 기반으로 직접 정책 모델을 학습하므로 명시적인 보상 모델이 필요하지 않습니다. 이 방법은 간단하고 안정적입니다.
