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']
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1669
14
1428
52
1329
25
1273
29
1256
24
Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo
May 07, 2024 pm 04:13 PM
Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am
KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah
Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh
Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini!
May 06, 2024 pm 04:13 PM
Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh
FisheyeDetNet: algoritma pengesanan sasaran pertama berdasarkan kamera fisheye
Apr 26, 2024 am 11:37 AM
Pengesanan objek ialah masalah yang agak matang dalam sistem pemanduan autonomi, antaranya pengesanan pejalan kaki adalah salah satu algoritma terawal untuk digunakan. Penyelidikan yang sangat komprehensif telah dijalankan dalam kebanyakan kertas kerja. Walau bagaimanapun, persepsi jarak menggunakan kamera fisheye untuk pandangan sekeliling agak kurang dikaji. Disebabkan herotan jejari yang besar, perwakilan kotak sempadan standard sukar dilaksanakan dalam kamera fisheye. Untuk mengurangkan perihalan di atas, kami meneroka kotak sempadan lanjutan, elips dan reka bentuk poligon am ke dalam perwakilan kutub/sudut dan mentakrifkan metrik mIOU pembahagian contoh untuk menganalisis perwakilan ini. Model fisheyeDetNet yang dicadangkan dengan bentuk poligon mengatasi model lain dan pada masa yang sama mencapai 49.5% mAP pada set data kamera fisheye Valeo untuk pemanduan autonomi
Yang terbaru dari Universiti Oxford! Mickey: Padanan imej 2D dalam SOTA 3D! (CVPR\'24)
Apr 23, 2024 pm 01:20 PM
Pautan projek ditulis di hadapan: https://nianticlabs.github.io/mickey/ Memandangkan dua gambar, pose kamera di antara mereka boleh dianggarkan dengan mewujudkan kesesuaian antara gambar. Biasanya, surat-menyurat ini adalah 2D hingga 2D, dan anggaran pose kami adalah skala-tak tentu. Sesetengah aplikasi, seperti realiti tambahan segera pada bila-bila masa, di mana-mana sahaja, memerlukan anggaran pose metrik skala, jadi mereka bergantung pada penganggar kedalaman luaran untuk memulihkan skala. Makalah ini mencadangkan MicKey, proses pemadanan titik utama yang mampu meramalkan korespondensi metrik dalam ruang kamera 3D. Dengan mempelajari padanan koordinat 3D merentas imej, kami dapat membuat kesimpulan relatif metrik
Satu kad menjalankan Llama 70B lebih pantas daripada dua kad, Microsoft hanya meletakkan FP6 ke dalam A100 |
Apr 29, 2024 pm 04:55 PM
FP8 dan ketepatan pengiraan titik terapung yang lebih rendah bukan lagi "paten" H100! Lao Huang mahu semua orang menggunakan INT8/INT4, dan pasukan Microsoft DeepSpeed memaksa diri mereka menjalankan FP6 pada A100 tanpa sokongan rasmi daripada Nvidia. Keputusan ujian menunjukkan bahawa kaedah baharu TC-FPx FP6 kuantisasi pada A100 adalah hampir atau kadangkala lebih pantas daripada INT4, dan mempunyai ketepatan yang lebih tinggi daripada yang terakhir. Selain itu, terdapat juga sokongan model besar hujung ke hujung, yang telah bersumberkan terbuka dan disepadukan ke dalam rangka kerja inferens pembelajaran mendalam seperti DeepSpeed. Keputusan ini juga mempunyai kesan serta-merta pada mempercepatkan model besar - di bawah rangka kerja ini, menggunakan satu kad untuk menjalankan Llama, daya pemprosesan adalah 2.65 kali lebih tinggi daripada dua kad. satu
Melebihi DPO secara menyeluruh: Pasukan Chen Danqi mencadangkan pengoptimuman pilihan mudah SimPO, dan turut memperhalusi model sumber terbuka 8B terkuat
Jun 01, 2024 pm 04:41 PM
Untuk menyelaraskan model bahasa besar (LLM) dengan nilai dan niat manusia, adalah penting untuk mempelajari maklum balas manusia untuk memastikan bahawa ia berguna, jujur dan tidak berbahaya. Dari segi penjajaran LLM, kaedah yang berkesan ialah pembelajaran pengukuhan berdasarkan maklum balas manusia (RLHF). Walaupun keputusan kaedah RLHF adalah cemerlang, terdapat beberapa cabaran pengoptimuman yang terlibat. Ini melibatkan latihan model ganjaran dan kemudian mengoptimumkan model dasar untuk memaksimumkan ganjaran tersebut. Baru-baru ini, beberapa penyelidik telah meneroka algoritma luar talian yang lebih mudah, salah satunya ialah pengoptimuman keutamaan langsung (DPO). DPO mempelajari model dasar secara langsung berdasarkan data keutamaan dengan meparameterkan fungsi ganjaran dalam RLHF, sekali gus menghapuskan keperluan untuk model ganjaran yang jelas. Kaedah ini mudah dan stabil
