USE [warehouse] GO /****** Object: Table [dbo].[库存] Script Date: 2023/5/30 9:34:18 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[库存]( [货物编号] [char](5) NOT NULL, [仓库编号] [char](5) NOT NULL, [库存量] [int] NULL, PRIMARY KEY CLUSTERED ( [货物编号] ASC, [仓库编号] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON, OPTIMIZE_FOR_SEQUENTIAL_KEY = OFF) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] GO ALTER TABLE [dbo].[库存] ADD DEFAULT ((0)) FOR [库存量] GO ALTER TABLE [dbo].[库存] WITH CHECK ADD FOREIGN KEY([仓库编号]) REFERENCES [dbo].[仓库] ([仓库编号]) GO 如何分辨这个表中的主键和外键

时间: 2023-06-30 12:19:26 浏览: 117
这个表中的主键是由货物编号和仓库编号组成的联合主键，即 PRIMARY KEY CLUSTERED ( [货物编号] ASC, [仓库编号] ASC )。而外键是仓库编号，它引用了仓库表中的仓库编号字段，通过以下代码进行了添加约束： ``` ALTER TABLE [dbo].[库存] WITH CHECK ADD FOREIGN KEY([仓库编号]) REFERENCES [dbo].[仓库] ([仓库编号]) ``` 其中，WITH CHECK 用于指定在添加外键约束时检查是否所有的行都满足约束条件，如果不满足则不允许添加该约束。这样可以保证数据的完整性和一致性。
相关问题

root@zhaosai conf]# sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root -P --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column id --last-value 0 --split-by id --target-dir /hdfs://zhaosai:9000/user/hive/warehouse/news --num-mappers 1 23/06/07 17:23:56 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7 Enter password: 23/06/07 17:24:04 INFO tool.BaseSqoopTool: Using Hive-specific delimiters for output. You can override 23/06/07 17:24:04 INFO tool.BaseSqoopTool: delimiters with --fields-terminated-by, etc. 23/06/07 17:24:04 INFO manager.MySQLManager: Preparing to use a MySQL streaming resultset. 23/06/07 17:24:04 INFO tool.CodeGenTool: Beginning code generation Loading class `com.mysql.jdbc.Driver'. This is deprecated. The new driver class is `com.mysql.cj.jdbc.Driver'. The driver is automatically registered via the SPI and manual loading of the driver class is generally unnecessary. 23/06/07 17:24:04 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `news` AS t LIMIT 1 23/06/07 17:24:04 INFO manager.SqlManager: Executing SQL statement: SELECT t.* FROM `news` AS t LIMIT 1 23/06/07 17:24:04 INFO orm.CompilationManager: HADOOP_MAPRED_HOME is /opt/programs/hadoop-2.7.6 注: /tmp/sqoop-root/compile/b07035b094b6ac39b87f2ef11261c934/news.java使用或覆盖了已过时的 API。 注: 有关详细信息, 请使用 -Xlint:deprecation 重新编译。 23/06/07 17:24:05 INFO orm.CompilationManager: Writing jar file: /tmp/sqoop-root/compile/b07035b094b6ac39b87f2ef11261c934/news.jar 23/06/07 17:24:05 INFO tool.ImportTool: Maximal id query for free form incremental import: SELECT MAX(`id`) FROM `news` 23/06/07 17:24:05 ERROR tool.ImportTool: Import failed: java.io.IOException: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown column 'id' in 'field list' at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.initIncrementalConstraints(ImportTool.java:322) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.importTable(ImportTool.java:511) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.run(ImportTool.java:628) at org.apache.sqoop.Sqoop.run(Sqoop.java:147) at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70) at org.apache.sqoop.Sqoop.runSqoop(Sqoop.java:183) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:234) at org.apache.sqoop.Sqoop.runTool(Sqoop.java:243) at org.apache.sqoop.Sqoop.main(Sqoop.java:252) Caused by: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Unknown column 'id' in 'field list' at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:120) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQLException(SQLError.java:97) at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLExceptionsMapping.translateException(SQLExceptionsMapping.java:122) at com.mysql.cj.jdbc.StatementImpl.executeQuery(StatementImpl.java:1200) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.getMaxColumnId(ImportTool.java:238) at org.apache.sqoop.tool.ImportTool.initIncrementalConstraints(ImportTool.java:309)

根据你提供的信息，这是一个使用Sqoop从MySQL导入数据到Hive的命令。但是，在执行命令时出现了错误。错误信息是“Unknown column 'id' in 'field list'”，意思是在字段列表中找不到名为“id”的列。这可能是因为在MySQL表中不存在“id”列，或者“id”列的名称不正确。您需要检查MySQL表中是否存在该列，并确保在Sqoop命令中正确指定了列名。

for file_str in files_str_list: if '.hive-staging_hive' in file_str: continue rexp = re.search("(/user/hive/warehouse/.*)", file_str) if rexp: file = rexp.group(1) files.append(file) return files

这段代码是对获取到的文件列表（files_str_list）进行遍历，判断每个文件字符串（file_str）是否包含`.hive-staging_hive`，如果包含则跳过该文件。然后使用正则表达式匹配出符合要求的文件路径（`/user/hive/warehouse/`开头的路径），并将其加入文件列表（files）中。最终返回的是符合要求的文件列表（files）。
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你可以将这两段代码合并为以下形式： ...alter table huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic add partition(event_type='monthly', event_day='{FORWARD_MONTH_END}') location 'afs://kunpeng.afs.baidu....

sqoop import --connect jdbc:mysql://192.168.160.130:3306/mydb --username root --password jqe6b6 --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column --last-value 0 --split-by id --target-dir /hdfs://zhaosai:9000/user/hive/warehouse/ne 23/06/07 17:15:24 INFO sqoop.Sqoop: Running Sqoop version: 1.4.7 Missing argument for option: check-column

-password jqe6b6 --table news --hive-import --hive-table mydb.news --incremental append --check-column id --last-value 0 --split-by id --target-dir /hdfs://zhaosai:9000/user/hive/warehouse/ne ...
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func PostOperateOrderList(a *decorator.ApiBase, data *adminStruct.OperateOrderRequest) error { logger.AccessLogger.Info("PostOperateOrderList...") resp := adminStruct.OperateOrderListResponse{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() logger.AccessLogger.Info("权限:", a.Token.Uids) // 查询数据 resQuery := a.Ts.Table("business_order_info as a "). Joins("inner join business_base as b on b.bid=a.bid"). //Select(a.boid, a.bid, a.sid, s.wid, a.order_no, a.order_time, // a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.status, a.proc_status, a.warehouse_status). Not("a.status=?", model.Delete) // flag 1商品待入库订单列表2商品出库 //if data.Flag == "1" { // resQuery = resQuery.Where(" warehouse_status in ('1','2') and status='5'") //} else if data.Flag == "2" { // resQuery = resQuery.Where(" warehouse_status in ('3','4') and status='6'") //} if len(data.Status) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.status in ?", data.Status) } if data.BeginDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time>=?", data.BeginDate) } if data.EndDate > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_time<=?", data.EndDate) } if data.Bid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.bid=?", data.Bid) } if data.Sid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid=?", data.Sid) } if len(data.Sname) > 0 { sup := admin_lib.SupplierBase{ Db: a.Ts, LikeName: data.Sname, } sids, _ := sup.QuerySupplierNameLikeSids() if len(sids) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.sid in ?", sids) } } if data.Wid > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.wid=?", data.Wid) } if len(data.OrderNo) > 0 { resQuery = resQuery.Where(" a.order_no like ?", fmt.Sprintf("%%%s%%", data.OrderNo)) } if a.Token.Uids != nil && a.Token.User.Uid != 1 { resQuery = resQuery.Where("b.cuid in ?", *a.Token.Uids) } // 查询总条数 a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Count(&resp.Count). Error) if resp.Count > 0 { //var err error // 查询订单信息 //tmpResp := []adminStruct.SupplierOrderResponse{} a.DbErrSkipRecordNotFound(resQuery. Select(a.boid, a.bid, a.sid, a.wid, a.order_no, a.order_time, be.bname, se.sname, w.wname, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.status, a.proc_status, a.warehouse_status, a.logistics_id). Joins("inner join business_expand as be on be.bid=a.bid"). Joins("inner join supplier_expand as se on se.sid=a.sid"). Joins("inner join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Order("a.boid desc"). Limit(a.Size). Offset(a.Offset). Find(&resp.Data). Error) //// 获取boid数组 //var boids []int64 //for _, tmp := range resp.Data { // boids = append(boids, tmp.Boid) //} // 查询明细SKU信息 //tmpRows := []adminStruct.OperateOrderDetail{} ////tmpDetail := []adminStruct.BusinessOrderDetail{} //tmpDetail, err := admin_lib.QueryBusinessOrderSku(boids) //if err != nil { // logger.AccessLogger.Error("ERROR:", err.Error()) // return a.ReturnPublicErrorResponse(err.Error()) //} //copier.Copy(&tmpRows, &tmpDetail) //logger.AccessLogger.Info("len:", len(tmpRows)) //for idx, main := range resp.Data { // for _, details := range tmpRows { // if details.Boid == main.Boid { // resp.Data[idx].Detail = append(resp.Data[idx].Detail, details) // } // } //} } // 准备返回数据 return a.ReturnSuccessCustomResponse(resp) }

这段代码是一个名为 PostOperateOrderList 的函数，它接收两个参数：a 和 data。该函数的目的是查询并返回操作订单列表。 函数首先创建了一个名为 resp 的结构体变量，用于存储返回的数据。...

已经导入create_table.sql 和add_fkey_idx.sql 文件到数据库，但是执行tpcc之后还是出现FATAL: mysql_drv_query() returned error 1146 (Table 'tpcc.warehouse1' doesn't exist) for query 'UPDATE warehouse1 SET w_ytd = w_ytd + 4962 WHERE w_id = 59' FATAL: thread_run' function failed: ./tpcc_run.lua:258: SQL error, errno = 1146, state = '42S02': Table 'tpcc.warehouse1' doesn't exist怎么解决

根据错误信息，表 'tpcc.warehouse1' 不存在。可能是以下几个原因导致的： 1. 没有正确导入 create_table.sql 和 add_fkey_idx.sql 文件，可能出现了错误或者没成功导入。可以重新检查文件是否存在、语法是否正确，...

Loading data to table tbds.use FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.MoveTask. org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Unable to move source file:/opt/software/UserInfor.txt to destination hdfs://hadoop1:9000/user/hive/warehouse/tbds.db/use

这个错误可能是由于以下原因之一导致的： 1. Hadoop集群不可用，需要检查集群的状态。 2. 源文件路径不存在或路径错误，需要确认文件路径是否正确。 3. 目标路径没有足够的权限，需要确认用户在HDFS上有足够的...

type Virtual struct { Ts *gorm.DB } // VirtualWarehouseAdd 入库 func (vir *Virtual) VirtualWarehouseAdd(info *VirtualWarehouseInfo) error { var Vir VirtualWarehouse utils.Error(vir.Ts.Table("virtual_warehouse"). Select("total_num, ver, virid, bid, cid, shop_id, prodict_id, cbecskuid"). Scan(&Vir).Error) if Vir.Virid == info.Virid && Vir.Bid == info.Bid && Vir.Cid == info.Cid && Vir.Cbecskuid == info.Cbecskuid && Vir.ShopId == info.ShopId { utils.Error(vir.Ts.Table("virtual_warehouse"). Where("ver = ?", Vir.Ver). Updates(map[string]interface{}{ "ver": gorm.Expr("ver + ?", 1), "total_num": gorm.Expr("total_num + ?", info.Num), }).Error) InfoAdd(info, "1") } else if info.Virid > 0 && info.Bid > 0 && info.Cid != "" && info.Cbecskuid != "" && info.ShopId > 0 { InfoAdd(info, "1") f := model.TbVirtualWarehouse{ WarehouseStatus: model.Delete, Status: model.Normal, Ctime: time.Now().Unix(), Ver: 0, } utils.Error(vir.Ts.Table(model.TbSystemNotice{}.TableName()).Create(&f).Error) } else { return errors.New("参数错误") } return nil } // VirtualWarehouseDel 出库 func (vir *Virtual) VirtualWarehouseDel(info *VirtualWarehouseInfo) error { var Vir VirtualWarehouse utils.Error(vir.Ts.Table("virtual_warehouse"). Select("total_num, ver"). Scan(&Vir).Error) if Vir.TotalNum > info.Num { utils.Error(vir.Ts.Table("virtual_warehouse"). Where("ver = ?", Vir.Ver). Updates(map[string]interface{}{ "ver": gorm.Expr("ver + ?", 1), "total_num": gorm.Expr("total_num - ?", info.Num), }).Error) InfoAdd(info, "2") } else if Vir.TotalNum == info.Num { utils.Error(vir.Ts.Table("virtual_warehouse"). Where("ver = ?", Vir.Ver). Updates(map[string]interface{}{ "ver": gorm.Expr("ver + ?", 1), "warehouseStatus": 0, "total_num": gorm.Expr("total_num - ?", info.Num), }).Error) InfoAdd(info, "2") } else { return errors.New("仓库数量不足") } return nil } // 出入库列表添加 func InfoAdd(info *VirtualWarehouseInfo, Type string) { var a *gorm.DB var id string switch Type { case "1": id = "IN" + idGenerate.ID.Generate(idGenerate.Other) case "2": id = "OUT" + idGenerate.ID.Generate(idGenerate.Other) } f := model.TbVirtualWarehouseInfo{ InOutType: Type, //出入类型 1入库 2出库 InoutOrderNo: id, //出入库单号 InoutTime: time.Now().Unix(), //出入库时间 Status: "0", Ctime: time.Now().Unix(), Ver: 0, } utils.Error(copier.Copy(&f, info)) utils.Error(a.Table(model.TbSystemNotice{}.TableName()).Create(&f).Error) }

这段代码是关于虚拟仓库操作的函数。它定义了一个名为Virtual的结构体，并且有两个方法：VirtualWarehouseAdd和VirtualWarehouseDel，分别用于入库和出库操作。 在VirtualWarehouseAdd方法中，首先查询数据库中是否...

func AppOperateOrderList(a *decorator.ApiBase, data *appStruct.AppOperateOrdersListRequest) error { logger.AccessLogger.Info("AppOperateOrderList...") var err error var boids []int64 //where := map[string]interface{}{} resp := appStruct.OperateOrderListResponse{} //orderMains := []appStruct.OperateOrderList{} resp.ResponseCommon = a.NewSuccessResponseCommon() query := rds.DB.Table("business_order_info as a"). Select(a.boid, a.contract_no, a.bid, b.bname, s.sid, s.sname, w.wid, w.wname, a.order_no, a.ctime, a.sum_num, a.sum_amt, a.pay_amt, a.proc_status, a.status, a.remark). Joins("left join supplier_base as s on s.sid=a.sid"). Joins("left join business_base as b on b.bid=a.bid"). Joins("left join warehouse_info as w on w.wid=a.wid"). Not("a.status=?", model.Delete)

这是一个名为AppOperateOrderList的函数，用于操作订单列表。首先，它初始化了一些变量，并创建了一个OperateOrderListResponse结构体和一个成功的响应对象。然后，它构建了一个查询对象query，查询的表是...

MODEL: sets: factory/1..5/:a,b,u; warehouse/1..3/:f,v; customer/1..4/:c; link1(factory,warehouse):m,x; link2(warehouse,customer):n,y; endsets data: a=300 200 300 200 400; b=35000 45000 40000 42000 40000; c=200 300 150 250; f=40000 20000 60000; m=800 1000 1200 700 500 700 800 600 500 500 600 700 700 600 500; n=40 80 90 50 70 40 60 80 80 30 50 60; enddata min=@sum(warehouse(j):@sum(factory(i):m(i,j)*x(i,j)*v(j))) +@sum(customer(k):@sum(warehouse(j):n(j,k)*y(j,k)*v(j))) +@sum(warehouse(j):f(j)*v(j)) +@sum(factory(j):b(j)*u(j)); @for(factory(i):@sum(warehouse(j):x(i,j))<=a(i)); @for(warehouse(j):@sum(link2(j,k):y(j,k))=@sum(link1(i,j):x(i,j))); @for(customer(k):@sum(warehouse(j):y(j,k))>=c(k)); @for(factory(i):@sum(warehouse(j):x(i,j))<=a(i)*u(i)); @for(warehouse(j):@sum(factory(i):x(i,j))<=b(j)*v(j)); NGO@for(warehouse:@bin(v)); @for(factory:@bin(u));

这是一个线性规划模型，它描述了一个工厂、仓库和客户之间的供应链问题。模型中有三个集合：工厂集合、仓库集合和客户集合，以及两个连接集合：连接1和连接2。数据部分包括每个工厂、仓库和客户的需求，每个仓库的...

DefaultRollingPolicy<String, String> defaultRollingPolicy = DefaultRollingPolicy.builder() .withInactivityInterval(TimeUnit.SECONDS.toMillis(10)) //10s空闲，就滚动写入新的文件 .withRolloverInterval(TimeUnit.SECONDS.toMillis(30)) //不论是否空闲，超过30秒就写入新文件，默认60s。这里设置为30S .withMaxPartSize(1024 * 1024 * 1024) // 设置每个文件的最大大小 ,默认是128M。这里设置为1G .build(); final StreamingFileSink<String> sink = StreamingFileSink .forRowFormat(new Path("hdfs://192.168.88.151:8020/user/hive/warehouse/basic.db/monitor_car_data/"), new SimpleStringEncoder<String>("UTF-8"))//设置文件路径，以及文件中的编码格式 .withBucketAssigner(new DateTimeBucketAssigner<>("yyyyMMdd", ZoneId.of("Asia/Shanghai")))//设置自定义分桶 .withRollingPolicy(defaultRollingPolicy)//设置文件滚动条件 .withBucketCheckInterval(40)//设置检查点 .build();

这段代码是Flink中使用StreamingFileSink将数据写入HDFS的代码片段。从代码上看，没有明显的语法错误，但是需要根据实际情况来检查是否有问题。 其中，DefaultRollingPolicy是用于控制Flink写入HDFS文件的滚动...

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【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征

![【交互特征的影响】：分类问题中的深入探讨，如何正确应用交互特征](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/21b6bb90fa40d2020de35150fc359908.png) # 1. 交互特征在分类问题中的重要性 在当今的机器学习领域，分类问题一直占据着核心地位。理解并有效利用数据中的交互特征对于提高分类模型的性能至关重要。本章将介绍交互特征在分类问题中的基础重要性，以及为什么它们在现代数据科学中变得越来越不可或缺。 ## 1.1 交互特征在模型性能中的作用 交互特征能够捕捉到数据中的非线性关系，这对于模型理解和预测复杂模式至关重要。例如
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c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

在 C 语言中，如果你有一个链式队列的数据结构，通常它会包含两个指针，一个指向队首（front），一个指向队尾（rear）。以下是一个简单的链式队列头部元素获取函数的示例，假设 `Queue` 是你的链式队列结构体，并且已经包含了必要的成员变量： ```c typedef struct Queue { void* data; // 存储数据的指针 struct Queue* front; // 队首指针 struct Queue* rear; // 队尾指针 } Queue; // 获取头部元素并检查是否为空（如果队列为空，返回 NULL 或适当错误值） void*
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易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。