如果存在名为'cate_order_wide_qqq'的表，请先将其删除，然后定义变量@shop_dim是什么？

如果你想在数据库操作中执行这样的步骤，首先要明确的是，这通常涉及到数据库管理系统（DBMS），如 MySQL、SQL Server 等。假设我们正在使用支持事务处理的 SQL 语言，例如 MySQL 或 PostgreSQL：

-- 首先，如果存在名为 'cate_order_wide_qqq' 的表，会尝试删除它
DROP TABLE IF EXISTS cate_order_wide_qqq;

-- 然后，定义变量 @shop_dim
-- 在 SQL 中，变量名通常以 '@' 开头，但并非所有数据库系统都支持直接在查询中定义变量，尤其是标准的 SQL 92 标准。在 MySQL 的存储过程或用户定义变量中可以这样做：
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE SetShopDimVar()
BEGIN
   SET @shop_dim = 'your_variable_value';
END;
// DELIMITER ;

-- 调用存储过程来设置变量
CALL SetShopDimVar();

这里假设你可以在存储过程中定义变量，但请注意，在实际生产环境中，对表的操作和变量定义可能会分开，并需要相应的权限。

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class tem_cnn_local(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(tem_cnn_local, self).__init__() self.temConv1 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, stride=[1, 1, 1], kernel_size=[1, args.kernelSize, args.cateNum], padding=[0, int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.temConv2 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, stride=[1, 1, 1], kernel_size=[1, args.kernelSize, args.cateNum], padding=[0, int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.temConv3 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, stride=[1, 1, 1], kernel_size=[1, args.kernelSize, args.cateNum], padding=[0, int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.temConv4 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, stride=[1, 1, 1], kernel_size=[1, args.kernelSize, args.cateNum], padding=[0, int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.act_lr = nn.LeakyReLU() self.drop = nn.Dropout(args.dropRateL) def forward(self, embeds): cate_1 = self.drop(self.temConv1(embeds)) cate_2 = self.drop(self.temConv2(embeds)) cate_3 = self.drop(self.temConv3(embeds)) cate_4 = self.drop(self.temConv4(embeds)) tem_cate = torch.cat([cate_1, cate_2, cate_3, cate_4], dim=-1) return self.act_lr(tem_cate + embeds)

这是一个使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)进行局部特征提取的模型，用于处理3D数据。它包含了四个卷积层，每个卷积层都使用了相同的卷积核(kernel)，但是使用不同的权重矩阵进行卷积计算。这种方式可以增加模型的非线性度，提高特征提取的能力。模型使用了LeakyReLU作为激活函数，并使用了Dropout来防止过拟合。在前向传播中，输入数据通过四个卷积层，然后将卷积层的输出进行拼接，最后再通过一层LeakyReLU激活函数，得到最终的输出。

class spa_cnn_local(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, ): super(spa_cnn_local, self).__init__() self.spaConv1 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.spaConv2 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.spaConv3 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.spaConv4 = nn.Conv3d(input_dim, output_dim, kernel_size=[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum], stride=1, padding=[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]) self.drop = nn.Dropout(args.dropRateL) self.act_lr = nn.LeakyReLU() def forward(self, embeds): cate_1 = self.drop(self.spaConv1(embeds)) cate_2 = self.drop(self.spaConv2(embeds)) cate_3 = self.drop(self.spaConv3(embeds)) cate_4 = self.drop(self.spaConv4(embeds)) spa_cate = torch.cat([cate_1, cate_2, cate_3, cate_4], dim=-1) return self.act_lr(spa_cate + embeds)

这是一个定义了一个名为 `spa_cnn_local` 的类，继承自 `nn.Module`，用于实现一个卷积神经网络。构造函数 `__init__` 中定义了四个卷积层 `spaConv1`、`spaConv2`、`spaConv3`、`spaConv4`，每个卷积层的输入维度为 `input_dim`，输出维度为 `output_dim`，卷积核大小为 `[args.kernelSize, args.kernelSize, args.cateNum]`，步长为 1，填充大小为 `[int((args.kernelSize - 1) / 2), int((args.kernelSize - 1) / 2), 0]`。其中 `args` 是一个命名空间，包含了一些超参数。除了卷积层之外，还定义了一个 `Dropout` 层 `drop` 和一个 `LeakyReLU` 激活函数 `act_lr`。

`forward` 函数的输入 `embeds` 是输入数据的张量，其形状为 `[batch_size, channels, depth, height, width]`。在 `forward` 函数中，输入张量 `embeds` 会分别经过四个卷积层 `spaConv1`、`spaConv2`、`spaConv3`、`spaConv4`，得到四个输出张量 `cate_1`、`cate_2`、`cate_3`、`cate_4`。接着，将这四个张量沿着最后一个维度拼接起来，得到一个形状为 `[batch_size, channels, depth, height, width * 4]` 的张量 `spa_cate`。最后，将这个张量和输入张量 `embeds` 相加，并经过 `LeakyReLU` 激活函数，得到最终的输出张量。