url(r'^overview', overview_view.show_overview)什么功能

时间: 2023-05-27 09:02:55 浏览: 106
这是一个Django URL模式,当用户通过浏览器中的URL访问网站的"overview"页面时,会调用名为"show_overview"的视图函数,该函数可能会渲染模板或从数据库中检索数据来显示概览信息。
相关问题

LEFT JOIN t_user ON CONCAT(t_user.company_code, t_user.employee_number) = order_management.order_manager_employee_code LEFT JOIN t_sbu sbu ON sbu.sbu_code = aggregation.sbu_code LEFT JOIN tb_0030032_dt_lm_department order_department ON order_department.tms_organization_code = order_management.office_group_code LEFT JOIN tb_0030032_dt_lm_department project_department ON project_department.tms_organization_code = project.project_office_group_code LEFT JOIN ( SELECT DISTINCT 1 AS request_flag, order_plan_id FROM t_hr_request_overview ) request_overview ON order_management.order_plan_id = request_overview.order_plan_id LEFT JOIN ( SELECT DISTINCT 1 AS employee_flag, contract_l1.entruster_order_plan_id AS order_plan_id FROM tb_0080332_dt_pc_inhouse_contract_order_plan contract_l1 LEFT JOIN tb_0080332_dt_pc_inhouse_contract_order_plan contract_l2 ON contract_l1.trustee_order_plan_id = contract_l2.entruster_order_plan_id LEFT JOIN t_order_plan_employee_detail detail ON contract_l1.trustee_order_plan_id = detail.order_plan_id OR contract_l2.trustee_order_plan_id = detail.order_plan_id UNION SELECT DISTINCT 1 AS employee_flag, order_plan_id FROM t_order_plan_employee_detail ) employee_detail ON order_management.order_plan_id = employee_detail.order_plan_id 翻译代码

以下是对代码的翻译: ``` LEFT JOIN t_user ON CONCAT(t_user.company_code, t_user.employee_number) = order_management.order_manager_employee_code LEFT JOIN t_sbu sbu ON sbu.sbu_code = aggregation.sbu_code LEFT JOIN tb_0030032_dt_lm_department order_department ON order_department.tms_organization_code = order_management.office_group_code LEFT JOIN tb_0030032_dt_lm_department project_department ON project_department.tms_organization_code = project.project_office_group_code LEFT JOIN ( SELECT DISTINCT 1 AS request_flag, order_plan_id FROM t_hr_request_overview ) request_overview ON order_management.order_plan_id = request_overview.order_plan_id LEFT JOIN ( SELECT DISTINCT 1 AS employee_flag, contract_l1.entruster_order_plan_id AS order_plan_id FROM tb_0080332_dt_pc_inhouse_contract_order_plan contract_l1 LEFT JOIN tb_0080332_dt_pc_inhouse_contract_order_plan contract_l2 ON contract_l1.trustee_order_plan_id = contract_l2.entruster_order_plan_id LEFT JOIN t_order_plan_employee_detail detail ON contract_l1.trustee_order_plan_id = detail.order_plan_id OR contract_l2.trustee_order_plan_id = detail.order_plan_id UNION SELECT DISTINCT 1 AS employee_flag, order_plan_id FROM t_order_plan_employee_detail ) employee_detail ON order_management.order_plan_id = employee_detail.order_plan_id ``` 上述代码的翻译如下: - 第1个 `LEFT JOIN` 子句连接了 `t_user` 表,将其别名为 `t_user`。连接条件是将 `t_user` 表的 `company_code` 和 `employee_number` 字段拼接后与 `order_management` 表的 `order_manager_employee_code` 字段进行比较。 - 第2个 `LEFT JOIN` 子句连接了 `t_sbu` 表,将其别名为 `sbu`。连接条件是将 `sbu` 表的 `sbu_code` 字段与 `aggregation` 表的 `sbu_code` 字段进行比较。 - 第3个 `LEFT JOIN` 子句连接了 `tb_0030032_dt_lm_department` 表,将其别名为 `order_department`。连接条件是将 `order_department` 表的 `tms_organization_code` 字段与 `order_management` 表的 `office_group_code` 字段进行比较。 - 第4个 `LEFT JOIN` 子句连接了 `tb_0030032_dt_lm_department` 表,将其别名为 `project_department`。连接条件是将 `project_department` 表的 `tms_organization_code` 字段与 `project` 表的 `project_office_group_code` 字段进行比较。 - 第5个 `LEFT JOIN` 子句连接了一个子查询,将其别名为 `request_overview`。子查询返回了一个带有唯一标识列 `request_flag` 和 `order_plan_id` 的结果集。连接条件是将 `order_management` 表的 `order_plan_id` 字段与子查询的 `order_plan_id` 字段进行比较。 - 第6个 `LEFT JOIN` 子句连接了另一个子查询,将其别名为 `employee_detail`。第二个子查询使用了 `UNION` 将两个查询结果合并,并返回一个带有唯一标识列 `employee_flag` 和 `order_plan_id` 的结果集。连接条件是将 `order_management` 表的 `order_plan_id` 字段与子查询的 `order_plan_id` 字段进行比较。 这段代码的目的是进行多个表的连接操作,并根据指定的连接条件筛选出符合要求的记录。最终,返回包含指定字段的结果集。

001-keras_overview.ipynb

001-keras_overview.ipynb是一个Jupyter Notebook文件,主要介绍了Keras深度学习框架的概述和基本使用方法。 Keras是一个开源的深度学习框架,它能够让用户快速地构建和训练深度学习模型。该笔记本首先介绍了Keras框架的优点和特点,包括易于使用、模块化、灵活性和可扩展性等,说明了为什么Keras成为许多深度学习从业者的首选工具之一。 接着,该笔记本详细介绍了Keras框架的基本用法,包括如何构建一个简单的神经网络模型、如何编译模型、如何训练模型和如何评估模型等。它还介绍了Keras中常用的层和激活函数,以及如何使用Keras构建卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等高级模型。 在最后,该笔记本还介绍了如何使用Keras进行模型的保存和加载,以及如何使用Keras进行模型的微调和迁移学习等进阶用法。 总的来说,001-keras_overview.ipynb提供了一个很好的入门级别的Keras教程,无论是对于初学者还是有一定经验的深度学习从业者都是非常有帮助的。它不仅帮助读者快速了解Keras框架的优势和基本使用方法,还能够帮助他们在实际项目中快速上手和应用Keras进行深度学习模型的构建和训练。

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以下是一个示例的B树类的实现,满足你的要求: python import pandas as pd class BTreeNode: def __init__(self, leaf=False): self.leaf = leaf self.keys = [] self.child = [] class BTree: def __init__(self, t): self.root = BTreeNode(True) self.t = t def insert(self, k): root = self.root if len(root.keys) == (2 * self.t) - 1: temp = BTreeNode() self.root = temp temp.child.insert(0, root) self.split_child(temp, 0) self.insert_non_full(temp, k) else: self.insert_non_full(root, k) def insert_non_full(self, x, k): i = len(x.keys) - 1 if x.leaf: x.keys.append((None, None)) while i >= 0 and k[0] < x.keys[i][0]: x.keys[i + 1] = x.keys[i] i -= 1 x.keys[i + 1] = k else: while i >= 0 and k[0] < x.keys[i][0]: i -= 1 i += 1 if len(x.child[i].keys) == (2 * self.t) - 1: self.split_child(x, i) if k[0] > x.keys[i][0]: i += 1 self.insert_non_full(x.child[i], k) def split_child(self, x, i): t = self.t y = x.child[i] z = BTreeNode(y.leaf) x.child.insert(i + 1, z) x.keys.insert(i, y.keys[t - 1]) z.keys = y.keys[t: (2 * t) - 1] y.keys = y.keys[0: t - 1] if not y.leaf: z.child = y.child[t: 2 * t] y.child = y.child[0: t - 1] def range_search(self, x, k1, k2, result): i = 0 while i < len(x.keys) and k1 > x.keys[i][0]: i += 1 if x.leaf: while i < len(x.keys) and k1 <= x.keys[i][0] <= k2: result.append(x.keys[i]) i += 1 elif i < len(x.keys): self.range_search(x.child[i], k1, k2, result) while i < len(x.keys) and k1 <= x.keys[i][0] <= k2: result.append(x.keys[i]) i += 1 self.range_search(x.child[i], k1, k2, result) def range_query(self, k1, k2): result = [] self.range_search(self.root, k1, k2, result) return result # 读取电影评分数据 df = pd.read_excel('电影评分数据.xlsx', sheet_name='Split Rows') # 构建B树索引 btree = BTree(t=3) for index, row in df.iterrows(): key = (row['Vote Average'], row['Vote Count'], row['Title'], row['Overview'], row['genre']) btree.insert(key) # 范围查询评分在5.5-6.7之间的电影 result = btree.range_query(5.5, 6.7) # 保存结果到result_3.csv result_df = pd.DataFrame(result, columns=['Vote Average', 'Vote Count', 'Title', 'Overview', 'genre']) result_df.to_csv('result_3.csv', index=False) 上述代码中,我们首先定义了B树节点类BTreeNode,以及B树类BTree。其中BTreeNode表示B树的节点,BTree表示整个B树。BTree类中包含插入数据的insert方法和范围查询的range_query方法。 然后我们使用pandas库读取电影评分数据,并创建一个BTree对象btree。接着,我们遍历数据集中的每一条记录,将其转换为一个键值对,并插入到B树中。 最后,我们使用B树的range_query方法进行范围查询,将结果保存到result_3.csv文件中。 请确保在运行代码前,已安装pandas库,并将电影评分数据文件放在与代码文件同一目录下。
要实现这个功能,你可以在BTree类中添加以下方法来构建B树索引和执行范围查询: python import pandas as pd class BTree: # 构造函数和其他方法省略 def build_index(self, file_path, sheet_name): df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) for _, row in df.iterrows(): key = row["Vote Average"] self.insert(key) def range_query(self, start, end, x=None): if isinstance(x, BTreeNode): i = 0 while i < len(x.keys) and start > x.keys[i]: i += 1 if i < len(x.keys) and start <= x.keys[i] <= end: result = [] j = i while j < len(x.keys) and start <= x.keys[j] <= end: result.append(x.keys[j]) j += 1 result.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) return result elif x.leaf: return None else: return self.range_query(start, end, x.child[i]) else: return self.range_query(start, end, self.root) def save_result_to_csv(self, result, file_path): df = pd.DataFrame(result, columns=["Title", "Overview", "genre", "Vote Average", "Vote Count"]) df.to_csv(file_path, index=False) 然后,你可以按照以下步骤来调用这些方法: python # 创建B树对象 btree = BTree(3) # 构建B树索引 btree.build_index("电影评分数据.xlsx", "Split Rows") # 执行范围查询 start = 5.5 end = 6.7 result = btree.range_query(start, end) # 保存结果到CSV文件 btree.save_result_to_csv(result, "result_3.csv") 请确保在运行代码之前,已经安装了pandas库。这样,你就可以根据"Vote Average"属性值进行范围查询,并将符合条件的电影信息保存到"result_3.csv"文件中。
梯度下降优化算法概述 梯度下降是一种常用的优化方法,可以帮助我们找到使目标函数最小化或最大化的参数。随着机器学习和深度学习的发展,各种梯度下降算法也不断涌现。以下是一些常用的梯度下降优化算法的概述: 1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent):在每次迭代中,批量梯度下降使用所有样本的梯度来更新模型参数。适用于训练集较小、模型参数较少的情况。 2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent):在每次迭代中,随机梯度下降使用一个单独的样本来更新模型参数。适用于训练集较大、模型参数较多的情况。 3. 小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent):小批量梯度下降是一种介于批量梯度下降和随机梯度下降之间的方法。它在每次迭代中使用一小部分样本的梯度来更新模型参数。适用于训练集规模较大的情况。 4. 动量(Momentum):动量算法加入了“惯性”的概念,可以加速梯度下降的收敛速度。在每次迭代中,动量算法使用上一次的梯度信息来更新模型参数。 5. 自适应梯度下降(Adaptive Gradient Descent):自适应梯度下降可以自适应地调整每个模型参数的学习率,以便更快地收敛到最优解。比如,Adagrad算法可以针对每个参数单独地调整学习率。 6. 自适应矩估计(Adaptive Moment Estimation):Adam算法是一种结合了Momentum和Adaptive Gradient Descent的算法。它可以自适应调整每个参数的学习率,并利用二阶矩来调整动量。 每种梯度下降算法都有其适用的场合,需要根据问题的性质来选择合适的算法。

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