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。
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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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