QueryWrapper.unsort

`QueryWrapper.unsort()` 是一个方法，用于移除查询结果中的排序。调用此方法会返回一个新的 `QueryWrapper` 对象，其中包含原始查询条件但不包含排序。以下是该方法的详细说明：

unsort() -> QueryWrapper

**参数：**
此方法没有接受任何参数。

**返回值：**
返回一个新的 `QueryWrapper` 对象，其中包含原始查询条件但不包含排序。

**示例用法：**

from querywrapper import QueryWrapper

# 创建一个已排序的查询对象
query = QueryWrapper().order_by('name')

# 移除排序
unsorted_query = query.unsort()

# 使用新的查询对象进行查询操作
results = unsorted_query.query()

在上面的例子中，我们首先创建了一个已排序的查询对象 `query`，然后调用 `unsort()` 方法创建了一个新的未排序的查询对象 `unsorted_query`。最后，我们可以使用 `unsorted_query` 进行查询操作，得到不带排序的结果。

相关问题

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #include "stdio.h" #include <stdlib.h> #include <time.h> #define RANDNUM 20000 //随机数的个数 typedef struct { int key; }ElemType; void QuickSort(ElemType a[], int low, int high) { int i, j; ElemType temp; i = low; j = high; temp = a[low]; while (i < j) { while (i < j && temp.key <= a[j].key) j--; if (i < j) { a[i] = a[j]; i++; } while (i < j && a[i].key < temp.key) i++; if (i < j) { a[j] = a[i]; j--; } } a[i] = temp; if (low < i) QuickSort(a, low, i - 1); if (i < high) QuickSort(a, j + 1, high); } void main() { clock_t first1, second1, first2, second2; //记录开始和结束时间（以毫秒为单位） int iRandNum[RANDNUM];//存放随机数 int sort[RANDNUM]; int unsort[RANDNUM]; int i; int n = RANDNUM; for (i = 0; i < RANDNUM; i++) {//产生2万个随机数的无序 iRandNum[i] = rand() % RANDNUM; } for (i = 0; i < RANDNUM; i++) {//产生顺序 sort[i] = i; } for (i = 0; i < RANDNUM; i++) {//产生逆序 unsort[i] = RANDNUM - i; } first2 = clock(); //开始时间 QuickSort(iRandNum, 0, n); second2 = clock();//结束时间 printf("快速排序算法无序时间%d\n", second2 - first2); first2 = clock(); //开始时间 QuickSort(sort, 0, n); second2 = clock();//结束时间 printf("快速排序算法有序时间%d\n", second2 - first2); first2 = clock(); //开始时间 QuickSort(unsort, 0, n); second2 = clock();//结束时间 printf("快速排序算法逆序时间%d\n", second2 - first2); }这段代码如何处理爆栈

这段代码中的快速排序算法存在递归操作，如果数据量很大，可能会导致栈溢出问题。为了避免爆栈，可以考虑采用非递归的快速排序算法实现，或者手动模拟递归过程，使用一个栈来存储递归的参数，从而避免使用系统栈。另外，也可以考虑增加栈空间的方法来解决这个问题。具体的做法可以在使用递归算法时增加栈空间的大小，或者使用编译器提供的选项来增加栈的大小，比如使用gcc编译器时可以使用"-fstack-protector"选项来增加栈空间的大小。

时间衰减+biGRU pytorch代码

以下是一个 biGRU 模型的 PyTorch 代码，其中包含时间衰减的实现。在此代码中，时间衰减通过计算每个时间步的权重来实现，这些权重随着时间步数的增加而减小。这种权重的计算方法是通过将时间步数作为指数输入到一个指数函数中得到的。

import torch
import torch.nn as nn

class BiGRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, dropout, decay_rate):
        super(BiGRU, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.output_dim = output_dim
        self.n_layers = n_layers
        self.dropout = dropout
        self.decay_rate = decay_rate
        
        self.gru = nn.GRU(input_dim, hidden_dim, n_layers, dropout=dropout, bidirectional=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim*2, output_dim)

    def forward(self, x, seq_lengths):
        # sort inputs by sequence length in descending order
        seq_lengths, idx_sort = torch.sort(seq_lengths, dim=0, descending=True)
        x = x[idx_sort]
        idx_unsort = torch.argsort(idx_sort, dim=0)
        
        # calculate time decay weights
        max_length = x.size(1)
        decay_weights = torch.pow(torch.tensor(self.decay_rate), torch.arange(max_length).float())
        decay_weights = decay_weights.unsqueeze(0).repeat(x.size(0), 1).to(device=x.device)
        x = x * decay_weights.unsqueeze(2)
        
        # pack padded sequence
        x = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(x, seq_lengths, batch_first=True)
        
        # pass through GRU
        _, h = self.gru(x)
        
        # concatenate forward and backward hidden states
        h = torch.cat((h[-2,:,:], h[-1,:,:]), dim=1)
        
        # unsort hidden states
        h = h[idx_unsort]
        
        # pass through linear layer
        out = self.fc(h)
        
        return out

在 `forward` 方法中，首先对输入按序列长度进行排序，并记录排序后的索引。然后计算时间衰减权重，并将其与输入相乘。接下来，使用 `nn.utils.rnn.pack_padded_sequence` 方法将输入打包，以便能够在 GRU 中有效地处理变长序列。最后，将前向和后向隐藏状态拼接在一起，并将其传递到全连接层以获得最终输出。

注意，在这个实现中，我们假设输入的第一个维度是 batch size，第二个维度是时间步数，第三个维度是输入特征的数量。此外，我们还假设每个 batch 中的输入长度已经按降序排序。如果这些假设不成立，可能需要进行一些额外的处理才能正确实现时间衰减。