python设置dml
时间: 2023-11-16 19:57:22 浏览: 43
在Python中,可以使用多种方式来设置数据库的DML(数据操作语言),其中最常用的方式是使用Python的DB-API。DB-API是Python的数据库应用程序编程接口,它定义了一组标准的Python对象和方法,用于访问和操作各种类型的数据库。
下面是一个使用Python DB-API设置DML的示例:
```python
import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
# 执行一个INSERT语句
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('John', 25))
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()
```
在上面的示例中,我们使用Python内置的sqlite3模块连接到SQLite数据库,并创建了一个游标对象。然后,我们执行了一个INSERT语句,将一条新记录插入到名为“users”的表中。最后,我们提交了事务并关闭了游标和连接。
需要注意的是,不同类型的数据库可能需要使用不同的DB-API模块。例如,如果你使用MySQL数据库,则需要使用PyMySQL或mysql-connector-python等模块。因此,在设置DML之前,请确保已经安装了正确的DB-API模块,并且已经正确地配置了连接参数。
相关问题
python PPT
python-pptx 是一个用于创建和修改 PowerPoint 文件的 Python 库。要安装python-pptx库,你可以使用以下命令:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-pptx
使用python-pptx库,你可以创建幻灯片、插入文本、设置字体样式和大小等。例如,你可以使用以下代码创建一个新的幻灯片并设置文本的字体大小:
```python
from pptx import Presentation
from pptx.util import Cm, Pt
from pptx.enum.text import PP_ALIGN
from pptx.dml.color import RGBColor
prs = Presentation()
black_slide_layout = prs.slide_layouts[6]
slide = prs.slides.add_slide(black_slide_layout)
left = top = width = height = Cm(3)
text_box = slide.shapes.add_textbox(left, top, width, height)
tf = text_box.text_frame
p = tf.add_paragraph()
p.text = "这是第二段文字"
p.alignment = PP_ALIGN.LEFT
p.font.size = Pt(30)
prs.save("字体样式调整.pptx")
```
以上代码会创建一个包含一个文本框的幻灯片,并设置文本的字体大小为30磅。
DML的pytorch代码
以下是一个简单的DML(Distance Metric Learning)的PyTorch代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader
class SiameseNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(SiameseNetwork, self).__init__()
self.cnn = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=10),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=7),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=4),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=4),
nn.ReLU(inplace=True)
)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
nn.Sigmoid()
)
self.out = nn.Linear(4096, 1)
def forward(self, x1, x2):
out1 = self.cnn(x1)
out1 = out1.view(out1.size()[0], -1)
out1 = self.fc(out1)
out2 = self.cnn(x2)
out2 = out2.view(out2.size()[0], -1)
out2 = self.fc(out2)
dist = torch.abs(out1 - out2)
out = self.out(dist)
return out
class ContrastiveLoss(nn.Module):
def __init__(self, margin=2.0):
super(ContrastiveLoss, self).__init__()
self.margin = margin
def forward(self, output, target):
loss_contrastive = torch.mean((1-target) * torch.pow(output, 2) +
(target) * torch.pow(torch.clamp(self.margin - output, min=0.0), 2))
return loss_contrastive
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])
])
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=128)
net = SiameseNetwork()
criterion = ContrastiveLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.0005)
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for i, (img1, img2, label) in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
output = net(img1, img2)
loss = criterion(output, label.float())
loss.backward()
optimizer.step()
if (i+1) % 10 == 0:
print("Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))
```
这是一个基于MNIST数据集的Siamese Network实现,用于学习两张图片之间的相似度。其中ContrastiveLoss是DML中常用的损失函数,用于让相似的图片距离更近,不相似的图片距离更远。