pqsql like-

PQSQL（PostgreSQL SQL）中的`LIKE`是一个用于模式匹配的运算符，它常用于查询中，用来在搜索列的值时执行模糊搜索。`LIKE`通常与通配符一起使用： 1. `%`：代表零个、一个或多个任意字符。例如，`'John%'`会匹配 'John', 'Johnny', 'Johannah' 等。 2. `_`：代表单个任意字符。例如，`'J__n'`会匹配 'Jan', 'Jon', 'Jim' 等。 `LIKE`语法的基本结构通常是： ```sql SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE column_name LIKE pattern; ``` 例如： ```sql SELECT * FROM employees WHERE last_name LIKE '%son'; -- 找到所有姓氏以 'son' 结尾的员工 SELECT * FROM products WHERE description LIKE 'Product _ Special'; -- 找到所有描述中包含 'Product' 和 'Special' 之间只有一个字符的商品 ```

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> </head> <body> <div> <img src='images/1.jpg' height='150px' width='150px'> <img src='images/2.jpg' height='150px' width='150px'> <img src='images/3.jpg' height='150px' width='150px'> <img src='images/4.jpg' height='150px' width='150px'><br/> <button id="like-btn1">赞(<span id="like-count1">0</span>)</button> <button id="like-btn2">赞(<span id="like-count2">0</span>)</button> <button id="like-btn3">赞(<span id="like-count3">0</span>)</button> <button id="like-btn4">赞(<span id="like-count4">0</span>)</button> </div> <script type="text/javascript"> // 闭包方式实现点赞功能1 var like = (function() { var count = 0; return function() { count++; document.getElementById("like-count1").innerHTML = count; } })(); // 监听点击事件并调用闭包函数1 document.getElementById("like-btn1").addEventListener("click", like); // 闭包方式实现点赞功能2 var like = (function() { var count = 0; return function() { count++; document.getElementById("like-count2").innerHTML = count; } })(); // 监听点击事件并调用闭包函数2 document.getElementById("like-btn2").addEventListener("click", like); // 闭包方式实现点赞功能3 var like = (function() { var count = 0; return function() { count++; document.getElementById("like-count3").innerHTML = count; } })(); // 监听点击事件并调用闭包函数3 document.getElementById("like-btn3").addEventListener("click", like); // 闭包方式实现点赞功能4 var like = (function() { var count = 0; return function() { count++; document.getElementById("like-count4").innerHTML = count; } })(); // 监听点击事件并调用闭包函数2 document.getElementById("like-btn4").addEventListener("click", like); </script> </body> </html>改正代码

这段代码本身没有错误，但是可以进行优化和简化。可以将点赞功能的闭包函数抽象出来，以便避免代码重复。同时，可以为每个点赞按钮设置一个通用的类名，以便通过类名来获取所有点赞按钮并添加点击事件监听器。修改后的代码如下： ``` <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> </head> <body> <div> <img src='images/1.jpg' height='150px' width='150px'> <img src='images/2.jpg' height='150px' width='150px'> <img src='images/3.jpg' height='150px' width='150px'> <img src='images/4.jpg' height='150px' width='150px'><br/> <button class="like-btn">赞(<span class="like-count">0</span>)</button> <button class="like-btn">赞(<span class="like-count">0</span>)</button> <button class="like-btn">赞(<span class="like-count">0</span>)</button> <button class="like-btn">赞(<span class="like-count">0</span>)</button> </div> <script type="text/javascript"> // 通用点赞闭包函数 function createLikeFunction(countId) { var count = 0; return function() { count++; document.getElementById(countId).innerHTML = count; } } // 获取所有点赞按钮 var likeBtns = document.getElementsByClassName("like-btn"); // 为每个点赞按钮添加点击事件监听器 for (var i = 0; i < likeBtns.length; i++) { var countId = "like-count" + (i+1); var like = createLikeFunction(countId); likeBtns[i].addEventListener("click", like); } </script> </body> </html> ```

BERT-like models

BERT-like模型是指与BERT具有相似结构和训练方式的模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它通过双向Transformer编码器来学习单词的上下文表示。BERT-like模型是在BERT的基础上进行改进和扩展的模型，它们也使用了Transformer架构，并且可以用于各种自然语言处理任务。除了BERT本身，还有一些其他的BERT-like模型，例如RoBERTa、ALBERT等。这些模型在BERT的基础上进行了改进，以提高性能和效率。例如，RoBERTa在BERT的训练过程中引入了更多的数据和更长的训练时间，从而取得了更好的效果。而ALBERT则通过共享参数来减少模型的大小，提高了训练和推理的效率。 BERT-like模型可以用于各种自然语言处理任务，包括文本分类、命名实体识别、问答系统等。这些模型通过预训练和微调的方式来完成任务，预训练阶段利用大规模的无标签数据来学习通用的语言表示，微调阶段则使用有标签的任务特定数据来进行模型的微调和优化。总结来说，BERT-like模型是一类与BERT具有相似结构和训练方式的模型，它们可以用于各种自然语言处理任务，并且在BERT的基础上进行了改进和扩展，以提高性能和效率。

BERT-like models

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