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  • 查询语句1:cmd1=select LastData.siteid,siteinfo.sitename,lastdata.todayyl(日雨量),lastdata.date_time from lastdata full outer join siteinfo on lastdata.siteid=siteinfo.siteid order by lastdata.siteid...
  • 如果tosql里new的话应该时重新生成了一个新的对象,本来就是偷懒直接在entity里加忽略字段,重新new一个出来感觉就有点怪怪的。</p><p>该提问来源于开源项目:dotnetcore/FreeSql</p></div>
  • 今天遇到了一个问题,就是mybatis通过反向生成工具 生成的pojo类(实体类) xml文件 以及Mapper之后查询时结果为null    我写的代码怎么看都没有错 就是没有结果  后来在排除错误的时候发现了问题    我...

      今天遇到了一个问题,就是mybatis通过反向生成工具 生成的pojo类(实体类) xml文件 以及Mapper之后查询时结果为null

          

        我写的代码怎么看都没有错 就是没有结果 

            后来在排除错误的时候发现了问题 

          

          我数据库表 的字段 是有下划线的  可是反向工具生成的没有!!!

            

     

              

     

        开始解决问题:

            对实体类加上下划线 

              

          重新测试

            

        有结果了...  这个问题很难受又不报错...所以逆向生成的东西以后要检查完在使用

    转载于:https://www.cnblogs.com/gu-bin/p/10493188.html

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  • 因为涉及多表查询,我本来的想法是使用Linq语句。 from a in db.student join b in db.Course on a.Id equals b.studentid join c in db.Course on b.CourseId equals c.CourseId 然后一个个再塞进赋值...
  • 关于文本生成的话题聊得比较少,印象中我们之前只有一期多轮问句改写涉及到了文本生成,受控文本生成就更少了。受控文本生成是在保证内容的前提下对文本的特性,例如情绪、文风等,进行控制。典型的任务有文本风格...

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    关于文本生成的话题聊得比较少,印象中我们之前只有一期多轮问句改写涉及到了文本生成,受控文本生成就更少了。

    受控文本生成是在保证内容的前提下对文本的特性,例如情绪、文风等,进行控制。典型的任务有文本风格迁移。图片和声音的风格迁移都已经商用落地了,例如之前很火的几个应用例如Prisma和FaceApp,相比起来文本风格迁移的发展要慢一些。

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    名噪一时的Prisma是图像风格迁移的代表性应用

    文本风格迁移很像翻译任务(语言也可以认为是文本特性的一种),但相比于机器翻译,风格迁移任务几乎没有平行语料,所以要困难一些。如果你对这个方向有兴趣,强烈推荐北大付振新同学整理的这个Repo。

    fuzhenxin/Style-Transfer-in-Textgithub.com
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    受控文本生成因为是文本生成的高级版,通过学习相关技术可以很好地加深对文本生成的理解。受控文本生成从技法上来讲主要有两类,第一类在隐空间做文章,第二类在生成器的输出空间上做文章。

    相比于在隐空间施加控制,我感觉在输出空间施加控制在方法上更简单一些。今天先从这个流派开始。我认为在输出空间进行控制又可以细分出两种形式,一种是在概率空间,一种是在离散空间,下面分别用一篇论文来举例。

    Delete, Retrieve, Generate: A Simple Approach to Sentiment and Style Transfer

    来自斯坦福NLP组,发表在2018年的NAACL,目前引用150,可以说是这个方向的经典论文了。

    这篇其实包含了四种方法,但我感觉最有代表性的是在token空间进行的方法(即后面的template based方法),可解释性强,效率也高。

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    DRG的四种迁移方法

    这篇文章的思路很简单,因为它基于一个假设:通常文本特征迁移可以通过改变一些标志词或短语(attribute markers)来完成。 在做风格迁移时,首先要找到这些attribute markers。找的方法也很简单,就是考虑某个n-gram在不同风格语料中出现的概率。如果有显著(salience, s)差异,那它就很可能是个attribute marker,显著性的计算公式如下,

    是某个term,
    是某种风格,
    是某种风格的所有语料,
    是个平滑系数。公式简单,大家一看便懂,计算出数值后根据阈值最终确定所有的attribute marker。

    围绕这些attribute marker(后文简称AM),后续将进行如文字标题所写的三种核心操作:delete, retrievegenerate

    Delete

    Delete的目的是要删除句子中的AM,留下内容。用

    表示源句子x中所有的AM,删除AM后的x表示为
    ,即不含AM的句子内容。

    Retrieve

    这一步是要在源句子中插入目标特性的AM。论文的策略是先使用

    在目标特性句子集合中检索一个内容最接近的句子
    。内容接近程度的评价可以使用任意的距离函数来完成。

    Generate

    这是最后一步,即获得最终的结果。文章里有四种策略

    • Retrieve Only 直接返回第二步的结果。这么做生成的句子在语言角度应该是正确的且带有目标特性,但可能在内容上和源句有出入。
    • Template Based 直接把
      替换成
      。这么做简单粗暴,可能产生不通顺的句子。
    • Delete Only
      交给一个RNN进行编码,再拼上特性
      的embedding,最后交由一个解码器解码。
    • Delete And Retrieve 和上一种相似,但不是拼上特性
      的嵌入,而是用另一个RNN编码得到的
      的表示向量。

    前两种方法是不需要训练的,后两种则需要训练。对于Delete Only,使用重建句子任务(即训练一个自编码器)来训练。对于Delete And Retrieve则复杂一些,为了防止特征迁移的能力退化成句子拼接(c+a)的能力,作者在这里训练一个降噪自编码器,具体地说就是随机替换a里的AM。

    论文针对做测试的三个数据集给出了一些生成结果的例子,我感觉效果还是可以的,毕竟还是RNN,也没有预训练啥的。

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    DRG的风格迁移结果

    Plug and Play Language Models: A Simple Approach to Controlled Text Generation

    来自Uber在ICLR 2020上发表的文章,文章很新,但已经有13次引用。

    跟上一篇文章不同,这篇文章利用一个Attribute Model在概率空间对输出进行操作。

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    PPLM方案

    标准的语言模型在生成句子时是在每个时间步交替进行下面两步:

    • 生成输出向量和历史隐向量:
    • 将输出向量映射成词库概率分布并采样:

    总体来看,PPLM的方案相比于上一篇文章更简洁一些,简而言之就是在生成器的每个时间步,将历史隐向量往更接近目标风格的方向拉,从而使得新生成的token更符合目标的风格。

    和很多基于梯度的操作一样(例如对抗攻击),这个“拉”的操作是迭代完成的。指引方向的是attribute model,它可以根据输入判断句子含有某种attribute的概率,即

    。在每一次迭代,都将待修改的隐变量往
    增大的方向拉。用公式写出来就是

    使用上面的方法修改

    可以提升
    ,但可能会影响生成语言的通顺性。论文采用了两种方法来补救:
    • 第一种是最小化修改前后
      的KL散度,实际上市在上面的公式上增加了一项,如下图所示;
    • 第二种是融合修改前后的输出概率(post-norm fusion),即
      。其中
      是修改前后的
      产生的词库概率分布。

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    PPLM同时考虑增大p(a|x)和p(x)

    文中还提到特性模型除了可以用来更新隐空间向量

    外还可以直接用来指导在文字空间的采样,以获得更好的生成样本。文章里还介绍了如何克服重复生成的问题,与主题关系较小,就不展开了。

    介绍完整体框架现在介绍一下特别重要的特性模型(attribute model)。文中提到了两种。第一种是简单的词袋(BOW)模型,对于给定的关键词

    计算公式如下:

    第二种就是直接训练一个判别模型了,其实做法很多,在此也不展开。最后来看一下PPLM的生成结果。

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    PPLM的生成结果,深红色词是topic相关词袋中的词

    这篇论文的思路应该是很实用的,正文14页,附录有20页,很多细节都写在附录里,有兴趣的话可以读一读。

    下一期将会介绍更复杂的在隐空间进行控制的方法,下期见

    参考资料

    [1] A Paper List for Style Transfer in Text: https://github.com/fuzhenxin/Style-Transfer-in-Text

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    数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 在使用left jion时,on和where条件的区别如下:

    1、on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。

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