weixin_43747748的博客

原创 数据库之MySQL（七）常见约束

也可以把CONSTRAINT + 别名省略由于一个表可能有多个外键，以下是通用写法：

原创 数据库之MySQL（六）数据类型

字符：一个a是一个字符，一个汉字也是一个字符性别固定的：男或女，用char。查看时区：修改时区：

原创 数据库之MySQL（五）DDL

原创 数据库之MySQL（四）DML

（1）用null填充 （2）不写列的顺序可以调换

原创 数据库之MySQL（三）DQL

常见函数1. 字符函数2. 数学函数3. 日期函数3. 其他函数4. 流程控制函数5. 分组函数count计算非空的个数统计表中的行数：SELECT COUNT（*） FROM 表名；6. 分组查询基于分组后的结果再筛选：7.连接查询分主~从表，没有匹配的用null填充，要查询的信息主要来自哪个表，那个表就是主表。包括两部分：第一部分是交集（相当于内连接） 第二部分是没有匹配的，

原创 数据库之MySQL（二）DQL之排序查询

排序的语法：执行顺序：（1）form 表 （2）where筛选条件（3）select查询列表（4）order by排序列表练习测试：

原创 数据库之MySQL（二）DQL之基础查询和条件查询

数据查询语言 DQL：Data Query Language基础查询或者：SELECT * FROM employees;不过这样的话，查询出来的结果字段就和表中的顺序一样。给字段起别名：去重： DISTINCT字段的拼接：CONCAT2:条件查询执行顺序：（1）：from 表名 （2）：筛选条件 （3）：where 条件筛选条件分类：案例：转义：...

原创 数据库之MySQL（一）

目录为什么要学习数据库数据库的相关概念 DBMS、DB、SQL数据库存储数据的特点初始SQLMySQL产品的介绍MySQL产品的安装MySQL服务的启动和停止MySQL服务的登录和退出MySQL的常见命令和语法规范DQL语言的学习基础查询条件查询排序查询常见函数分组函数分组查询连接查询子查询分页查询union联合查询DML语言的学习插入语句修改语句删除语句DDL语言的学习库和表的管理常见数据类型介绍常见约束TCL语言的学习 （事务和事务处理）视图

原创 JAVA基础之线程（三）线程池

刚要理解线程池基本概念理解线程池工作原理【掌握】自定义线程池【应用】java内置线程池【应用】使用java内置线程池完成综合案例1. 线程池基本概念2. 线程池使用2.1 java内置线程池我们想要自定义线程池，必须先了解线程池的工作原理，才能自己定义线程池；通过java中ThreadPoolExecutor的源码来学习：java.util.ThreadPoolExecutor类 jdk1.5该类继承了AbstractExecutorService，而Abstract

原创 Java基础之线程（二）

在看了一些线程面试题后又来巩固基础，加深理解1. 基本概念程序（Program）是为完成特定任务，用某种语言编写的一组指令的集合。即指一段静态的代码，静态对象。进程（process）是程序的一次执行过程，或是正在运行的一个程序。是一个动态的过程：有它自身的产生、存在喝消亡过程（生命周期）。线程（thread）（1）进程可进一步细化为线程，是一个程序内部的一条执行路径。（2）若一个进行同一时间并行执行多个线程，就是支持多线程的。（3）线程作为调度和执行的单位，每个线程拥有独立的执行栈和程序

原创 JAVA基础之IO（五）序列化和反序列化

1. 理解序列化与反序列化2. 序列化的实现！！！ 参与序列化和反序列化的对象必须实现Serializable接口标志接口，里面没有实现方法，是给java虚拟机参考的。java虚拟机会自动为该类生成一个序列化版本号Q：那么序列化版本号有什么用呢？？？A：package bean;import java.io.Serializable;public class Student implements Serializable { private int no; privat

原创 JAVA基础之IO流（四）File文件

1. java.io.FileFile不是一个流，通过File不能完成文件的读写。File是文件和目录路径名的抽象表示形式。File类中常用的方法：Step 1：使用构造方法创建File对象File f1 = new File("D:\\file")Step 2: 判断"D:\file"是否存在，如果不存在，则以文件的形式创建出来if(!f1.exists()){ f1.createNewFile();}或者：以目录的形式创建f1.mkdir();或者：以多重目录

原创 JAVA基础之IO流（三）Buffered流

1. BufferedReader：带有缓冲区的字符输入流，使用这个流的时候不需要自定义char数组，或者不需要自定义byte数组，自带缓冲。构造方法：当一个流的构造方法中需要一个流的时候,这个被传进来的流叫做:节点流外部负责包装的这个流,叫做:包装流,或者叫:处理流import java.io.BufferedReader;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileReader;import java.io.I

原创 JAVA基础之IO流（二）FileReader/ FileWriter

1. FileReader：文件字符输入流，只能读取普通文本。读取文本内容时，比较方便，快捷。import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;public class FileReaderTest01 { public static void main(String[] args) { FileReader reader = null;

原创 JAVA基础之IO流（一）InputStream/OutputStream

1. IO理解通过IO可以完成硬盘文件的读和写输入和输出都是以内存为参照2: IO流的分类按照流的方向进行分类以内存作为参照物：往内存中去，叫做输入（Input），或者叫读（Read）从内存中出来，叫做输出（Output），或者叫做写（Write）按照读取数据方式不同进行分类字节流：按照字节的方式读取数据，一次读取1个字节byte，等同于一次读取8个二进制。这种流是万能的，什么类型的文件都可以读取：文本文件，图片，声音，视频。字符流：按照字符的方式读取数据，一次读取一个子字符，这

原创 JAVA基础之集合（四）Map

1： java.util.Map接口常用的方法Map和Collection没有继承关系Map集合以key和value的方式存储数据：键值对key和value都是引用数据类型key和value都是存储对象的内存地址key起到主导的地位，value是key的一个附属品常用方法：V put(K key, V value):向Map集合中添加键值对*void clear()：清空Map集合boolean containsKey(Object key)：判断是否包含某个keyboolean

原创 JAVA基础之泛型

JDK5.0之后推出的新特性泛型这种语法机制只在程序编译阶段起作用，只是给编译器参考的（运行阶段泛型没用）使用了泛型的好处：集合中存储的元素类型统一了从集合中取出的元素类型是泛型指定的类型，不需要进行大量的“向下转型”使用泛型的缺点集合中存储的元素缺乏多样性！！！ 不过大多数业务中，集合中元素的类型还是统一的。所以这种泛型特性被大家所认可。1 不使用泛型存在的缺点：import java.util.ArrayList;import java.util.Iterator;impo

原创 JAVA基础之集合（三）

List接口的学习1： list集合存储元素的特点：有序：list集合中的元素有下标，并且从0开始，以1递增，有下标。可重复：存储一个1，还可以再存储1.2： List既然是Collection接口的子接口，那么肯定list接口有自己”特有“的方法：void add(int index,E element);E get(int index);int indexOf(Object o);int lastIndexOf(Object o);E remove(int index);E s

原创 JAVA基础之集合（二）

学习Collection接口中常用的方法(java.util.Collection)1：Collection中能存放什么元素？没有使用“泛型”之前，Collection中可以存储Object的所有子类型。使用了“泛型”之后，Collection中只能存储某个具体的类型。集合中不能直接存储基本类型，也不能存储java对象，只是存储java对象的内存地址。2：Collection中的常用方法boolean add(Object a);import java.util.ArrayList;impo

原创 JAVA基础之集合（一）

纲要1)主要集合概述2）Collection和Iterator3）List4）Set5）Map6）Collections工具类7）Comparable与Comparator1集合概述1.1 Q:什么是集合？有什么作用？A:数组其实就是一个集合，集合实际上就是一个容器，可以用来容纳其它类型的数据。集合是一个容器，是一个载体，可以一次容纳多个对象。在实际开发中，假设连接数据库，数据库当中有10条记录，那么假设把这10条记录查询出来，在java程序中会将10条数据封装成10个java对象

原创 JAVA基础之多线程基础（一）

1 什么是进程，什么是线程？进程：进程是一个应用程序。线程：是一个进程中的执行场景或者一个执行单元。2 对于java程序来说，当在Dos命令窗口中输入：java HelloWorld回车之后，会先启动JVM，而JVM就是一个进程。JVM再启动一个主线程调用mian方法。同时再启动一个垃圾回收线程负责看护，回收垃圾。因此，现在的java程序至少有两个线程并发。一个是垃圾回收线程，一个是执行main方法的主线程。3 进程与线程的关系进程A和进程B的内存独立不共享。线程A和线程B：在java语

原创 Document Modeling with Graph Attention Networks for Multi-grained Machine Reading Comprehension

论文解读：使用图注意力网络进行多粒度机器阅读理解的文档建模阅读目的：学习该论文中基于文档结构的多粒度建模。摘要“自然问题”是一种具有挑战性的新机器阅读理解基准，它具有两个粒度的答案，即长答案（通常是一个段落）和短答案（长答案中有一个或多个实体）。尽管现有方法在此基准上很有效，但它们在训练期间会分别对待这两个子任务，而忽略了它们之间的依赖性。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的多粒度机器阅读理解框架，该框架专注于以文档的分层性质对文档进行建模，这些文档具有不同的粒度级别：文档，段落，句子和标记。我们使

翻译 如何使用图卷积网络在图上进行深度学习（一）（How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks）

图的机器学习是一项艰巨的任务，因为它非常复杂，而且信息结构也很丰富。这篇文章是有关如何使用图卷积网络（GCN）在图上进行深度学习的系列文章中的第一篇，图卷积网络是一种功能强大的神经网络，旨在如何利用其结构信息并且直接在图上进行工作。该系列的文章是：图卷积网络的高级介绍频谱图卷积的半监督学习在本文中，我将对GCN进行介绍，并使用编码示例说明如何通过GCN的隐藏层传播信息。我们将看到GCN如何汇总来自先前各层的信息，以及该机制如何产生图中节点的有用特征表示。什么是图卷积网络？GCN是用于基于图的机

原创 Connecting the Dots: Document-level Neural Relation Extraction with Edge-oriented Graphs

文档句子关系抽取 EMNLP 2019论文地址代码地址abstract文档级关系提取是一个复杂的人工过程，需要逻辑推理才能提取文本中命名实体之间的关系。现有的方法使用基于图的神经模型，以单词为节点，边为单词之间的关系，来对句子之间的关系进行编码。这些模型是基于节点的，即，它们仅基于两个目标节点对来形成表示。但是，实体关系可以通过为节点之间构造唯一的边表示来更好地表达。因此，我们提出了一种用于文档级关系提取的面向边的图神经模型，该模型利用不同类型的节点和边来创建文档级图。图边缘的推理机制使用多实例学习

原创 Classifying Relations by Ranking with Convolutional Neural Networks

句子关系抽取论文阅读(2015 ACL)abstract关系分类是一项重要的语义处理任务，而最新的系统仍依赖于费时费力的人工抽取特征。在本文的工作中，我们使用卷积神经网络来解决关系分类任务，该卷积神经网络通过排名（ranking）进行分类。我们提出了一个新的成对排名损失函数（pairwise ranking loss function）。我们使用SemEval-2010 Task 8数据集执行实验，该数据集旨在对句子中标记的两个名词之间的关系进行分类。使用CR CNN，我们可以在不使用任何昂贵的手工抽取

翻译 The IIIustrated Word2vec

我发现embeddings是机器学习中最有趣的概念之一。如果你曾经使用过Siri、谷歌助手、Alexa、谷歌翻译，甚至是下一个带有单词预测功能的智能手机键盘，那么你很可能已经从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益了。在过去的几十年里，在神经模型中使用embeddings已经有了相当大的发展，譬如最近发展的BERT和GPT2这样的考虑了上下文环境的词嵌入（ word embeddings）...

翻译 A Visual Intro to NumPy and Data Representation

numpy的学习原文连接numpy包是python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力。它极大地简化了向量和矩阵的操作和运算。python的一些主要包依赖NumPy作为其基础架构的基本部分(例如scikit-learn、SciPy、panda和tensorflow)。除了能够对数字数据进行切片和分割之外，掌握numpy还将使您在处理和调试这些库中的高级用例时获得优势。在这篇文章中，...

原创 LangChain框架之概念学习（一）

学习基于模型开发的框架Langchain

原创 事件抽取的概念

事件是指发生在某个特定的时间点或时间段、某个特定的地域范围内，由一个或者多个角色参与的一个或者多个动作组成的事情或状态的改变。主要研究如何从描述事件信息的文本中抽取出用户感兴趣的事件信息，并以结构化的形式呈现出来（从无结构化数据中抽取结构化事件信息）

翻译 Doc2EDAG: An End-to-End Document-level Framework for Chinese Financial Event Extraction

基于实体有向无环图的文档级事件抽取

原创 pytorch（五）：加载数据的常见方法

原创 训练模型常见的优化方法

原创 pytorch（四）：线性回归实现 API

其中Linear（x,y）：x为几列就是几，y是几列就是几。

原创 pytorch（三）：梯度下降和反向传播

反向传播的思想就是对其中的某一个参数单独求梯度。

原创 pytorch（二）：pytorch的入门使用

在使用max（）和min（）时，需要把tensor转为numpy。permute（）函数需要把所有维度的值都传进去。ndarray转tensor。

原创 pytorch（一）：神经网络的介绍

人工神经网络：简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络的结果和功能的数学模型，用于对函数进行估计或近似。神经元是神经网络的基础单元，相互连接组成了神经网络。因此感知机也是一个简单的二分类模型。

翻译 【事件抽取综述】

事件抽取是从海量文本数据中快速获取事件信息的一项重要研究任务。随着深度学习的快速发展，基于深度学习技术的事件抽取成为研究热点。文献中提出了许多方法、数据集和评估指标，提出了对全面和更新调查的需求。本文通过回顾最先进的方法，尤其关注基于深度学习模型的一般领域事件提取。我们根据任务定义介绍了当前通用领域事件提取研究的新文献分类。之后，我们总结了事件提取方法的范例和模型，然后详细讨论了它们中的每一个。最重要的是我们总结了支持预测和评估指标测试的基准。本次调查还提供了不同方法之间的综合比较。

原创 SSM框架_DAY2_Mybatis实现CRUD操作

首先定义QueryVo对象解决POJO中类的属性名和数据库中字段不一致的问题1 给字段起别名2 采用配置的方式

原创 SSM框架_DAY1_Mybatis入门

Mybatis学习计划package com.mian.test;import com.mian.dao.IUserDao;import com.mian.domain.User;import org.apache.ibatis.io.Resources;import org.apache.ibatis.session.SqlSession;import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;import org.apache.

原创 mysql高级，mysql优化，数据库优化（Mysql锁机制）

1 锁的定义2 锁的分类按照对数据的操作类型分：按照对数据操作的粒度分：2.1 表锁(偏读)不能读其他表此时 另一个session修改被读锁住的表会阻塞，直到session1将读锁住的表给unlock。2.1.1 写锁2. 2 行锁（偏写）2.2.1 事务间隙锁危害seesion-2阻塞，需要等待session-1commit。...