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Python3操作SQLite3创建表主键自增长|CRUD基本操作


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一: SQLite3创建表时主键自增长

1: sqlite支持建立自增主键
create table t_user 
(id integer primary key autoincrement,age int(2), name varchar(10),address varchar(100)
)

 2: 联合主键 

 create table t_user
(

 address_id varchar(20), 
 id integer primary key autoincrement, age int(2),
 name varchar(10),
 address varchar(100),

 primary key (id,address_id )

)

注意:在创建联合主键时,主键创建要放在所有字段最后面,否则也会创建失败

二: Python使用SQLite3创建表

import sqlite3'''由于Python已经内置了SQLite3,直接引入SQLite3模块即可使用
'''# 连接到数据库SQLite
# 数据库文件时data.db,如果文件不存在,则自动在当前目录下面创建conn = sqlite3.connect('data.db')
# 创建一个游标对象Cursor
cursor = conn.cursor()
# 执行一条建表语句,创建t_user表
try:cursor.execute("create table t_user (id INTEGER  PRIMARY KEY  AUTOINCREMENT,"" age int(2), name varchar(10),address varchar(100))")# 提交conn.commit()
except Exception as err:conn.rollback()print("error: ", err)
finally:print("执行finally模块: ", "关闭系统资源")# 关闭游标cursor.close()# 关闭Connection对象conn.close()

 三: 批量插入主键自增长数据主键的赋值

import sqlite3'''对数据库SQLite3执行CRUD操作
'''conn = sqlite3.connect("data.db")cursor = conn.cursor()
param = [(None, 20, "老王", "北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001"),(None, 23, "老李", "北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011"),(None, 22, "老高", "北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021"),(None, 25, "老函", "北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031"),(None, 80, "老彪", "北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041"),(None, 90, "老表", "北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051")]
try:# 批量插入数据sql = 'insert into t_user values(?,?,?,?)'cursor.executemany(sql, param)conn.commit()
except Exception as err:print("插入数据异常: ", err)conn.rollback()
finally:cursor.execute("select * from t_user")resultSet = cursor.fetchall()for item in resultSet:print("数据库表(t_user)数据集: ", item)# 释放资源,关闭游标cursor.close()# 关闭连接conn.close()

四: 查看执行结果 

D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\ClassGrammarExecutorCRUD.py 
数据库表(t_user)数据集:  (1, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
数据库表(t_user)数据集:  (2, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011')
数据库表(t_user)数据集:  (3, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')
数据库表(t_user)数据集:  (4, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031')
数据库表(t_user)数据集:  (5, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')
数据库表(t_user)数据集:  (6, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')
数据库表(t_user)数据集:  (7, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
数据库表(t_user)数据集:  (8, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011')
数据库表(t_user)数据集:  (9, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')
数据库表(t_user)数据集:  (10, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031')
数据库表(t_user)数据集:  (11, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')
数据库表(t_user)数据集:  (12, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')
数据库表(t_user)数据集:  (13, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
数据库表(t_user)数据集:  (14, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011')
数据库表(t_user)数据集:  (15, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')
数据库表(t_user)数据集:  (16, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031')
数据库表(t_user)数据集:  (17, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')
数据库表(t_user)数据集:  (18, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')
数据库表(t_user)数据集:  (19, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
数据库表(t_user)数据集:  (20, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011')
数据库表(t_user)数据集:  (21, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')
数据库表(t_user)数据集:  (22, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031')
数据库表(t_user)数据集:  (23, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')
数据库表(t_user)数据集:  (24, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')

Process finished with exit code 0
 

五:SQLite3批量插入的方式

通过Python脚本向sqlite3数据库批量插入数据这里记录两种批量插入数据的方式:
1、通过execute,用for语句循环
#导入sqlite3包
import sqlite3
# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect("data.db")
#获取一个游标对象
cursor=conn.cursor()
#设置参数i,for语句循环
for i in range(1,10):param=str(i)sql="insert into t_user values(?,?,?,?)"cursor.execute(sql,param)conn.commit()
#关闭连接
conn.close()
cursor.close()2、通过executemany,数据的格式必须为list[tuple(),tuple(),tuple()]或者tuple(tuple(),tuple(),tuple())import sqlite3
# 打开数据库连接
conn = sqlite3.connect("data.db")
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = conn.cursor()
#批量插入数据;mysql使用%  sqlite使用?
sql="insert into t_user values(?,?,?,?)"
#每一个值都作为一个元组,整个参数集作为一个元组
param=((111111,'haha',13),(22222,'hehe',34))
#或者每一个值作为元组,整个参数集作为list :param=[(111111,'haha',13),(22222,'hehe',34)]
#使用executemany方法批量插入数据
cursor.executemany(sql,param)
#提交
conn.commit()
#关闭
conn.close()
cursor.close()===============================================================================
三、cursor执行命令的方法
1、 callproc(self, procname, args):用来执行存储过程,接收的参数为存储过程名和参数列表,返回值为受影响的行数
2、 execute(self, query, args):执行单条sql语句,接收的参数为sql语句本身和使用的参数列表,返回值为受影响的行数
3、executemany(self, query, args):执行单挑sql语句,但是重复执行参数列表里的参数,返回值为受影响的行数
4、nextset(self):移动到下一个结果集
===============================================================================四、cursor接受返回值的方法
1、 fetchall(self):接收全部的返回结果行.
2、 fetchmany(self, size=None):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据.
3、 fetchone(self):返回一条结果行.
4、 scroll(self, value, mode=‘relative’):移动指针到某一行.如果mode=‘relative’,则表示从当前所在行移动value条,如果mode=‘absolute’,则表示从结果集的第一 行移动value条
#执行查询的操作cursor.execute("select * from cdinfo")
#用fetcall方法获取查询返回的全部结果,将结果保存到tup,每条结果都是元组类型,所有的元组组成了一个元组集tup=cursor.fetchall()print(tup)#输出整个结果 print tup[0][3]#输出元组集中,第一个元组的第四个元素

六: Python查询SQLite3数据库的三种方式

import sqlite3'''Python提供了三种查询数据的函数:fetchone(): 获取查询结果集中的下一条记录fetchmany(size)获取指定数量的记录fetchall():获取结果集中的所有记录'''conn = sqlite3.connect("data.db")
cursor = conn.cursor()
userId = 5
try:sql = "select * from t_user"cursor.execute(sql)# 获取查询结果resultOne = cursor.fetchone()print("resultOne: ", resultOne)resultTwo = cursor.fetchmany(20)print("resultTwo: ", resultTwo)resultAll = cursor.fetchall()print("resultAll: ", resultAll)# 使用占位符?,可以避免SQL注入的风险,元组作为参数传值,元组中只有一个元素时,最后的逗号不能去掉resultWhere = cursor.execute("select * from t_user where id <= ?", (userId,))print()print("resultWhere: ", resultWhere.fetchall())
except Exception as err:print("系统异常: ", err)finally:cursor.close()conn.close()

七: 执行结果 

D:\program_file_worker\anaconda\python.exe D:\program_file_worker\python_source_work\SSO\grammar\ClassGrammarBatchOperation.py 
resultOne:  (1, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001')
resultTwo:  [(2, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (3, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (4, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (5, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (6, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (7, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (8, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (9, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (10, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (11, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (12, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (13, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (14, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (15, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (16, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (17, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (18, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (19, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (20, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (21, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021')]
resultAll:  [(22, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (23, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (24, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (25, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (26, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (27, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (28, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (29, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (30, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (31, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (32, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (33, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (34, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (35, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (36, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (37, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (38, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (39, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (40, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (41, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (42, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (43, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (44, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (45, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (46, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (47, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (48, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (49, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (50, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (51, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (52, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (53, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (54, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (55, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (56, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (57, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (58, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (59, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (60, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (61, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (62, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (63, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (64, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (65, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (66, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (67, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (68, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (69, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (70, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (71, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (72, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (73, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (74, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (75, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (76, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (77, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (78, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (79, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (80, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (81, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (82, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (83, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (84, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (85, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (86, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (87, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (88, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (89, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (90, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (91, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (92, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (93, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (94, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (95, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (96, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (97, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (98, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (99, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (100, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (101, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (102, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (103, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (104, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (105, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (106, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (107, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (108, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051'), (109, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (110, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (111, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (112, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (113, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041'), (114, 90, '老表', '北京市丰台区中关村软件园创新中心1-1051')]

resultWhere:  [(1, 20, '老王', '北京市海淀区中关村软件园创新中心1-1001'), (2, 23, '老李', '北京市朝阳区中关村软件园创新中心1-1011'), (3, 22, '老高', '北京市昌平区中关村软件园创新中心1-1021'), (4, 25, '老函', '北京市密云区中关村软件园创新中心1-1031'), (5, 80, '老彪', '北京市房山区中关村软件园创新中心1-1041')]

Process finished with exit code 0
 

八: 更新数据 

import sqlite3'''对数据库SQLite3执行update操作
'''conn = sqlite3.connect("data.db")cursor = conn.cursor()try:sql = "update t_user set name=? where id = ?"cursor.execute(sql, ('老杨', 1))  # id为1的字段更新为"老杨"conn.commit()print('执行成功!')
except Exception as err:print("update时发生了异常: ", err)conn.rollback()
finally:result = cursor.execute("select * from t_user where id = ?", (1,))print("更新后的数据为:  ", result.fetchone())print("游标,数据库连接关闭,释放连接资源.....")cursor.close()conn.close()

九: 删除操作

import sqlite3'''对数据库SQLite3执行delete操作
'''conn = sqlite3.connect("data.db")cursor = conn.cursor()
try:sql = "delete from t_user where id = ?"cursor.execute(sql, (204,))  # id=201记录删除conn.commit()print('执行成功!')
except Exception as err:print("删除时发生了异常: ", err)conn.rollback()
finally:result = cursor.execute("select * from t_user where id = 204")for item in result.fetchall():print("删除后的数据为:  ", item)print("游标,数据库连接关闭,释放连接资源.....")cursor.close()conn.close()

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西门子S7-1200使用LRCF通信库与安川机器人进行EthernetIP通信的具体方法示例

西门子S7-1200使用LRCF通信库与安川机器人进行EthernetIP通信的具体方法示例 准备条件: PLC:S7-1200 1214C DC/DC/DC 系统版本4.5及以上。 机器人控制柜:安川YRC1000。 软件:TIA V17 PLC做主站,机器人做从站。 具体方法可参考以下内容: 使用的库文件为西门子 1200系列…...

pytorch第一天(tensor数据和csv数据的预处理)lm老师版

tensor数据&#xff1a; import torch import numpyx torch.arange(12) print(x) print(x.shape) print(x.numel())X x.reshape(3, 4) print(X)zeros torch.zeros((2, 3, 4)) print(zeros)ones torch.ones((2,3,4)) print(ones)randon torch.randn(3,4) print(randon)a …...

CSP-J第二轮试题-2021年-1.2题

文章目录 参考&#xff1a;总结 [CSP-J 2021] 分糖果题目背景题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1 样例 #2样例输入 #2样例输出 #2 样例 #3样例输入 #3样例输出 #3 提示答案1答案2-优化 [CSP-J 2021] 插入排序题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样…...

怒刷LeetCode的第16天(Java版)

目录 第一题 题目来源 题目内容 解决方法 方法一&#xff1a;迭代 方法二&#xff1a;模拟 方法三&#xff1a;循环模拟 方法四&#xff1a;传递 第二题 题目来源 题目内容 解决方法 方法一&#xff1a;回溯 方法二&#xff1a;枚举优化 第三题 题目来源 题目…...

让大脑自由

前言 作者写这本书的目的是什么&#xff1f; 教会我们如何让大脑更好地为自己工作。 1 大脑的运行机制是怎样的&#xff1f; 大脑的基本运行机制是神经元之间通过突触传递信息&#xff0c;神经元的兴奋和抑制状态决定了神经网络的运行和信息处理&#xff0c;神经网络可以通过…...

Arcgis克里金插值报错:ERROR 010079: 无法估算半变异函数。 执行(Kriging)失败。

Arcgis克里金插值报错&#xff1a;ERROR 010079: 无法估算半变异函数。 执行(Kriging)失败。 问题描述&#xff1a; 原因&#xff1a; shape文件的问题&#xff0c;此图可以看出&#xff0c;待插值的点有好几个都超出了地理范围之外&#xff0c;这个不知道是坐标系配准的问…...

Docker Compose安装

title: “Docker Compose安装” createTime: 2022-01-04T19:08:1508:00 updateTime: 2022-01-04T19:08:1508:00 draft: false author: “name” tags: [“docker”,“docker-compose”] categories: [“install”] description: “测试的” docker-compose安装步骤 1.下载 u…...

机器人过程自动化(RPA)入门 7. 处理用户事件和助手机器人

在UiPath中,有两种类型的Robot用于自动化任何流程。一个是后台机器人,它在后台工作。它独立工作,这意味着它不需要用户的输入或任何用户交互。另一个是前台机器人,也被称为助理机器人。 本章介绍前台机器人。在这里,我们将了解自动化过程中通过简单按键、单击鼠标等触发事…...

在linux下预览markdown的方法,转换成html和pdf

背景 markdown是一种便于编写和版本控制的格式&#xff0c;但却不便于预览——特别是包含表格等复杂内容时&#xff0c;单纯的语法高亮是远远不够的——这样就不能边预览边调整内容&#xff0c;需要找到一种预览方法。 思路 linux下有个工具&#xff0c;叫pandoc&#xff0c…...

AIOT入门指南:探索人工智能与物联网的交汇点

AIOT入门指南&#xff1a;探索人工智能与物联网的交汇点 1. 引言 随着技术的快速发展&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;和物联网&#xff08;IoT&#xff09;已经成为当今最热门的技术领域。当这两个领域交汇时&#xff0c;我们得到了AIOT - 一个结合了AI的智能…...

CCC数字钥匙设计【NFC】 --车主配对流程介绍

1、车主配对流程介绍 车主配对流程可以通过车内NFC进行&#xff0c;若支持UWB测距&#xff0c;也可以通过蓝牙/UWB进行&#xff0c;本文主要介绍通过NFC进行车主配对的流程。 整个配对流程相对较为复杂&#xff0c;本文主要梳理整体的步骤流程&#xff0c;其中的每个细节流程未…...

pam_env.so模块配置解析

在PAM&#xff08;Pluggable Authentication Modules&#xff09;配置中&#xff0c; /etc/pam.d/su 文件相关配置含义如下&#xff1a; 配置解析 auth required pam_env.so1. 字段分解 字段值说明模块类型auth认证类模块&#xff0c;负责验证用户身份&am…...

【Go】3、Go语言进阶与依赖管理

前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课&#xff0c;做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程&#xff0c;它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道&#xff0c;并基于CSP&#xff08;Communicating Sequential Processes&#xff0…...

视频字幕质量评估的大规模细粒度基准

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用&#xff0c;因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型&#xff08;VLMs&#xff09;在字幕生成方面…...

论文浅尝 | 基于判别指令微调生成式大语言模型的知识图谱补全方法(ISWC2024)

笔记整理&#xff1a;刘治强&#xff0c;浙江大学硕士生&#xff0c;研究方向为知识图谱表示学习&#xff0c;大语言模型 论文链接&#xff1a;http://arxiv.org/abs/2407.16127 发表会议&#xff1a;ISWC 2024 1. 动机 传统的知识图谱补全&#xff08;KGC&#xff09;模型通过…...

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

A2A JS SDK 完整教程:快速入门指南

目录 什么是 A2A JS SDK?A2A JS 安装与设置A2A JS 核心概念创建你的第一个 A2A JS 代理A2A JS 服务端开发A2A JS 客户端使用A2A JS 高级特性A2A JS 最佳实践A2A JS 故障排除 什么是 A2A JS SDK? A2A JS SDK 是一个专为 JavaScript/TypeScript 开发者设计的强大库&#xff…...

C/C++ 中附加包含目录、附加库目录与附加依赖项详解

在 C/C 编程的编译和链接过程中&#xff0c;附加包含目录、附加库目录和附加依赖项是三个至关重要的设置&#xff0c;它们相互配合&#xff0c;确保程序能够正确引用外部资源并顺利构建。虽然在学习过程中&#xff0c;这些概念容易让人混淆&#xff0c;但深入理解它们的作用和联…...

Spring Boot + MyBatis 集成支付宝支付流程

Spring Boot MyBatis 集成支付宝支付流程 核心流程 商户系统生成订单调用支付宝创建预支付订单用户跳转支付宝完成支付支付宝异步通知支付结果商户处理支付结果更新订单状态支付宝同步跳转回商户页面 代码实现示例&#xff08;电脑网站支付&#xff09; 1. 添加依赖 <!…...

Java 与 MySQL 性能优化:MySQL 慢 SQL 诊断与分析方法详解

文章目录 一、开启慢查询日志&#xff0c;定位耗时SQL1.1 查看慢查询日志是否开启1.2 临时开启慢查询日志1.3 永久开启慢查询日志1.4 分析慢查询日志 二、使用EXPLAIN分析SQL执行计划2.1 EXPLAIN的基本使用2.2 EXPLAIN分析案例2.3 根据EXPLAIN结果优化SQL 三、使用SHOW PROFILE…...