PostgreSQL查询某个模式下所有的数据库表

最新推荐文章于 2025-04-16 13:06:58 发布
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分类专栏： 问题处理 运维技术 文章标签： postgresql pgsql 查询模式下所有表
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在PostgreSQL中，默认查看只显示公共模式的表。若要查询特定模式如'test'下的表，可以使用SQL语句：SELECT tablename FROM pg_tables WHERE schemaname='test' ORDER BY tablename。此操作帮助用户获取非默认模式下的表格列表。

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PostgreSQL
默认查看数据库下表，只能显示默认公共模式下的所有表，并不能显示全部。
所以要查询某个模式下的表执行下列语句。
引号中是查询的模式名称，替换引号中的模式执行即可。
select tablename from pg_tables where schemaname = ‘test’ order by tablename

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采用的是在代码中编写动态sql语句，再通过mapper层调用对应的数据库。上面是一个简单的通过schemaName（具体数据库名称）获取表信息的sql。这里可能会有多个数据库，要在每个实现类上打上 @DS("（这里标明是哪个数据库）") 注解将上面的sql放入mapper运行，注意一下，在对应的方法上要打上 @Select("${sqlText}")
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### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）是一种用于改进大型语言模型行为的技术，该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #### 实现机制 DPO的核心在于它能够依据人类反馈调整模型输出的概率分布。具体来说，当给定一对候选响应时，DPO试图使更受偏好的那个选项具有更高的生成概率。这种方法不仅简化了传统强化学习所需的复杂环境设置，而且显著增强了模型对于多样化指令的理解能力和执行精度[^2]。 #### PAI平台上的实践指南 为了便于开发者实施这一先进理念，在PAI-QuickStart框架下提供了详尽的操作手册。这份文档覆盖了从环境配置直至完成整个微调流程所需的一切细节，包括但不限于数据准备、参数设定以及性能评估等方面的内容。尤其值得注意的是，针对阿里云最新发布的开源LLM——Qwen2系列，文中给出了具体的实例说明，使得即使是初次接触此类工作的用户也能顺利上手。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments model_name_or_path = "qwen-model-name" tokenizer_name = model_name_or_path training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, ) trainer = Trainer( model_init=lambda: AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path), args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) # 假设已经定义好了train_dataset trainer.train() ``` 这段代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预训练模型并对其进行微调的过程。虽然这里展示的例子并不完全对应于DPO的具体实现方式，但它提供了一个基础模板供进一步定制化开发之用[^3]。
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