HoL

定理证明器HOL的下载和安装 定理证明器HOL下载安装 阅读详情

1、select 所有列

 HQL里没有 select *,可以写成 select O

 如果select后,涉及到实体类的操作,则 select时候不能 select 列名1,列名2。。。。,必须select O

 

3、在JPA里执行 原生SQL

Query q = entityManager .createNativeQuery();

-------------此时 q.setParameter需要用"?1"代替":xx",q.setParameter(1, ID);

                 也可不加数字,直接用问号

-------------返回的数据通常带“[xx]”,需去掉括号

                 也可以用TO_CHAR(count(*))把数字强制转化成文本,再取回,就没有括号啦

                 不处理会有java.math.decimal转化String的异常?

-------------有时候内连接查不到数据,改成嵌套查询

-------------会自动取消所有查询语句中的单引号,但也不会出错


5、关于count(o)

Query q = entityManage.crQuery("select count(o) from ....");
... ...
return (Integer) q.getSingleResult();//这样转化不行,提示long不能转化为int
return Integer.parseInt(q.getSingleResult().toString());//要先转为字符串


 

4、获得数据库连接,执行任何SQL

   a、获取数据库连接

   执行原生态SQL语句,与用JDBC是一样的。只不过AOM里的数据源可以用JNDI查找。

   b、其中的JNDI_NAME为数据源配置文件中配置的数据库连接的jndi-name
得到Connection之后就跟JDBC一样了。

http://www.operamasks.org/forum/viewthread.php?tid=4860&extra=&highlight=hql&page=2


5、关于缓存

使用crQuery(update、delete)数据后,会自动更新缓存

使用 crNativeQuery(update、delete)数据后,不会更新缓存,要手动更新

禁用某张表的缓存:

@Cacheable(false)
@Table(name = "MWT_THESIS")

禁用某次查询的缓存

Query q = entityManager.createQuery("SELECT o FROM thesis o WHERE " + query);
		q.setHint("javax.persistence.cache.storeMode", "REFRESH");

失效所有表的缓存:

( (JpaEntityManager) entityManager.getDelegate() ).getServerSession().getIdentityMapAccessor().invalidateAll();

失效指定表的缓存:

( (JpaEntityManager) entityManager.getDelegate() ).getServerSession().getIdentityMapAccessor().invalidateClass(thesis.class);




6、查询部分字段

在hibernate中,用hql语句查询实体类,采用list方法的返回结果为一个List,该List中封装的对象分为以下三种情况:

1.查询全部字段的情况下,如"from 实体类",list中封装的对象为实体类本身,各属性都将得到填充。

2.只查询一个字段,默认情况下,list中封装的是Object对象。

3.查询两个或两个以上的字段,默认情况下,list中封装的是Object[],长度与所查询的字段数一致。------------已验证,可直接取数组中字段

对于后两种情况,用标签遍历时不太方便,因为无法直接转换成实体类的对象。比较简单的解决方法是:

在hql中使用 select new 包名.类名(属性1,属性2……) from 实体类,同时在实体类中添加带参的构造方法,参数的个数和顺序与(属性1,属性2……) 保持一致,这样我们得到的list中存放的依然是实体类的对象,所查询到的属性得到了填充,使用起来更为方便。


hql查询多表部分字段:
        select new 包名.表1实体类名(表1.属性1,表2.属性2……) from 表1实体类,表2实体类 where 表1.ID=表2.ID(即相关联的字段),同时在要返回的表1实体类中添加表2的属性和带参的构造方法,参数的个数和顺序与(表1.属性1,表2.属性 2……) 保持一致


6、实体属性的类型

字段如设置为int,则用到该字段的方法中的参数也要int,如public user queryByID(int ID);

使用起来很麻烦,不如都为string?


7、eclipseLink日志

http://wiki.eclipse.org/EclipseLink/Examples/JPA/Logging



6、学习

ernate中用hql查询部分字段                 http://wxinpeng.iteye.com/blog/1231105

39、HOL4PRS:助力HOL4定理证明的智能推荐系统 HOL4PRS是一款专为HOL4定理证明器设计的智能推荐系统,通过集成BERT、RoBERTa和T5等基于Transformer的深度学习模型,根据当前证明状态为用户提供高精度的策略推荐。该系统采用数据驱动方法,构建涵盖多个HOL4库的定制数据集,并将证明步骤预测任务建模为多标签分类问题,显著提升了推荐准确率,在Top 10推荐中最高达到93.7%的准确率。相比TacticToe和TacticZero等现有工具,HOL4PRS在适应性、泛化能力和推荐性能方面表现更优,适用于学术研究、工业验证和教学场景,未来 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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