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我也要
1、从 SQLite 的 2.3.4 版本开始，如果你将一个表中的一个字段声明为 INTEGER PRIMARY KEY，那么无论你何时向该表的该字段插入一个 NULL 值，这个 NULL 值将自动被更换为比表中该字段所有行的最大值大 1 的整数；如果表为空，那么将被更换为 1。
2、新键相对于表中的已有键来说是唯一的，但它可能与之前从表中删除的键值重叠。
要始终得到在整个表中唯一的键，在INTEGER PRIMARY KEY的声明之前加关键词AUTOINCREMENT.这样被选的键将总是比表中已存在的最大键大1。
若可能的最大键已存在于表中，INSERT操作将失败并返回一个SQLITE_FULL错误码.
NotImplementedError: Cannot copy out of meta tensor； no data! Please use torch.nn.Module.to_empty()
Please use torch.nn.Module.to_empty() instead of torch.nn.Module.to()输出(llama) (base) [root@localhost home]# nvidia-smi Unable to determine the device handle for GPU0000:09:00.0: Unknown Error。这是典型的“孤儿进程”，但它还是。(僵尸进程)，占用 GPU 资源。如果进程仍然不消失，并且。，这意味着它的父进程是。
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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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
ibatis自动生成键selectkey（Oracle、MYSQL、MSSQL、SQLITE）
我们在数据库插入一条数据的时候，经常是需要返回插入这条数据的主键。但是数据库供应商之间生成主键的方式都不一样。 有些是预先生成(pre-generate)主键的，如Oracle和PostgreSQL；有些是事后生成(post-generate)主键的，如MySQL和SQL Server。但是不管是哪种方式，我们都可以用iBATIS的节点来获取语句所产生的主键。 例...
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
android inset 标签,android – 对sqlite的insert语句返回的row_id进行澄清
好的,我们看到here SQLite insert语句返回一个名为row id的东西.插入时,我们知道SQLite喜欢名为ID的主键列,并且如果插入的ID值为null,则会自动生成适当的值.缺少的粘合剂是确认SQLiteDatabase.insert()方法返回的行id实际上是为行的主键自动生成的值. (这不是Oracle的情况……)请问有人确认或否认吗？解析度好的,所以从@sixfeetsix发...
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
mybatis plus + sqlite 自增主键插入报错问题
根据报错信息，大概可以判断出，插入数据时，数据库生成自增主键，然后将主键返回并设置到entity里面时发生了异常，原因是sqlite的驱动不支持该方法。不使用mybatis提供的自增主键配置：@TableId(type = IdType.AUTO)，手动生成主键即可解决。
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我们在数据库插入一条数据的时候，经常是需要返回插入这条数据的主键。但是数据库供应商之间生成主键的方式都不一样。有些是预先生成(pre-generate)主键的，如Oracle和PostgreSQL；有些是事后生成(post-generate)主键的，如MySQL和SQL Server。但是不管是哪种方式，我们都可以用iBATIS的节点来获取语句所产生的主键。例子如下：SELECTSTOCKIDS...
sqlite插入自增长标识字段，获得新id
sqlite的语法和sql server的语法是有一些区别的，比如插入数据，对于标示种子的字段，必须指定为NULL，而获得新id，在sql server中是 SELECT @@IDENTITY [id] 但是在sqlite中不是这样，而是 insert into t_1(id,name)values(NULL,'赵玉开5'); select last_insert_rowid() new
Sqlite 建表语句
[size=18px]今天看到sqlite ,要用sql语句建立一张表,其中有这么个主键的字段[/size] StringBuffer sqlBuffer = new StringBuffer(); sqlBuffer.append("CREATE TABLE IF NOT EXISTS "); sqlBuffer.append(table.tab
【EF Core】自动生成的字段值
自动生成字段值，咱们首先想到的是主键列（带 IDENTITY 的主键）。EF Core 默认的主键配置也是启用 Identity 自增长的，而且可以自动标识主键。前提是代表主键的实体属性名要符合以下规则： 1、名字叫 ID、id、或 Id，就是不分大小写； 2、名字由实体类名 + Id 构成。比如，Car 实体类，包含一个属性叫 CarID 或 CarId； 3、属性类型是整数类型（int、lo...
hibernate：ids for this class must be manually assigned before calling save 解决方案
出现该错误，说明保存对象的主键没有自动生成，需要根据不同的数据库，设计主键的生成方式，例如： [b]Oracle数据库：[/b] 在Hibernate的映射文件中，需要声明主键是根据序列自动生成的。 [code="java"] SEQ_TL_COMMON_ITEM [/code] [b]SQLite数据库：[/b] 在Hibernate的...
Entity Framework 6连接Postgresql、SQLite、LocalDB的注意事项和配置文件
Postgresql Postgresql支持Code First的方式自动生成表，不过默认的模式是dbo而不是public，而且还可以自动生成自增主键。 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <configuration> <configSections> <!-- For more inf...
PostgreSQL数据库移植到SQLite数据库
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SQLite 自动增长
对于SQLite 主键数据类型为 int 类型。 插入的时候，不传入数据， 就是默认为自动递增处理。 last_insert_rowid() 函数用于获取最新生成的 ID sqlite> CREATE TABLE test_create_tab2 ( ...> id integer, ...> val VARCHAR(10), ...> PRIMARY
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