13、SQLAlchemy ORM 操作与查询全解析

SQLAlchemy ORM核心操作详解

SQLAlchemy ORM 操作与查询全解析

1. 会话中对象的更新

在会话(Session)中更新持久化(Persistent)或待处理(Pending)对象时,我们只需在内存中修改对象,会话会自动处理数据库中的变更。例如,若要对 SKU 为 “111” 的产品重新分类,可直接更新其类别列表:

p3.categories = [slacks, pants, bottoms]
session.flush()

SQLAlchemy 能推断出更新关系所需的最小变更,并且允许为 relation() 类型的属性分配普通 Python 列表。不过,使用动态关系加载器(通过 dynamic_loader() lazy='dynamic' 声明)时,只能使用 remove() append() 方法修改列表,因为 SQLAlchemy 不会隐式将所有相关对象加载到内存中,使用其他修改方法无法推断如何更新数据库。

2. 嵌入 SQL 表达式进行刷新

在对对象执行原子更新时,将 SQL 表达式(来自 SQL 表达式语言)分配给对象的映射属性非常有用。以银行应用为例,从账户余额中扣除一定金额时,先查询余额再更新的方式既不安全又低效,更好的做法是在一个 UPDATE 语句中原子性地扣除金额。示例代码如下:

fr
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值