15、使用Tortoise ORM和Motor与数据库通信

使用Tortoise ORM和Motor与数据库通信

在开发应用程序时,与数据库进行交互是一项常见且重要的任务。本文将介绍如何使用Tortoise ORM与SQL数据库进行通信,以及如何使用Motor与MongoDB数据库进行通信。

1. 使用Tortoise ORM与SQL数据库通信

Tortoise ORM是一个异步ORM(对象关系映射)库,可用于与SQL数据库进行交互。下面将介绍如何使用Tortoise ORM进行对象的更新和删除操作,以及如何处理实体之间的关系。

1.1 更新和删除对象

更新和删除现有对象的逻辑基本相同,只需调用Tortoise对象的相应方法即可。以下是更新和删除对象的示例代码:

# 更新对象
@app.patch("/posts/{id}", response_model=PostDB)
async def update_post(
    post_update: PostPartialUpdate, post: PostTortoise = Depends(get_post_or_404)
) -> PostDB:
    post.update_from_dict(post_update.dict(exclude_unset=True))
    await post.save()
    return PostDB.from_orm(post)

# 删除对象
@app.delete("/posts/{id}", status_code=status.HTTP_204_NO_CONTENT)
async def delete_post(
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。
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