Update sys_sequence s Set s.sequence_index=(Select Max(Id)+1 From KM_BID) Where s.sequence_name='KM_BID';
Update sys_sequence s Set s.sequence_index=(Select Max(Id)+1 From KM_BTYPE) Where s.sequence_name='KM_BTYPE';
Update sys_sequence s Set s.sequence_index=(Select Max(Id)+1 From KM_CHECK_GROUP) Where s.sequence_name='KM_CHECK_GROUP';
Update sys_sequence s Set s.sequence_index=(Select Max(Id)+1 From KM_KNOWLEDGE) Where s.sequence_name='KM_KNOWLEDGE';
Update sys_sequence s Set s.sequence_index=(Select Max(Id)+1 From KM_KNOWLEDGE_ATTACH) Where s.sequence_name='KM_KNOWLEDGE_ATTACH';
Update sys_sequence s Set s.sequence_index=(Select Max(Id)+1 From KM_PERSONALFAVOR) Where s.sequence_name='KM_PERSONALFAVOR';
Update sys_sequence s Set s.sequence_index=(Select Max(Id)+1 From KM_TN_KNOWLEDGE) Where s.sequence_name='KM_TN_KNOWLEDGE';
Update sys_sequence s Set s.sequence_index=(Select Max(Id)+1 From KM_TREE_NODE) Where s.sequence_name='KM_TREE_NODE';
Update sys_sequence s Set s.sequence_index=(Select Max(Id)+1 From KM_TREE_NODE_POWER) Where s.sequence_name='KM_TREE_NODE_POWER';
分享到:
相关推荐
自然语言到SQL的技术(简称NL2SQL或Seq2SQL)旨在通过机器学习方法实现这一转化过程,使得用户能够用日常语言来查询数据库,极大地提升了用户体验和数据访问效率。 #### 技术原理概述 自然语言到SQL查询的转换主要...
标题中的“Python-该repo提供了SQLNet和Seq2SQL神经网络的实现”表明这是一个与Python编程语言相关的项目,特别地,它关注的是SQL查询的自动生成。SQLNet和Seq2SQL是两个深度学习模型,它们在自然语言处理(NLP)...
在这个名为"Python-这个项目使用seq2seq模型来对对联"的项目中,开发者利用seq2seq(Sequence to Sequence)模型来解决对联生成的问题,这是一种在自然语言处理(NLP)中非常有效的技术。Seq2seq模型最早由Sutskever...
毕业设计项目基于Seq2seq和LSTM,Attation机的聊天机器人+情绪检测(实现测试聊天用户的情绪状况),该项目是个人毕设项目,答辩评审分达到98分,代码都经过调试测试,确保可以运行!欢迎下载使用,可用于小白学习、...
项目中已经提供了一个训练好的Seq2Seq模型,可以通过`torch.save`和`torch.load`进行模型的保存和加载。对于Transformer模型,用户需要自行训练,因为模型文件未包含在压缩包内。 总的来说,PyTorch提供了强大的...
根据给定文件的信息,我们可以提炼出关于“Seq2Seq序列生成模型”的一系列重要知识点,包括其定义、工作原理、应用场景以及在2017年的深度学习项目中的具体应用实例。 ### Seq2Seq(Sequence to Sequence)模型概述...
SEQ2SQL 如果要以SEQ2SQL开头,这是一个不错的选择。 在这个项目中,我们将通过编辑代码的相关部分和有用的技术,以非常简单的步骤来使用OpenNMT训练您自己的翻译模型,以提取相关数据并为正在进行的论文提供可视化...
在本项目中,我们将深入探讨如何使用Python编程语言来实现一个基于知识库的问答系统,该系统基于Seq2Seq(Sequence to Sequence)模型。Seq2Seq模型最初在机器翻译任务中取得了显著成果,后来也被广泛应用于对话系统...
在这个项目中,我们将关注如何使用TensorFlow 1.x版本来实现Seq2Seq模型,特别是结合LSTM(长短时记忆网络)和注意力机制(Attention Mechanism)。让我们深入探讨这些技术。 首先,Seq2Seq模型是基于RNN(循环神经...
**seq2seq模型** seq2seq(Sequence to Sequence)模型是一种深度学习框架,主要用于处理序列到序列的问题,如机器翻译、语音...对于开发者来说,理解并掌握这些模型有助于在实际项目中实现更高效的序列处理解决方案。
"seq2seq-summarizer-master"压缩包很可能是包含一个完整的seq2seq文本摘要项目。该项目可能包括以下组件: 1. `model.py`:定义seq2seq模型结构,包括编码器和解码器的实现。 2. `data_loader.py`:处理数据集,...
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大...汽车大师问答摘要与推理比赛参赛源码+项目说明(seq2seq+seq2seq_attention).zip
《PyTorch实现Seq2Seq模型详解》 Seq2Seq(Sequence to Sequence)模型是深度学习领域中的...在`seq2seqModel-master`这个项目中,你将找到完整的实现细节和代码示例,进一步加深对Seq2Seq模型在PyTorch中应用的理解。
seq2seq-cnn-1506.05869v3.pdf seq2seq-paper-1409.3215v3.pdf seq2seq-cnn-1506.05869v3.pdf seq2seq-paper-1409.3215v3.pdf
cdc_seq_log.sql
本项目“seq2seq-translation.zip”着重于构建一个基于神经网络的端到端翻译系统,其中编码器使用了门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU),解码器则提供了两种实现方式:一种带有注意力机制(Attention ...
基于seq2seq加入注意力机制的彩票预测python源码+项目说明.zip基于seq2seq加入注意力机制的彩票预测python源码+项目说明.zip基于seq2seq加入注意力机制的彩票预测python源码+项目说明.zip基于seq2seq加入注意力机制...
在本文中,我们将深入探讨序列到序列(Seq2Seq)模型在TensorFlow框架中的实现,以及如何使用交叉熵(Entropy)进行预测。Seq2Seq模型是深度学习领域中用于处理时序数据,如自然语言翻译、语音识别和文本生成等任务...
【基于知识库的问答seq2seq模型】 在自然语言处理领域,基于知识库的问答系统是一种重要的技术,它能够从大型知识库中检索并提供准确的答案来响应用户的问题。Seq2Seq(Sequence to Sequence)模型是这样的问答系统...