【TP5.1】模型软删除

简介: 【TP5.1】模型软删除

author:咔咔

wechat:fangkangfk

创建模型

引入一个类跟一个超类

定义软删除字段

设置默认值那个字段,我这边是没有用的,而且加上后,软删除就执行不了,后边在研究问题吧!

屏幕快照 2022-05-12 下午1.32.18.png屏幕快照 2022-05-12 下午1.32.43.png屏幕快照 2022-05-12 下午1.33.00.png

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 Serverless 索引
分类网络中one-hot的作用
在分类任务中,使用神经网络时,通常需要将类别标签转换为一种合适的输入格式。这时候,one-hot编码(one-hot encoding)是一种常见且有效的方法。one-hot编码将类别标签表示为向量形式,其中只有一个元素为1,其他元素为0。
70 3
|
编解码 Serverless
在函数计算FC用自带的SD1.5。加载切换也得10几秒。20秒。如果我使用容量性 1分多 正常吗?
在函数计算FC用自带的SD1.5。加载切换也得10几秒。20秒。如果我使用容量性 1分多 正常吗?
52 1
|
机器学习/深度学习 固态存储 计算机视觉
Anchor-Free即插即用标签分配 | 平滑标签分配+动态IoU匹配解决标签分配不一致(一)
Anchor-Free即插即用标签分配 | 平滑标签分配+动态IoU匹配解决标签分配不一致(一)
177 0
|
并行计算 算法 数据可视化
Anchor-Free即插即用标签分配 | 平滑标签分配+动态IoU匹配解决标签分配不一致(二)
Anchor-Free即插即用标签分配 | 平滑标签分配+动态IoU匹配解决标签分配不一致(二)
92 0
|
前端开发
XVS-440-10MPI-1-1AD EATON 分类系统基于总线的主要作用
XVS-440-10MPI-1-1AD EATON 分类系统基于总线的主要作用
137 0
XVS-440-10MPI-1-1AD EATON 分类系统基于总线的主要作用
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
Anchor-Free即插即用标签分配 | 平滑标签分配+动态IoU匹配解决标签分配不一致
Anchor-Free即插即用标签分配 | 平滑标签分配+动态IoU匹配解决标签分配不一致
386 0
Anchor-Free即插即用标签分配 | 平滑标签分配+动态IoU匹配解决标签分配不一致
|
算法
m基于wcdma的软切换性能matlab仿真,对比平均激活集数(MASN)激活集更新率(ASUR)以及呼叫中断概率(OP)三个性能指标
m基于wcdma的软切换性能matlab仿真,对比平均激活集数(MASN)激活集更新率(ASUR)以及呼叫中断概率(OP)三个性能指标
116 0
m基于wcdma的软切换性能matlab仿真,对比平均激活集数(MASN)激活集更新率(ASUR)以及呼叫中断概率(OP)三个性能指标
|
SQL 数据可视化
tp6中无限极分类里面的获取多级分类数据
tp6中无限极分类里面的获取多级分类数据
tp6中无限极分类里面的获取多级分类数据
|
中间件 容器
【TP5.1】配置解释大全
【TP5.1】配置解释大全
187 0
【TP5.1】配置解释大全
【TP5.1】目录结构的调整
【TP5.1】目录结构的调整
88 0
【TP5.1】目录结构的调整