randumb 项目技术文档
2024-12-26 17:33:04作者:丁柯新Fawn
1. 安装指南
首先,您需要在您的Gemfile文件中添加以下代码来引入randumb库:
gem 'randumb'
接下来,执行以下命令来更新您的bundle:
bundle install
确保您的ActiveRecord版本不低于3.0.0,并且您的数据库支持SQLite、MySQL或Postgres/PostGIS。
2. 项目的使用说明
randumb是一个Ruby库,允许您轻松地从您的数据库中随机抽取记录。最简单的使用方式是将其作为ActiveRecord查询的一部分:
Artist.order_by_rand.first # 如果有Artist记录,则返回一个随机的Artist,否则返回nil
Artist.order_by_rand.limit(3).all # 返回一个包含三个随机Artist的数组
Artist.order_by_rand.limit(1).all # 返回一个包含一个随机Artist的数组
###randumb的工作原理
randumb实际上只是在您的查询中添加了一个额外的ORDER BY RANDOM()(对于MySQL则是RAND())。
3. 项目API使用文档
以下是randumb提供的一些高级使用方法:
加权随机排序
您可以使用order_by_rand_weighted方法来偏好某些记录。
例如,如果您想偏好评分较高的电影,并且您的Movie模型有一个数字类型的score字段,您可以使用以下方式:
Movie.order_by_rand_weighted(:score).first # 随机返回一个电影
Movie.order_by_rand_weighted(:score).limit(10).all # 返回一个最多包含10个电影的数组
种子随机性
如果您希望给随机性设定一个种子以便产生可预测的结果,您可以在randumb的任何方法中提供一个可选的整数种子:
Artist.order_by_rand(seed: 123).limit(2) # 两次调用将返回相同的两个Artist
Artist.order_by_rand(seed: 123).limit(2)
随机ID洗牌
还有一些方法允许您使用randumb的早期算法进行随机记录选择。请注意,使用此方法时无法应用加权,并且limit/orders的行为也会有所不同。
# 返回视图数最高的100个Artist中随机选取的5个
artists = Artist.limit(100).order("view_count DESC").random_by_id_shuffle(5)
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在安装指南中详细描述。您需要通过Gemfile添加randumb依赖,然后执行bundle安装命令。请确保您的ActiveRecord和数据库支持与randumb兼容。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
296
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220