Data Science. SQL hub
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Data Science. SQL hub
تُعد قناة Data Science. SQL hub (@sqlhub) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 35 843 مشتركاً، محتلاً المرتبة 3 816 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 18 135 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 35 843 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 18 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -33، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.81%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.98% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 442 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 425 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 12.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РКН: https://vk.cc/cIi9vo
#VRHSZ”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 19 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
t1 MINUS t2
Любые дубликаты строк только в T1 исключаются из результатов
В 21c добавлен MINUS ALL, который возвращает избыточные дубликаты.
Также добавлен синоним MINUS - EXCEPT, соответствующий стандарту #SQL
Oператор MINUS используется для возврата всех строк первого запроса SELECT, не возвращаемых вторым SELECT.
@sqlhub#XML в строки и столбцы в Oracle #SQL с помощью
XMLTABLE ( '/path/to/elements' PASSING <xml> COLUMNS ... )
Команда генерирует строку для каждого элемента, на который ссылается путь.
COLUMNS определяет путь к элементам и атрибутам, находящимся в этом пункте.
@sqlhubjoin (джоин, т. е. соединение). В этой статье рассмотрим концепции, лежащие в основе join-операций, и изучим стратегии эффективного извлечения данных.
Сосредоточимся на MySQL — одной из самых популярных систем управления реляционными базами данных.
▪Читать
@sqlhubpip install transformers==4.35.2
Загрузка модели
Используйте следующий код Python для загрузки модели:
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cfahlgren1/NaturalSQL-6.7B-v0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"cfahlgren1/NaturalSQL-6.7B-v0",
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16,
)
Генерация текста
Чтобы сгенерировать текст, используйте следующий код на Python.
messages=[
{ 'role': 'user', 'content': prompt}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
# 32023 is the id of <|EOT|> token
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512, do_sample=False, top_k=50, top_p=0.95, num_return_sequences=1, eos_token_id=32023)
print(tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs[0]):], skip_special_tokens=True))
▪Подробнее
@sqlhub
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
