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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science. SQL hub
کانال Data Science. SQL hub (@sqlhub) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 35 843 مشترک است و جایگاه 3 816 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 18 135 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 35 843 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 18 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -33 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 8 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.81% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.98% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 2 442 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 425 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 12 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند sql, индекс, postgres, index, sqlite تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“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”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 19 ژوئن, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
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
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
