long long ago , i think if i want to improve my english especially computer english . i must do so mucn things like read some professional book and listen some professional vedio.but recently, i found out it's wrong. at the beginning, i must use engl…

1.begin…end 语法: begin {sql语句或语句块} end 注意:begin 和end要成对使用 2.if…else 语法: if  布尔表达式 {sql语句或语句块} else  布尔表达式 {sql语句或语句块} 例如: declare @m int,@n int set @m=4 set @n=2 if @m>@n print 'X>Y' else print 'X<Y' 执行结果: 样例数据: 要求:如果ID3-15的分数平均值大于85,则显示“成绩不错”,否则显…

这是5个特殊的代码块.要理解这几个块,关键在于几个时间点: (1).程序编译期间 (2).程序执行期间 (3).程序执行结束但还未退出期间 BEGIN块 BEGIN块是在程序编译期间执行的,也就是上面的步骤(1)所在期间 即使程序中出现了语法错误,BEGIN块也会执行 如果出现了多个BEGIN块,则按照FIFO(first in first out)的方式输出,也就是从上到下的顺序 在BEGIN期间可以做一些程序执行之前的操作,例如事先给某个比较特殊的变量赋值,检查文件是否存在,检查操作系统是否…

 第1个相关用法:摘自:https://shiyousan.com/post/f13d29b7-0d87-4168-bd8b-8b28b0991b5a 以下是出现错误的SQL部分语句: 此错误的原因是由于一个事务只能对应一个操作,要么回滚要么提交,所以执行了ROLLBACK TRAN语句后一定不能再执行COMMIT TRAN语句!!!而无论是回滚事务还是提交事务,都是不会中断SQL处理流程的,要想中断流程就需要使用RETURN语句. 上面范例中的语句先执行了ROLLBACK TRAN回滚操作(这…

回到: Linux系列文章 Shell系列文章 Awk系列文章 BEGIN和END语句块 awk的所有代码(目前这么认为)都是写在语句块中的. 例如: awk '{print $0}' a.txt awk '{print $0}{print $0;print $0}' a.txt 每个语句块前面可以有pattern,所以格式为: pattern1{statement1}pattern2{statement3;statement4;...} 语句块可分为3类:BEGIN语句块.END语句块和mai…

一般骨架模型由两部分组成: Rigging(bone):相当于骨架,可以用来控制模型的动作 Mesh(skin):相当于表面皮肤 骨架模型一般是层级结构的,比如上面 背骨是root,他的孩子包括胳膊.腿,手指就是再下一层的结构.当父结构运动时,带动子结构也运动.而子结构运动时,父结构不一定运动. 图形引擎制作动画: 对于每个顶点添加一个槽数组,每个槽包含一个骨骼的ID和权重.此处给每个数组分配了四个槽(与每个顶点关联的骨骼不超过4个) 骨骼ID是一系列骨骼转换的索引.权值用于将一系列骨骼的转换合…

1.python的历史 2004 Django框架 python2 和 python3的区别 python2 源码不统一 有重复功能代码 python3 源码统一 没有重复功能代码 Python的发展过程: 1989年,为了打发圣诞节假期,Guido开始写Python语言的编译器.Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python's Flying Circus.他希望这个新的叫做Python的语言,能符合他的理想:创造一种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的…

   一同事在测试服务器(系统:Windows 2008 R2 Standard 数据库:SQL SERVER 2008 R2)通过链接服务器test使用分布式事务测试时出错,出错信息如下: set xact_abort on begin tran update test.mydb.dbo.test_one set name='test' where  id= 3 ; commit OLE DB provider "SQLNCLI10" for linked server "…

首先来讲一下step into step over step return的区别: step into就是单步执行,遇到子函数就进入并且继续单步执行:(F5) step over是在单步执行时,在函数内遇到子函数时不会进入子函数内单步执行,而是将子函数整个执行完再停止,也就是把子函数整个作为一步.(F6) step return就是单步执行到子函数内时,用step return就可以执行完子函数余下部分,并返回到上一层函 数.(F7) step into:进入子函数 step over:越过子函…

Python 调试:step into/step out/step over 的区别: 首先在PyCharm 程序中设置 “ 断点 ”,后点击右上角的Debug 按钮进入调试程序状态: step into:进入子函数.即为单步执行,遇到子函数就进入并且继续单步执行.step over:越过子函数,但子函数会执行.即为:在单步执行时,在函数内遇到子函数时不会进入子函数内单步执行,而是将子函数整个执行完再停止,也就是把子函数整个作为一步.step out:跳出子函数  .即为“”单步执行到子函数内时…

割线法 割线法求解方程\(f(x)=0\)的根需要两个接近真实根\(x^\*\)的初值\(x_0\)和\(x_1\),于是得到函数\(f(x)\)上两个点\((x_0,y_0=f(x_0))\)和\((x_1,y_1=f(x_1))\),连接这两点得到一条直线(割线): \begin{equation*}y-y_1=\frac{y_1-y_0}{x_1-x_0}(x-x_1)\end{equation*} 由于我们要求解\(f(x)=0\),因此设\(y=0\),由上式解出\(x\),作为下次迭…

http://www.okbase.net/doc/details/931  还没有亲自验证过,仅收藏 当你完成一个应用软件的开发后,那么你还需要为该软件做一个规范化的安装程序,这是程序设计的最后一步,同时也是很重要的一步,因为运行安装程序往往是用户做的第一步操作.很多报刊文章介绍了许多如何利用installshield等工具软件来制作安装程序的方法,这种办法可以很快建立起较常见的安装模式,但用这种办法也有一些不足,如做成的安装程序一般较大:风格较单一:不能灵活的控制启动方式和快捷方式.其实安装…

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参…

Eligibility Traces Eligibility Traces是强化学习中很基本很重要的一个概念.几乎所有的TD算法可以结合eligibility traces获得更一般化的算法,并且通常会更有效率. Eligibility traces可以将TD和Monte Carlo算法统一起来.之前我们见过n-step方法将二者统一起来,eligibility traces 优于n-step的主要地方在于计算非常有效率,其只需要一个trace向量,而不需要储存n个特征向量.另外,eligibi…

n-step Bootstrapping n-step 方法将Monte Carlo 与 one-step TD统一起来. n-step 方法作为 eligibility traces 的引入,eligibility traces 可以同时的在很多时间间隔进行bootstrapping. n-step TD Prediction one-step TD 方法只是基于下一步的奖励,通过下一步状态的价值进行bootstrapping,而MC方法则是基于某个episode的整个奖励序列.n-step…

目录 基本形式 代价函数 用梯度下降法求\(\vec\theta\) 扩展 基本形式 逻辑回归是最常用的分类模型,在线性回归基础之上扩展而来,是一种广义线性回归.下面举例说明什么是逻辑回归:假设我们有样本如下(是我编程生成的数据): 我们要做的是找到一个决策边界,把两类样本给分开,当有新数据进来时,就判断它在决策边界的哪一边.设边界线为线性函数 \[h_\theta(\vec x) = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 \tag {1}\]取0时的直线,如…

目录 基本形式 求解参数\(\vec\theta\) 梯度下降法 正规方程导法 调用函数库 基本形式 线性回归非常直观简洁,是一种常用的回归模型,大叔总结如下: 设有样本\(X\)形如: \[\begin{pmatrix} x_1^{(1)} & x_2^{(1)} & \cdots &x_n^{(1)}\\ x_1^{(2)} & x_2^{(2)} & \cdots & x_n^{(2)}\\ \vdots & \vdots & \vdo…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

2017-2018-2 『网络对抗技术』Exp9:Web安全基础 --------CONTENTS-------- 一.基础问题回答 1.SQL注入攻击原理,如何防御? 2.XSS攻击的原理,如何防御? 3.CSRF攻击原理,如何防御? 二.实践过程记录 1.General ①Http Basics 2.Code Quality ①Discover Clues in the HTML 3.Cross-Site Scripting(XSS) ①Phishing with XSS ②Stored X…

Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话:“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具备高可靠.低延迟.全局唯一等特点.目前已经广泛应用于美团金融.美团外卖.美团酒旅等多个部门.具体的技术细节,可参考此前美团技术博客的一篇文章:<Leaf美团分布式ID生成服务>.近日,Leaf项目已经在Github上开源:https://github.com/Meituan-Dianpin…

未优化版本:http://www.cnblogs.com/duwenxing/p/7569376.html slist.h #ifndef __SLIST_H__ #define __SLIST_H__ #include<cstdio> #include<malloc.h> #include<assert.h> typedef int ElemType; typedef struct Node { //定义单链表中的结点信息 ElemType data; //结点的数据…

itemize和enumerate还有description 是LaTeX里列举的三种样式,分别讲一些使用技巧.itemize(意为分条目): \begin{itemize} \item[*] a \item[*] b \end{itemize} 这样出来的形式为  * a  * bitem的方括号里的内容是为定制前面的符号,可以不要(连同括号),那么前面的符号就是默认的黑点,也可以换为其他的符号,如-,+,等 enumerate(意为编号): \begin{enumerate}[1)] \it…

c:forEach用法   <c:foreach>用法   <c:foreach>类似于for和foreach循环   以下是我目前见过的用法:1.循环遍历,输出所有的元素.<c:foreach items="${list}" var="li">${li}</c:foreach>注意:items 用于接收集合对象,var 定义对象接收从集合里遍历出的每一个元素.同时其会自动转型.2.循环遍历,输出一个范围类的元素.&l…

一.前言 我写博客主要靠自己实战,理论知识不是很强,要全面介绍Tomcat Digester,还是需要一定的理论功底.翻阅了一些介绍 Digester 的书籍.博客,发现不是很系统,最后发现还是官方文档最全面.这里我就把其全文翻译一遍吧,部分不好懂的地方会做些补充. 前面写了两篇 ,一篇是 sax 模型的,一篇是模仿着 Tomcat 的Digester 写的.大家可以先看看这两篇,而且很有必要照着文中的源码跑一下,源码都放在基友网站了. 曹工说Tomcat1:从XML解析说起   曹工说Tomc…

本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略的重要性(因为某种意义上来说:聊天消息ID的优劣决定了IM应用层某些功能实现的难易度),所以即时通讯网近期正在着重整理有关IM中的聊天消息ID算法方面的文章,包括微信团队的这篇<微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)>,以及融云分享的<融云技术分享:解密融云IM产品…

转自:玩转Google开源C++单元测试框架Google Test系列(gtest)之四 - 参数化 一.前言 在设计测试案例时,经常需要考虑给被测函数传入不同的值的情况.我们之前的做法通常是写一个通用方法,然后编写在测试案例调用它.即使使用了通用方法,这样的工作也是有很多重复性的,程序员都懒,都希望能够少写代码,多复用代码.Google的程序员也一样,他们考虑到了这个问题,并且提供了一个灵活的参数化测试的方案. 二.旧的方案 为了对比,我还是把旧的方案提一下.首先我先把被测函数IsPrime帖…

背景 在CTR预估任务中,线性模型仍占有半壁江山.利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有"记忆性",使模型记住共现频率较高的特征组合,往往也能达到一个不错的baseline,且可解释性强.但这种方式有着较为明显的缺点:首先,特征工程需要耗费太多精力.其次,因为模型是强行记住这些组合特征的,所以对于未曾出现过的特征组合,权重系数为0,无法进行泛化. 为了加强模型的泛化能力,研究者引入了DNN结构,将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector,这种基于Embeddin…

背景 在推荐领域CTR(click-through rate)预估任务中,最常用到的baseline模型就是LR(Logistic Regression).对数据进行特征工程,构造出大量单特征,编码之后送入模型.这种线性模型的优势在于,运算速度快可解释性强,在特征挖掘完备且训练数据充分的前提下能够达到一定精度.但这种模型的缺点也是较为明显的: 模型并未考虑到特征之间的关系 \(y=w_0+\sum_{i=1}^{n}w_ix_i\) .在实践经验中,对特征进行交叉组合往往能够更好地提升模型效果.…

声明:迁移自本人CSDN博客https://blog.csdn.net/u013365635 孔乙己说,茴香豆的茴有四种写法,今天谈谈JNI的第2种写法:本地方法注册. 这种写法的好处是不需要使用javah生成一个C++头文件,也不必使用javah自动生成的长长的C++函数名,往往在native函数很多的情况下,扩展比较灵活. 之前的笔者写的文章中介绍的是函数名映射的方法,今天介绍的是采用注册本地方法的方式 .本质都是建立起Java层native函数和C层函数的映射关系. C++代码部分做了一些…

0x00 一些废话 如果要深入学习 CG (Computer Graphics,计算机图形学),必然要学习相关的数学知识.CG 涉及到多个不同的领域,根据所研究领域的不同,也会涉及到不同的数学分支.但其中一定少不了线性代数的身影.凡涉及空间中的几何表示与操作,都离不开线性代数的主要研究对象:矩阵. 上图出自电影:The Matrix 以顶点着色器为例,顶点着色器如何完成坐标变换的工作?如果知道矩阵的知识,就会有这样的意识:坐标变换用矩阵来计算是最合适不过的.我们可以利用矩阵简洁地描述几何体的变换…