数据读取错误遇到以零作除数错误

2024-11-05

MSSQL遇到以零作除数错误的处理方法

在sql server中做除法处理的时候,我们经常需要处理除数为零的情况,因为如果遇到这种情况的时候,sqlserver会抛出遇到以零作除数错误的异常,我们总不希望把这个异常显示给用户吧. 做个会报这个错误的示例,如以下sql代码: declare @a int;declare @b int;set @a=10set @b=0select @a/@b 运行就会抛出遇到以零作除数错误的错误本章主要讲解一下如何在sql server处理除数为零的两种方法:一,利用case语句.我们改写上面的sql

sqlserver 遇到以零作除数错误的处理不报错的解决方法

使用sqlserver 的选项来禁止出现以零除的错误中断,让而让其为null set ansi_warnings offSET ARITHABORT offSET ARITHIGNORE on select 1/0 显示结果无列名 null

sql -以零作除数

将表达式改为: case when b=0 then 0 else a/b end

DataContext 数据在F5刷新频繁，会出现数据读取错误

DataContext 数据在F5刷新频繁,会出现数据读取错误 DataContext是 Linq to sql数据模型的底层数据库对象所有LInq数据表对象都是由它派生的, 只要建立一个数据库操作,就建立一个datacontext当然,可以用静态的Datacontext,但不推荐,所以datacontext对象在频繁调用时,会出现数据错误问题, 在使用datacentext对象时候,它会生成数据缓存,也就是为了提高数据读取速度,它会将数据库对象进行缓存,或者返回IQueryable结果集,使数

从零搭建Pytorch模型教程（一）数据读取

前言本文介绍了classdataset的几个要点,由哪些部分组成,每个部分需要完成哪些事情,如何进行数据增强,如何实现自己设计的数据增强.然后,介绍了分布式训练的数据加载方式,数据读取的整个流程,当面对超大数据集时,内存不足的改进思路. 本文延续了以往的写作态度和风格,即便是自己知道的内容,也仍然在写之前看了很多的文章来保证内容的正确性和全面性,因此写得极累,耗费时间较长.若有读者看完后觉得有所帮助,文末可以赞赏一点. 文末扫描二维码关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结

编写一个jsp页面，利用Scriptlet编写一段计算代码，要求用零作为除数，并使用page指令将错误信息显示在另外一个jsp页面，产生的错误信息为“错误，不能用0做除数”

文章目录 1.测试结果: 2.结果计算页面 3.错误处理页面 1.测试结果: 2.结果计算页面 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8" errorPage="error.jsp"%> <!DOCTYPE html> <

TensorFlow实践笔记（一）：数据读取

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

MATLAB对于文本文件(txt)数据读取的技巧总结(经典中的经典)

振动论坛原版主eight的经典贴http://www.chinavib.com/thread-45622-1-1.html MATLAB对于文本文件(txt)进行数据读取的技巧总结(经典中的经典)由于本帖内容较多,部分转自他人的心得,因此,凡转贴的地方仅用"----转----"标注,原作者略去,在此对所有原作者表示感谢! 特别说明:由于大家在 I/O 存取上以 txt 文件为主,且读取比存储更麻烦(存储的话 fwrite, fprintf 基本够用),因此下面的讨论主要集中在"

TableInputFormat分片及分片数据读取源码级分析

我们在MapReduce中TextInputFormat分片和读取分片数据源码级分析这篇中以TextInputFormat为例讲解了InputFormat的分片过程以及RecordReader读取分片数据的过程.接下来咱们分析TableInputFormat的分片信息和数据读取过程. TableInputFormat这是专门处理基于HBase的MapReduce的输入数据的格式类.我们可以看看继承结构:(1)public class TableInputFormat extends Table

[原创]SSIS-WMI 数据读取器任务：监控物理磁盘空间

背景: 随着时间的推移,我们的DW会越来越大,也就意味着磁盘空间会越来越小,那如果哪一天留意不当,就会造成磁盘空间的不足而导致ETL失败,最终影响我们的系统的数据正确性和使用,更严重的有可能导致物理磁盘损坏,所以对于物理磁盘空间的监控必不可少. 下面的方法就是利用SSIS中的WMI数据读取器任务去每天查询物理磁盘的空余空间,当不足时发邮件以提示管理员. 步骤: 1.新建一个SSIS包,从工具栏上拖拉一个[WMI 数据读取任务]到控制流,双击编辑组件属性新建变量

CVPixelBuffer的创建数据填充以及数据读取

CVPixelBuffer的创建数据填充以及数据读取 CVPixelBuffer 在音视频编解码以及图像处理过程中应用广泛,有时需要读取内部数据,很少的时候需要自行创建并填充数据,下面简单叙述. 创建创建时调用的方法主要是这个: CVReturn CVPixelBufferCreate(CFAllocatorRef allocator, size_t width, size_t height, OSType pixelFormatType, CFDictionaryRef pixelBuffe

【转载】PyTorch系列 (二)：pytorch数据读取

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置参考: PyTorch documentation PyTorch 码源本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要

tensoflow数据读取

数据读取 TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 目录数据读取供给数据(Feeding) 从文件读取数据文件名, 乱序(shuffling), 和最大训练迭代数(epoch limits) 文

不要怂，就是GAN (生成式对抗网络) （二）：数据读取和操作

前面我们了解了 GAN 的原理,下面我们就来用 TensorFlow 搭建 GAN(严格说来是 DCGAN,如无特别说明,本系列文章所说的 GAN 均指 DCGAN),如前面所说,GAN 分为有约束条件的 GAN,和不加约束条件的GAN,我们先来搭建一个简单的 MNIST 数据集上加约束条件的 GAN. 首先下载数据:在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下建立文件夹 data/mnist,从 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

Pandas 数据读取

1.读取table # 读取普通分隔数据:read_table # 可以读取txt,csv import os os.chdir('F:/') #首先设置一下读取的路径 data1 = pd.read_table('data1.txt', delimiter=',',header = 0) print(data1) data1 = pd.read_table('data1.txt', delimiter=',',header = 0, index_col=1) #index_col = 1把va

【原创】SSIS-WMI 数据读取器任务：监控物理磁盘空间

1.背景随着时间的推移,我们的DW会越来越大,也就意味着磁盘空间会越来越小,那如果哪一天留意不当,就会造成磁盘空间的不足而导致ETL失败,最终影响我们的系统的数据正确性和使用,更严重的有可能导致物理磁盘损坏,所以对于物理磁盘空间的监控必不可少. 下面的方法就是利用SSIS中的WMI数据读取器任务去每天查询物理磁盘的空余空间,当不足时发邮件以提示管理员. 2.步骤 2.1.新建一个SSIS包,从工具栏上拖拉一个[WMI 数据读取任务]到控制流,双击编辑组件属性新建变量变量名类型用途 Di

SSD源码解读——数据读取

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建: 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析数据读取. 一.整体框架 SSD的数据读取环节,同样适用于大部分目标检测的环节,具有通用性.为了方便理解,本项目以V

Pandas_数据读取与存储数据（全面但不精炼）

Pandas 读取和存储数据目录读取 csv数据读取 txt数据存储 csv 和 txt 文件读取和存储 json数据读取和存储 excel数据一道练习题参考 Numpy基础(全) Pandas基础(全) 一,读取 CSV 文件: # 文字解析函数: # pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 # pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为制表符 # read()_csv/read_table()参数: # path

OleDbDataReader快速数据读取方式

查询得到OleDbDataReader后,有三种方式支持数据读取,如下: //方法一**速度中等 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { ]; } //方法二**速度最慢 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { var t1 = reader["字段名"]; } //方法三

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