在SQL Server中,小数数值实际上只有两种数据类型:float 和 decimal.double precision 整体是数据类型,等价于 float(53),real等价于float(24),应该避免在程序中直接使用 double precision 和 real,而是用 float 代替.numeric 和 decimal是同义词. float是近似数值,存在精度缺失,Decimal是精确数值,不存在精度损失.当数值不允许精度丢失时,使用 decimal数据类型存储.在计算小数的除法

在做项目中,使用了float类型来定义一些列,如:Price,但是发现了很多问题1.当值的位数大于6位是float型再转varchar型的时候会变为科学技术法显示    此时只好将float型转换成numeric型,再转换成varchar2.float型变量在存入值时,有时值得大小会发生改变.这个现象发生在对报价保存时,如:保存一个3.8,但到了数据库中变成了3.80001124或3.79998999等在SqlServer的帮助中是这样描述float类型的:用于表示浮点数字数据的近似数字数据类型

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

--将字符串中从某个字符开始截取一段字符,然后将另外一个字符串插入此处  select stuff('hi,world!',4,4,'****') --返回值hel****orld!  --返回从指定位置开始指定长度的字符串  select substring('Hello,World!',2,10) --返回值ello,World  --将字符串中某段字符替换为指定的字符串  select replace('hi,world!','ll','aa') --返回值heaao,world!  --

SQL字符串操作汇总 --将字符串中从某个字符开始截取一段字符,然后将另外一个字符串插入此处 select stuff('hello,world!',4,4,'****')   --返回值hel****orld! --返回从指定位置开始指定长度的字符串 select substring('Hello,World!',2,10)   --返回值ello,World --将字符串中某段字符替换为指定的字符串 select replace('hello,world!','ll','aa') --返回值

Solr In Action 笔记(2) 之评分机制(相似性计算) 1 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作.这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档. <这就是搜索引擎>里面对相似性计算进行了简单的介绍. 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算.当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设,即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出

FindBugs是基于Bug Patterns概念,查找javabytecode(.class文件)中的潜在bug,主要检查bytecode中的bug patterns,如NullPoint空指针检查.没有合理关闭资源.字符串相同判断错(==,而不是equals)等 一.Security 关于代码安全性防护 1.Dm: Hardcoded constant database password (DMI_CONSTANT_DB_PASSWORD) 代码中创建DB的密码时采用了写死的密码. 2.Dm

欠拟合和过拟合 几乎所有的复杂方程都存在结果跟预期差异的情况,越复杂的方程,这种情况就越严重.这里面通常都是算法造成的,当然也存在数据集的个体差异问题. 所以"欠拟合"和"过拟合"是机器学习过程中重要的调优指标之一. 如图所示: 以篇(2)中房价的程序为例,上图中间的那幅图,是比较满意的一种结果.对于我们给出的所有样本,模型的预测结果同实际房价比较贴切的"拟合". 左图则是"欠拟合",有些样本和房价能对应的比较好,有些预测出来

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高

FindBugs是基于Bug Patterns概念,查找javabytecode(.class文件)中的潜在bug,主要检查bytecode中的bug patterns,如NullPoint空指针检查.没有合理关闭资源.字符串相同判断错(==,而不是equals)等 一.Security 关于代码安全性防护 1.Dm: Hardcoded constant database password (DMI_CONSTANT_DB_PASSWORD) 代码中创建DB的密码时采用了写死的密码. 2.Dm

FindBugs是基于Bug Patterns概念,查找javabytecode(.class文件)中的潜在bug,主要检查bytecode中的bug patterns,如NullPoint空指针检查.没有合理关闭资源.字符串相同判断错(==,而不是equals)等 一.Security 关于代码安全性防护 1.Dm: Hardcoded constant database password (DMI_CONSTANT_DB_PASSWORD) 代码中创建DB的密码时采用了写死的密码. 2.Dm

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程

mysql 总结一 数据类型(四类): 整型(5种:tinyint,smallint,mediumint, int(或integer),bigint ): 浮点型:(float,double), 日期:(5种:year,time,date,datetime,timestamp), 字符:(char,varchar,tinytext,text,mediumtext,longtext,enum,set) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~我是分割线~~~~~~~~~~~~~~~~~~

MNIST机器学习入门 转自:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html?plg_nld=1&plg_uin=1&plg_auth=1&plg_nld=1&plg_usr=1&plg_vkey=1&plg_dev=1 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softm

学习深度学习,首先从深度学习的入门MNIST入手.通过这个例子,了解Tensorflow的工作流程和机器学习的基本概念. 一  MNIST数据集 MNIST是入门级的计算机视觉数据集,包含了各种手写数字的图片.在这个例子中就是通过机器学习训练一个模型,以识别图片中的数字. MNIST数据集来自 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Tensorflow提供了一份python代码用于自动下载安装数据集.Tensorflow官方文档中的url打不开,在CSDN上找到了一

下面代码是Tensorflow入门教程中的代码,实现了一个softmax分类器. 第4行是将data文件夹下的mnist数据压缩包读取为tf使用的minibatch字典. 第6-11行定义了所用的变量. 第12行训练过程. 第13-15行创建会话. 第17-19行代入数据开始循环. 第20-21行评估模型. 运行很快结束,得到正确率为91.75%. import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_set

# coding:utf8 import numpy as np import cPickle import os import tensorflow as tf class SoftMax: def __init__(self,MAXT=30,step=0.0025): self.MAXT = MAXT self.step = step def load_theta(self,datapath="data/softmax.pkl"): self.theta = cPickle.loa