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SQL UNION 操作符
UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。
请注意，UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。
同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。
SQL UNION 语法
SELECT column_name(s) FROM table_name1
UNION
SELECT column_name(s) FROM table_name2
默认地，UNION 操作符选取不同的值。如果允许重复的值，请使用 UNION ALL。
SQL UNION ALL 语法
SELECT column_name(s) FROM table_name1
UNION ALL
SELECT column_name(s) FROM table_name2
另外，UNION 结果集中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。
MS Sqlserver
解决TextMeshPro在AB打包中的字体冗余问题：源码修改全记录
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SQL语句中union all和union的区别以及用法
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深入理解 SQL UNION 运算符及其应用场景
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SQL 的union和union all 语句
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
SQL语句中的Union和Union all 的区别总结
SQL语句中：UNION与UNION ALL的区别 UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ...
sql语句union,union all
简介： sql中union 用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。 需要注意，UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。 SQL UNION 语法 SELECT column_name(s) FROM table_name1UNIONSELECT column_name(s)
SQL 语句 UNION 和 UNION ALL 操作符的区别
SQL UNION 操作符 UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。 请注意，UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。 SQL UNION 语法 SELECT column_name(s) FROM table_name1 UNION SELECT column_name(...
SQL语句中：UNION与UNION ALL的区别
UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复 1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2]2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2]效率：UNION和UN...
SQL UNION 合并两个或多个 SELECT 语句
无
SQL语句UNION与UNION ALL的用法
UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集 UNION 操作符选取不同的值。如果允许重复的值，请使用 UNION ALL UNION/UNION ALL 结果集中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。 SQL UNION 语法 SELECT column_name(s) FROM table1 UNION SELECT column...
linux之union命令,linux之SQL语句简明教程---UNION
UNION指令的目的是将两个 SQL 语句的结果合并起来。从这个角度来看，UNION跟JOIN有些许类似，因为这两个指令都可以由多个表格中撷取资料。UNION的一个限制是两个 SQL 语句所产生的栏位需要是同样的资料种类。另外，当我们用UNION这个指令时，我们只会看到不同的资料值 (类似UNION的语法如下：[SQL 语句 1]UNION[SQL 语句 2];假设我们有以下的两...
Oracle SQL语句优化之UNION
问题描述：印尼客户发现，Peoplesoft Finance 系统中一个页面存在性能问题。点击页面的一个链接，处于卡住状态。要等十几分钟才可进入链接页面。初步怀疑，SQL语句性能不好导致。 处理步骤： 1）开启peope...
sql语句中union和union all的用法
union和union all用法：SQL中的操作符用于合并两个或多个SELECT语句的结果集，生成一个组合的结果集。
Union All拼接Sql语句做批量添加
上篇文章《多种方法实现Excel批量导入数据库》说到，批量导入用了拼接Insert语句的方式进行，这种方式简单来说是把要导入的每条数据都拼接成一条Insert语句， 然后同时执行实现的。但是经过领导提醒，又用了另外一种方式，那就是用Union All做合并，合并完一张表之后，整张表导入。下面就简单介绍一下。 Union All是做联表查询的，平常的用法是： <sp...
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