非中文排序规则下对XML数据类型转换的一个问题

精通Access XML数据导入与转换 本章深入探讨了在Access中导入和转换XML数据的过程。首先,介绍如何通过Access界面导入XML文件,生成扩展表,并展示数据的查看方法。接着,详细讲解了XSLT转换的强大功能,通过具体的XSL样式表展示了如何合并列和排序数据。此外,本章还涉及了如何使用VBA程序自动化处理XML文件,包括导出和转换数据,以及如何使用DOM对象模型来程序化地创建、访问和操纵XML文档。 阅读详情

     随着SQL Server 2005/2008对XML数据类型的支持,越来越多的应用程序开始使用这一新功能。也因为这样,我们可能会遭遇许多在处理XML数据类型时的问题。比较典型的一个是,我们不能在SQL Server 2005的XQuery中,使用XML数据类型的变量,但很幸运的是,这一问题,在2008中得到了支持,可能有些朋友不明白文字描述的问题,那么下面我使用一个例子来说明这个问题(这个问题不是本文讨论的重点内容,但比较典型,所以顺便提出来)。

 

假设有这样2个XML数据如下:

 

--------------------------------------------------------------------------------

declare @x1 as xml

declare @x2 as xml

 

select

   @x1 = N'

<root>

   <node id="2">value2</node>

   <node id="3">value3</node>

</root>

',

   @x2 = N'

<node id="1">value1</node>

'

  -----------------------------------------------------------------------------------

 

我们需要把@x2的值插入到@x1里,得到下面的结果:

--------------------------------------------------------------------------------
<root>

      <node id="1">value1</node>

      <node id="2">value2</node>

      <node id="3">value3</node>

</root>
--------------------------------------------------------------------------------

那么我们可以使用如下的两种方法:

--------------------------------------------------------------------------------


--2005/2008

declare

      @x1 xml,

      @x2 xml

 

select

      @x1 = N'

<root>

      <node id="2">value2</node>

      <node id="3">value3</node>

</root>',

      @x2 = N'

      <node id="1">value1</node>'

     

     

--处理
if object_id('tempdb.dbo.##t') is not null

      drop table ##t

 

create table ##t

(

      col1 xml,

      col2 xml

)

 

insert ##t select @x1,@x2

 

declare @s varchar(200)

 

select

      @s = 'update ##t set col1.modify(''insert '

                  + convert(varchar(max),col2)

                  + ' as first into (/root)[1]'')'

from ##t

 

exec(@s)

 

select @x1 = col1 from ##t 

drop table ##t

 

select @x1
go

 

--2008

declare

      @x1 xml,

      @x2 xml

 

select

      @x1 = N'

<root>

      <node id="2">value2</node>

      <node id="3">value3</node>

</root>',

      @x2 = N'

      <node id="1">value1</node>'

 

--处理

set @x1.modify('insert sql:variable("@x2") as first into (/root)[1]')

   

select @x1
--------------------------------------------------------------------------------

从上面的脚本可以看到,SQL SERVER 2008里,我们可以直接对XML类型进行XQuery操作,而在2005里
我们无法使用这个功能,必须变通处理,如果把第2种处理方式放到2005版本下运行,你可以看到下面的错误:

Msg 6739, Level 16, State 1, Line 16

XQuery: SQL type 'xml' is not supported in XQuery.

 

 

上面的例子已经阐明了一个典型问题,但实际上在我们实际处理中,还有另外一个比较隐蔽的问题,值得注意,
那就是非中文排序规则下对XML数据类型的转换问题。

假设SQL SERVER安装时,没有使用中文排序规则,而是使用了非中文排序规则,常见的是
SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS
(关于如何查询数据库的排序规则,可以使用
select databasepropertyex('model','collation')来进行查询),而我们又要求能在数据库里显示中文字符,大家都知道,必须把表的数据类型定义成为NCHAR/NVARCHAR类型,然后在插入数据时指定“N”字符,如果表的数据类型是XML数据类型,要能显示中文字符,同样也是要在插入数据时,指定
“N”字符,如果没有指定,则会像下面一样显示问号:

--------------------------------------------------------------------------------
use master

go

 

--创建非中文排序规则的数据库

create database endb

collate SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS

go

 

use endb

go

 

create table t

(

      col xml

)

go

 

insert t select N'<root>测试</root>'

union all select '<root>测试</root>'  --没有使用"N"

go

 

select * from t

go

 

drop table t

go

 

 

use master

go

 

drop database endb

go

--结果

<root>测试</root>

<root>??2</root>
--------------------------------------------------------------------------------

OK,我们解决了非中文环境下使用带有中文的问题,那在对其处理时有什么需要注意的么?在这里,我们借用最前面提到的场景,只是我们需要特别指出的是,我们的数据需要包含中文字符,让我们稍微修改下代码,再次运行一下看看:

--------------------------------------------------------------------------------

use master

go

 

--创建非中文排序规则的数据库

create database endb

collate SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS

go

 

use endb

go

 

 

--2005/2008

declare

      @x1 xml,

      @x2 xml

 

select

      @x1 = N'

<root>

      <node id="2">value2</node>

      <node id="3">value3</node>

</root>',

      @x2 = N'

      <node id="1">节点值</node>'   --这里包含中文字符

     

     

--处理
if object_id('tempdb.dbo.##t') is not null

      drop table ##t

create table ##t

(

      col1 xml,

      col2 xml

)

 

insert ##t select @x1,@x2

 

declare @s varchar(200)

 

select

      @s = 'update ##t set col1.modify(''insert '

                  + convert(varchar(max),col2)

                  + ' as first into (/root)[1]'')'

from ##t

 

exec(@s)

 

select @x1 = col1 from ##t 

drop table ##t

 

select @x1

go

 

 

use master

go

 

drop database endb

go

 

 

--------------------------------------------------------------------------------

这次没有那么幸运,当你运行完以后,你会看到如下的错误:

(1 row(s) affected)

Msg 6355, Level 16, State 1, Line 29

Conversion of one or more characters from XML to target collation impossible

问题出在哪呢?这就是我要提醒大家的地方,在非中文排序规则下,我们要想支持中文字符显示,大家都记得
会在插入数据时指定”N”,但当你需要把数据拿出来做临时处理的时候,你是否会记得对于XML类型的数据,
你需要转换为nvarchar,而不是varchar呢?所以说,出现问题的地方也就是下面这个地方:

--------------------------------------------------------------------------------

select

      @s = 'update ##t set col1.modify(''insert '

                  + convert(varchar(max),col2)  --这里要转换为nvarchar

                  + ' as first into (/root)[1]'')'

--------------------------------------------------------------------------------

修改后再运行一下,是不是没有错误了!大家肯定现在想问个问题,错误是没有了,为什么中文字符又变成问号了?大家要多买点脑白金(忽悠一下,不是做广告),拿出来是记得要用nvarchar,但插入进去,怎么又给忘了加“N”呢?所以,正确的代码修改应该是下面这样:

--------------------------------------------------------------------------------
select

      @s = N'update ##t set col1.modify(N''insert ' --这里要加"N"

                  + convert(nvarchar(max),col2)   --这里要转换为nvarchar

                  + ' as first into (/root)[1]'')'

from ##t
--------------------------------------------------------------------------------

 

再运行一下,我希望是你看到的结果!

    耽误各位那么长时间阅读这篇文章,希望你能在这篇文章中找到你想要的,也谢谢各位对本人的继续支持!

 

 

 

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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一、概述 本篇文章转载来着官网在线文档,文章主要介绍SQL Server数据类型转换相关语法、隐式转换、Date样式等。 语法 Syntax for CAST: CAST ( expression AS data_type [ ( length ) ] ) Syntax for CONVERT: CONVERT ( data_type [ ( length ) ]...

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蝈蝈俊.net 3090

如何解决JSP页面中文乱码问题

解决方法: 方法一: String name=request.getParameter(“userName”); //把name的值转换为标准字节 byte n[]=name.getBytes(“ISO-8859-1”); //把字节转换为UTF-8编码的字符串,以解决中文乱码问题 name=new String(n,”UTF-8”); 或者: String name=new String(request.getParameter(userName).getBytes(“ISO-8859-1”),”UTF

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js通过xmldom调用xslt对xml排序输出的一个简单例子.

 test.xmlxml version="1.0" encoding="utf-8" ?>xml-stylesheet type="text/xsl" href="Test.xsl"?>-->root>    item id="5" name="aa" />    item id="2" name="bb" />    item id="7" name="cc" />root>

fcuandy的专栏 1820

告别Jackson!Hutool JSONUtil的3个隐藏用法:XML转换、有序JSON、中文键值处理

本文深入探讨Hutool JSONUtil的三个高级功能:XML与JSON无缝互转、有序JSON生成及中文键值处理,帮助开发者简化代码并解决特定业务场景中的难题。通过实战案例展示如何利用JSONUtil提升开发效率,特别适合需要处理复杂JSON结构的Java开发者。

weixin_26945061的博客 223
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