SQL Server和Oracle的常用函数对比

三角洲行动交易行自动化脚本 DFMarketBot - 三角洲行动自动交易助手 DFMarketBot是一款专为三角洲行动游戏设计的交易行自动化工具,通过OCR识别和鼠标模拟实现自动补卡、补子弹功能。项目采用Python开发,支持Windows平台,主要功能包括: 自动检测并购买指定物品(房卡/子弹) 价格监控与智能购买(低于设定价格自动下单) 自定义购买数量与次数限制 支持窗口/无窗口两种游戏模式 使用前需安装Tesseract OCR引擎并配置游戏为1920*1080分辨率。通过JSON文件可灵活配置监控物品清单、理想价格和购买策 阅读详情

数学函数   

1.绝对值   S:select abs(-1) value   O:select abs(-1) value from dual      

2.取整(大)   S:select ceiling(-1.001) value   O:select ceil(-1.001) value from dual   

3.取整(小)   S:select floor(-1.001) value   O:select floor(-1.001) value from dual      

4.取整(截取)   S:select cast(-1.002 as int) value   O:select trunc(-1.002) value from dual      

5.四舍五入   S:select round(1.23456,4) value 1.23460   O:select round(1.23456,4) value from dual 1.2346      

6.e为底的幂   S:select Exp(1) value 2.7182818284590451   O:select Exp(1) value from dual 2.71828182      

7.取e为底的对数   S:select log(2.7182818284590451) value 1   O:select ln(2.7182818284590451) value from dual; 1      

8.取10为底对数   S:select log10(10) value 1   O:select log(10,10) value from dual; 1      

9.取平方   S:select SQUARE(4) value 16   O:select power(4,2) value from dual 16      

10.取平方根   S:select SQRT(4) value 2   O:select SQRT(4) value from dual 2      

11.求任意数为底的幂   S:select power(3,4) value 81   O:select power(3,4) value from dual 81      

12.取随机数   S:select rand() value   O:select sys.dbms_random.value(0,1) value from dual;      

13.取符号   S:select sign(-8) value -1   O:select sign(-8) value from dual -1      

数学函数   

14.圆周率   S:SELECT PI() value 3.1415926535897931   O:不知道      

15.sin,cos,tan 参数都以弧度为单位   例如:select sin(PI()/2) value 得到1(SQLServer)      

16.Asin,Acos,Atan,Atan2 返回弧度      

17.弧度角度互换(SQLServer,Oracle不知道)   DEGREES:弧度-〉角度   RADIANS:角度-〉弧度      

数值间比较   

18. 求集合最大值   S:select max(value) value from   (select 1 value   union   select -2 value   union   select 4 value   union   select 3 value)a      O:select greatest(1,-2,4,3) value from dual      

19. 求集合最小值   S:select min(value) value from   (select 1 value   union   select -2 value   union   select 4 value   union   select 3 value)a      O:select least(1,-2,4,3) value from dual      

20.如何处理null值(F2中的null以10代替)   S:select F1,IsNull(F2,10) value from Tbl   O:select F1,nvl(F2,10) value from Tbl      

数值间比较   

21.求字符序号   S:select ascii('a') value   O:select ascii('a') value from dual      

22.从序号求字符   S:select char(97) value   O:select chr(97) value from dual      

23.连接   S:select '11'+'22'+'33' value   O:select CONCAT('11','22')||33 value from dual      

23.子串位置 --返回3   S:select CHARINDEX('s','sdsq',2) value   O:select INSTR('sdsq','s',2) value from dual      

23.模糊子串的位置 --返回2,参数去掉中间%则返回7   S:select patindex('%d%q%','sdsfasdqe') value   O:oracle没发现,但是instr可以通过第四霾问刂瞥鱿执问?BR>  select INSTR('sdsfasdqe','sd',1,2) value from dual 返回6      

24.求子串   S:select substring('abcd',2,2) value   O:select substr('abcd',2,2) value from dual      

25.子串代替 返回aijklmnef   S:SELECT STUFF('abcdef', 2, 3, 'ijklmn') value   O:SELECT Replace('abcdef', 'bcd', 'ijklmn') value from dual      

26.子串全部替换   S:没发现   O:select Translate('fasdbfasegas','fa','我' ) value from dual      

27.长度   S:len,datalength   O:length      

28.大小写转换 lower,upper      

29.单词首字母大写   S:没发现   O:select INITCAP('abcd dsaf df') value from dual      

30.左补空格(LPAD的第一个参数为空格则同space函数)   S:select space(10)+'abcd' value   O:select LPAD('abcd',14) value from dual      

31.右补空格(RPAD的第一个参数为空格则同space函数)   S:select 'abcd'+space(10) value   O:select RPAD('abcd',14) value from dual      

32.删除空格   S:ltrim,rtrim   O:ltrim,rtrim,trim      

33. 重复字符串   S:select REPLICATE('abcd',2) value   O:没发现      

34.发音相似性比较(这两个单词返回值一样,发音相同)   S:SELECT SOUNDEX ('Smith'), SOUNDEX ('Smythe')   O:SELECT SOUNDEX ('Smith'), SOUNDEX ('Smythe') from dual   SQLServer中用SELECT DIFFERENCE('Smithers', 'Smythers') 比较soundex的差   返回0-4,4为同音,1最高      

日期函数   

35.系统时间   S:select getdate() value   O:select sysdate value from dual      

36.前后几日   直接与整数相加减      

37.求日期   S:select convert(char(10),getdate(),20) value   O:select trunc(sysdate) value from dual   select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd') value from dual      

38.求时间   S:select convert(char(8),getdate(),108) value   O:select to_char(sysdate,'hh24:mm:ss') value from dual      

39.取日期时间的其他部分   S:DATEPART 和 DATENAME 函数 (第一个参数决定)   O:to_char函数 第二个参数决定      参数---------------------------------下表需要补充   year yy, yyyy   quarter qq, q (季度)   month mm, m (m O无效)   dayofyear dy, y (O表星期)   day dd, d (d O无效)   week wk, ww (wk O无效)   weekday dw (O不清楚)   Hour hh,hh12,hh24 (hh12,hh24 S无效)   minute mi, n (n O无效)   second ss, s (s O无效)   millisecond ms (O无效)   ----------------------------------------------      

40.当月最后一天   S:不知道   O:select LAST_DAY(sysdate) value from dual      

41.本星期的某一天(比如星期日)   S:不知道   O:SELECT Next_day(sysdate,7) vaule FROM DUAL;      

42.字符串转时间   S:可以直接转或者select cast('2004-09-08'as datetime) value   O:SELECT To_date('2004-01-05 22:09:38','yyyy-mm-dd hh24-mi-ss') vaule FROM DUAL;      

43.求两日期某一部分的差(比如秒)   S:select datediff(ss,getdate(),getdate()+12.3) value   O:直接用两个日期相减(比如d1-d2=12.3)   SELECT (d1-d2)*24*60*60 vaule FROM DUAL;      

44.根据差值求新的日期(比如分钟)   S:select dateadd(mi,8,getdate()) value   O:SELECT sysdate+8/60/24 vaule FROM DUAL;      

45.求不同时区时间   S:不知道   O:SELECT New_time(sysdate,'ydt','gmt' ) vaule FROM DUAL;      

-----时区参数,北京在东8区应该是Ydt-------   

AST ADT 大西洋标准时间   

BST BDT 白令海标准时间   

CST CDT 中部标准时间   

EST EDT 东部标准时间   

GMT 格林尼治标准时间   

HST HDT 阿拉斯加—夏威夷标准时间   

MST MDT 山区标准时间   

NST 纽芬兰标准时间   

PST PDT 太平洋标准时间   

YST YDT YUKON标准时间

 

【QT/C++】事件过滤器之基于重写 eventFilter 方法的多种常见应用场景及实现 Qt事件过滤器通过重写eventFilter方法实现多种实用功能:1)鼠标事件处理(点击全选文本、禁用滚轮、悬停提示);2)键盘事件处理(输入内容限制、快捷键提交);3)焦点事件处理(自动弹出下拉框、实时验证);4)绘图事件处理(自定义控件绘制);5)窗口事件处理(防止意外关闭、尺寸限制)。事件过滤器提供非侵入式的事件处理方案,相比传统子类化方式更灵活,通过installEventFilter安装到目标控件即可实现各种交互增强功能。 阅读详情

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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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