SQL SERVER 字符串转16进制自定义函数

Sql Server函数全解(一)字符串函数 eg: select STR(3141.59,6,1),STR(123.45,2,2)  第一条语句6个数字和一个小数点组成的数值3141.59转换为长度为6的字符串,数字的小数部分舍入为1个小数位,第二条语句中的表达式超出指定的总长度时,返回的字符串为指定长度的两个**。 阅读详情

外部系统导入到数据库的数据可能包含非法字符, 可以通过转16进制函数查看:


CREATE FUNCTION dbo.StrToHex(@str varchar(100))
RETURNS varchar(800)
AS
BEGIN
DECLARE @i INT,@Asi INT,@ModS INT,@res VARCHAR(800),@Len INT,@Cres VARCHAR(4),@tempstr VARBINARY(400)
SELECT @i = 1,@res='',@len=DATALENGTH(@str),@tempStr = CONVERT(VARBINARY,@str)
WHILE @i<=@len 
BEGIN
SELECT @Asi = SUBSTRING(@tempstr,1,1),@Cres=''
WHILE @Asi <> 0
BEGIN
SELECT @Mods = @Asi %16,
@Cres=CASE WHEN (@Mods > 9) THEN 
CHAR(ASCII('A')+@Mods-10)+@Cres 
ELSE CAST(@Mods AS VARCHAR(4)) + @Cres 
END,
@Asi = @Asi/16
END 
SELECT @res = @res + @Cres +' ',
@tempStr =  SUBSTRING(@tempStr,2,@len-1),
@i = @i+1  
END
return @res;
END



LLaVA-1.5:多模态视觉问答新突破 LLaVA-1.5在多模态视觉问答(VQA)任务中取得了显著进展,主要得益于视觉-语言连接器的优化和特定任务数据集的增加。通过将连接器升级为两层MLP,模型在处理视觉与语言关系时表现更佳。同时,引入如OKVQA、OCRVQA等数据集,增强了模型在复杂视觉推理任务中的能力。在11个基准测试中,LLaVA-1.5超越了现有方法,展示了其强大的多模态能力。此外,模型通过提升输入图像分辨率、扩展语言模型和改进多语言能力,进一步提升了性能。尽管在短格式回答任务中初期表现不佳,但通过调整提示格式和微调,其性能显著提升 阅读详情

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