12、COBOL编程:索引、搜索、报表与数据处理

COBOL编程:索引、搜索、报表与数据处理

1. 索引的使用

在COBOL编程中,除了使用下标来引用表中的值,还可以使用索引。索引在使用表时更为常见,并且在表的 SEARCH 语句中也需要使用。与下标不同,索引不是在数据分区的工作存储部分定义为字段,而是作为 OCCURS 语句的一部分进行指定。

以下是一个示例:

01   INVENTORY-TABLE.
   05 INVENTORY-TRANSACTIONS OCCURS 100 TIMES INDEXED BY INDEX-1.
      10 SKU                                         PIC 9(5).
      10 PRODUCT-DESCRIPTION     PIC X(30).

在这个例子中, INDEX-1 是库存表的索引名称,你可以像定义任何字段一样自定义这个名称。 INDEXED BY 命令的优点是COBOL编译器会处理所有细节,程序员无需额外操作。

如果要更改索引的值,可以使用 SET 命令:

SET INDEX-1 TO 2.

还可以使用以下命令对索引值进行增减:

SET INDEX-1 UP 
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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