oracle基本函数

oracle 包含关系图,【易通慧谷】珍藏的ORACLE体系结构详细图:逻辑结构+物理结构... OracleOracle数据库是一个数据的集合,不仅是指物理上的数据,也指物理、存储及进程对象的一个组合。Oracle是一个基于B/S模式的关系型数据库管理系统(RDBMS)。Oracle系统体系结构由三部分组成:逻辑结构、物理结构和实例。今天重点分享下逻辑结构和物理结构方面。一、Oracle的逻辑结构Oracle的逻辑结构是一种层次结构。主要由:表空间、段、区和数据块等概念组成。逻辑结构是面向用... 阅读详情

包含关系函数

1. in 等于括号内任一成员 如  select * from dept where deptno in ('10','20','30','40');

2. not in  不等于括号内任一成员 如  select * from dept where deptno not in ('10','20','30','40');

3. exists 和in函数类似;如果两个表中一个较小,一个是大表,则子查询表大的用exists,子查询表小的用in:

4. between A and b 大于等于A与小于等于B  如 select * from emp where sal beteen 1000 and 1500;

5. not between A and b 不大于等于A与小于等于B  如 select * from emp where sal beteen 1000 and 1500;

6. like '%A%'  包含给定子串A 如 select * from emp where ename like '%A%';

7. >=  大于或等于    <=   小于或等于

nvl函数

1. nvl(n,r)  n为空时返回r

 

替换函数 

1. DECODE函数

decode (expression, search_1, result_1)

  decode (expression, search_1, result_1, search_2, result_2)

  decode (expression, search_1, result_1, search_2, result_2, ...., search_n, result_n)

  

  decode (expression, search_1, result_1, default)

  decode (expression, search_1, result_1, search_2, result_2, default)

  decode (expression, search_1, result_1, search_2, result_2, ...., search_n, result_n, default)

  

  decode函数比较表达式和搜索字,如果匹配,返回结果;如果不匹配,返回default值;如果未定义default值,则返回空值

 

2. CASE函数

case when 表达式1 then 表达式2 else 表达式3 end

当表达式1为真返回表达式2的值,否则返回表达式3的值

 

数值型常用函数 

 函数    返回值                       样例              显示

ceil(n) 大于或等于数值n的最小整数  select ceil(10.6) from dual;   11

floor(n)  小于等于数值n的最大整数   select floor(10.6) from dual;  10

mod(m,n)  m除以n的余数,若n=0,则返回m select mod(7,5) from dual; 

power(m,n)  m的n次方         select power(3,2) from dual;   9

round(n,m)  将n四舍五入,保留小数点后m位  select round(1234.5678,2) from dual;  1234.57

sign(n)    若n=0,则返回0,否则,n>0,则返回1,n<0,则返回-1  select sign(12) from dual;  1

sqrt(n)   n的平方根         select sqrt(25) from dual ;   5

常用字符函数

initcap(char) 把每个字符串的第一个字符换成大写  select initicap('mr.ecop') from dual;  Mr.Ecop

lower(char)   整个字符串换成小写         select lower('MR.ecop') from dual;    mr.ecop

replace(char,str1,str2)  字符串中所有str1换成str2  select replace('Scott','S','Boy') from dual;  Boycott

substr(char,m,n)  取出从m字符开始的n个字符的子串  select substr('ABCDEF',2,2) from dual;  BC

length(char)    求字符串的长度    select length('ACD') from dual;  3

|| 并置运算符    select 'ABCD'||'EFGH' from dual;   ABCDEFGH

Instr(char, search_string, startpos, occurrence)

    从字符串中,从位置startpos 开始,寻找search_string 第occurrence次的位置

  select instr('cvmn','v',1,1) from dual;

日期型函数

常用日期型函数

sysdate     当前日期和时间  select sysdate from dual;

last_day   本月最后一天    select last_day(sysdate) from dual;

add_months(d,n) 当前日期d后推n个月  select add_months(sysdate,2) from dual;

months_between(d,n) 日期d和n相差月数  select months_between(sysdate,to_date('20020812','YYYYMMDD')) from dual;

next_day(d,day)  d后第一周指定day的日期 select next_day(sysdate,'Monday') from dual;

day 格式  有  'Monday'  星期一 

         'Tuesday' 星期二

                  'wednesday'  星期三

                  'Thursday'  星期四

                  'Friday'  星期五

                  'Saturday' 星期六

         'Sunday'  星期日

 

 

特殊格式的日期型函数

  Y或YY或YYY     年的最后一位,两位,三位    select to_char(sysdate,'YYY') from dual;

  Q              季度,1-3月为第一季度    select to_char(sysdate,'Q') from dual;

  MM             月份数           select to_char(sysdate,'MM') from dual;

  RM             月份的罗马表示              select to_char(sysdate,'RM') from dual;  IV

  month          用9个字符表示的月份名       select to_char(sysdate,'month') from dual;

  ww             当年第几周         select to_char(sysdate,'ww') from dual;

  w              本月第几周         select to_char(sysdate,'w') from dual;

  DDD            当年第几天,一月一日为001 ,二月一日032  select to_char(sysdate,'DDD') from dual;

  DD             当月第几天                  select to_char(sysdate,'DD') from dual;

  D              周内第几天                  select to_char(sysdate,'D') from dual;  如 sunday

  DY             周内第几天缩写       select to_char(sysdate,'DY') from dual; 如 sun

  hh12           12小时制小时数       select to_char(sysdate,'hh12') from dual;

  hh24           24小时制小时数       select to_char(sysdate,'hh24') from dual;

  Mi            分钟数            select to_char(sysdate,'Mi') from dual;

  ss            秒数             select to_char(sysdate,'ss') from dual;

  select to_char(sysdate,'YYYY-MM-DD HH24:mi:ss') from dual;

 

转换函数

  to_number()  将合法的数字字符串   select to_number('88877') from dual;   88877

  to_char()    将数字转换为字符串  select to_char(88877)  from dual;    '88877'

  

 

  set serveroupt on;

  dbms_output.put_line('hello world')  

  ---输出hello world

 

特殊函数

 set heading off   由于正在创建数据文件,不需要表头

set pagesize 0  不需要分页

set linesize 80  设置行的最大尺寸

set echo off 告诉sql plus 在执行语句时,不要回显语句

set feedback off 禁止sql plus 显示有多少满足查询的行被检索到

 

 col sales format 999,999,999

 append 添加文本到当前行尾

 change/old/new/      在当前行用新的文本代替旧的文本

 change/text      从当前行删除wenb

 del          删除当前行

 input text  在当前行之后添加一行

 list  显示缓冲区中的所有行

 list n 显示缓冲区中的第n行

  list m n  显示m到n

 

rpad(c_start,n,c_repeat)  用户重复的字符串

BitAnd(n,m) 按位与

BitOr(n,m) 按位或

STDDEV 计算标准偏差

 

查询表的大小:

select segment_name, bytes 

from user_segments 

where segment_type = 'TABLE'

and segment_name='T_QL_REPORT';

查询表空间的大小:

Select Tablespace_Name, Sum(bytes) / 1024 / 1024

  From Dba_Segments

 Where Dba_Segments.tablespace_name='GXMES' --表空间名为‘GXMES’

 Group By Tablespace_Name;

查询表的列名:

select column_name from user_tab_columns where table_name ='MT_RT_USERINFO';

 

select cname from col where tname ='MT_RT_USERINFO';

 

删除函数

 

oracle 删除一个表中全部的数据,速度很快 TRUNCATE

关键字: oracle 删除 表 全部 数据 速度 快 

TRUNCATE TABLE tableName 

 

tableName是要删除全部行的表的表名 

 

TRUNCATE TABLE 虽然与不带 WHERE 的 DELETE 语句相同 

但 TRUNCATE TABLE 速度更快而且占资源少速度快 

 

TRUNCATE TABLE 不记录日志所以不能激活触发器 

 

TRUNCATE TABLE 不能用于参与了索引视图的表 

判断是否为数字型

SELECT TRANSLATE('abcdefghij','abcdef','123456') FROM dual;

 

 

表解锁

select a.sid, b.owner, object_name, object_type, a.LMODE,a.REQUEST from v$lock a, all_objects b where type='TM' and a.ID1 = b.object_id; alter system kill session ' sid, s.serial#,';select * from v$session t where t.SID = '119'

 

数据库闪滚

flashback table MT_RT_SYSTEMMENU to timestamp to_timestamp('2010-05-17 18:00:00’,'yyyy-MM-dd hh24:mi:ss');

 

拼接聚合函数

strcat() 值拼接 注:公司自己写的

 

查询表关联

select *

  from user_constraints t

 where t.r_constraint_name in

       (select q.constraint_name

          from user_constraints q

         where q.table_name = 'T_QL_DATA_COLLECTION_CFG')

 

 

 

C#在后台报无效字符。

 

ORA-00911: invalid character

 

1.可能是你的 SQl最后面加了分号

 

2.可能是你安装Oracle问题

 

客户端  服务端都看下

 

打开注册表编辑下

 

Regedit.exe ---》 HKEY_LOCAL_MACHINE ---》SOFTWARE ---》 ORACLE-HOME

 

将这个节点NLS_LANG设置为

 

SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.ZHS16GBK

 

 

逐行累加函数

select item,sum(qty)over(partition by item order by order_no) as h from b

 

select Item, 

? ?? ?? ?sum(Qty) over(order by Item) as "累计"

from

(

??select Item, Item from 表名

??order by Item

)

【存储原理】IO超时处理 块层block-scsi层之间 阅读详情

相关推荐

射频收发机(RF Transceiver)

2,既然原来外差的思路是把声音频率的信号,通过混频搬移到高频电磁波频率,那对高频率信号放大的时候,是不是也可以先在比较低的射频频率进行放大,然后再通过频率搬移的方式,将放大后的信号搬移到高频率呢?频率搬移过程中,中间预先设定的固定射频频率被称为“中频”(中间频率,IF,Intermediate Frequency),由于这个频率超出了声音可听的范围,是“超声波”(supersonic),所以被命名为“超外差”(Super-Heterodyne)。混频后的信号在0频率附近,可能会发生DC偏移。

2301_77317229的博客 1122

oracle字符串之间,oracle中判断字符串之间包含关系

今天遇到个问题.判断表中某一字段的值是否包含在一传入的变量中,或者某一字段值是不是包含指定的字符串,如果字段的值包含在变量中则返回结果.测试如下:程序会产生一个变量,判断字段"A" 是否包含在 "此变量"中如果字段"A"的值包含在 "变量"中,则返回NAME值.在此用到内置函数INSTR(CHAR1,CHAR2,m,n)SQL> desc tmp_TestName Null?...

weixin_36350479的博客 1136

谐振电路原理与应用场景全解析

本文全面解析了谐振电路的原理、类型及其核心应用。详细阐述了串联谐振与并联谐振的工作特性,并重点介绍了其在无线通信调谐、音频处理分频以及电力系统滤波与无功补偿等关键场景中的实际作用。通过公式推导与实例分析,帮助读者深入理解LC谐振的选频与能量交换机制。

t1u2v的博客 839

oracle字符串包含4,oracle中判断字符串其间包含关系

oracle中判断字符串之间包含关系今天遇到个问题.判断表中某一字段的值是否包含在一传入的变量中,或者某一字段值是不是包含指定的字符串,如果字段的值包含在变量中则返回结果.测试如下:程序会产生一个变量,判断字段"A" 是否包含在 "此变量"中如果字段"A"的值包含在 "变量"中,则返回NAME值.在此用到内置函数INSTR(CHAR1,CHAR2,m,n)SQL> desc tmp_Test...

weixin_29112009的博客 343

Ubuntu单系统安装全攻略:从删除Windows到UEFI引导设置(避坑指南)

本文提供Ubuntu单系统安装的完整指南,涵盖从安全删除Windows系统到UEFI引导设置的详细步骤。通过专业工具准备、分区方案设计、引导加载器配置等关键环节,帮助用户避免常见安装问题,实现纯净高效的Ubuntu单系统环境。特别强调UEFI引导的深度配置与安装后的性能优化,适合希望彻底转向Linux的用户。

weixin_29210727的博客 409

feko金属球远场RCS双站

feko金属球远场RCS双站

a264672的博客 6911

oracle数据库中包含于,Oracle数据库系统结构(一)

1.Oracle数据库系统结构概述Oracle数据库由存放在磁盘上的数据库(DB)和对磁盘上的数据库进行管理的数据库管理系统(DBMS)两部分构成,分别对应着数据库的存储结构和软件结构。Oracle数据库的存储结构(StorageStructure)分为物理存储结构和逻辑存储结构两种,分别描述了在操作系统中和数据库系统内部数据的组织管理方式。其中,物理存储结构表现为操作系统中一系列文件)逻辑存储...

weixin_42400518的博客 704

自然语言处理6 -- 情感分析

1 概述 情感分析是自然语言处理中常见的场景,比如淘宝商品评价,饿了么外卖评价等,对于指导产品更新迭代具有关键性作用。通过情感分析,可以挖掘产品在各个维度的优劣,从而明确如何改进产品。比如对外卖评价,可以分析菜品口味、送达时间、送餐态度、菜品丰富度等多个维度的用户情感指数,从而从各个维度上改进外卖服务。 情感分析可以采用基于情感词典的传统方法,也可以采用基于深度学习的方法,下面详细讲解 ...

谢杨易的博客 5万+

oracle中判断字符串之间包含关系

[size=small] 今天遇到个问题.判断表中某一字段的值是否包含在一传入的变量中,或者某一字段值是不是包含指定的字符串,如果字段的值包含在变量中则返回结果. 测试如下: 程序会产生一个变量,判断字段"A" 是否包含在 "此变量"中 如果字段"A"的值包含在 "变量"中,则返回NAME值. 在此用到内置函数INSTR(CHAR1,CHAR2,m,n) SQL> desc t...

it158的专栏 1195

NAS新玩法!豆瓣与迅雷结合,轻松实现自动下载电影自动追剧功能

NAS新玩法!豆瓣与迅雷结合,轻松实现自动下载电影自动追剧功能

XiaoqiangClub的博客 6387

【问题解决】解决 Python `PermissionError` 权限不足:文件/进程/端口全场景修复

本文总结了Python程序中常见的权限问题及解决方案,包括文件、进程和端口权限错误。文件权限问题通常由文件占用、权限不足或路径错误引起;进程问题多因权限不足或系统限制;端口问题则与端口占用、防火墙或特权端口相关。解决方案提供了详细的代码实现:文件权限管理器类(FilePermissionManager)包含检查权限(check_permission)、修复权限(fix_permission)、安全写入(safe_write)和安全删除(safe_delete)等方法,通过异常处理和临时文件等技术确保操作安全

博客 358

Oracle基本函数查询

Oracle基本函数查询 查询行(记录) where 过滤行记录条件 ,条件有 a)、= 、 >、 <、 >=、 <=、 !=、 <>、 between and b)、and 、or、 not、 union、 union all、 intersect 、minus c)、null :is null、 is not null、 not is null d)、like :模糊查询 % _ escape('单个字符') f)、in 、 exists(难点) 及子查询 比

weixin_55208421的博客 589

Allegro如何把分离的线段变成封闭连续的图形

Allegeo支持把分离的线段变成封闭连续的图形,以下图为例,线段是分离的。Allegro如何把分离的线段变成封闭连续的图形。Find选择other segs 和Lines。Find选择other segs 和Lines。选择shape-compose shape。分离线段已经是连续封闭的shape形式了。框选图形,删除剩下的无用的分离线段。Find选择shapes。鼠标右击选择done。选择delete命令。鼠标右击选择done。

weixin_54787054的博客 6240

oracle 基本函数

一, 基本函数       1. show user;  显示当前链接的用户      2. select  *  from tab  获取当前用户下得所有表      3. desc  message  显示message表的结构      4. clear scr 清屏      二,  字符串函数      1.   select upper('hello') from dua

surpassdream的专栏 405

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

(3)Oracle基本语法与常用函数

概述:dual表是一个单行单列的虚拟表,是Oracle中的一个实际存在的表,任何用户均可读取,常用在没有目标表的Select语句块中。查看dual表的结构如下:select * from dual;查询得知dual是一个一行一列的表,数据类型为VERCHAR2(1),dual表中只有一个数据'X', Oracle有内部逻辑保证dual表中永远只有一条数据。dual表的常用用途:1、查看当前连接用户:select user from dual;

专注于技术分享的博主 1139

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Oracle入门笔记(五)——Oracle表间关系、SQL语句、基本函数

主要介绍Oracle表间关系、SQL语句、基本函数的使用

weixin_46560512的博客 1276

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

Oracle序列 与 基本函数介绍

目录 Oracle序列 与 基本函数介绍 常用词汇 数据字典(data dictionary:dd) oracle序列技术理解 账号管理 基本函数介绍及应用 海韵听心 PL/SQL Developer中文字...

avo50465的博客 427

oracle的基本函数,Oracle基本函数应用

select sal,sal AS saly from emp;--求某列的平均值select * from emp;--select sal AS nb from emp;--排序 默认升序 asc 就近原则select * from emp order by empno,sal;--降序 descselect * from emp order by sal desc;--conca...

weixin_30195669的博客 102

Oracle 行转列 pivot函数基本用法

2018年9月30日22点,眼看着就10月份了,回头看下,8月份就写了一篇博客,9月一篇都没写,想着还是得续一续。 刚好前几天,帮一个群友处理了一个关于Oracle中行转列,根据查询中有的项目,动态转列的做法。想着也挺好玩,不过看下时间,不太充足。所以暂时先写个Oracle自带的行转列函数,pivot的基本用法。国庆几天看下有时间的话完善一下动态转列的做法,到时候再另写一篇附链接过来。 一、运...

Lhy的博客 8万+

Oracle学习(二)Oracle体系&Oracle基本查询&基本函数

Oracle体系划分 Oracle有 数据库---&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;数据库实例---&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;表空间---&amp;amp;amp;amp;amp;amp;am

Leeue李月 435

oracle创建函数的语法,oracle创建存储过程,函数基本语法.docx

oracle创建存储过程,函数基本语法.docx 、ORACLE创建存储过程1、基本语法CREATEORREPLACEPROCEDUREUPDATE_EMP_SALNAMEINOUTTYPE,NAMEINOUTTYPE,ISBEGINENDUPDATE_EMP_SAL2、写一个简单的例子修改EMP表的ENAME字段CREATEORREPLACEPROCEDUREUPDATE_EMPV_EMPNOV...

weixin_32509847的博客 317

oracle基本函数的用法

oracle日期函数集锦<br />一、 常用日期数据格式<br /><br /> 1.Y或YY或YYY 年的最后一位,两位或三位<br />SQL> Select to_char(sysdate,'Y') from dual;<br />TO_CHAR(SYSDATE,'Y')<br /> --------------------<br /> 7<br />SQL> Select to_char(sysdate,'YY') from dual;<br />TO_CHAR(SYSDATE,'YY

minsiqiang的专栏 558

Oracle基本函数总结

Oracle基本函数总结 (一)字符函数 Upper SELECT Upper ('abcde') FROM dual  结果:ABCDE   Lower SELECT lower('ABCDE') FROM dual 结果:abcde   Initcap SELECT Initcap ('AAA') FROM dual 结果:Aaa SELECT Initcap ('aaa') FROM dual 结果:Aaa   Concat SELE

weixin_50464560的博客 522

oracle的基本函数,oracle中的基本函数

in 等于括号内任一成员 如 select * from dept where deptno in ('10','20','30','40');not in 不等于括号内任一成员 如 select * from dept where deptno not in ('10','20','30','40');between A and b 大于等于A与小于等于B 如 select * from...

weixin_34701288的博客 110

Oracle中的基本函数

基本函数 字符串函数 upper(字符串|列) 返回字符串;将字符串转位大写 select upper('hello') from dual; select upper(ename) from emp; lower(字符...

wangtao的博客 1260

ORACLE 内置基本函数

/* ORACLE 内置基本函数 */ --【把字符串转换成小写】 SELECT LOWER('Structured Query Language') AS VALUE FROM dual; --【把字符串转换成大写】 SELECT UPPER('Structured Query Language') AS VALUE FROM dual; --【把字符串的首字母大写】 SELE

985
上一篇: 限制textarea文本域中输入字符个数…
下一篇: javascript(js)的小数点乘法除法问…
jarry.liu
博客等级 码龄16年 36粉丝 304原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

jarry.liu

如果对您有帮助,鼓励下博主吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值