存储过程初试

博客介绍了MySQL中存储过程的相关操作。调用时用DELIMITER ∗∗转换结束符号,创建存储过程名称后要加括号。还提及了insert函数用于替换字符串,instr函数返回子字符串位置,同时给出了mysql函数的参考链接。

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DROP procedure IF EXISTS `proc_carAndCashScore`;
DELIMITER $$
create Procedure proc_carAndCashScore(
in accountName varchar(255),
in pathCode varchar(255),
in indecies text
)
begin

CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS temp_split
(
   col varchar(20)
);
DELETE FROM temp_split;
while(instr(indecies,',')<>0) DO
insert temp_split(col) values (substring(indecies,1,instr(indecies,',')-1)); //截取第一个逗号之前的字符串
set indecies = INSERT(indecies,1,instr(indecies,','),''); //更新字符串,把取到的字符串及逗号换为cut掉,第一次循环后变成”CP0001,CP0002,CP2004“
END WHILE;
insert temp_split(col) values (indecies);//最后一次字符为CP2004,只剩一个字符是没有逗号分割,不能进入循环,在此处插入表中

insert into ac_interface_index (`account_id`,`interface_id`,`index_id`,`created_at`) values (
(select id from account where account =accountName),
(select id from sys_interface where code=pathCode),
(select group_concat(id) from sys_index where code in (select * from temp_split)),
now());
end;$$

调用时执行如下命令:

call proc_carAndCashScore("00000001","queryCarScore","BP1013,CP0001,CP0002,CP2004");

**DELIMITER ∗ ∗ : 告 诉 解 释 器 碰 到 ** : 告诉解释器碰到 代表结束,可以执行命令,默认的的结束符号是";" 但是存储过程中的分号不代表指令结束,因此用这个命令转换一下。

创建存储过程

create procedure proc_name()
begin
.........
end

注意:存储过程名称后面必须加括号,哪怕该存储过程没有参数传递

insert(str,pos,len,newstr)
把字符串str由位置pos起len个字符长的子串替换为字符串
newstr并返回

三.删除存储过程
1.基本语法:

drop procedure sp_name

instr() :返回子字符串在字符串中的位置

SELECT INSTR('hello world', 'l') FROM DUAL;        --结果:3  
SELECT INSTR('hello world', 'l', 5) FROM DUAL;     --结果:10 (从左向右第5位开始检索'l'在'hello world'中出现的位置) 
SELECT INSTR('hello world', 'l', -1) FROM DUAL;    --结果:10 (从右向左第1位开始检索'l'在'hello world'中出现的位置) 
SELECT INSTR('hello world', 'l', 2, 2) FROM DUAL;  --结果:4  (从左向右第2位开始检索'l'在'hello world'中第2次出现的位置) 
SELECT INSTR('hello world', 'l', -3, 3) FROM DUAL; --结果:0  (从右向左第3位开始检索'l'在'hello world'中第3次出现的位置)

mysql函数
https://www.cnblogs.com/xuyulin/p/5468102.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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