墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
2.2k累计阅读
2.2k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
MySQL中使用order by对字段进行排序的时候，如果是降序排序，那字段值为null的记录会排在最后，但是如果是升序排序，那字段为null的记录会排在最前面。
目前碰到一个需求，就是根据字段进行升序排序的时候，字段值为null也需要放在最后，这边可以通过下面方法进行处理；
假设当前对 t_user 进行查询，并通过status字段进行升序排序，t_user表中的数据如下：
第一种方法：
SELECT * FROM t_user ORDER BY -STATUS DESC
查询结果：
第二种方法：
SELECT * FROM t_user ORDER BY ISNULL(STATUS), STATUS ASC
查询结果：
第三种方法：
SELECT * FROM t_user ORDER BY STATUS IS NULL, STATUS ASC
查询结果：
STM32H743 LAN8720网口配置避坑指南：用CubeMX v6.5.0快速搞定LWIP+FreeRTOS
本文详细介绍了使用CubeMX v6.5.0配置STM32H743与LAN8720网口的LWIP+FreeRTOS方案，涵盖硬件连接、时钟配置、ETH外设初始化及LWIP协议栈调优等关键步骤。特别针对常见陷阱提供解决方案，帮助开发者快速实现稳定网络通信，适用于嵌入式网络开发场景。
MySQL 排序使 null 排最后
MySQL 排序使 null 排最后
SNAP新手避坑指南：手把手教你搞定Sentinel-2影像的镶嵌与重采样（附详细参数）
本文为SNAP新手提供Sentinel-2影像处理的详细指南，重点讲解镶嵌与重采样的关键步骤和参数设置。通过实际案例和常见问题解决方案，帮助用户避免常见错误，高效完成遥感影像处理任务。
MYSQL排序将NULL值放在最后表示
MYSQL检索NULL数据排在最后
YOLOv8知识蒸馏实战：用BCKD和LD在自制数据集上分别提点1.63%和1.69%的保姆级教程
本文详细介绍了在YOLOv8模型上应用知识蒸馏技术（BCKD和LD方法）的实战教程，通过自制数据集实现性能提升1.63%和1.69%。内容涵盖环境配置、模型选择、BCKD和LD的具体实现及调参技巧，适合目标检测领域的开发者和研究者。
【OpenCV实战】简洁易懂的车牌号识别Python+OpenCV实现“超详解”（含代码）
简洁易懂的车牌号识别Python实现（含代码）1、整体思路2、代码详解 1、整体思路 2、代码详解
MySQL排序时, ORDER BY将空值NULL放在最后
1.应用场景 从小到大升序排列时，null会出现在最前方，现在要将其放在后面 2.解决办法 方式一 ： SELECT * FROM test ORDER BY num IS NULL , num; 方式二： select * from test order by if(isnull(num),1,0), num desc; 1.将nul...
【四足机器人项目实战】波士顿spot四足机器人机工程设计及实现分析
主要介绍了波士顿spot机器人的发展历史、四足机器人的硬件系统及电机执行器组成包括硬件系统、关节电机执行器，机载传感器机处理器及电气连接等。概述了四足机器人规划控制、感知、定位及局部地图的相关算法方向。
MySql排序查询将null放在最后的解决办法（默认会在最前，当成最小值处理）
.问题描述 MySQL中使用order by对字段进行排序的时候，如果是降序排序，那字段值为null的记录会排在最后，但是如果是升序排序，那字段为null的记录会排在最前面。 目前碰到一个需求，就是根据字段进行升序排序的时候，字段值为null也需要放在最后，这边可以通过下面方法进行处理； 二.问题处理 假设当前对t_user进行查询，并通过status字段进行升序排序，t_user表中的数据如下： 处理方法一： SELECT * FROM t_user ORD...
【温室气体数据集】CAMS 发布的温室气体（GHG）数据集总结
【温室气体数据集】CAMS 发布的温室气体（GHG）数据集总结
YOLO26改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLO26-L !!! 最新的发文热点
Vision Clue Merge模块在Mamba - YOLO模型中同样重要，主要负责在模型的下采样过程中处理特征图，为后续的特征融合和目标检测任务提供更有效的信息。
MybatisPlus排序查询时，将null值放到最后
但是问题是，我都用MybatisPlus，下面的这种SQL那肯定不会写了啊，要是用MybatisPlus还写下面这种单表SQL的查询的，我建议可以放弃MybatisPlus了。查询结果，按照某些字段进行排序，将为null的值放到最后。按照更新时间排序，但是更新时间可能为null，因此将null的数据放到最后。目前来看，我们只能改这里，不过查找了一圈，都没有解决方案，因此放弃，用另外拦截器的方式实现。当然GPT一本正经的胡说八道，看着挺像回事的，可惜mybait-plus没有这个方法，所以看看就好。
Python re库【正则表达式操作库】全面讲解及代码示例
以下是Pythonre库的全面讲解，包含主要功能、常用方法及代码示例。完整代码和注释附后。正则表达式（Regular Expression）是用于匹配、查找、替换字符串的工具，通过特定语法定义模式。?{n}[...][a-z]A|B\d[0-9]\D\s\S\w\Wre从字符串匹配模式，返回Match对象或None。在字符串中第一个匹配项，返回Match对象或None。返回所有匹配项的。返回所有匹配项的Match对象）。替换匹配项，返回新字符串。根据模式分割字符串，返回列表。通过。
mysql实现排序null记录放在最后（实现oracle的nulls [first|last])
实现排序，并将null记录放在前面或者最后， oracle直接使用 nulls first 、nulls last即可， mysql实现的话，以下两种方式都可以 方式一 nulls first: order by IF(ISNULL(field),0,1); nulls last: order by IF(ISNULL(field),1,0); 方式二 nulls first: orde...
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
mysql如何对null进行排序（mysql中null排序）
在使用Mysql进行数据处理的过程中，很多时候都会遇到需要对null进行排序的情况。因为null是一种特殊的值，它既不是数字也不是字符串，如果不对它进行排序，就会出现数据混乱的情况。通过使用IS NULL和IS NOT NULL关键字，我们可以按照升序或降序的方式对null进行排序。其中，id是自增长的主键，name是字符串类型，score是数字类型，可以为null。为了更好地理解Mysql对null的排序规则，接下来我们就来演示一下如何使用Mysql对null进行排序。Mysql对null的排序规则。
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
mysql null值排序_mysql 等 null 空值排序
【sqlserver】：sqlserver 认为 null 最小。升序排列：null 值默认排在最前。要想排后面，则：order by case when col is null then 1 else 0 end ,col降序排列：null 值默认排在最后。要想排在前面，则：orderby case when col is null then 0 else 1 end , col desc...
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
MySQL NULL 值处理：从原理到实践
NULL 值是关系型数据库中表示"未知"或"不存在"的特殊标记，正确处理 NULL 值是编写健壮 SQL 查询的关键。本文将深入探讨 MySQL 中 NULL 值的特性、处理方法和最佳实践，帮助开发者避免常见的 NULL 值陷阱。-- 将NULL值单独分组排序SELECT *ORDER BYNULL值的特殊性质和比较规则检测和处理NULL的正确方法聚合函数和排序中的NULL行为实际业务场景中的应用案例性能优化和最佳实践正确编写包含NULL条件的查询处理计算中的NULL值问题。
mysql null排在最后
如何实现MySQL中NULL值排在最后 作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何在MySQL查询结果中将NULL值排在最后。这个问题看似简单，但对初学者来说可能有些困惑。本文将详细介绍实现这一功能的步骤和代码示例。 步骤概览 首先，我们通过一个表格来概览整个实现流程： 步骤 描述 1 确定查询字段 2 ...
MySql排序查询（将null放在最后）
以下三种方法，可以将空值排序放到最后面 1.SELECT * FROM t_user ORDER BY -STATUS DESC 2.SELECT * FROM t_user ORDER BY ISNULL(STATUS), STATUS ASC 3.SELECT * FROM t_user ORDER BY STATUS IS NULL, STATUS ASC
mysql排序时null值或者空字符串在最后
使用mysql排序时如果是是降序排序null值或者是空字符串是可以排在最后面的，但是升序排序时就null值或者是空字符串就会排在最前面了。 看到其他人说可以使用is null 来进行判断，如图所示： 可以看到is null确实可以解决值为null排在前面的问题，但是如果值是空字符串进行升序...
hql 的OrderBy查询Asc将null字段放在最后，Desc将null字段放在最前
如果Database是Oracle，使用 from tables t order by t.b asc null last 如果是MySQL from tables t order by -t.b desc
mysql排序规则 null
MySQL排序规则中的NULL值处理 在数据库操作中，排序是一个常见的操作，尤其是在处理查询结果时。MySQL作为广泛使用的数据库管理系统，其排序规则对于开发者来说非常重要。本文将介绍MySQL中排序规则，特别是对NULL值的处理方式，并提供代码示例和状态图。 排序规则概述 MySQL的排序规则遵循以下原则： 升序（AS...
mysql排序将null值放在最后
# 将空值放到最后 order by IF(ISNULL(field),1,0); #根据某个字段排序后将空值放在最后 order by IF(ISNULL(field),1,0),field ASC|DESC;
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
357
扫一扫
