PL/SQL基础总结

总结第一次全面写pl/sql基础 

 

1、“=” 是比较,“:=”是赋值,

2.sys_refcursor 返回结果集类型之一,动态sql打开(可以查看对应文章),

 EXECUTE IMMEDIATE get_count_sql INTO n_countA,n_countP; 动态sql执行 count类型SQL :select count(*) from table;

3.动态sql字符串拼接单引号问题:2个单引号 :trunc(sysdate,'||'''YYYY'''||') 等译trunc(sysdate,'yyyy');

4.    --自定义接受类型;

    type my_record is record(  

      n_lossno gcpolicypaidhistorytemp.lossno%type,

      n_lossseqno gcpolicypaidhistorytemp.lossseqno%type,

      n_upload gcpolicypaidhistorytemp.upload%type); 

    my_rec my_record;

5.异常信息打印

    exception when others then

       v_backtrace := dbms_utility.format_error_backtrace;

        dbms_output.put_line(v_backtrace);

http://www.yiibai.com/plsql/plsql_cursors.html 这个基础教程很好 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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