Oracle NUMBER类型细讲

本文详细解析了 Oracle 数据库中 NUMBER 数据类型的使用方法及其参数 precision 和 scale 的含义。通过具体实例展示了不同设置下数值的存储方式及可能遇到的精度问题。
NUMBER类型细讲:
Oracle number datatype 语法:NUMBER[(precision [, scale])]
简称:precision --> p
      scale     --> s


NUMBER(p, s)
范围: 1 <= p <=38, -84 <= s <= 127
保存数据范围:-1.0e-130 <= number value < 1.0e+126   
保存在机器内部的范围: 1 ~ 22 bytes


有效为:从左边第一个不为0的数算起的位数。
s的情况:
s > 0
   精确到小数点右边s位,并四舍五入。然后检验有效位是否 <= p。
s < 0 
   精确到小数点左边s位,并四舍五入。然后检验有效位是否 <= p + |s|。
s = 0
   此时NUMBER表示整数。


eg:
Actual Data   Specified As Stored As
----------------------------------------
123.89           NUMBER         123.89
123.89           NUMBER(3)     124
123.89           NUMBER(6,2)   123.89
123.89           NUMBER(6,1)   123.9
123.89           NUMBER(4,2)   exceeds precision (有效位为5, 5 > 4)
123.89           NUMBER(6,-2) 100
.01234           NUMBER(4,5)   .01234 (有效位为4)
.00012           NUMBER(4,5)   .00012
.000127       NUMBER(4,5)   .00013
.0000012      NUMBER(2,7)   .0000012
.00000123     NUMBER(2,7)   .0000012
1.2e-4           NUMBER(2,5)   0.00012
1.2e-5           NUMBER(2,5)   0.00001
123.2564      NUMBER        123.2564
1234.9876     NUMBER(6,2)   1234.99
12345.12345   NUMBER(6,2)   Error (有效位为5+2 > 6)
1234.9876     NUMBER(6)     1235 (s没有表示s=0)
12345.345     NUMBER(5,-2) 12300
1234567       NUMBER(5,-2) 1234600
12345678      NUMBER(5,-2) Error (有效位为8 > 7)
123456789     NUMBER(5,-4) 123460000
1234567890    NUMBER(5,-4) Error (有效位为10 > 9)
12345.58      NUMBER(*, 1) 12345.6
0.1           NUMBER(4,5)   Error (0.10000, 有效位为5 > 4)
0.01234567    NUMBER(4,5)   0.01235
0.09999       NUMBER(4,5)   0.09999
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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