bit类型数据，是1=false 还是0＝false

布尔值定义

最新推荐文章于 2024-10-03 22:53:21 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/mfser/p/11096203.html

文章标签：

#数据库 #java #c#

本文探讨了在编程中布尔值的一般定义方式，即0通常代表false，1代表true，并提到可以根据需求自行定义。

一般都是0=false,1=true，不过可以自己定义

转载于:https://www.cnblogs.com/mfser/p/11096203.html

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Sqoop抽取MySQL中tinyint类型数据只有0和1的问题

gxd520的专栏

01-06

1380

问题描述使用Sqoop抽取MySQL数据到Hive时，会发现MySQL中tinyint类型的数据在抽到Hive中只有0和1，其他的数值都被替换了，很诡异。其实Sqoop的官方文档给出了解释并给出了解决方案： 27.2.5. MySQL: Import of TINYINT(1) from MySQL behaves strangely Problem: Sqoop is treating TIN...

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08-20

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1796

【目标】用 bit: 0|1（位）来标记 true|false 两个取值的情况。【场景】只存在正反两种取值的情况，如是否存在、是否在线等；【基础】各数据类型，去除最高位作为符号位保留，其余二进制位可进行标记：类型字节数位数最大存储数据量数据范围可标记数据范围 Byte 1字节 8位

sql server数据库的数据类型

gengyudan的专栏

05-20

3030

SQLServer的数据类型第一大类:整数数据 bit:bit数据类型代表0,1或NULL,就是表示true,false.占用1byte. int:以4个字节来存储正负数.可存储范围为:-2^31至2^31-1. smallint:以2个字节来存储正负数.存储范围为:-2^15至2^15-1 tinyint: 是最小的整数类型,仅用1字节,范围:0至此^8-1 第二大类:

在Package中处理 bit列

weixin_30699443的博客

06-19

106

SQL Server没有boolean类型，使用bit 类型来代替，bit类型有两个值：0 和 1，而SSIS package中有boolean类型，SSIS自动将bit 类型转换成boolean类型，将 1 转换成 True，0 转换成False。在SSIS Package中，如果Table column 的 data type 为 bit，那么Package在输出时自动进行转化，将 1 转换成...

MySQL中Bit数据类型使用

科技互联网领域深度探索者，乐于分享与写作。

11-17

1万+

数据库Bit类型常用来存储Boolean类型的状态，也就是可以使用一个字段来存最多64个状态，如果你的系统状态够多或者将来可能会有扩展状态，那推荐使用这个类型进行处理，查询或更新某个状态时按位操作即可。为了将来可扩展，我们一般先从低位开始使用，此处我们设计三个位，从低到高位依次为移动，电信，联通短信渠道是否完成发送，各位值上１表示true，0表示false。高位为0，转换函数不会显示，从上图业务数据看出，所有用户已发送移动和电信渠道的短信．。从上图业务数据看出，张三用户所有渠道短信已发送．。

Mssql 用bit来定义 bool True False .docx

11-07

在SQL Server（Mssql）中，`bit`数据类型是一个非常有用的数据类型，它用于存储单个二进制位，可以表示两种状态：0（False）和1（True）。这种数据类型非常适合用来定义布尔（bool）值，因为它只需要一个字节的存储...

关于SQL Server中bit类型字段增删查改的一些事

09-09

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mysql bit类型转换为字符串_MySQL的数据类型（转）

weixin_35214885的博客

01-21

2490

1.整数TINYINT: 8 bit 存储空间SMALLINT:16 bit 存储空间MEDIUMINT:24 bit 存储空间INT:32bit 存储空间BIGINT:64 bit 存储空间分为SIGNEN: 有符整数,可存储正数和负数,如 TINYINT SIGNED 表示的范围是 -127 ~ 128UNSIGNED: 无符整数,只能存储正数,但是表示的值是有符整数的两倍, 如 T...

单片机bit是什么意思?单片机bit用法

07-14

3. **C51中的BIT数据类型**：C51是一种扩展了标准C语言以支持单片机编程的语言。在C51中，BIT被定义为一种特殊的扩展数据类型，专门用于处理二进制位。这种类型的变量只能存储0或1两个值，类似于布尔类型的True和...

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MySQL中bit与Java数据类型对应关系

梦蝶

11-28

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MySQL中使用bit存储数据，含义只能表示0或1，bit称为位数据类型；且不能用于计算。存储消耗<=1个字节【bit类型占用的空间与bit类型的列所在表的位置有关，有些情况下bit占用了一个字节，有些情况下bit实际占用了几个位，不足一个字节】。 bit与Java中的Boolean类型相对应，0表示false，1表示true。一般我们会使用bit(M)表示使用几位数据。在实际业务中，更常用的是使用bit(1)，用1位来表示0或1，映射到Java中的数据类型对应的就是false或true。如..

MySQL - 关于 False、True、0、1、tinyint(1) 的说明

袭冷

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MySQL 保存 Boolean 值时，用 1 代表 TRUE，0 代表 FALSE；类似一个 bit 位，默认没有数据，即为 0，也即 Faslse MySQL 存储 Boolean 值的类型为 tinyint(1) 类型；MySQL 中有 true、false、TRUE、FALSE 四个常量，代表1、0、1、0 mysql> select true,false,TR...

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Dr-远古的专栏

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C++快速判断二进制某位是1或0

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优快云全栈领域优秀博主，阿里云博客专家，工信部权威认证物联网技术开发工程师，曾30分钟高分通过C语言二级，两天手撸代码完成EasyX飞机大战，靠接软件私活一个月换苹果电脑

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(elu/elu/14__0): ModuleDict( (0): SymmetricQuantizer(bit=8, ch=False)

最新发布

07-26

这段输出表明在NNCF量化过程中，名为 `(elu/elu/14__0)` 的层被分配了一个 **8位对称量化器（SymmetricQuantizer）**，且未启用逐通道量化（`ch=False`）。以下是详细解析和操作建议： --- ### **1. 输出内容解析** - **`ModuleDict`**：表示该层可能包含多个子模块（如权重/激活量化器），但当前仅显示一个量化器（索引 `(0)`）。 - **`SymmetricQuantizer`**：对称量化器，特点： - 量化范围以0为中心（如 `[-a, a]`）。 - 适合权重和激活的均匀分布数据。 - **参数说明**： - `bit=8`：8位量化（INT8）。 - `ch=False`：禁用逐通道量化（所有通道共享同一量化参数）。 --- ### **2. 为什么选择对称量化？** - **适用场景**： - ELU激活函数的输出可能包含负值，对称量化能自然处理零对称分布。 - 硬件友好（如INT8指令集通常优化对称量化）。 - **对比非对称量化**： - 若激活值分布明显偏移（如大部分为正），非对称量化（`AsymmetricQuantizer`）可能更优。 --- ### **3. 如何调整量化配置？** #### **（1）修改量化类型** 若需改为非对称量化： ```python from nncf.torch.quantization.algorithms import MinMaxQuantization algorithm = MinMaxQuantization( quantizer_overrides={ "elu/elu/14__0": { # 指定目标层 "mode": "asymmetric", # 改为非对称 "bitwidth": 8 } } ) quantized_model = algorithm.apply(model) ``` #### **（2）启用逐通道量化** ```python algorithm = MinMaxQuantization( quantizer_overrides={ "elu/elu/14__0": { "per_channel": True, # 启用逐通道量化 "channel_axis": 0 # 指定通道维度（根据实际调整） } } ) ``` --- ### **4. 验证量化效果** #### **（1）检查量化范围** ```python quantizer = quantized_model.get_quantizer("elu/elu/14__0") print(f"量化范围: {quantizer.scale}, 零点: {quantizer.zero_point}") ``` #### **（2）对比原始与量化输出** ```python import torch input_data = torch.randn(1, 10) # 示例输入 with torch.no_grad(): original_output = model.elu_elu_14__0(input_data) quantized_output = quantized_model.elu_elu_14__0(input_data) print(f"输出差异: {(original_output - quantized_output).abs().max()}") ``` --- ### **5. 常见问题处理** #### **Q1：对称量化导致ELU负值截断严重？** - **解决方案**：调整量化范围或改用非对称量化： ```python quantizer.set_range(-1.0, 1.0) # 手动设置范围 ``` #### **Q2：如何禁用该层的量化？** ```python algorithm = MinMaxQuantization( ignored_scopes=["elu/elu/14__0"] # 排除该层 ) ``` #### **Q3：量化后ELU梯度消失？** - **原因**：低比特量化导致梯度计算不精确。 - **解决**：在量化配置中启用 `export_to_onnx=False` 或使用更高比特（如16位）。 --- ### **6. 高级配置：自定义量化器** 若需完全控制量化逻辑： ```python from nncf.torch.quantization.layers import SymmetricQuantizer class CustomQuantizer(SymmetricQuantizer): def forward(self, x): # 自定义量化逻辑（如动态范围调整） if self.is_enabled_quantization(): scale = torch.mean(torch.abs(x)) * 1.5 # 动态缩放 x = torch.quantize_per_tensor(x, scale, 0, torch.qint8) x = x.dequantize() return x # 替换默认量化器 quantized_model.replace_quantizer("elu/elu/14__0", CustomQuantizer()) ``` ---