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SQL 自定义百分比转小数函数代码

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简介:
本文章介绍了如何编写一个自定义的SQL函数,用于将表示为字符串的百分比值转换成小数值。该函数简化了数据库内处理百分比数据的过程。 代码如下: 使用 CAST 和 CONVERT 函数将小数转换为百分比: ```sql DECLARE @dec decimal(5,3), @var varchar(10),@hun decimal(5,1) set @dec=0.025 set @hun=@dec*100 set @var=cast(@hun as varchar(20))+’%’ select @var ``` 定义一个将小数转换为百分比字符串的函数 GetPercentageString: ```sql -- 函数名称:GetPercentageString -- 作者:涂聚文 Geovin Du if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N[dbo].[G)) ```

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  • SQL
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    本文章介绍了如何编写一个自定义的SQL函数,用于将表示为字符串的百分比值转换成小数值。该函数简化了数据库内处理百分比数据的过程。 代码如下: 使用 CAST 和 CONVERT 函数将小数转换为百分比: ```sql DECLARE @dec decimal(5,3), @var varchar(10),@hun decimal(5,1) set @dec=0.025 set @hun=@dec*100 set @var=cast(@hun as varchar(20))+’%’ select @var ``` 定义一个将小数转换为百分比字符串的函数 GetPercentageString: ```sql -- 函数名称:GetPercentageString -- 作者:涂聚文 Geovin Du if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N[dbo].[G)) ```
  • SQL ServerFunction用法简介
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    本简介详细介绍了在SQL Server中创建和使用自定义函数的方法与技巧,包括标量值、内嵌表值及多语句表值函数的应用场景及其语法。 本段落介绍了Sqlserver 自定义函数 Function的使用方法,在sqlserver2008中有三种自定义函数:标量函数、内联表值函数和多语句表值函数。需要相关资料的朋友可以参考此介绍。
  • Oracle
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    Oracle自定义函数是指在数据库中由用户自行编写的存储过程或函数,用于执行特定的业务逻辑处理,提高SQL查询的效率和灵活性。 这段文字包含自定义身份证函数以及小写转大写的代码总结,并且我会持续更新这些内容。
  • TensorFlow 损失实例
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    本篇教程通过具体代码示例,讲解如何在TensorFlow中自定义损失函数。适合具备基本TensorFlow知识的学习者深入学习和实践。 本段落主要介绍了如何在TensorFlow中自定义损失函数,并提供了简单易懂的示例代码,具有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考此内容。
  • TensorFlow 损失示例
    优质
    本文章提供详细的TensorFlow自定义损失函数编写教程及示例代码,帮助读者了解如何在机器学习项目中灵活运用各种损失函数。适合中级开发者阅读和实践。 在机器学习领域,损失函数是评估模型预测结果与真实值之间差距的关键工具。通常情况下,回归问题中最常用的损失函数是均方误差(Mean Squared Error, MSE),它衡量的是预测值与真实值之间的平均平方差。然而,在某些特定场景下,MSE可能不是最优的选择。例如在上述例子中,我们需要预测某个商品的销量,并且已知该商品的成本为1元,售价为10元。 在这种情况下,如果我们使用均方误差来计算损失的话,则会发现如果预估过高会导致成本增加一元钱(因为每多卖出一件产品就要额外支出),而如果预估过低则意味着可能错过九元的利润。因此,在这种场景下我们更倾向于预测销量偏高而不是偏低。 为了适应这一需求,我们可以自定义一个分段损失函数。具体而言,当预测值 `yhat` 大于实际销售量 `y` 时(即预估过高),我们将每多卖出一件商品的损失设为1元;而如果 `yhat` 小于 `y` (即预估过低),则将每少卖出一件商品的损失设定为9元。这样,模型在训练过程中会更倾向于预测得偏高一些。 接下来,在TensorFlow中实现这个自定义分段损失函数时可以使用条件判断语句来区分这两种情况,并根据不同的误差计算相应的损失值。然后通过优化器(如Adam)最小化该定制化的损失函数以调整模型参数,从而使得训练出来的模型能够更好地适应我们的特定业务需求。 总体来说,这种基于实际问题自定义的损失函数有助于使机器学习模型更加贴近现实世界中的具体应用要求,在提升预测准确度的同时也考虑到了商业价值和成本效益。通过灵活设计并使用适当的损失函数可以显著提高模型性能,并使其更适合解决复杂多变的实际挑战。
  • SQL Server据库中的字符串拆Split()
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    简介:本文介绍如何在SQL Server中创建一个高效的自定义字符串拆分函数Split(),用于将包含分隔符的字符串转换为表格形式。 在SQL Server数据库中可以创建一个自定义的拆分字符串函数Split()。这个功能可以帮助用户更灵活地处理数据,特别是在需要将单个列中的值分割成多个行的情况下非常有用。实现这一功能通常涉及到使用表值函数或者通过其他存储过程来达成目的。 下面是一个简单的示例,展示如何在SQL Server中创建一个基本的字符串拆分器: ```sql CREATE FUNCTION dbo.Split (@String nvarchar(max), @Delimiter char(1)) RETURNS table AS RETURN ( WITH Split(stpos,endpos) -- 使用Common Table Expression (CTE) AS( SELECT 0 as stpos , CHARINDEX(@Delimiter,@String) as endpos UNION ALL SELECT endpos+1, CHARINDEX(@Delimiter,@String,endpos+1) FROM Split WHERE endpos > 0 ) SELECT Id = ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)), Value= SUBSTRING(@String,stpos,case when endpos=0 then 8000 else endpos-stpos end) FROM Split ) ``` 这个函数接受一个字符串和分隔符作为参数,然后返回一张表。这张表包含两列:一列为值的顺序ID号;另一列表示从输入字符串中拆分出来的各个子串。 使用该函数时可以这样调用: ```sql SELECT * FROM dbo.Split(a,b,c,d, ,) ``` 这将输出结果为: ``` Id Value 1 a 2 b 3 c 4 d ```
  • MATLAB的
    优质
    MATLAB的自定义函数是指用户为了简化编程过程或重复使用特定功能而创建的代码块。这些函数可以接受输入参数并返回输出结果,帮助实现复杂问题的模块化解决和高效管理。 关于Matlab中的自定义函数的教程可以在专业课教师提供的讲义PPT中找到。
  • Hive的
    优质
    简介:本文将详细介绍如何在Apache Hive中创建和使用自定义函数(UDF),帮助用户扩展查询功能,提升数据处理能力。 简单介绍了如何编写Hive自定义函数及其使用步骤。
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    本文章介绍了Apache Hive中的自定义函数开发与使用方法,包括UDF、UDAFC和UDTF三种类型的详细介绍及其应用场景。 Hive自定义函数是为满足用户在处理大数据过程中遇到的特定业务需求而设计的功能。当内置函数无法完全覆盖这些需求时,可以通过编写自定义函数(UDF)来扩展功能。 ### 1. UDF(用户自定义函数) #### 背景 由于系统内置的Hive函数可能不足以应对各种复杂的业务场景,因此需要通过编写特定于应用场景的UDF来进行补充。每个业务都有其独特性,这导致了对个性化处理的需求不断增加。 #### 意义 引入UDF极大地丰富了用户自定义逻辑的可能性,使得根据具体需求定制化地解决复杂的数据计算问题成为可能。 #### 输入输出要求 通常情况下,一个输入记录对应一个输出结果。例如像`cos`, `sin`, `substring`, 和 `instr`这样的函数就是一对一的处理模式。 #### 实现步骤 1. **创建Java类**:首先定义一个新的Java类。 2. **继承UDF基类**:让这个新类从Hive提供的基础`UDF`类中派生出来。 3. **重写evaluate方法**:在新类中实现自定义的业务逻辑,即覆盖`evaluate`方法。 4. **打包成jar文件**:使用Maven或类似的构建工具将项目编译并封装为一个包含所有依赖项的.jar包。 5. **上传到Hive服务器**:把生成的.jar文件传输至运行Hive环境中的服务器上。 6. **加载到Hive中**:通过在Hive命令行界面执行`add jar`指令,将自定义UDF添加进类路径下。 7. **注册函数**:使用SQL语句(如`create temporary function`或`create function`)向Hive数据库内登记该UDF。 ### 2. UDAF(用户自定义聚合函数) 除了普通的UDF之外,还有用于处理多条输入记录并返回单一结果的UDAFAggregation Function。例如创建一个类似内置计数器功能但具有独特实现方式的`self_count`函数。 #### 实现原理 UDAF的工作机制是接收多个输入值,并输出单个汇总的结果。要开发此类函数,需要继承Hive提供的接口如`UDAFEvaluator`, 并且实现其中的方法比如初始化、迭代计算、部分终止和最终结果返回等步骤。 #### 使用示例 创建一个UDAFAggregation Function的过程类似于普通UDF的流程,但是更加复杂一些,因为涉及到多个方法的具体实现。 ### 总结 Hive提供的自定义函数机制为用户提供了高度灵活的数据处理能力。无论是简单的数据转换还是复杂的聚合计算任务都可以通过编写Java代码来解决。这种功能使得Hive能够适应各种业务需求,并有效地应对大数据分析中的挑战。在实践中,正确理解和使用UDF与UDAFAggregation Function可以显著提高数据分析的效率和解决方案的多样性。
  • 为MySQL添加以计算(percentile)-附件资源
    优质
    本篇文章介绍了如何在MySQL数据库中添加自定义函数来计算数据集的百分位数值,附带相关代码和应用示例。通过下载附加资源,读者可以深入了解实现细节,并直接应用于实际项目中以优化数据分析流程。 如何为MySQL添加自定义函数来计算百分位数(percentile)。