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很简单的问题,高手进来拿分啊,数据比较
laokaizzz
2012-03-29 11:53:20
我的想法是比较两个数,于是写了下面的语句
select 3>4 from dual
但是是错的,咋写呢? 高手指导下,或者说不容许这么写?为啥
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很简单的问题,高手进来拿分啊,数据比较
我的想法是比较两个数,于是写了下面的语句 select 3>4 from dual 但是是错的,咋写呢? 高手指导下,或者说不容许这么写?为啥
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cowboyhn
2012-03-29
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SELECT CASE WHEN 3>4 THEN 0 WHEN 3=4 THEN 1 ELSE 2 END FROM DUAL;
APHY
2012-03-29
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select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值
备注:sign()函数根据某个值是0、正数还是负数,分别返回0、1、-1
大明湖畔_帅锅
2012-03-29
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要返回什么值呢 3>4 返回true、false还是返回大的值呢
大明湖畔_帅锅
2012-03-29
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select sum(3-4) c1 from dual
c1
------------
1 -1
laokaizzz
2012-03-29
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[Quote=引用 2 楼 的回复:]
SELECT CASE WHEN 3>4 THEN 0 WHEN 3=4 THEN 1 ELSE 2 END FROM DUAL;
[/Quote]
这种方法不错,不知道有没有直接加个函数的 函数(3>4) 计算表达式的,这样的
laokaizzz
2012-03-29
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[Quote=引用 1 楼 的回复:]
select decode(sign(变量1-变量2),-1,变量1,变量2) from dual; --取较小值
备注:sign()函数根据某个值是0、正数还是负数,分别返回0、1、-1
[/Quote]
如果用加减法就不用这么麻烦了
直接 select 3-4 from dual,我想知道的是 比较符号,不是运算符号的,谢谢关注
Arduino串口接收
数据
的相等
比较
问题
当遇到
问题
时,需进一步排除其他无关的可能性,然后再针对去查找
问题
的源头。搜集各种资料(最好先看看官方资料),使用各种的方法,问问其他高人等,有些
问题
其他人也许无法帮助自己彻底解决,但是,他们或许可以给你点方向,而不至于在调试的过程中陷入调试的烦恼走不出来,需重新以整体的思路去思考
问题
在于哪里。在这次调试arduino串口
数据
进行相等
比较
的过程中,解决之后觉得很
简单
,没解决之前就摸不着头脑。哪个模块...
数据
分桶
数据
分桶是一种
数据
预处理技术,用于减少次要观察误差的影响,是一种将多个连续值分组为较少数量的“桶”的方法。 例如,例如我们有一组关于人年龄的
数据
,如下图所示: 现在我们希望将他们的年龄分组到更少的间隔中,可以通过设置一些条件来实现: 分桶的
数据
不一定必须是数字,它们可以是任意类型的值,如“猫”、“狗”等。分桶也可用于图像处理,通过将相邻像素组合成单个像素,可用于减少
数据
量。 一般在建立分类模型时,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型时用lo.
简单
说说分区和分桶
分区和分桶都是为了便于查询,提高查询的效率 分区又可以动态分区和静态分区:动态分区只是不指定具体的列名值,不指定分区目录,由系统自己来定。启动动态分区:set hive.exec.dynamic.partition=true; insert overwrite table par_dnm partition(sex='man',dt)-----代表按sex静态分区,按dt动态分区,不指定到底是哪日,让系统自己分配决定 只有在创建表的时候是partition by ,其他都是partition 动..
Hive中的
数据
分桶
参考文章: hive分桶管理 https://blog.csdn.net/freefish_yzx/article/details/77150714 hive的分区和分桶 https://blog.csdn.net/wl1411956542/article/details/52931499 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------
特征工程 --
数据
分桶
数据
的特征内的值跨度可能
比较
大,对有监督和无监督中如k-means聚类使用欧式距离作为相似度函数来测量
数据
点之间的相似度,都会造成大吃小的影响,其中一种解决方法是对计数值进行区间量化即
数据
分桶也叫做
数据
分箱,然后使用量化结果。改善模型的泛化能力:由于
数据
分桶将连续型
数据
转化为离散型
数据
,使得模型在学习过程中可以更好地捕捉
数据
的不同特征和模式,从而提高模型的泛化能力。降低模型对异常值的敏感性:
数据
分桶可以将连续型
数据
转化为离散型
数据
,在离散化后,异常值会被分到较少的分桶中,从而降低异常值对模型的影响。
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