sp_executesql问题

ztchen 2003-12-12 04:27:00
我执行以下语句,为什么sp_executesql总是不能执行?
SET @strExecute='SELECT @byxf=byxf'+@strExecute
EXEC sp_executesql @strExecute,N'@byxf NUMERIC(4,1) OUTPUT',@byxf OUTPUT

提示如下错误:
服务器: 消息 214,级别 16,状态 2,过程 sp_executesql,行 37
过程需要参数 '@statement' 为 'ntext/nchar/nvarchar' 类型。

请各位帮我看一下,谢谢
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ztchen 2003-12-12
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谢谢
txlicenhe 2003-12-12
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http://expert.csdn.net/Expert/topic/2364/2364046.xml?temp=.829693
[交流]动态SQL语句

1:
普通SQL语句可以用Exec执行
eg: Select * from tableName
Exec('select * from tableName')
sp_executesql N'select * from tableName' -- 请注意字符串前一定要加N

2:
字段名,表名,数据库名之类作为变量时,必须用动态SQL
eg:
declare @fname varchar(20)
set @fname = '[name]'
Select @fname from sysobjects -- 错误
Exec('select ' + @fname + ' from sysobjects') -- 请注意 加号前后的 单引号的边上要加空格
exec sp_executesql N' select ' + @fname + ' from sysobjects'
当然将字符串改成变量的形式也可
declare @s varchar(1000)
set @s = 'select ' + @fname + ' from sysobjects'
Exec(@s) -- 成功
exec sp_executesql @s -- 此句会报错

declare @s Nvarchar(1000) -- 注意此处改为nvarchar(1000)
set @s = 'select ' + @fname + ' from sysobjects'
Exec(@s) -- 成功
exec sp_executesql @s -- 此句正确,

3: 输出参数
eg:
declare @num,
@sqls
set @sqls='select count(*) from '+@servername+'.a.dbo.b'
exec(@sqls)
我如何能将exec执行的结果存入变量@num中

declare @num int,
@sqls nvarchar(4000)
set @sqls='select @a=count(*) from '+@servername+'.a.dbo.b'
exec sp_executesql @sqls,N'@a int output',@num output
select @num
txlicenhe 2003-12-12
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@strExecute需定义成 ntext/nchar/nvarchar类型。
ztchen 2003-12-12
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有人能帮我看一下么?
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[护栏(bollard)] · 训练集:2239 张 · 验证集:640 张 · 测试集:320 张 · 总计:3199 张 城市街道护栏目标检测数据集... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 94 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7341** mAP50-95 | 0.3921 Precision | 0.7873 Recall | 0.6713 train/box_loss | 1.5260 train/cls_loss | 0.8206 val/box_loss | 1.7977 val/cls_loss | 1.1156 【训练过程分析】 94 轮训练后 mAP50 为 0.7341,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.3921,和 mAP50 差距 0.34,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7873、Recall 0.6713,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检、漏检样本做针对性增强。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。 3. 调优 NMS 和置信度阈值:当前精召偏低,适当调整过滤阈值平衡输出质量。 【预测效果展示】

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