第二章常用数据类型 【学习目标】 本章将学习一些基本的程序概念，如程序结构、标识符、章的学习要 关键字和注释等。本点包括如下几点： （1）了解C语言的基本结构。 （2）分号、块和空白的使用。 （3）标识符的约束规则。 （4）C关键字。 （5 ）直接量的认识。 （6）注释的使用。 【学习导航】 本章的在整个课程中的位置如图2-1所示。 图2-1 本章学习导航
2.1 C语言基本程序结构 任何一种程序设计语言都具有特定的语法规则和规定的表达方法。一个程序只有严格按 照语言规定的语法和表达方式编写，才能保证编写的程序在计算机中能正确地执行，同时也 便于阅读和理解。为了了解C语言的基本程序结构，请看【课堂案例2-1】。 【课堂案例2-1】在控制台输出“你好”。 【案例目标】会使用Xcode编辑器实现字符串输出 【案例知识要点】C语言的程序结构、基本输出语句 【案例程序代码】hello.c 1#i nclude
1. MYSQL 5数据类型,长度范围 1.1数值类型 MySQL支持所有标准SQL数值数据类型.这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER,SMALLINT,DECIMAL和NUMERIC),以及近似数值数据类型 (FLOAT,REAL 和DOUBLE PRECISION).关键字INT是INTEGER的同义词,关键字DEC是DECIMAL 的同义词. BIT 数据类型保存位字段值,并且支持MyISAM,MEMORY,InnoDB和BDB表.作为SQL标准的扩展,MySQL也支持整数类型 TINYINT,MEDIUMINT和BIGINT.下面的表显示了需要的每个整数类型的存储和范围. MySQL还支持选择在该类型关键字后面的括号内指定整数值的显示宽度(例 如,INT(4)).该可选显示宽度规定用于显示宽度小于指定的列宽度的值时从左侧填满宽度. 显示宽度并不限制可以在列内保存的值的范围,也不限制超过列的指定宽度的值的显示. 当结合可选扩展属性ZEROFILL使用时, 默认补充的空格用零代替.例如,对于声明为INT(5) ZEROFILL的列,值4检索为00004.请注意如果在整数列保存超过显示宽度的一个值,当MySQL为复杂联接生成临时表时会遇到问题,因为在这些情况下MySQL相信数据适合原列宽度. 所有整数类型可以有一个可选(非标准)属性UNSIGNED.当你想要在列内只允许 非负数和该列需要较大的上限数值范围时可以使用无符号值. 浮点和定点类型也可以为UNSIGNED.同数类型,该属性防止负值保存到列中.然而,与整数类型不同的是,列值的上范围保持不变. 如果为一个数值列指定ZEROFILL,MySQL自动为该列添加UNSIGNED属性. 对于浮点列类型,在MySQL中单精度值使用4个字节,双精度值使用8个字节. FLOAT类型用于表示近似数值数据类型.SQL标准允许在关键字FLOAT后面的括号内选择用位指定精度(但不能为指数范围).MySQL还支持可选的只用于确定存储大小的精度规定.0到23的精度对应FLOAT 列的4字节单精度.24到53的精度对应DOUBLE列的8字节双精度. MySQL允许使用非标准语法:FLOAT(M,D)或 REAL(M,D)或DOUBLE PRECISION(M,D).这里,"(M,D)"表示该值一共显示M位整数,其中D位位于小数点后面.例如,定义为FLOAT(7,4)的一个列可以显示为-999.9999.MySQL保存值时进行四舍五入,因此如果在FLOAT(7,4)列内插入999.00009,近似结果是999.0001.
数据库系统原理实验报告 实验名称：__用户定义数据类型与自定义函数_ 指导教师：_叶晓鸣刘国芳_____ 专业：_计算机科学与技术_ 班级：__2010级计科班_ 姓名：_文科_____学号： 100510107 完成日期：_2012年11月10日_成绩： ___ ___一、实验目的： （1）学习和掌握用户定义数据类型的概念、创建及使用方法。 （2）学习和掌握用户定义函数的概念、创建及使用方法。 二、实验内容及要求： 实验 11.1 创建和使用用户自定义数据类型 内容： （1）用SQL语句创建一个用户定义的数据类型Idnum。 （2）交互式创建一个用户定义的数据类型Nameperson。 要求： （1）掌握创建用户定义数据类型的方法。 （2）掌握用户定义数据类型的使用。 实验 11.2 删除用户定义数据类型 内容： （1）使用系统存储过程删除用户定义的数据类型Namperson。 （2）交互式删除用户定义的数据类型Idnum。 要求： （1）掌握使用系统存储过程删除用户定义的数据类型。 （2）掌握交互式删除用户定义的数据类型。 实验 11.3 创建和使用用户自定义的函数 内容： （1）创建一个标量函数Score_FUN，根据学生姓名和课程名查询成绩。 （2）创建一个内嵌表值函数S_Score_FUN，根据学生姓名查询该生所有选课的成绩。 （3）创建一个多语句表值函数ALL_Score_FUN，根据课程名查询所有选择该课程学生的成绩信息。
要求： （1）掌握创建标量值函数的方法。 （2）掌握创建内嵌表值函数的方法。 （3）掌握创建多语句表值函数的方法。 实验 11.4 修改用户定义的函数 内容： （1）交互式修改函数Score_FUN，将成绩转换为等级输出。 （2）用SQL修改函数S_Score_FUN，要求增加一输出列定义的成绩的等级。要求： （1）掌握交互式修改用户定义函数的方法。 （2）掌握使用SQL修改用户定义函数的方法。 实验 11.5 输出用户定义的函数 内容： （1）交互式删除函数Score_FUN。 （2）用SQL删除函数S_Score_FUN。 要求： （1）掌握交互式删除用户定义函数的方法。 （2）掌握使用SQL删除用户定义函数的方法。
(1) 整数型 整数包括bigint、int、smallint和tinyint，从标识符的含义就可以看出，它们的表示数范围逐渐缩小。 l bigint：大整数，数范围为-263 (-9223372036854775808)～263-1 (9223372036854775807) ，其精度为19，小数位数为0，长度为8字节。 l int：整数，数范围为-231 (-2,147,483,648) ～231 - 1 (2,147,483,647) ，其精度为10，小数位数为0，长度为4字节。 l smallint：短整数，数范围为-215 (-32768) ～215 - 1 (32767) ，其精度为5，小数位数为0，长度为2字节。 l tinyint：微短整数，数范围为0～255，长度为1字节，其精度为3，小数位数为0，长度为1字节。 (2) 精确整数型 精确整数型数据由整数部分和小数部分构成，其所有的数字都是有效位，能够以完整的精度存储十进制数。精确整数型包括decimal 和numeric两类。从功能上说两者完全等价，两者的唯一区别在于decimal不能用于带有identity关键字的列。 声明精确整数型数据的格式是numeric | decimal(p[,s])，其中p为精度，s为小数位数，s的缺省值为0。例如指定某列为精确整数型，精度为6，小数位数为3，即decimal(6,3)，那么若向某记录的该列赋值56.342689时，该列实际存储的是56.3427。 decimal和numeric可存储从-1038 +1 到1038 –1 的固定精度和小数位的数字数据，它们的存储长度随精度变化而变化，最少为5字节，最多为17字节。 l 精度为1～9时，存储字节长度为5； l 精度为10～19时，存储字节长度为9； l 精度为20～28时，存储字节长度为13； l 精度为29～38时，存储字节长度为17。 例如若有声明numeric(8,3)，则存储该类型数据需5字节，而若有声明numeric(22,5)，则存储该类型数据需13字节。 注意：声明精确整数型数据时，其小数位数必须小于精度；在给精确整数型数据赋值时，必须使所赋数据的整数部分位数不大于列的整数部分的长度。 (3) 浮点型 浮点型也称近似数值型。顾名思义，这种类型不能提供精确表示数据的精度，使用这种类型来存储某些数值时，有可能会损失一些精度，所以它可用于处理取值范围非常大且对精确度要求不是十分高的数值量，如一些统计量。
实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用； 【背景描述】 神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景，数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建，训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow，Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练集和测试集，分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X，实验在命令行python中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步：启动python： 1
命令行中键入python。 第二步：导入用到的包，并读取数据： (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.doczj.com/doc/309493337.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1
附件2： 中国航信标准数据格式
目录 中国航信标准数据使用说明 (3) 中国航信标准数据格式说明 (5) 中国航信标准数据格式 (7) 航班数据 (7) SCH数据 (8) 收益数据 (11) PNR数据（销售） (16) PNR数据（成行） (18) TCN数据 (20) CKI数据（详细） (33) CKI数据（汇总） (36) LDP数据 (38) BIDT数据 (41) MIDT数据 (43) 中国航信标准数据传输和保障流程 (45)
中国航信标准数据使用说明 中国航信作为国内航空公司共同发起设立的民航业IT服务公司，致力于为股东航空公司提供优质高效的民航业信息技术服务。为全力支持和配合航空公司针对本公司数据的一切合理使用的要求，辅助航空公司的日常运营和管理决策，中国航信整合三大业务系统数据，起草了《中国航信标准数据格式》。 《中国航信标准数据格式》是以中国航信的航班控制系统（ICS）、计算机分销系统（CRS）、离港系统（DCS）为依托，提取了包括收益、PNR、票面、值机、配载等信息在内的民航业常用数据，并参考国际通行数据标准，制定了中国航信标准的BIDT/MIDT数据格式。它是根据中国航信的实际情况和航空公司业务发展需要提出的，目的是通过规范数据格式的标准和提供方式，尽最大可能满足航空公司对数据的需求，调整和密切双方的合作关系，最大程度的保障航空公司的业务发展。 针对该数据格式的使用，特作如下说明： 1、该数据的提供对象为所有HOST在航信并与航信正式签署《航空公司服 务协议》的航空公司； 2、考虑到航空公司对数据的自主所有权，除MIDT数据外，其余数据均只 涉及本航空公司数据，不提供竞争数据； 3、该格式充分考虑了航空公司数据需求的多样性，在一段时间内保持稳定， 航信会定期进行标准数据格式的修改，主要是针对航空公司集中反映的 数据项予以调整，此调整将通报所有航空公司并在得到大部分航空公司 的书面认可后进行；
Excel中常用的数据类型 在Excel的单元格中可以输入多种类型的数据，如文本、数值、日期、时间等等。下面简单介绍这几种类型的数据。 1．字符型数据。在Excel中，字符型数据包括汉字、英文字母、空格等，每个单元格最多可容纳32000个字符。默认情况下，字符数据自动沿单元格左边对齐。当输入的字符串超出了当前单元格的宽度时，如果右边相邻单元格里没有数据，那么字符串会往右延伸；如果右边单元格有数据，超出的那部分数据就会隐藏起来，只有把单元格的宽度变大后才能显示出来。 如果要输入的字符串全部由数字组成，如邮政编码、电话号码、存折帐号等，为了避免Excel把它按数值型数据处理，在输入时可以先输一个单引号“'”(英文符号)，再接着输入具体的数字。例如，要在单元格中输入电话号码“64016633”，先连续输入“'64016633”，然后敲回车键，出现在单元格里的就是“64016633”，并自动左对齐。 2．数值型数据。在Excel中，数值型数据包括0~9中的数字以及含有正号、负号、货币符号、百分号等任一种符号的数据。默认情况下，数值自动沿单元格右边对齐。在输入过程中，有以下两种比较特殊的情况要注意。 (1)负数：在数值前加一个“”号或把数值放在括号里，都可以输入负数，例如要在单元格中输入“66”，可以连续输入“66”“(66)”，然后敲回车键都可以在单元格中出现“66”。 (2)分数：要在单元格中输入分数形式的数据，应先在编辑框中输入“0”和一个空格，然后再输入分数，否则Excel会把分数当作日期处理。例如，要在单元格中输入分数“2/3”，在编辑框中输入“0”和一个空格，然后接着输入“2/3”，敲一下回车键，单元格中就会出现分数“2/3”。 3．日期型数据和时间型数据。在人事管理中，经常需要录入一些日期型的数据，在录入过程中要注意以下几点： (1)输入日期时，年、月、日之间要用“/”号或“-”号隔开，如“2002-8-16”“2002/8/16”。 (2)输入时间时，时、分、秒之间要用冒号隔开，如“10:29:36”。 (3)若要在单元格中同时输入日期和时间，日期和时间之间应该用空格隔开。 （信息技术教育室供稿）
资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)
numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作
刚接触编程地朋友往往对许多数据类型地转换感到迷惑不解，本文将介绍一些常用数据类型地使用. 我们先定义一些常见类型变量借以说明 ; ; ; ; []"程佩君"; []; *; ; ; ; 一、其它数据类型转换为字符串 短整型() ()将转换为字符串放入中,最后一个数字表示十进制 (); 按二进制方式转换 长整型() (); 浮点数() 用可以完成转换,这是中地例子: , ; *; ; ( , , , ); 运行结果: : '' : : 资料个人收集整理，勿做商业用途 表示小数点地位置表示符号为正数，为负数 变量 "北京奥运"; ()(); 变量 ("程序员"); * (); 资料个人收集整理，勿做商业用途 (); (); (); 变量 (""); * (); 资料个人收集整理，勿做商业用途 (); (); 变量 类型是对地封装，因为已经重载了操作符，所以很容易使用 ("");
* 不要修改中地内容 (); 通用方法(针对非数据类型) 用完成转换 []; ''; ; ; ; ( , ""); ( , ""); ( , ""); ( , ""); 二、字符串转换为其它数据类型 (,""); 短整型() (); 长整型() (); 浮点() (); 变量 ; 变量 ("程序员"); 完成对地使用 (); 变量 类型变量可以直接赋值 (""); (); 变量 类型地变量可以直接赋值 (""); (); 三、其它数据类型转换到 使用地成员函数来转换,例如: 整数() (""); 浮点数() (""); 字符串指针( *)等已经被构造函数支持地数据类型可以直接赋值 ; 对于所不支持地数据类型，可以通过上面所说地关于其它数据类型转化到*地方法先转到*，
1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数？ 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力？——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数，那么每一层输出都是上层输入的线性组合；此时无论网络有多少层，其整体也将是线性的，这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的，这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题？ 1.利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet，NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作，使得符合数据同分布。
3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性？ 1.正则化（L2, L1, dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。 4.特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路？ 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度
3.2C语言的基本数据类型及其表示 C语言的基本数据类型包括整型数据、实型数据和字符型数据，这些不同数据类型如何表示？如何使用？它们的数据范围是什么？下面我们分别进行介绍。 3.2.1常量与变量 1.常量 常量是指程序在运行时其值不能改变的量，它是Ｃ语言中使用的基本数据对 象之一。Ｃ语言提供的常量有： 以上是常量所具有的类型属性，这些类型决定了各种常量所占存储空间的大小和数的表示范围。在C程序中，常量是直接以自身的存在形式体现其值和类型，例如：123是一个整型常量，占两个存储字节，数的表示范围是-32768～32767；123.0是实型常量，占四个存储字节，数的表示范围是-3.410-38～3.41038。 需要注意的是，常量并不占内存，在程序运行时它作为操作对象直接出现在运算器的各种寄存器中。 2.符号常量 在C程序中，常量除了以自身的存在形式直接表示之外，还可以用标识符来表示常量。因为经常碰到这样的问题：常量本身是一个较长的字符序列，且在程序中重复出现，例如：取常数的值为3.1415927，如果在程序中多处出现，直接使用3.1415927的表示形式，势必会使编程工作显得繁琐，而且，当需要把的值修改为3.1415926536时，就必须逐个查找并修改，这样，会降低程序的可修改性和灵活性。因此，Ｃ语言中提供了一种符号常量，即用指定的标识符来表示某个常量，在程序中需要使用该常量时就可直接引用标识符。 Ｃ语言中用宏定义命令对符号常量进行定义，其定义形式如下： #define标识符常量 其中#define是宏定义命令的专用定义符，标识符是对常量的命名，常量可以是前面介绍的几种类型常量中的任何一种。该使指定的标识符来代表指定的常量，这个被指定的标识符就称为符号常量。例如，在C程序中，要用PAI代表实型常量3.1415927，用W代表字符串常量"Windows98"，可用下面两个宏定义命令： #define PAI3.1415927 #define W"Windows98" 宏定义的功能是：在编译预处理时，将程序中宏定义（关于编译预处理和宏定义的概念详见9.10节）命令之后出现的所有符号常量用宏定义命令中对应的常量一一替代。例如，对于以上两个宏定义命令，编译程序时，编译系统首先将程序中除这两个宏定义命令之外的所有PAI替换为3.1415927，所有W替换为Windows98。因此，符号常量通常也被称为宏替换名。 习惯上人们把符号常量名用大写字母表示，而把变量名用小写字母表示。例3-1是符号常量的一个简单的应用。其中，PI为定义的符号常量，程序编译时，用3.1416替换所有的PI。 例3-1：已知圆半径r，求圆周长c和圆面积s的值。
标准的数据类型 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
附录C：CoDeSys中的数据类型 标准数据类型 数据类型 用户编程时可以使用标准和自定义数据类型。每个标识符与一种数据类型匹配。数据类型决定了存储内 存空间的大小以及它所存储的值的类型。 布尔变量(BOOL) 布尔类型变量的取值是TRUE(真) 和 FALSE(假). 它保留8 位的存储空间. 参照: BOOL 常量 参看章节 10，11, CoDeSys 中的操作数 , BOOL 常量 整数数据类型 BYTE, WORD, DWORD, SINT, USINT, INT, UINT, DINT, 和UDINT都是整型数据类型。每个不同的数据 类型包含一系列不同的值。下表列出了各整型数据类型的范围界限： 类型下限上限存储器空间 BYTE 0 255 8 位 WORD 0 65535 16 位 位 SINT: -128 127 8 位 USINT: 0 255 8 位 INT: -32768 32767 16 位
UINT: 0 65535 16 位 位 位 当大的数据类型转换成小的数据类型时，有可能导致信息丢失。 参照: 数字常数 也可参看10，11 章，CoDeSyS 中的操作数。 REAL / LREAL REAL 和 LREAL 就是所谓的浮点型类型。他们指代有理数。其中REAL 占32 位存储空间，LREAL 则占64。 REAL 存储范围：～ LREAL 存储范围：～ 也可参见章，REAL-/LREAL 常数 参照:REAL-/LREAL常数 字符串 10－附录 CoDeSys 10-31 字符串类型变量可包含任何一串字符。声明时变量的大小就决定为变量保留多大的存储空间。 此涉及字符串的字符数并可放入圆括号和方括号内。如果未给出变量的大小规格，默认大小 为80 个字符。 基本上，在CoDeSys 中，字符串的长度没有限制，但是字符串的功能仅可以处理1-255 个字符！ 35 个字符串声明的例子：
Java中几种常用的数据类型之间转换方法：1.短整型-->整型 如: short shortvar=0; int intvar=0; shortvar= (short) intvar 2.整型-->短整型 如: short shortvar=0; int intvar=0; intvar=shortvar; 3.整型->字符串型 如: int intvar=1; String stringvar; Stringvar=string.valueOf (intvar); 4.浮点型->字符串型 如: float floatvar=9.99f; String stringvar; Stringvar=String.valueOf (floatvar); 5.双精度型->字符串型 如： double doublevar=99999999.99; String stringvar; Stringvar=String.valueOf (doublevar); 6. 字符型->字符串型 如：char charvar=’a’; String stringvar;
Stringvar=String.valueOf (charvar); 7字符串型->整型、浮点型、长整型、双精度型如：String intstring=”10”; String floatstring=”10.1f”; String longstring=”99999999”; String doubleString=”99999999.9”; Int I=Integer.parseInt (intstring); Float f= Integer.parseInt (floatstring); Long lo=long. parseInt (longstring); Double d=double. parseInt (doublestring); 8字符串型->字节型、短整型 如：String s=”0”; Byte b=Integer.intValue(s); Short sh=Integer.intValue(s); 9字符串型->字符型 如： String s=”abc”; Char a=s.charAt(0); 10字符串型-->布尔型 String s=”true”; Boolean flag=Boolean.valueOf (“s”);
Tensorflow笔记：第七讲 卷积神经网络 本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑（前层×后层+后层） 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。
例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项
b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。 输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。 例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2
Tensorflow笔记：第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为：f(∑i x i w i+b)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n个隐藏层 + 1个输出层
√神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如： 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中，参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数，第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即12个线上的权重w ）再加上4个偏置b ；第二层参数是四行两列的二阶张量（）即8个线上的权重w ）再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数（loss ）：用来表示预测值（y ）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse ：n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如： 预测酸奶日销量y ，x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有：一段时间内，每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2，制造标准答案y_ = x1 + x2，为了更真实，求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络，构建一个一层的神经网络，拟合预测酸奶日销量的函数。
数据类型 Excel的单元格中的数据主要有常量、公式和函数。在向单元格中输入常量数据时，Excel根据输入自动区分数据的类型，主要包括文本、数值、日期或时间 1.文本数据 文本可以是数字、空格和非数字字符的组合。例如下列数据均为文本: 10AA109、 127AXY、 12-976 和 208 4675。 ①在默认时，所有文本在单元格中均左对齐。如果要改变其对齐方式，请单击“格式”菜单上的“单元格”命令，再单击“对齐”选项卡，从中选择所需选项。 ②如果要在同一单元格中显示多行文本，请选中“对齐”选项卡中的“自动换行”复选框。 ③如果要在单元格中输入硬回车，请按 ALT+ENTER ④如果输入全部由数字组成的文本数据，输入时应在数字的前面加一个西文单引号(')，例如 '12434,Excel自动将其识别为文本型数据 2.数值数据 Excel将由下列21个字符： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 + - ( ) , / $ % . E e 组成的字符串识别为数值型数据,中间不可有"空格" Excel 将忽略数字前面的正号(+)，并将单个句点视作小数点。所有其他数字与非数字的组合均作文本处理。 输入分数为避免将输入的分数视作日期，请在分数前键入0(零)，空格 ,如键入0 1/2。 输入负数请在负数前键入减号 (-)，或将其置于括号( )中。 对齐数字在默认状态下，所有数字在单元格中均右对齐。如果要改变其对齐方式，请单击“格式”菜单“单元格”命令，再单击“对齐”选项卡，并从中选择所需的选项。 数字的显示方式 单元格中的数字格式决定 Excel 在工作表中显示数字的方式。如果在“常规”格式的单元格中键入数字，Excel 将根据具体情况套用不同的数字格式。例如，如果键入$14.73，Excel 将套用货币格式。如果要改变数字格式
char、varchar、text、ntext、bigint、int、smallint、tinyint和bit的区别及数据库的数据类型 分类：数据库2008-11-16 14:44 381人阅读评论(0) 收藏举报 基础： char、varchar、text和nchar、nvarchar、ntext的区别 1、CHAR。CHAR存储定长数据很方便，CHAR字段上的索引效率级高，比如定义char(10)，那么不论你存储的数据是否达到了10个字节，都要占去10个字节的空间,不足的自动用空格填充。 2、VARCHAR。存储变长数据，但存储效率没有CHAR高。如果一个字段可能的值是不固定长度的，我们只知道它不可能超过10个字符，把它定义为VARCHAR(10)是最合算的。VARCHAR类型的实际长度是它的值的实际长度+1。为什么“+1”呢？这一个字节用于保存实际使用了多大的长度。从空间上考虑，用varchar合适；从效率上考虑，用char合适，关键是根据实际情况找到权衡点。 3、TEXT。text存储可变长度的非Unicode数据，最大长度为2^31-1(2,147,483,647)个字符。 4、NCHAR、NVARCHAR、NTEXT。这三种从名字上看比前面三种多了个“N”。它表示存储的是Unicode数据类型的字符。我们知道字符中，英文字符只需要一个字节存储就足够了，但汉字众多，需要两个字节存储，英文与汉字同时存在时容易造成混乱，Unicode字符集就是为了解决字符集这种不兼容的问题而产生的，它所有的字符都用两个字节表示，即英文字符也是用两个字节表示。nchar、nvarchar的长度是在1到4000之间。和char、varchar 比较起来，nchar、nvarchar则最多存储4000个字符，不论是英文还是汉字；而char、varchar 最多能存储8000个英文，4000个汉字。可以看出使用nchar、nvarchar数据类型时不用担心输入的字符是英文还是汉字，较为方便，但在存储英文时数量上有些损失。
一、软件下载 为了更好的达到预期的效果，本次tensorflow开源框架实验在Linux环境下进行，所需的软件及相关下载信息如下： 1.CentOS 软件介绍： CentOS 是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux 发行版本。每个版本的CentOS都会获得十年的支持（通过安全更新方式）。新版本的CentOS 大约每两年发行一次，而每个版本的CentOS 会定期（大概每六个月）更新一次，以便支持新的硬件。这样，建立一个安全、低维护、稳定、高预测性、高重复性的Linux 环境。CentOS是Community Enterprise Operating System的缩写。CentOS 是RHEL（Red Hat Enterprise Linux）源代码再编译的产物，而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug ，相对于其他Linux 发行版，其稳定性值得信赖。 软件下载： 本次实验所用的CentOS版本为CentOS7,可在CentOS官网上直接下载DVD ISO镜像文件。 下载链接： https://www.doczj.com/doc/309493337.html,/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.i so. 2.Tensorflow 软件介绍： TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
2012-04-12 数据类型 数据类型
目录 1Predefined Data Type (3) 1.1Basic Predefined Data Type (3) 1.2Advanced Predefined Data Type .............................................................. 3高级预定义数据类型 1.3Module Predefined Data Type (4) 2User Defined Data Type (5) 2.1UDT概况 (5) 2.2通用标准UDT (5) 2.3非标准UDT (8) 1、预定义数据类型 基本预定义数据类型 高级预定义数据类型 模块预定义数据类型 2、用户自定义数据类型
1.Predefined Data Type Predefined预定义的数据类型是在系统中定义且不可修改的数据类型 ●Basic Predefined Data Type Basic Predefined是构成数据类型的基本单元，所有其它数据类型基于此基础 ●Advanced Predefined Data Type Advanced Predefined是Rockwell 开发的一些由Basic Predefined数据类型组成，方便编程人员使用的系统自带的数据类型，如TMR(timer),RIN(Redundant Input冗余输入),下图1以RIN为例，所有的组成均为BOOL 量，每个变量的作用各不相同，可以参见RIN的注释,？？ 图1
Module Predefined Data Type【模块预定义数据类型】 当编程人员在硬件组态时在IO/Configuration中添加模块时，系统自动生成对应该模块的标签，而Module Predefined数据类型是此类标签的数据类型，如下图所示当我们在硬件组态中添加sz_UB030E2时，自动会生成sz_UB030E2:I表示该模块的输入变量，而AB:1791DS_IB8XOB8_Safety2:I:0即为该模块的预定义数据类型，相同模块由于参数设置的不同，预定义数据类型可能不一样，详见硬件配置中的描述