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oracle sql 字符串拼接_mysql将字符串和数字拼接

一、MySQL Java我们通常用加号”+”来实现字符串的拼接,MySQL也可以使用”+”来实现,比如: 先加入测试数据 CREATE TABLE test( id INT, name VARCHAR...+5 FROM test; 执行结果: 从以上可以看出”+”其实就是一个操作符,MySQL中进行字符串的拼接要使用CONCAT函数, CONCAT函数支持一个或者多个参数,参数类型可以为字符串类型也可以是非字符串类型...Demo3 SELECT CONCAT(NAME,’-hello’,’ good’) FROM test; 执行结果: MySQL还提供了另外一个进行字符串拼接的函数CONCAT_WS, CONCAT_WS...可以待拼接的字符串之间加入指定的分隔符,第一个参数为要设置的分隔符, 剩下的参数则为待拼接的字符串值 Demo4 SELECT CONCAT_WS(‘-‘,NAME,’考了’,score) FROM...()函数进行字符串拼接 Demo6 执行结果: 如果CONCAT连接的值不是字符串,Oracle会尝试将其转换为字符串,与MySQL的CONCAT()函数不同,Oracle的CONCAT()函数只支持两个参数

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开心档之C++ 预处理器

预处理指令不是 C++ 语句,所以它们不会以分号(;)结尾。 我们已经看到,之前所有的实例中都有 #include 指令。这个宏用于把头文件包含到源文件。...该符号常量通常称为宏,指令的一般形式是: #define macro-name replacement-text 当这一行代码出现在一个文件时,该文件后续出现的所有宏都将会在程序编译之前被替换为...现在,如果您查看 test.p 文件,将会看到它已经包含大量的信息,而且文件底部的值被改为如下: $ gcc -E test.cpp > test.p ... int main () {...cerr <<"Variable x = " << x << endl; #endif 如果在指令 #ifdef DEBUG <em>之前</em>已经定义了符号常量 DEBUG,则会对程序<em>中</em>的 cerr 语句<em>进行</em>编译。...不难理解,C++ 预处理器把下面这行: cout << <em>concat</em>(x, y); <em>转换</em>成了: cout << xy; C++ <em>中</em>的预定义宏 C++ 提供了下表所示的一些预定义宏: 宏 描述 LINE

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开心档之C++ 预处理器

预处理指令不是 C++ 语句,所以它们不会以分号(;)结尾。 我们已经看到,之前所有的实例中都有 #include 指令。这个宏用于把头文件包含到源文件。...该符号常量通常称为宏,指令的一般形式是: #define macro-name replacement-text 当这一行代码出现在一个文件时,该文件后续出现的所有宏都将会在程序编译之前被替换为...现在,如果您查看 test.p 文件,将会看到它已经包含大量的信息,而且文件底部的值被改为如下: $ gcc -E test.cpp > test.p ... int main () {...cerr <<"Variable x = " << x << endl; #endif 如果在指令 #ifdef DEBUG <em>之前</em>已经定义了符号常量 DEBUG,则会对程序<em>中</em>的 cerr 语句<em>进行</em>编译。...不难理解,C++ 预处理器把下面这行: cout << <em>concat</em>(x, y); <em>转换</em>成了: cout << xy; C++ <em>中</em>的预定义宏 C++ 提供了下表所示的一些预定义宏: 宏 描述 LINE

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开心档之C++ 预处理器

C++ 预处理器预处理器是一些指令,指示编译器实际编译之前所需完成的预处理。所有的预处理器指令都是以井号(#)开头,只有空格字符可以出现在预处理指令之前。...预处理指令不是 C++ 语句,所以它们不会以分号(;)结尾。我们已经看到,之前所有的实例中都有 #include 指令。这个宏用于把头文件包含到源文件。...该符号常量通常称为宏,指令的一般形式是:#define macro-name replacement-text当这一行代码出现在一个文件时,该文件后续出现的所有宏都将会在程序编译之前被替换为 replacement-text...现在,如果您查看 test.p 文件,将会看到它已经包含大量的信息,而且文件底部的值被改为如下:$ gcc -E test.cpp > test.p...int main (){ cout <...<<"Variable x = " << x << endl;#endif如果在指令 #ifdef DEBUG <em>之前</em>已经定义了符号常量 DEBUG,则会对程序<em>中</em>的 cerr 语句<em>进行</em>编译。

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2000字详解 当Pandas遇上超大规模的数据集该如何处理呢?

到一块儿 df_concat = pd.concat(chunk_list) 将不重要的列都去除掉 当然我们还可以进一步将不重要的列都给去除掉,例如某一列当中存在较大比例的空值,那么我们就可以将该列去除掉...,货物入仓库之前呢需要将其装入箱子当中,现在有着大、、小三种箱子, 现在Pandas在读取数据的时候是将这些数据无论其类型,都是装到大箱子当中去,因此会在很快的时间里仓库也就是内存就满了。...我们举个例子,Pandas默认是int64类型的某一列最大值与最小值分别是0和100,int8类型是可以存储数值-128~127之间的,因此我们可以将该列从int64类型转换int8类型,也就同时节省了不少内存的空间...() / 1024**2 print('优化过之后数据集的内存占有: {:.2f} MB'.format(end_memory)) print('减少了大约有: {:.1f}%'.format...(100 * (start_memory - end_memory) / start_memory)) return df 大家可以将小编写的这个函数方法拿去尝试一番,看一下效果如何?!

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34. Groovy 语法 类型知识详解-第一篇

同样,Groovy不强制方法声明参数的类型: String concat(String a, String b) { a+b } println concat('zinyan','.com'...虽然局部变量中使用def并不是一个真正的问题,因为变量的可见性仅限于方法本身,但在方法参数上设置def时,def将在方法签名中转换为Object,这使得用户很难知道哪种类型的参数是期望的类型。...其次,def就是java的Object对象。只是中间的各种转换解析等功能Groovy在编译器帮我们进行转换。 3....sum(int x, int y) { x+y } } 或添加到方法: class Calculator { @groovy.transform.TypeChecked int sum...类型检查器将尝试MyService类上找到一个接受String的方法printLine,如果找不到。

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阿里DIEN整体代码结构

之后将 Goods 和 Cate 的 embedding 进行 concat, 得到 [B, T, H] 大小. 注意到 tf.concat 的 axis 参数值为 2。对应了架构图的: ?...也就是对于一个序列, time_step 为 t 的时刻,我们的解码输出应该只能依赖于 t 时刻之前的输出,不能依赖 t 之后的输出。因此我们需要想一个办法,把 t 之后的信息给隐藏起来。...facts 相同的大小: [B, T, H]; MLP之前多做一些捕获行为item和候选item之间关系的操作:加减乘除等。...为了忽略了padding对总体的影响,代码利用tf.where将padding的向量(每个样本序列中空缺的商品)权重置为极小值(-2 ** 32 + 1),不是0; 利用 tf.where(key_masks..., 36), dtype=float32) # 2. 这部分目的就是为了MLP之前多做一些捕获行为item和候选item之间关系的操作:加减乘除等。

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SQL注入的绕过方式

这篇文章搜集整理自@Junehck师傅的Github,记录了他实战遇到的各种WAF拦截SQL注入的场景和绕过姿势,文章并不是完整的,仅记录了Bypass部分。...首先闭合,这里用')闭合 `keywords=1') %23` Other order by x 被拦截,用--%0a代替空格即可 直接上union select会一直卡着,没有任何返回 把空格都改为...WAF 在后面加上 order by 1 被安全狗拦截 WAF 会避免消耗大量内存去匹配危险函数,故会直接忽略"有效注释"的内容,攻击者可以构造不存在的参数来实现"伪注释",这里我们构造 `http...这里我们打算使用 updatexml 来进行报错输出, url 后面添加 and 发现并没有拦截,但是如果在 and 后面空格然后跟 updatexml 直接被拦截 这里我们的绕过方法是用运算符...asp+iis 的环境下unicode iis 解析之后会被转换成 multibyte,但是转换的过程可能出现:多个 widechar会有可能转换为同一个字符 打个比方就是譬如 select

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6个提升效率的pandas小技巧

可以看到各列的数据类型不太一样,有int、object、float、bool等。...将strings改为numbers pandas,有两种方法可以将字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...原因是sales列里面的内容除了数字外还有-,它是字符串,没办法转化为intto_numeric()方法却可以解决这一问题,只需要设置参数errors='coerce'。...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征,其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...在上图中,glob()指定目录查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。 glob()以任意顺序返回文件名,这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。

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快速提升效率的6个pandas使用小技巧

将strings改为numbers pandas,有两种方法可以将字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...df.dtypes 下面我们用astype()方法将price列的数据类型改为int: df['price'] = df['price'].astype(int) # 或者用另一种方式 df = df.astype...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征,其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...在上图中,glob()指定目录查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。 glob()以任意顺序返回文件名,这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。..._*.csv'))返回文件名,然后逐个读取,并且使用concat()方法进行合并,得到结果: 「列合并」 假设数据集按列分布2个文件,分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv

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6个提升效率的pandas小技巧

可以看到各列的数据类型不太一样,有int、object、float、bool等。...将strings改为numbers pandas,有两种方法可以将字符串改为数值: astype()方法 to_numeric()方法 先创建一个样本dataframe,看看这两种方法有什么不同。...原因是sales列里面的内容除了数字外还有-,它是字符串,没办法转化为intto_numeric()方法却可以解决这一问题,只需要设置参数errors='coerce'。...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程,常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征,其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式,也就是将数值变成类别特征。...在上图中,glob()指定目录查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。 glob()以任意顺序返回文件名,这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。

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PyTorch专栏(六): 混合前端的seq2seq模型部署

PyTorch提供了将即时模式的代码增量转换为Torch脚本的机制,Torch脚本是一个Python的静态可分析和可优化的子集,Torch使用它来Python运行时独立进行深度学习。...隐藏状态“向量之后则传递到下一个步骤,同时记录输出向量。编码器将序列每个坐标代表的文本转换为高维空间中的一组坐标,解码器将使用这些坐标为给定的任务生成有意义的输出。...4.数据处理 尽管我们的模型概念上处理标记序列,但在现实,它们与所有机器学习模型一样处理数字。在这种情况下,训练之前建立的模型词汇表的每个单词都映射到一个整数索引。...因此,初始化该模型并加载其参数之后,我们可以再次使用跟踪tracing将其转换为Torch脚本。...对输入序列进行编码很简单:只需将整个序列张量及其对应的长度向量转发给编码器。需要注意的是,这个模块一次只处理一个输入序列, 不是成批的序列。因此,当常数1用于声明张量大小时,它对应于批处理大小为1。

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tf.quantization

对quint8进行去量化将获得每个值,强制转换float,并乘以6 / 255。注意,如果quantizedtype是qint8,那么该操作将在强制转换之前将每个值增加128。...如果对模式进行缩放,则不使用输出类型的全范围,而是选择省略对称的最小可能值(例如,输出范围是-127到127,符号8位量化的输出范围不是-128到127),因此0.0映射到0。...如果对模式进行缩放,则不使用输出类型的全范围,而是选择省略对称的最小可能值(例如,输出范围是-127到127,符号8位量化的输出范围不是-128到127),因此0.0映射到0。...)参数:concat_dim: int32类型的张量。...narrow_range:如果为真,则量子化最小值的绝对值与量子化最大值相同,不是大于1。也就是说,对于8位量化,最小值是-127不是-128。返回值:一个张量。

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推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践

可以看到,交叉网络的特殊结构使交叉特征的程度随着层深度的增加增大。多项式的最高程度(就输入X0而言)为L层交叉网络L + 1。如果用Lc表示交叉层数,d表示输入维度。...2、实现解析 本文的代码根据之前DeepFM的代码进行改进,我们只介绍模型的实现部分,其他数据处理的细节大家可以参考我的github上的代码: https://github.com/princewen/...,连续特征不再转换成embedding进行输入,所以我们的输入共有五部分。...(0.01),dtype=np.float32) return weights 计算网络输入 这一块我们要计算两个并行网络的输入X0,我们需要将离散特征转换成embedding,同时拼接上连续特征:...好啦,本文只是提供一个引子,有关DCN的知识大家可以更多的进行学习呦。

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Pandas常用的数据处理方法

本文的Pandas知识点包括: 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas合并数据集有多种方式,这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并 数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...,pandas,这种合并使用merge以及join函数实现。...4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas的数据分组使用groupby方法,返回的是一个GroupBy对象,对分组之后的数据,我们可以使用一些聚合函数进行聚合,比如求平均值mean: df = pd.DataFrame...你可能已经注意到了,执行df.groupby('key1').mean()的结果,结果并没有key2这一列,这是因为key2这一列不是数值数据,所以从结果中排除了,默认情况下,所有的数值列都会被聚合...4.2 数据聚合操作 特定聚合函数 我们可以像之前一样使用一些特定的聚合函数,比如sum,mean等等,但是同时也可以使用自定义的聚合函数,只需将其传入agg方法即可: df = pd.DataFrame

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新手学习FFmpeg - 调用API完成两个视频的任意合并

本次尝试视频A的任意位置插入视频B. 在上一篇,我们通过调整PTS可以实现视频的加减速。这只是对同一个视频的调转,本次我们尝试对多个视频进行合并处理。...当Video B所有的帧都处理完毕之后,在从截断处开始重新处理Video A的帧。 从上面两个图来看,问题好像不是很难解决。 只要达到截断的条件,就去处理另外一个视频,等待视频处理完毕之后。...如何判断到达插入时间点 因为我们是需要在视频A插入视频B,所以需要首先找到插入点。 根据时间来判断插入点无疑是最简单的一种形式,计算时间就可以依靠前几篇中介绍的PTS知识了。...当从视频源读取到每帧后,我们通过帧的PTS和Time-Base根据pts * av_q2d(time_base)转换成播放时间。 这样第一个问题就顺利解决。...但ffmpeg将这一层屏蔽掉了,也就是filter是无法直接获取到IO流状态的。 ffmpeg屏蔽的同时,也提供了一种判断方式。

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【Python】这25个Pandas高频实用技巧,不得不服!

列序反转 跟之前的技巧一样,你也可以使用loc函数将列从左至右反转 drinks.loc[:, ::-1].head() 逗号之前的冒号表示选择所有行,逗号之后的::-1表示反转所有的列,这就是为什么...读者注:该方法机器学习或者深度学习很有用,因为模型训练前,我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效,值得学习和尝试。 13....从DataFrame筛选出数量最多的类别 假设你想要对movies这个DataFrame通过genre进行过滤,但是只需要前3个数量最多的genre。...136 Name: genre, dtype: int64 事实上我们该Series需要的是索引: counts.nlargest(3).index Index(['Drama', 'Comedy...注意,这并没有修改基础的数据类型,只是修改了数据的显示结果。

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【通俗易懂】手把手带你实现DeepFM!

通过代码可以发现,得到embedding之后,我们还将对应的特征值乘到了embedding上,这主要是由于fm部分和dnn部分共享嵌入层作为输入,fm的二次项如下: ?...对于离散变量,我们一般的做法是将其转换为one-hot,但对于itemid这种离散变量,转换成one-hot之后维度非常高,但里面只有一个是1,其余都为0。...得到特征索引之后,就可以通过embedding_lookup来获取对应特征的embedding。 当然,上面的例子我们只展示了三个离散变量,对于连续变量,我们也会给它一个对应的特征索引,如: ?...,分别是刚才转换得到的特征索引和特征值,以及label: """开始建立模型"""feat_index = tf.placeholder(tf.int32,shape=[None,None],...我们的代码如下: """final layer"""if dfm_params['use_fm'] and dfm_params['use_deep']: concat_input = tf.concat

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【通俗易懂】手把手带你实现DeepFM!

通过代码可以发现,得到embedding之后,我们还将对应的特征值乘到了embedding上,这主要是由于fm部分和dnn部分共享嵌入层作为输入,fm的二次项如下: ?...对于离散变量,我们一般的做法是将其转换为one-hot,但对于itemid这种离散变量,转换成one-hot之后维度非常高,但里面只有一个是1,其余都为0。...得到特征索引之后,就可以通过embedding_lookup来获取对应特征的embedding。 当然,上面的例子我们只展示了三个离散变量,对于连续变量,我们也会给它一个对应的特征索引,如: ?...,分别是刚才转换得到的特征索引和特征值,以及label: """开始建立模型""" feat_index = tf.placeholder(tf.int32,shape=[None,None],name...我们的代码如下: """final layer""" if dfm_params['use_fm'] and dfm_params['use_deep']: concat_input = tf.concat

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Python实践 | 亿级经纬度距离计算代码实现

(lng1), float(lat1), float(lng2), float(lat2)]) 3 # 经纬度转换成弧度 4 dlon=lng2-lng1 5 dlat=lat2-lat1...([pd.concat([df1]*len(df2)).sort_index().reset_index(drop=True), 6 pd.concat([df2]*len(...偶然间想起了之前自己将csv文件分割的文章,当计算量大于1000万,我们对原表进行分割,分割个数就是计算量/10000000,不能整除时,需要先上取整,多分割一个文件 1pieces = ceil(count_a...1linesPerFile = ceil(count_a / pieces)+1 文件分割代码: 1filecount = 1 2# 以0为起点,文件行数为终点,分片大小为间隔,循环遍历文件,每次遍历行数即为分片大小,不是每行遍历一次...# 批量写入i至i+分片大小的多行数据,效率极高 10 f.writelines(csv_file[i:i+linesPerFile]) 11 # 完成一个文件写入之后

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