首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

SSRS 2012除以零误差

SSRS 2012是指SQL Server Reporting Services 2012,它是微软提供的一种企业级报表生成和分发解决方案。它可以帮助用户创建、管理和交付各种类型的报表,包括表格、图表、矩阵等。

除以零误差是指在SSRS 2012中,当在报表中进行除法运算时,如果除数为零,就会出现除以零的错误。这种错误会导致报表生成失败或者生成的报表中出现不正确的数据。

为了避免除以零误差,可以采取以下几种方法:

  1. 使用IIF函数进行条件判断:可以在除法运算前使用IIF函数判断除数是否为零,如果为零则返回0或者其他合适的值,避免出现错误。
  2. 使用NULLIF函数进行除数处理:可以使用NULLIF函数将除数设置为NULL,当除数为NULL时,结果也会为NULL,避免出现错误。
  3. 使用表达式进行错误处理:可以在报表中使用表达式进行错误处理,例如使用TRY CATCH语句捕获错误并返回合适的值。

SSRS 2012的优势包括:

  1. 强大的报表生成功能:SSRS 2012提供了丰富的报表生成功能,可以满足各种复杂的报表需求。
  2. 灵活的报表分发方式:SSRS 2012支持将报表以多种格式导出,包括PDF、Excel、Word等,同时还可以通过邮件、共享文件夹等方式进行分发。
  3. 高度可定制化:SSRS 2012提供了丰富的定制化选项,可以根据用户需求进行报表样式、布局等方面的定制。
  4. 与SQL Server集成:SSRS 2012与SQL Server数据库紧密集成,可以方便地使用数据库中的数据生成报表。

SSRS 2012的应用场景包括但不限于:

  1. 企业报表生成与分发:可以用于生成各种类型的企业报表,并将其分发给相关人员进行查看和分析。
  2. 数据分析与可视化:可以用于对数据库中的数据进行分析和可视化展示,帮助用户更好地理解和利用数据。
  3. 决策支持系统:可以用于构建决策支持系统,为企业决策提供可靠的数据支持。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,其中包括云数据库、云服务器、云存储等。具体可以参考腾讯云官方网站获取更详细的产品介绍和相关链接地址。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

开始学统计 07 | 标准误差

对五个样本的平均值取平均值,计算得到的标准偏差就是标准误差。...**标准误差(Standard Error)**量化了多组测量值均值的变化程度 不难发现: 标准偏差量化了一组测量值中的变化程度 标准误差量化了多组测量值均值的变化程度 二、标准误差的表示 三个样本 ?...利用均值计算标准误差 Std.Err ?...可以发现标准误差比标准偏差要小很多。这是因为平均值没有原始数据那么分散。 当然也可以计算标准偏差的标准偏差,这个值叫做标准偏差的标准误差。它告诉我们多个样本的标准偏差是如何分布的。...其实理论上,我们可以计算一切统计值的标准偏差,比如中位数,众数,百分数等的标准偏差,得到的值就是该统计值的标准误差。 标准误差只是来自同一群体的多个均值的标准偏差。

1.4K10

论文解读——A Full Error Dynamics Switching Modeling and Control ……

IEEE, 2012: 890-895. [2] Nayl T, Nikolakopoulos G, Gustafsson T....IEEE, 2012: 1-7....而且由于预测模型是运动误差模型,所以该方法也可以认为是一种线性误差模型预测控制(Linear Error Model Predictive Control, LEMPC)方法。...在第一组仿真中,给出了将控制器的侧偏角输入设为值时,分别将被控模型的侧偏角设为值或非值的结果。...仿真结果显示,当控制器和被控模型的侧偏角均设为值时,控制效果较好,而被控模型的侧偏角设为非值时则控制效果较差,从而论证了作者称为Single MPC控制器(即将侧偏角输入设为值的MPC控制器)在被控模型存在侧偏角时控制性能较差

66820

动态 | 谷歌大脑新奇发现:分类误差的模型就不存在对抗性样本了

AI 科技评论按:谷歌大脑近期的一篇新论文对对抗性样本做了多方面的理论性研究,不仅首次发现了简单数据分布下对抗性样本的分布特性,而且得出了「分类误差的模型不存在对抗性样本」这样的大家此前不曾想象过的结论...更重要的是,通过自己生成数据的过程,作者们可以自由地变化数据维度的数目大小,从而研究输入维度数目对神经网络的泛化误差存在性的影响。 ?...在球面数据集上训练的神经网络都会自然地逼近作者们找到的这个测试误差和平均距离之间的理论最优平衡曲线。这似乎表明,为了按线性减小到最近的分类错误点之间的平均距离,模型的分类错误率需要以指数减小。...这个结论给出了模型的泛化误差和到最近的分类错误点距离之间的最优取舍平衡关系。

71220

ResNet论文翻译——中文版

图1 20层和50层的“简单”网络在CIFAR-10上的训练误差(左)和测试误差(右)。更深的网络有更高的训练误差和测试误差。ImageNet上的类似现象如图4所示。...学习速度从0.1开始,当误差稳定时学习率除以10,并且模型训练高达60×10460 × 10^4次迭代。我们使用的权重衰减为0.0001,动量为0.9。根据[16]的实践,我们不使用丢弃[13]。...我们开始使用的学习率为0.1,在32k次和48k次迭代后学习率除以10,并在64k次迭代后终止训练,这是由45k/5k的训练/验证集分割决定的。...在PASCAL VOC 2007/2012测试集上使用基准Faster R-CNN的目标检测mAP(%)。更好的结果请看附录。 ? 表8。...In AISTATS, 2012. [32] S. Ren, K. He, R. Girshick, and J. Sun.

2.5K70

Deep Residual Learning for Image Recognition

如果最优函数更接近于恒等映射而不是映射,那么求解者应该更容易找到与恒等映射相关的扰动,而不是将函数作为一个新的函数来学习。...我们从开始训练所有普通/剩余网格。我们使用SGD,小批量大小为256。学习速率从0.1开始,当误差趋于平稳时,除以10,对模型进行多达60×104次迭代的训练。...我们从0.1的学习率开始,在32k和48k迭代时除以10,在64k迭代时终止训练,这是在45k/5k的火车/val分割上确定的。每边填充4个像素,从填充后的图像或其水平翻转中随机抽取32×32个裁剪。...对于PASCAL VOC 2012测试集,我们使用VOC 2007中的10k trainval+测试图像和VOC 2012中的16k trainval图像进行培训(“07++12”)。...通过这样做,我们在PASCAL VOC 2007上实现了85.6%的mAP(表10),在PASCAL VOC 2012上实现了83.8%的mAP(表11)。

92310

计量笔记 | 01_导论和简单线性回归

简单线性回归模型 1.1 条件均值假定 假定: 均值独立: 的平均值与 的值无关,即 条件均值假定: 。 条件均值假定的意义: 条件均值假设给出 的另一种有用解释。...证明: 因为残差和拟合值之间的样本协方差为,这个协方差正是 除以 的结果。故得证。 ---- 【注释】不同的教材对 SST, SSR 和 SSE 的写法不同。...若自变量被除以或乘以一个非常数 ,则 OLS 斜率系数也会分别被乘以或者除以 。 仅改变自变量的度量单位,不会影响截距估计值。 模型的拟合优度不依赖于变量的度量单位。...SLR.4 条件均值 给定解释变量的任何值,误差的期望值都为。换言之: 。...通过上式可看出, 的估计量等于总体斜率 加上误差 的一个线性组合。以 为条件, 的随机性完全来自样本中的误差。这些误差一般不为的事实。正是 和 有差异的原因。

4.6K44

数值溢出与 softmax

在计算机中执行数学运算需要使用有限的比特位来表达实数,这会引入近似误差。近似误差可以在多步数值运算中传递、积累,从而导致理论上成功的算法失败。因此数值算法设计时要考虑将累计误差最小化。...溢出 一种严重的误差是下溢出underflow:当接近的数字四舍五入为时,发生下溢出。 许多函数在参数为和参数为一个非常小的正数时,行为是不同的。...如:对数函数要求自变量大于,除法中要求除数非。 一种严重的误差是上溢出overflow:当数值非常大,超过了计算机的表示范围时,发生上溢出。...此时 \frac{\exp ©}{\sum_{j=1}^{n} \exp ©} 分母为, 结果 未定义。 Q考虑 c 是一个非常大的正数(比如趋近正无穷),此时 \exp © 上溢出。...overrightarrow{\mathbf{x}} 的分量较大时, \operatorname{softmax}(\overrightarrow{\mathbf{z}})_{i} 相当于分子分母同时除以一个非常大的数

1.3K10

机器学习中数据的方差分析

,后者所形成的误差是由系统性因素造成的,称为系统误差 组内方差: 因素的同一水平(同一个总体)下样本数据的方差 比如,售业被投诉次数的方差 组内方差只包含随机误差 组间方差: 因素的不同水平(不同总体...,组间平方和SSA除以自由度后的均方与组内平方和SSE和除以自由度后的均方差异就不会太大;如果组间均方显著地大于组内均方,说明各水平(总体)之间的差异不仅有随机误差,还有系统误差,判断因素的水平是否对其观察值有影响...,实际上就是比较组间方差与组内方差之间差异的大小 均方MS 各误差平方和的大小与观察值的多少有关,为消除观察值多少对误差平方和大小的影响,需要将其平均,这就是均方,也称为方差,计算方法是用误差平方和除以相应的自由度...在有交互效应的双因素方差中,要说明两个因素的交互效应是否显著,还要检验第三组假设和备择假设 Ho:因素A和因素B的交互效应对观测变量的总体均值无显著差异。...,r)不全相等 计算各平方和 计算均方 误差平方和除以相应的自由度 总离差平方和SST的自由度为kr-1 行因素的离差平方和SSR的自由度为k-1 列因素的离差平方和SSc的自由度为r-1 随机误差平方和

66020

【翻译】SQL Server 30 年历史

工作组版专为不需要 SSAS、SSIS 或 SSRS 的中小企业而设计。它最多支持两个处理器,数据库大小不受限制。RAM 的限制为 3 GB。Express 版相当于桌面版 (MSDE)。...SQL Server 2008 R2发布日期:2010 年 4 月该版本引入了以下内容:数据中心版并行数据仓库版主数据服务SQL Server 2012发布日期:2012 年 3 月该版本具有以下功能:...这是 SQL Server 2012 Express 功能最齐全的版本。...在 SSRS 中,引入了新的 Web 门户,并包括对移动报表发布器的支持。此版本中的渲染引擎支持 HTML 5。最后,还包括树状图图表类型和旭日图。版本企业版的缓冲池扩展最大容量为32。...此外,在 SSRS 中我们可以 添加注释、使用本机 DAX 和对 OpenAPI 的支持。最后,它整合了 机器学习服务。版本企业版的缓冲池扩展最大容量为32。

18700

CNN卷积神经网络 ILSVRC-2012

在测试数据上,top-1和top-5的误差率分别为37.5%和17%,这比以往的先进水平都要好得多。...同时,在ILSVRC-2012比赛中加入了该模型的一个变式,以15.3%的top-5误差率胜过第二的26.2%。...介绍 本文的具体贡献如下:我们训练了一个最大的卷积神经网络来训练在ILSVRC-2010和ILSVRC-2012中使用的ImageNet中的子集,并取得了迄今为止最好的结果。...这个方案表现了自然图像的重要属性,即物体的属性是不会随光照强度和颜色变换而变化的,该方案使top-1误差率降低1%以上。 dropout dropout技术是以一定概率将每个隐层神经元的输出置为。...所有层都使用相同的学习率,在训练过程中手动调整,当验证错误率以当前学习率停止改进时,将学习率除以10。学习率初始化0.01,在终止前减少三次。

1.3K30

时间序列损失函数的最新综述!

▲ MBE Loss与Predictions的性能图 3.4 Relative Absolute Error (RAE) RAE 的计算将总绝对误差除以平均值与实际值之间的绝对差值: RAE 是一种基于比率的指标...接近的值(是最佳值)是良好模型的特征。...结果,相对平方误差将总平方误差除以简单预测变量的总平方误差以对其进行归一化。可以在以不同单位计算误差的模型之间进行比较。...它通过从实际值减去预测值的绝对值除以实际值来计算每个时间段的平均绝对百分比误差百分比。由于变量的单位缩放为百分比单位,因此平均绝对百分比误差(MAPE)广泛用于预测误差。...当同时考虑小误差和大误差时,RMSLE 可以避免异常值的影响。

39440

R语言用于线性回归的稳健方差估计

0.1 '' 1 残余标准误差:3.605 98自由度 多R方:0.1284,调整R方:0.1195 这表明我们有强有力的证据反对Y和X独立的假设。...为了便于比较,我们注意到X效果的标准误差是0.311。...因此,对角线元素是估计的方差(平方标准误差)。...这与先前基于模型的标准误差0.311形成对比。因为此处残差方差不是恒定的,所以基于模型的标准误差低估了估计的可变性,并且夹心标准误差对此进行了校正。让我们看看它对置信区间和p值有何影响。...为了找到p值,我们可以首先计算z-统计量(系数除以它们相应的标准误差),并将平方z-统计量与一个自由度上的卡方分布进行比较: > p_values < - pchisq(z_stat ^ 2,1,lower.tail

1.7K30

避坑指南:如何选择适当的预测评价指标?| 程序员评测

2、MAPE 平均绝对百分误差(MAPE,Mean Absolute Percentage Error)是评估预测精度的最常用指标之一。MAPE 为每个绝对误差的和除以实际值。...由公式可以看出,MAPE 用每个误差除以实际值,所以会产生倾斜:若某个时刻的实际值很低,而误差很大,就会对 MAPE 的值产生很大影响。...为了解决这个问题,可以用 MAE 除以实际值的平均数,得到一个百分率: ? MAPE/MAE 混淆 —— 很多人会使用 MAE 的公式,却把它当成 MAPE。很多人会对此存在混淆。...我们可以通过使其导数为,来将数学函数最小化: ? 若要使预测最优化,模型会趋于让整体预测值与实际值相等。 2、MAE 接下来,我们对 MAE 做同样的分析: ? 或者 ? 以及 ? 这意味着 ?...若要使 MAE 最优化(如,使其导数为),预测模型要让预测值高于实际值的次数等于低于实际值的次数。换句话说,我们希望找到一个值可以把数据集一分为二,这也正是中位数的定义。

4.2K21

【STM32F407的DSP教程】第8章 DSP定点数和浮点数(重要)

我们可以将这种舍入误差理解为"半位"的误差。所以,为了避免 7.22 对很多人造成的困惑,有些文章经常以 7.5 位来说明单精度浮点数的精度问题。 ...相比简单地逢一半则进的舍入规则,舍入到偶数有助于从某些角度减小计算中产生的舍入误差累积问题。因此为 IEEE 标准所采用。 ...= y) { z = 1 / (x -y); } 正如我们精心选择的两个浮点数展现的问题一样,即使 x 不等于 y,x 和 y 的差值仍然可能绝对值过小,而近似为,导致除以 0 的情况发生...除 NaN 以外的任何非除以,结果都将是无穷,而符号则由作为除数的的符号决定。 当除以时得到的结果不是无穷而是 NaN 。...8.3.5  NaN NaN 用于处理计算中出现的错误情况,比如 0.0 除以 0.0 或者求负数的平方根。

1.3K20

无人机用陀螺仪的数据处理

目前大多数的陀螺校准其实就是去掉点偏移量,采集一定的数据,求平均,这个平均值就是点偏移,后续飞控所读的数据减去偏即可,如下所示: 这里乘以0.005其实就是除以200,表示采集的200个数据。...MEMS惯性器件的误差一般分成两类:系统性误差和随机误差。系统性误差本质就是能找到规律的误差,所以可以实时补偿掉,主要包括常值偏移、比例因子、轴安装误差等。...但是随机误差一般指噪声,无法找到合适的关系函数去描述噪声,所以很难处理。一般采用时间序列分析法对点偏移的数据进行误差建模分析,可以用卡尔曼滤波算法减小随机噪声的影响。...2.2 一个简单的模型 这里描述一个简单的模型,认为陀螺的数据误差主要是偏和白噪声,如下所示: 最后得到的参数: 模型对比如下图: 放大部分: 所以两者模型,基本一致的,在一般应用中,可以满足需求...去掉常值分量后,信号应为均值信号,但因受外部环境和内部因素的干扰,信号的平稳性却很难保证,一般陀螺仪的随机漂移是影响陀螺精度的误差源,进而影响整个姿态测量系统,因此,研究陀螺仪随机漂移能够进一步提高系统精度

2.3K60

【STM32F429的DSP教程】第8章 DSP定点数和浮点数(重要)

我们可以将这种舍入误差理解为"半位"的误差。所以,为了避免 7.22 对很多人造成的困惑,有些文章经常以 7.5 位来说明单精度浮点数的精度问题。 ...相比简单地逢一半则进的舍入规则,舍入到偶数有助于从某些角度减小计算中产生的舍入误差累积问题。因此为 IEEE 标准所采用。 ...= y) { z = 1 / (x -y); } 正如我们精心选择的两个浮点数展现的问题一样,即使 x 不等于 y,x 和 y 的差值仍然可能绝对值过小,而近似为,导致除以 0 的情况发生...除 NaN 以外的任何非除以,结果都将是无穷,而符号则由作为除数的的符号决定。 当除以时得到的结果不是无穷而是 NaN 。...8.3.5      NaN NaN 用于处理计算中出现的错误情况,比如 0.0 除以 0.0 或者求负数的平方根。

1K20
领券