IFNULL IFNULL() 函数用于判断第一个表达式是否为 NULL，如果为 NULL 则返回第二个参数的值，如果不为 NULL 则返回第一个参数的值。...IFNULL() 函数语法格式为： IFNULL(expression, alt_value) 如果第一个参数的表达式 expression 为 NULL，则返回第二个参数的备用值。...用例 select * from `user` SELECT name, total_amount, ifnull(freeze_amount, 0) AS freeze_amount FROM...`user` WHERE ifnull(freeze_amount, 0) >= 0
SUBSTR(str,pos,len) substr用来截取字符串； str 被截取的字符串 pos 开始位置 len 长度 举个例子： substr('abc',1,2)='ab' IFNULL(expr1...举个例子： ifnull(a,'b') = x; if a==0; 结果x='b' if a0; 结果x=a 的值。
ifnull()空处理函数 ifnull(字段名,更改值); 意思就是如果括号中的字段名为null值，那么就将他改为更改值。...我们就可以使用ifnull(字段名,0);，将null的值变成0. 使用例子 comm为带有null值的字段，emp为一个表名。...将comm中null的值转化成0 具体的sql语句如下： select ifnull(comm,0) from emp; 本文共 133 个字数,平均阅读时长 ≈ 1分钟
稍后的MYSQL IFNULL使用此功能的特定叙事，供大家参考学习，假设你MYSQL IFNULL条款的使用功能类别遇到似问题。最好看。...MYSQL IFNULL(expr1,expr2) 假设expr1不是NULL，IFNULL()返回expr1。否则它返回expr2。...mysql> select IFNULL(1,0); -> 1 mysql> select IFNULL(0,10);...假设您在MYSQL IFNULL函数使用方面遇到过类似的问题，最好还是一看。...mysql> select IFNULL(1,0); -> 1 mysql> select IFNULL(0,10);
Mysql常用函数的汇总，可看下面文章 https://www.cnblogs.com/poloyy/p/12890763.html ifnull 的作用 可以判断某个字段的值是否为 null，为 null...则返回预先设定的值；有点像编程里面的三元表达式（只可意会不可言传，不懂三元表达式就忽略吧~） if 的语法格式 IFNULL(v1,v2) 语法格式说明 如果 v1 不为 NULL，则 IFNULL...栗子： SQL分析 若员工的 dept_id 为 null ，则默认显示【无部门】 select id,name,ifnull(dept_id,"无部门") "部门" from emp; ?
但是在MySQL中，ISNULL()函数仅仅是用于判断空值的，接受一个参数并返回一个布尔值，不提供当值为空值的时候将返回值替换成另一个值的第二参数。...SELECT ISNULL('i like yanggb'); // 0 SELECT ISNULL(NULL); // 1 因此MySQL另外提供了一个IFNULL()函数。...简单介绍 IFNULL()函数是MySQL内置的控制流函数之一，它接受两个参数，第一个参数是要判断空值的字段或值（傻？），第二个字段是当第一个参数是空值的情况下要替换返回的另一个值。...函数的语法 IFNULL(v1, v2) 其中，如果v1不为NULL，则IFNULL函数返回v1; 否则返回v2的结果。...简单示例 SELECT IFNULL(NULL, 'i like yanggb'); // i like yanggb 在上面的例子中，由于第一个参数为NULL，所以返回的是第二个参数的值。
正文部分 SAP HANA SQL中有IFNULL，还有NULLIF 两者的用法和区别简单说一下 IFNULL是返回第一个不为NULL的数据 用法如下： NULLIF是比较前后两个参数是否相等 如果相等
IFNULL(expr1,expr2) 如果expr1不为NULL，则返回expr1; 否则返回expr2。 IFNULL()的返回值是数字或是字符串....例如查询所有商品,把价格为null的改为0; select ifnull(goods_price,0) from goods ; ?
CASE与END之间可以有多个WHEN…THEN…ELSE语句。END表示CASE语句结束。...因此，我们希望在SQL中做一些处理，如果查询结果是null，就转换为特定的值，这就要用到Mysql中IFNULL函数。...首先SQL一般写法是这样的： SELECT price FROM goods WHERE name='light'; 使用IFNULL改写一下： SELECT IFNULL(price,0) price...IFNULL(price,0) price FROM goods WHERE name='aaa'; 这时候，需要改写成下面的形式： -- 返回结果：0 SELECT IFNULL((SELECT price...IFNULL函数也可以结合聚合使用，例如： -- 返回结果：0 SELECT IFNULL(SUM(price),0) FROM goods WHERE status=3; 其他，AVG、COUNT等用同样方式处理
余弦相似度公式： ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理：多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。...范围：[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。 余弦相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 欧氏距离相似度公式： ?...原理：利用欧式距离d定义的相似度s，s=1 /(1+d)。 范围：[0,1]，值越大，说明d越小，也就是距离越近，则相似度越大。...欧式相似度模型：根据用户评分数据表，生成物品的相似矩阵； 总结： 余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异，而欧氏度量的正是数值上的差异性。...主要看数值的差异，比如个人兴趣，可能数值对他影响不大，这种情况应该采用余弦相似度 ，而物品的相似度，例如价格差异数值差别影响就比较大，这种情况应该采用欧氏度量
模糊查询 Mysql实现模糊查询 最简单的是LIKE关键字, 如 SELECT * FROM `content` WHERE `topic` LIKE '%地球%'; 而当然也可以使用LOCATE()...如何解决 在Mysql 5.7.6后 Mysql内置了ngram分词疫情, 可以实现中文, 日文, 韩文的解析. 我们需要对指定字段建立全文索引并指定分词引擎....VARCHAR, TEXT, CHAR 设置分词 我们需要先设置ngram的分词长度, 由于中文词语一般为两个字, 所以建议设置为2 mysqld --ngram_token_size=2 也可以通过修改mysql...BOOLEAN模式 : 可以通过操作符 进行复杂搜索, 与搜索引擎类似....相似度搜索 本文链接：https://blog.xsot.cn/archives/mysql-fulltext.html 所有原创文章采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议进行许可, 转载请注明原文链接
场景：在海量物品的相似度计算中可用simHash对物品压缩成字符串，然后使用海明距离计算物品间的距离 二、相似度度量（9种） 相似度度量（Similarity），即计算个体间的相似程度，与距离度量相反...，相似度度量的值越小，说明个体间相似度越小，差异越大 1、余弦相似度(Cosine Similarity) 2、调整余弦相似度(Adjusted Cosine Similarity) 3、皮尔森相关系数...1,2)，再用余弦相似度计算，得到-0.8，相似度为负值并且差异不小，但显然更加符合现实。...如果比较X与Y的Jaccard相似系 数，只比较xn和yn中相同的个数，公式如下： 5、Tanimoto系数（广义Jaccard相似系数） 定义：广义Jaccard相似度，元素的取值可以是实数。...6、对数似然相似率 7、互信息/信息增益，相对熵/KL散度 8、信息检索–词频-逆文档频率（TF-IDF） 9、词对相似度–点间互信息 三、距离度量与相似度度量的区别 欧氏距离是最常见的距离度量，而余弦相似度则是最常见的相似度度量
原理 TF-IDF(term frequency=inverse document frequency)是⼀种⽤于资讯检索与文本挖掘的常⽤加权技术。...这个权重叫做"逆⽂档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF），它的大小与一个词的常见程度成反比。...第二种方法是直接用TfidfVectorizer完成向量化与TF-IDF预处理。 ...由于第二种方法比较的简洁，因此在实际应用中推荐使用，一步到位完成向量化，TF-IDF与标准化。 二. 余弦定理 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。...两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这 结果是与向量的长度无关的，仅与向量的指向方向相关。
一、单个词语的全文搜索 见 《Elasticsearch全文搜索与TF/IDF》https://my.oschina.net/stanleysun/blog/1594220 二、多个词语的全文搜索 向量空间模型...TF－IDF的解释参见我的另一篇文章《Elasticsearch全文搜索与TF/IDF》https://my.oschina.net/stanleysun/blog/1594220 举例 假如现在我要在文档中搜索...各种编程语言的比较 我们可以对每一个文档创建相似的向量，向量中包含“Python”和“语言”两个维度。...因此，我们可以用余弦值来表示相似度。 ? 上面是2维向量的相似度，用同样的方式，可以算出多维向量的相似度，也就是可以计算多个词与文档的相关性。...相关文章 Elasticsearch全文搜索与TF/IDF 推荐引擎算法 - 猜你喜欢的东西
1：巧合——意料之外的相似 说起巧合，那个关于林肯和肯尼迪两位总统的经典巧合就不得不说了，它是如此地令人印象深刻，以至于被往往被冠以“宿命论”之类的传说： 林肯于1846年进入国会，肯尼迪于1946年进入国会...任选两个人，考察其生活的诸多细节，你总能发现相似的地方。...所以巧合，其实就是意料之外的相似。 而当在秩序占主流的场合出现混乱的时候，我们也会觉得不可思议，这便是我们的混沌。
有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google新闻"在主新闻下方，还提供多条相似的新闻。 ?...为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 为了简单起见，我们先从句子着手。 ...请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？ 基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。 第一步，分词。 ...假定A和B是两个n维向量，A是 [A1, A2, ..., An] ，B是 [B1, B2, ..., Bn] ，则A与B的夹角θ的余弦等于： ?...使用这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。 ? 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。
上一期，我们介绍了文本相似度的概念，通过计算两段文本的相似度，我们可以： 对垃圾文本（比如小广告）进行批量屏蔽； 对大量重复信息（比如新闻）进行删减； 对感兴趣的相似文章进行推荐，等等。...那么如何计算两段文本之间的相似程度？...回顾点击这里：文本分析 | 余弦相似度思想 本文会具体介绍如何计算文本的夹角余弦相似度，包括两部分： 向量的夹角余弦如何计算 如何构造文本向量：词频与词频向量 1. 向量的夹角余弦如何计算 ?...词频与词频向量 文本是由词组成的，我们一般通过计算词频来构造文本向量——词频向量。 比如有一句话： 我是数说君，我爱你们，你们爱我吗？...（2）英文文本的比较 与中文不同的是，英文不需要分词，因为英文天然就是由一个一个词组组成的。 I Love Shushuojun → I/ Love/ Shushuojun
kcws 深度学习中文分词 (Python) BiLSTM+CRF与IDCNN+CRF ID-CNN-CWS (Python) Iterated Dilated Convolutions for Chinese...ComplexEventExtraction 中文复合事件的概念与显式模式，包括条件事件、因果事件、顺承事件、反转事件等事件抽取，并形成事理图谱。...AFQMC（Ant Financial Question Matching Corpus）蚂蚁金融语义相似度数据集，用于问题相似度计算。...非常口语化、存在文本高度相似而语义不同的难例。...每条数据包含三列，分别表示 sentence1、sentence2 和相似等级，相似等级范围为 0~5，5 表示语义一致，0 表示语义不相关。 一架飞机要起飞了。一架飞机正在起飞。
写在前面 涵盖了常用到的距离与相似度计算方式，其中包括欧几里得距离、标准化欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、闵科夫斯基距离、编辑距离、余弦相似度、杰卡德相似度、Dice...与汉明距离比较相近的是编辑距离。...两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关。...假定A和B是两个n维向量，A是[A1,A2,…,An]，B是[B1,B2,…,Bn] ，则A与B的夹角θ的余弦等于： ? ? 存在的问题：余弦相似度更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感。...Jaccard index, 又称为Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient）用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。
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