SQL>desc c
Name Null?Type----------------------------------------- -------- ----------------------------CC_NAME VARCHAR2(4000CHAR)
insert into c values('才');
SQL> select length(cc_name) fromc;
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2024-05-11 13:45:49
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正态分布是高斯概率分布。高斯概率分布是反映中心极限定理原理的函数，该定理指出当随机样本足够大时，总体样本将趋向于期望值并且远离期望值的值将不太频繁地出现。高斯积分是高斯函数在整条实数线上的定积分。这三个主题，高斯函数、高斯积分和高斯概率分布是这样交织在一起的，所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题（但是我错了，这是本篇文章的不同主题）。本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么，然后将看一下高
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2024-08-01 11:08:15
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目录总结：伯努利-伯努利RBM概念：公式定义训练过程高斯-伯努利RBM概念：总结：RBM是基于能量函数假设的，优化目标是使能量函数最小化，也设定为重构的可见层等于真实值的概率最大化。在利用极大似然函数求解最优参数时，由于偏导数中存在模型的联合概率分布，包含归一化因子Z，使得难以准确计算出联合概率分布，因此常采用采样法使用局部值来代替全局值。（对数似然、求导、梯度更新）使用采样法中，吉布斯采样根据全
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2024-03-13 15:38:27
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# 理解 GaussDB 和 MySQL 语法的区别
在数据库开发中，熟悉不同数据库的语法是非常重要的。GaussDB 和 MySQL 是两种常用的数据库管理系统，它们有各自的语法特点。本篇文章将帮助你了解这两者的语法区别，并提供一个简单的步骤指南来实现这一目的。
## 流程与步骤
首先，我们需要明确研究 GaussDB 和 MySQL 语法区别的基本流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描
python版本3.6.2 ，python一共提供了68个内置函数，具体如下abs() dict() help() min() setattr()
all() dir() hex() next() slice()
any() divmod()
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2024-09-19 11:56:03
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# 从Hive迁移数据到Gauss200
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何将Hive中的数据迁移到Gauss200数据库。这个过程需要一些步骤和代码，但我会尽量详细地解释每一步和代码的意义。
## 迁移流程
下面是将Hive数据迁移到Gauss200的整个流程，你可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建Gauss20
原创
2023-10-26 06:51:00
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文章目录1.逻辑备份-gs_dump2.逻辑备份恢复数据库3.物理备份（分布式集群验证）查看物理全量备份集：查看物理增量备份集：查看所有备份集（该命令无法确定备份是否有效）停止物理备份：使用物理备份集恢复数据库：问题记录：物理备份（Roach）失败[GAUSS-53403] ： 1.逻辑备份-gs_dumpgs_dump是一款用于导出数据库相关信息的工具，支持导出完整一致的数据库对象（数据库、模
1.列存储和行列混存 数据在磁盘中按照列的方式进行组织和物理存储。行存储架构和列存储架 构的数据库分别适用于不同的应用，具备各自的优劣势，如下图所示。列存储 架构对查询、统计和分析类操作具备天然的优势。例如，在分析系统中对 100 列的业务表进行分析查询，对该业务表列的引 用一般不超过 10 个。对 I/O 是主要瓶颈的分析系统而言，相较于传统的行式数 据库，列式存储技术可
迭代法是前面介绍的消元法的有效替代，线性代数方程组常用的迭代法有高斯-赛德尔方法和雅克比迭代法，下面会讲到二者的不同之处，大家会发现两者的实现原理其实类似，只是方法不同，本篇只重点介绍高斯-赛德尔方法。原理：看了我之前的笔记的同学应该已经对迭代法不再陌生了，无非就是首先取初始值，然后选取一个方法进行迭代，直到满足终止条件为止，简单概括为： 高斯-赛德尔方法也是如此，首先猜测xi的初始值（
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2024-06-20 08:57:32
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Gauss算法，称为高斯消元算法，用来解决n元一次方程，在解决线性方程问题起着重要作用。 简述 运用高斯消元的方法，我们可以在O(n3)的时间求出n元线性方程，但是由于时间复杂度的原因，请注意题目数据范围的提示。高斯消元三大定理（在小学就学过了吧）： 1.两个方程互换位置，解不变； 2.一个方程进行加减乘除，解不变； 3.一个方程乘上数k加上另一个方程，解不变； 这
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2024-02-22 20:39:35
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# Gauss 飞腾：一个具有优秀性能的开源处理器
Gauss 飞腾是一款基于 RISC-V 架构的开源处理器，由中国科学院计算技术研究所研发。它在计算性能、功耗和面积等方面取得了显著的突破，成为了当前处理器领域的一颗新星。本文将介绍 Gauss 飞腾的特点和优势，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解它的工作原理。
## Gauss 飞腾的
原创
2024-01-12 23:07:36
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1. ElasticSearch1.1 ElasticSearch的优点：高并发。实测es单机分配10g内存单实例，写入能力1200qps，60g内存、12核CPU起3个实例预计可达到6000qps。同机房单条数据写入平均3ms（比mysql慢，mg不清楚）容错能力比mg强。比如1主多从，主片挂了从片会自动顶上满足大数据下实时读写需求，无需分库（不存在库的概念）。易扩展。实例间做下配置即可扩展并发
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2023-12-06 23:09:00
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手机照片删除了怎么恢复？出门在外，当我们看到美景时，想要进行拍照留念，我们一般都是利用手机进行拍照的，不仅方便，而且以便于自己进行查看。不过有时候我们在清理照片的时候可能会遇到误删照片的情况，那么我们应该怎么将删除的照片恢复呢。手机照片删除了怎么恢复？怎么找回删除的手机照片？ 方法一， 当我们出现误删的情况时，如果你手机里有最近删除功能，那么我们可以打开手机里的相册，找到最近删除功能。 找到之后，
Abstract. Numerical integration is the approximate computation of an integral using numerical techniques. The numerical computation of an integral is sometimes called quadrature. The most straightforw
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2021-08-17 13:55:29
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MySQL是一种关系型数据库，它开源免费(GPL)，扩展方便，稳定性也有保障，因此在企业级开发中常常使用。MySQL默认端口号是3306。查看MySQL提供的所有存储引擎：mysql> show engines MySQL的默认存储引擎是InnoDB，并且在5.7版本的所有存储引擎中只有InnoDB是事务性存储引擎，也就是说只有InnoDB支持事务。MyISAM和InnoDB的区别InnoD
所谓元命令就是在gsql里输入的任何以不带引号的反斜杠开头的命令。本课程通过实际使用gsql实践，介绍GaussDB数据库gsql所提供的元命令。 本课程仅展示基础的元命令使用。一、操作步骤步骤1 使用gsql连接到GaussDB实例。gsql工具使用-d参数指定目标数据库名、-U参数指定数据库用户名、-h参数指定主机名、-p参数指定端口号信息。若未指定数据库名称
座博物馆有着特别的样
原创
2013-05-04 19:36:35
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0. error function
erf(x)=1π−−√∫x−xe−t2dterf(x)=1π∫−xxe−t2dt
python 下的 math 标准库定义着 erf 的实现。
1. 从 error function 到标准正态分布 cdf 的实现
标准正态分布的累积分布函数无法用基本的解析形式表示，但却可通过的简单形式变换而计算得到：
Φ(x)=12+12erf(x/2–
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2018-05-20 17:48:00
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# Java连接Gauss数据库的介绍与示例
随着大数据时代的到来，数据库技术也在不断发展。GaussDB 是华为推出的一款新一代数据库解决方案，它不仅支持关系型数据存储，还具备强大的分布式计算能力。在许多情况下，Java开发者需要连接 GaussDB，以便进行数据存取和操作。本文将详细介绍如何通过 Java 连接 GaussDB，并提供代码示例。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环
全参考客观视频质量评价方法是指把原始参考视频与失真视频在每一个对应帧中的每一个对应像素之问进行比较。准确的讲，这种方法得到的并不是真正的视频质量，而是失真视频相对于原始视频的相似程度或保真程度。最简单的方法如均方误差MSE和峰值信噪比PSNR，其应用比较广泛。最常见的全参考视频质量评价方法有以下三种：
(1) 均方误差MSE其中，fij，f'ij分别代表原始参考视频对应帧和失真视频对应帧，M,N
