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    mysql的自定义函数_mysql执行自定义函数

    函数简介 mysql 5.0开始支持函数,函数是存在数据库中的一段sql集合,调用函数可以减少很多工作量, 减少数据在数据库和应用服务器上的传输,对于提高数据处理的效率。...中函数创建特别注意的两点: (1) 需要定义定界符,否则是创建不了函数的,因为mysql见到’分号’就认为执行结束了,只有开始 创建时定义分界符,结束时在配对一个分界符,mysql认为这个时候才结束,使得函数能够完整编译创建...(2)mysql创建函数是没有or replace 这个概念的,这个地方与创建视图不同。 在函数中,运行包含DDL语句,允许提交或回滚,函数中可以调用其他函数或存储过程。...函数中变量的使用 MySql中变量从5.1后不区分大小写。...变量的定义: 通过DECLARE可以定义一个局部变量,变量的作用范围BEGIN…END块中; 变量语句必须卸载复合语句开头,并且在其他语句的前面; 一次性可以声明多个变量; 变量定义语法: DECLARE

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    LeetCode MySQL 1308. 不同性别每日分数总计(累加变量窗口函数)

    | +---------------+---------+ (gender, day)是该表的主键 一场比赛是在女队和男队之间举行的 该表的每一行表示一个名叫 (player_name) 性别为...) 的参赛者在某一天获得了 (score_points) 的分数 如果参赛者是女性,那么 gender 列为 ‘F’, 如果参赛者是男性,那么 gender 列为 ‘M’ 写一条SQL语句查询每种性别在每一天的总分...,并按性别和日期对查询结果排序 下面是查询结果格式的例子: Scores表: +-------------+--------+------------+--------------+ | player_name...解题 类似题目:LeetCode MySQL 1204....and s1.day >= s2.day group by s1.day, s1.gender order by s1.gender, s1.day 1104 ms 变量法 # Write your MySQL

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    轻松学Pytorch – 年龄与性别预测

    本文主要是基于公开数据集,完成了一个人脸的年龄与性别预测网络模型,以及模型训练与导出使用、本篇主要讲述的知识点有以下: 如何实现卷积神经网络的多任务不同输出 如何同时实现分类跟回归预测 基于人脸年龄与性别的公开数据的数据制作...多张的标注数据,标注信息如下: [age]_[gender]_[race]_[date&time].jpg 文件名称格式就是每张图像的标注信息 Age表示年龄,范围在0~116岁之间 Gender表示性别...,0表示男性,1表示女性 Race表示人种, 基于Pytorch的dataset超类,重新完成了我的自定义数据集,代码如下: class AgeGenderDataset(Dataset):...self.genders[idx]} return sample 网络模型结构 卷积层作为基础模型,在卷积层之后使用最大全局池化,完成降维操作,然后再此基础上分为两路的全链接层,分布预测年龄跟性别分类...性别是二分类预测,使用softmax,实现预测。

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    OpenCV实现年龄与性别预测

    概述 前面我写了很多篇关于OpenCV DNN应用相关的文章,这里再来一篇文章,用OpenCV DNN实现一个很有趣好玩的例子,基于Caffe的预训练模型实现年龄与性别预测,这个在很多展会上都有展示,OpenCV...dl=0" 上述两个模型一个是预测性别的,一个是预测年龄的,性别预测返回的是一个二分类结果 Male Female 年龄预测返回的是8个年龄的阶段!...实现步骤 完整的实现步骤需要如下几步: 预先加载三个网络模型 打开摄像头视频流/加载图像 对每一帧进行人脸检测 - 对检测到的人脸进行性别与年龄预测 - 解析预测结果 - 显示结果 代码实现详解...cv.rectangle(frameOpencvDnn, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), int(round(frameHeight/150)), 8) 性别与年龄预测

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    AI也会性别歧视吗?

    一向被认为最客观的技术,竟然也发生了性别歧视。 策划&撰写:巫盼 申小姐 AI不乖了。 今天路透社踢爆了亚马逊用AI进行招聘,进而引发的可能歧视女性的新闻。...在这项工具使用不长时间后,亚马逊发现他们使用AI系统的时候并未对软件开发人员和其他技术职位求职者进行性别中立的评估。 这里面就存在两个可能性问题,一是样本问题,二则是AI系统有极大的BUG。...其次,在被提交的样本中,亚马逊的系统采用了特别标志,会特别标志出“女性”,这在不经意间已经对样本有了“性别歧视”。 最后,虽然亚马逊对AI招聘的程序进行了修正,试图确保对特定术语保持中立。...可能是性别、也有可能是学校、甚至可能是个人兴趣和生活习惯。 WHATEVER,这个锅,AI逃不掉。 这不是AI第一次陷入“性别歧视”的风波中。...这显然不是程序的BUG,而是AI算法本身的问题,它自动的将女性和某些特定的元素联系在一起,比如站在厨房烧饭的就一定是女性,最终形成了关于女性的“刻板成见”,甚至是某种性别歧视。

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