sql = "SELECT * FROM `bcmc_meeting`.`users` WHERE `UserNo` LIKE '%1986003%' LIMIT 0,1000"怎么插入参数

您可以使用Python中的字符串格式化方法将参数插入到SQL语句中。具体方法如下：

user_no = '1986003'
sql = "SELECT * FROM `bcmc_meeting`.`users` WHERE `UserNo` LIKE '%{}%' LIMIT 0,1000".format(user_no)

其中，`{}`是占位符，使用`format()`方法将`user_no`插入到占位符中即可。这样，最终生成的SQL语句就是：

SELECT * FROM `bcmc_meeting`.`users` WHERE `UserNo` LIKE '%1986003%' LIMIT 0,1000

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X_parameters = tf.Variable(tf.random_normal([bookNo, num_features],stddev = 0.35)) Theta_parameters = tf.Variable(tf.random_normal([userNo, num_features],stddev = 0.35)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-4) loss = 1/2 * tf.reduce_sum(((tf.matmul(X_parameters, Theta_parameters, transpose_b = True) - rating_norm) * record) ** 2) + 1/2 * (tf.reduce_sum(X_parameters ** 2) + tf.reduce_sum(Theta_parameters ** 2)) train = optimizer.minimize(loss) tf.summary.scalar('loss', loss)

这段代码实现了一个基于TensorFlow的矩阵分解推荐算法。

首先，它定义了两个变量X_parameters和Theta_parameters，它们分别表示书籍和用户的特征矩阵。这两个矩阵的大小分别为[书籍数量，特征数量]和[用户数量，特征数量]。这里使用tf.Variable()函数将它们定义为可训练的变量，并且使用tf.random_normal()函数初始化它们的值为符合正态分布的随机数。

然后，它定义了一个Adam优化器，用于最小化损失函数。这里使用的学习率为1e-4。

接着，它定义了损失函数。这个损失函数是一个基于矩阵分解的推荐算法的常见形式，包括两个部分：一个是预测评分与真实评分之间的差异（差的平方），另一个是正则化项（防止过拟合）。具体来说，它使用tf.matmul()函数计算X_parameters和Theta_parameters的乘积，得到预测的评分矩阵，然后使用tf.reduce_sum()函数计算预测评分与真实评分之间的差异（差的平方），并乘以record矩阵（即评分矩阵是否有值的矩阵，用于过滤掉没有评分的项）。最后，它将正则化项（防止过拟合）加入到损失函数中，其中使用tf.reduce_sum()函数计算X_parameters和Theta_parameters的平方和，并将它们相加。

然后，它使用optimizer.minimize()函数最小化损失函数，以更新X_parameters和Theta_parameters矩阵的值。同时，使用tf.summary.scalar()函数定义了一个损失值的摘要（summary），以便在训练过程中可视化损失函数的变化。

select r.NAME, r.USERNO, r.SDEPT, y.JLLY,r.CREATEDATE from BO_EU_EDEPT_APPLY y left join BO_EU_STAFF_LOG_ENTRY r on y.APPLYCODE2 = r.ZPCODE where r.CREATEDATE >= '2022-12-25' and r.CREATEDATE <= '2023-06-24';字段SQL有什么问题

根据您提供的SQL语句，我没有找到明显的问题。这个查询语句使用了左连接（left join）将两个表（BO_EU_EDEPT_APPLY和BO_EU_STAFF_LOG_ENTRY）关联起来，条件是y.APPLYCODE2 = r.ZPCODE。同时，使用了日期范围限制条件r.CREATEDATE >= '2022-12-25' and r.CREATEDATE <= '2023-06-24'。查询的字段包括r.NAME、r.USERNO、r.SDEPT、y.JLLY和r.CREATEDATE。请确保表名和字段名的拼写正确，并且这些表和字段存在于数据库中，以及日期范围是否符合您的需求。如果还有其他问题，请提供更多的信息。