ARRAY<STRING> 转化成 ARRAY<LONG>

时间: 2023-07-08 10:18:22 浏览: 113
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Javascript实现Array和String互转换的方法

如果你有一个 `ARRAY<STRING>` 类型的数组，你可以使用 Hive 内置函数 `cast()` 将其转换为 `ARRAY<LONG>` 类型的数组。例如： ``` SELECT cast(my_string_array as ARRAY<LONG>) as my_long_array FROM my_table; ``` 这将返回一个 `my_long_array` 列，其中每个元素都是一个整数类型的值，对应于 `my_string_array` 中的每个字符串。请注意，如果 `my_string_array` 中有任何无法转换为整数的字符串，将会返回 NULL 值。 另外，如果你需要将 `ARRAY<STRING>` 转换为 `ARRAY<INT>` 或 `ARRAY<DOUBLE>`，只需要将函数中的 `LONG` 替换为 `INT` 或 `DOUBLE` 即可。
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帮我手动实现这些头文件里所有的stl容器#include <iostream> #include <memory> #include <stack> #include <fstream> #include <vector> #include <cmath> #include <iomanip> #include <exception> #include <climits> #include <array> #include <cstdint> #include <string>

template<typename T, typename Container = mystd::vector<T>> class stack { public: using value_type = T; using container_type = Container; // 实现栈的各种函数 }; } // fstream namespace mystd { ...

第一部份#include <iostream> #include <memory> #include <stack> #include <fstream> #include <vector> #include <cmath> #include <iomanip> #include <exception> #include <climits> #include <array> #include <cstdint> #include <string> using namespace std; class T { public: virtual bool isOperator() = 0; virtual ~T() {} }; class ValueToken : public T { public: long long value; long long get_value() { return value; } virtual bool isOperator() { return false; } explicit ValueToken(long long val) : value(val) {} }; class OperatorToken : public T { public: enum OpType { BGN = 0, END, ADD, MNS, NEG, MUL, DIV, POW, LBK, RBK } optr; virtual bool isOperator() { return true; } char get_char() { switch (optr) { case BGN: return '@'; case END: return '$'; case ADD: return '+'; case MNS: return '-'; case NEG: return '#'; case MUL: return '*'; case DIV: return '/'; case POW: return '^'; case LBK: return '('; case RBK: return ')'; default: return '?'; } } explicit OperatorToken(OperatorToken::OpType op) : optr(op) {} bool is_prior(const OperatorToken& r) { return prior_table[this->optr][r.optr]; } static bool prior_table[10][10]; }; bool OperatorToken::prior_table[10][10] = { //BGN, END, ADD, MNS, NEG, MUL, DIV, POW, LBK, RBK {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0},//BGN {1,0,0,0,0,0,0,0,0,0},//END {1,1,0,0,0,0,0,0,1,0},//ADD {1,1,0,0,0,0,0,0,1,0},//MNS {1,1,1,1,0,1,1,1,1,0},//NEG {1,1,1,1,0,0,0,0,1,0},//MUL {1,1,1,1,0,0,0,0,1,0},//DIV {1,1,1,1,0,1,1,1,1,0},//POW {1,1,1,1,1,1,1,1,1,0},//LBK {1,1,0,0,0,0,0,0,1,0},//RBK };

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if(preg_match("/[a-z0-9\(\)\<\>\{\}\[\]\?\@\^\~]/i",$input)){ die("no hack"); } $func = create_function('$input', "\$flag = 'not_flag';if(strpos(\$input,'flag')!==false){echo \$flag;}else{echo '...

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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩