sql server evalution区别

SQL Server Evaluation版本是一个免费且完全功能齐全的版本，但只能在一个有限的时间内使用，通常是180天。而SQL Server正式版本需要购买许可证才能长期使用。

在SQL Server Evaluation版本中，您可以使用SQL Server的所有功能，包括高可用性功能、安全功能、数据分析功能等。但是，与正式版本不同的是，它不能用于生产环境，只能用于测试、演示和开发目的。

如果您需要在生产环境中使用SQL Server，则必须购买SQL Server的正式版本许可证。在购买许可证后，您可以将Evaluation版本升级为正式版本，以便在生产环境中使用。

相关问题

condition evalution report 启动报错怎么解决

condition evaluation report 是一个 Spring Boot 应用程序的功能，它可以帮助你查看应用程序启动时 Spring 容器中所有 bean 的状态。如果你在启动应用程序时遇到了 condition evaluation report 报错，可能是由于以下原因引起的：

1. 应用程序的依赖项不兼容或缺失。

2. 应用程序的配置文件中存在错误的配置。

3. 应用程序的代码存在错误。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 检查应用程序的依赖项，并确保它们都是最新的版本。

2. 检查应用程序的配置文件，确保所有配置都是正确的。

3. 检查应用程序的代码，确保它们都是正确的，并且没有语法错误或逻辑错误。

如果你仍然无法解决问题，可以尝试在启动应用程序时设置日志级别为 DEBUG，以获得更多的详细信息。如果还是无法解决问题，可以考虑在 Spring Boot 官方文档或社区论坛上寻求帮助。

def evaluate_accuracy(net, data_iter): # evaluate 估计 accuracy 精确性 if isinstance(net, torch.nn.Module): # instance 例子 net.eval() # evalution metric = Accumulator(2) # metric 公制 度量标准 accumulate 累加 with torch.no_grad(): for X, y in data_iter: metric.add(accuracy(net(X), y), y.numel()) # numel number of element return metric[0] / metric[1] # metric 度量标准

这段代码是用来计算模型在给定数据集上的精度的函数。它的输入参数包括一个神经网络模型和一个数据迭代器，输出参数为模型在数据集上的精度。

具体来说，函数首先检查输入的`net`是否是一个`torch.nn.Module`类的实例，如果是，则将模型切换到评估模式（即`net.eval()`）。

接着，函数定义了一个`Accumulator`类的实例`metric`，用来累加模型预测的正确数量和样本总数。`Accumulator`类是自定义的一个简单的累加器类，实现了`add`方法用来向累加器中添加值，并支持通过下标访问累加器中的值。在这里，我们使用`metric[0]`和`metric[1]`来分别访问正确数量和样本总数。

然后，函数使用`torch.no_grad()`上下文管理器来禁用梯度计算，以便在评估模型时不会更新模型参数。在迭代数据集时，函数使用`accuracy`函数来计算模型对于当前批次数据的精度，并将精度值和当前批次中的样本数量添加到`metric`累加器中。

最后，函数返回模型在数据集上的精度，即`metric[0] / metric[1]`。