-------创建带输出参数的存储过程- output------------- --根据学生姓名输出学员的Java成绩

可以使用以下SQL语句创建一个带输出参数的存储过程，根据学生姓名输出学员的Java成绩：

CREATE PROCEDURE getJavaScoreByName
    @name VARCHAR(50),
    @score INT OUTPUT
AS
BEGIN
    SELECT @score = JavaScore
    FROM Student
    WHERE Name = @name
END

在这个存储过程中，我们定义了一个输入参数`@name`和一个输出参数`@score`。存储过程的主体部分使用`SELECT`语句从`Student`表中获取指定学生的Java成绩，并将其赋值给输出参数`@score`。

要调用这个存储过程并获取输出参数的值，可以使用以下SQL语句：

DECLARE @javaScore INT
EXEC getJavaScoreByName '学生姓名', @javaScore OUTPUT
SELECT @javaScore

在这个示例中，我们声明了一个整型变量`@javaScore`，并将其作为输出参数传递给存储过程。执行存储过程后，我们使用`SELECT`语句获取输出参数的值并将其打印出来。

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spark程序如何接受spark-submit提供的参数

Spark程序可以通过命令行参数接受spark-submit提供的参数。在程序中，可以使用argparse库来解析命令行参数。下面是一个示例代码：

import argparse

# 创建一个ArgumentParser对象
parser = argparse.ArgumentParser()

# 添加需要接受的参数
parser.add_argument("--input", help="输入文件路径")
parser.add_argument("--output", help="输出文件路径")
parser.add_argument("--num-executors", type=int, help="执行器数量")

# 解析命令参数
args = parser.parse_args()

# 使用参数
input_file = args.input
output_file = args.output
num_executors = args.num_executors

# 在程序中使用接受到的参数
print("输入文件路径：", input_file)
print("输出文件路径：", output_file)
print("执行器数量：", num_executors)

在上面的示例中，我们使用argparse库创建了一个ArgumentParser对象，并添加了三个参数：--input、--output和--num-executors。然后，通过调用parse_args()方法解析命令行参数，并将解析结果存储在args对象中。最后，我们可以通过args对象来获取接受到的参数，并在程序中使用。

ga-bp神经网络算法matlab 代码示例

根据引用和引用，我找到了一个基于遗传算法优化的BP神经网络算法的MATLAB代码示例。以下是一个简单的示例：

% 创建神经网络
inputNum = 4; % 输入层神经元数量
hiddenNum = 8; % 隐层神经元数量
outputNum = 1; % 输出层神经元数量
net = patternnet([hiddenNum]);

% 配置网络参数
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口
net.trainParam.epochs = 1000; % 训练迭代次数

% 导入训练数据
load('training_data.mat'); % 假设训练数据存储在training_data.mat文件中
inputs = training_data.inputs; % 输入数据
targets = training_data.targets; % 目标数据

% 使用遗传算法优化训练
ga = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100);
net = train(net, inputs, targets, 'UseParallel', 'yes', 'UseGPU', 'no', ... 
    'TrainFcn', 'trainscg', 'adaptFcn', 'madapt1', 'mdistance', 'dist');

% 测试网络
load('test_data.mat'); % 假设测试数据存储在test_data.mat文件中
testInputs = test_data.inputs; % 测试输入数据
testTargets = test_data.targets; % 测试目标数据
testOutputs = net(testInputs); % 使用训练好的网络进行预测

% 计算均方根误差(RMSE)
rmse = sqrt(mean((testOutputs - testTargets).^2));

disp(['均方根误差(RMSE): ', num2str(rmse)]);

请注意，这只是一个示例代码，并且需要根据你的实际情况进行修改。你需要替换训练数据和测试数据的导入部分，并根据你的数据集和网络结构修改参数。另外，这个示例使用了"trainscg"训练函数和"madapt1"自适应函数，你也可以根据需要选择其他合适的训练函数和自适应函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab实现神经网络算法,人工神经网络matlab代码](https://blog.csdn.net/aifamao6/article/details/126886782)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于Matlab的遗传算法优化BP神经网络的算法实现（附算法介绍与代码详解）](https://blog.csdn.net/DigitalGeo/article/details/124427728)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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