SELECT SCOPE_IDENTITY() AS VAL

时间: 2024-08-12 17:07:53 浏览: 35
`SELECT SCOPE_IDENTITY() AS VAL` 是一个 T-SQL (Transact-SQL) 语句,在 SQL Server 中用于获取最近一次插入操作生成的自动递增 ID(通常是主键)。`SCOPE_IDENTITY()` 函数返回的是在当前事务中执行的 INSERT 语句影响的行的标识符。`AS VAL` 是一个别名,将返回的结果赋值给变量 "VAL",以便于后续的程序处理。 使用这个语句的情况可能包括: - 在执行 INSERT 之后,立即获取新插入记录的 ID,以便跟踪或关联其他数据。 - 当你需要在存储过程或触发器中返回最后一个插入的值时。
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template <class _Ty, class _Other = _Ty> _CONSTEXPR20 _Ty exchange(_Ty& _Val, _Other&& _New_val) noexcept( conjunction_v<is_nothrow_move_constructible<_Ty>, is_nothrow_assignable<_Ty&, _Other>>) { // assign _New_val to _Val, return previous _Val _Ty _Old_val = static_cast<_Ty&&>(_Val); _Val = static_cast<_Other&&>(_New_val); return _Old_val; }解释这段代码

这段代码实现了一个名为`exchange`的函数模板,用于将一个对象的值替换为另一个值,并返回替换前的值。 以下是代码的解释: ```cpp template <class _Ty, class _Other = _Ty> _CONSTEXPR20 _Ty exchange(_Ty& _Val, _Other&& _New_val) noexcept(conjunction_v<is_nothrow_move_constructible<_Ty>, is_nothrow_assignable<_Ty&, _Other>>) { // assign _New_val to _Val, return previous _Val _Ty _Old_val = static_cast<_Ty&&>(_Val); // 将_Val强制转换为_Ty&&,即右值引用类型,并绑定到_Old_val上 _Val = static_cast<_Other&&>(_New_val); // 将_New_val强制转换为_Other&&,即右值引用类型,并赋值给_Val return _Old_val; // 返回_Old_val,即_Val原本的值 } ``` `exchange`函数接受两个参数,第一个

spdk_json_decode_array的struct spdk_json_val *val参数如何传递

函数 `spdk_json_decode_array` 的参数 `struct spdk_json_val *val` 是一个指向 `struct spdk_json_val` 结构体的指针,用于指向 JSON 数组的值。 可以通过以下几种方式传递参数 `val` : 1. 在函数内部动态创建一个 `struct spdk_json_val` 结构体,并将其指针赋值给 `val` 参数。例如: ``` struct spdk_json_val *val = calloc(1, sizeof(struct spdk_json_val)); ``` 2. 在函数调用前,先创建一个 `struct spdk_json_val` 结构体,然后将其指针传递给函数。例如: ``` struct spdk_json_val my_val = {0}; spdk_json_decode_array(&my_val, ...); ``` 注意,此时需要保证 `my_val` 结构体在函数调用期间是有效的。 3. 如果已经定义了一个 `struct spdk_json_val` 结构体指针,可以直接将其传递给函数。例如: ``` struct spdk_json_val *val = ...; // 已定义的指针 spdk_json_decode_array(val, ...); ``` 需要注意的是,传递给 `struct spdk_json_val *val` 参数的指针必须是有效的,并且指向的内存空间必须足够存储 JSON 数组的值。另外,需要根据函数的参数列表传递相应的参数。

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详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

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