go select函数示例

时间: 2023-10-16 14:11:45 浏览: 33
select函数用于监听多个通道的输入和输出,可以实现非阻塞的通信。下面是一个简单的select函数示例代码,其中包含了两个通道: ``` package main import "fmt" func main() { c1 := make(chan string) c2 := make(chan string) go func() { for { c1 <- "Hello" } }() go func() { for { c2 <- "World" } }() for { select { case msg1 := <-c1: fmt.Println(msg1) case msg2 := <-c2: fmt.Println(msg2) } } } ``` 在这个示例中,我们创建了两个通道 `c1` 和 `c2`,然后启动了两个 goroutine 分别向这两个通道发送消息。最后,在主函数中使用 select 函数监听通道的输入,并输出接收到的消息。由于 select 函数会等待其中一个通道有可读数据,因此程序不会一直阻塞在读取某个通道上。
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Sqlserver表值函数示例

当然,我可以提供一个简单的示例来说明如何创建一个表值函数(Table-Valued Function)在 SQL Server 中。 首先,让我们创建一个示例的数据库和表: ```sql CREATE DATABASE SampleDB; GO USE SampleDB; GO CREATE TABLE Employees ( EmployeeID INT PRIMARY KEY, FirstName NVARCHAR(50), LastName NVARCHAR(50), Department NVARCHAR(50) ); GO ``` 接下来,我们将创建一个表值函数,该函数将返回具有特定部门的所有员工的详细信息。函数名为 `GetEmployeesByDepartment`,接受一个部门名称作为参数,并返回一个表类型的结果集。 ```sql CREATE FUNCTION GetEmployeesByDepartment ( @Department NVARCHAR(50) ) RETURNS TABLE AS RETURN SELECT EmployeeID, FirstName, LastName, Department FROM Employees WHERE Department = @Department; GO ``` 现在我们已经创建了一个名为 `GetEmployeesByDepartment` 的表值函数。要使用该函数,可以像使用普通的表一样进行查询: ```sql SELECT * FROM GetEmployeesByDepartment('IT'); ``` 这将返回部门为 "IT" 的所有员工的详细信息。 希望这个示例能够帮助你理解如何在 SQL Server 中创建和使用表值函数!

golang select 多路复用

在 Go 中,`select` 语句用于实现多路复用,它可以同时等待多个通道操作。具体而言,`select` 语句会从多个通道中选择一个可操作的通道进行读写操作,如果有多个通道同时可操作,那么会随机选择一个执行。 下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用 `select` 实现多路复用: ```go package main import ( "fmt" "time" ) func main() { ch1 := make(chan string) ch2 := make(chan string) go func() { time.Sleep(1 * time.Second) ch1 <- "Hello" }() go func() { time.Sleep(2 * time.Second) ch2 <- "World" }() select { case msg1 := <-ch1: fmt.Println("Received:", msg1) case msg2 := <-ch2: fmt.Println("Received:", msg2) case <-time.After(3 * time.Second): fmt.Println("Timeout") } } ``` 在上面的示例中,我们创建了两个通道 `ch1` 和 `ch2`。然后使用两个匿名函数分别向这两个通道发送消息。通过 `select` 语句,我们可以同时等待这两个通道的消息,并选择其中一个可操作的通道进行读取。如果 `select` 语句超过指定时间(3秒)仍然没有可操作的通道,那么会执行超时逻辑。 这就是使用 `select` 实现多路复用的基本用法。你可以根据具体的需求,灵活地使用 `select` 来处理多个通道的操作。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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