x = self.fcl(x)
时间: 2023-09-19 12:09:53 浏览: 71
这行代码看起来像是在一个神经网络模型中的前向计算中使用的。self.fcl 是一个全连接层(fully connected layer)的实例,x 是输入数据。这行代码的作用是将输入数据 x 传递给全连接层进行线性变换。具体地,全连接层将输入数据 x 与其内部的权重矩阵相乘,然后加上偏置向量,最终输出结果。
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self.fcl = nn.Linear(784,10)
这段代码是在PyTorch中定义了一个全连接层(Fully Connected Layer),输入大小为784,输出大小为10。在神经网络中,全连接层是指该层的所有神经元都与上一层的所有神经元相连。这里的输入大小784是因为通常情况下,MNIST手写数字数据集中的图片大小是28x28像素,展开成一维向量后,大小为784。而输出大小10是因为MNIST数据集中共有10个数字类别,所以需要输出10个数字,每个数字对应一个类别。
SELECT bc.id as businessCompanyId, bc.company_name as businessCompanyName, any_value(su.`user_name`) as businessUser, bcff.type as fileType, fcl.clean_type as fileType, -- CASE sex WHEN ‘1’ THEN ‘男’ WHEN ‘2’ THEN ‘女’ ELSE ‘其他’ END CASE fcl.clean_type when 0 then count(fcl.id) as goodsCodeErrorNum when 1 then count(fcl.id) as hospitalNameErrorNum when 2 then count(fcl.id) as orderTypeErrorNum END FROM business_company bc INNER JOIN business_company_flow_file bcff ON bcff.business_company_id = bc.id INNER JOIN business_flow_detail bfd ON bcff.id = bfd.flow_file_id INNER JOIN flow_clean_log fcl ON fcl.business_flow_detail_id = bfd.id LEFT JOIN sys_user su ON su.user_id = bc.user_id GROUP BY bc.id, bcff.type, fcl.clean_type
这是一条 SQL 查询语句,它的功能是从多个表中查询数据并进行聚合。具体来说,它查询了 business_company 表、business_company_flow_file 表、business_flow_detail 表、flow_clean_log 表和 sys_user 表,然后根据 business_company 的 id、business_company_flow_file 的 type 和 flow_clean_log 的 clean_type 进行分组,最后对每组数据进行统计计数。其中,any_value 函数用于返回一组值中的任意一个值,CASE 语句用于根据条件返回不同的值。