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  • Parameter index out of range (1 > number of parameters, which is 0)结合网上各位大佬给出的解答,终于将其解决。问题出在手写的sql出错。这个报错的含义指的是第一个参数的问题,也就是说问题出在?左右...

    今天在操作Mysql进行删除操作时,出现了这么一个错误。

    Parameter index out of range (1 > number of parameters, which is 0)

    结合网上各位大佬给出的解答,终于将其解决。

    问题出在手写的sql出错。

    这个报错的含义指的是第一个参数的问题,也就是说问题出在?左右。

    这是我写的sql:

    String sql = "DELETE FROM T_PUB_NODE_INFO WHERE C_IP =?";

    看起来是不是没有错误。。。

    原来是我的问号是中文输入法下的?,不是英文输入下的?。改了之后就好了。

    另外网上也有其他错误情况。

    例如这样写:

    String sql = "DELETE FROM T_PUB_NODE_INFO WHERE C_IP ='?'";

    还有在MyBatis下报这个错误可能是你 like 语句写错了。

    在mybatis里面写就是应该是 like  '%${name} %' 而不是 '%#{name} %'  。

    ${name} 是不带单引号的,而#{name} 是带单引号的。

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  • UNREFERENCED_PARAMETER的作用 (unreferenced formal parameter 警告).pdf
  • Android - Warning:Not annotated parameter overrides @NonNull parameter.pdf
  • 数据库错误:Parameter index out of range (1 > number of parameters, which is 0). 错误发生原因其实很简单,就是当设置参数时,没有相应的问号与之匹配(或者根本就没有?号). 如果是:Parameter index out ...

    数据库错误:Parameter index out of range (1 > number of parameters, which is 0).

    错误发生原因其实很简单,就是当设置参数时,没有相应的问号与之匹配(或者根本就没有?号).
    如果是:Parameter index out of range (26 > number of parameters, which is 25).
    翻译为:找到了25个问号,却插入了26个值,导致参数越界(根据得到的信息打印将很容易判断数据是否与数据库字段匹配等小问题)。

    与sql语句有关的原因如下:

    第一种:?号被单引号包围。

    正确的应该是?号的两边没有单引号包围才对
    (如setString(1,“slkdjfkd”);时sql语句为:insert into table1 (c1,c2) values (’?’,’?’))。
    此时?会被作为参数传入,而不会再传入 setString里面的值。

    第二种: sql语句中没有?号,在后面用到了set语句。

    (如:select * from table);此时无需传值。传值就会出错。

    第三种:初学者很常见的错误:?—? 写成了中文的问号导致报错

    这两个问号是不同了,因为一个是中文,一个是英文,如果在sql语句中写入的是中文,将无法识别。

    在这里插入图片描述

    接下来的一段时间,我会专注Java技术栈,计算机网络,数据结构和算法,操作系统,设计模式,计算机组成原理,数据库原理,设计模式来做分享,欢迎你们和我一起学习,一起提高,Fighting!

    本文转载自:https://www.cnblogs.com/1020182600HENG/p/6097475.html

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  • torch.nn.Parameter理解

    万次阅读 多人点赞 2020-02-05 11:13:04
    Pytorch官网对torch.nn.Parameter()的解释: torch.nn.Parameter是继承自torch.Tensor的子类,其主要作用是作为nn.Module中的参数使用。它与torch.Tensor的区别就是nn.Parameter会自动被认为是module的可训练参数,...

    Pytorch官网对torch.nn.Parameter()的解释:
    torch.nn.Parameter()
    torch.nn.Parameter是继承自torch.Tensor的子类,其主要作用是作为nn.Module中的可训练参数使用。它与torch.Tensor的区别就是nn.Parameter会自动被认为是module的可训练参数,即加入到parameter()这个迭代器中去;而module中非nn.Parameter()的普通tensor是不在parameter中的。
    注意到,nn.Parameter的对象的requires_grad属性的默认值是True,即是可被训练的,这与torth.Tensor对象的默认值相反。
    在nn.Module类中,pytorch也是使用nn.Parameter来对每一个module的参数进行初始化的。以nn.Linear为例:

    class Linear(Module):
        r"""Applies a linear transformation to the incoming data: :math:`y = xA^T + b`
        Args:
            in_features: size of each input sample
            out_features: size of each output sample
            bias: If set to ``False``, the layer will not learn an additive bias.
                Default: ``True``
        Shape:
            - Input: :math:`(N, *, H_{in})` where :math:`*` means any number of
              additional dimensions and :math:`H_{in} = \text{in\_features}`
            - Output: :math:`(N, *, H_{out})` where all but the last dimension
              are the same shape as the input and :math:`H_{out} = \text{out\_features}`.
        Attributes:
            weight: the learnable weights of the module of shape
                :math:`(\text{out\_features}, \text{in\_features})`. The values are
                initialized from :math:`\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})`, where
                :math:`k = \frac{1}{\text{in\_features}}`
            bias:   the learnable bias of the module of shape :math:`(\text{out\_features})`.
                    If :attr:`bias` is ``True``, the values are initialized from
                    :math:`\mathcal{U}(-\sqrt{k}, \sqrt{k})` where
                    :math:`k = \frac{1}{\text{in\_features}}`
        Examples::
            >>> m = nn.Linear(20, 30)
            >>> input = torch.randn(128, 20)
            >>> output = m(input)
            >>> print(output.size())
            torch.Size([128, 30])
        """
        __constants__ = ['in_features', 'out_features']
    
        def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
            super(Linear, self).__init__()
            self.in_features = in_features
            self.out_features = out_features
            self.weight = Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
            if bias:
                self.bias = Parameter(torch.Tensor(out_features))
            else:
                self.register_parameter('bias', None)
            self.reset_parameters()
    
        def reset_parameters(self):
            init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5))
            if self.bias is not None:
                fan_in, _ = init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight)
                bound = 1 / math.sqrt(fan_in)
                init.uniform_(self.bias, -bound, bound)
    
        def forward(self, input):
            return F.linear(input, self.weight, self.bias)
    
        def extra_repr(self):
            return 'in_features={}, out_features={}, bias={}'.format(
                self.in_features, self.out_features, self.bias is not None
            )
    

    显然,在__init__(self, in_features, out_features, bias=True)中,下面的代码使用了nn.Parameter()对weights进行了初始化:

    self.weight = Parameter(torch.Tensor(out_features, in_features))
    
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  • init-parameter和context-parameter区别
  • Verilog中的parameter

    万次阅读 多人点赞 2018-07-16 16:29:20
    1. 概述 在Verilog中我们常常会遇到要将一个常量(算法中的某个参数)赋给很多个变量的情况,如: x = 10; y = 10; z = 10; ...如果此时10要改为9,就需要在代码中修改3个地方,非常...parameter MAX = 10; x = MAX;...

    1. 概述

    在Verilog中我们常常会遇到要将一个常量(算法中的某个参数)赋给很多个变量的情况,如:

    x = 10;
    y = 10;
    z = 10;

    如果此时10要改为9,就需要在代码中修改3个地方,非常的不方便,并且这个10是没有任何意义的,我们不知道它代表什么,所以为了代码的易重用、易读性,我们应使常量参数化,如:

    parameter   MAX = 10;
    x = MAX;
    y = MAX;
    z = MAX;

    这样就只需要修改MAX就可以了,并且MAX是有意义的,增加代码的易读性。

    parameter是常量,不是变量,所以不允许在运行时修改它的值,即不能在组合逻辑或者时序逻辑中对其进行赋值。

    有两种类型的parameters:
    1)module parameters
    2)specify parameters,只能提供定时和延时的值,不可综合。
    

    2. module parameters

    module parameters有parameter和localparam两种,它们所代表的值都可在编译时进行修改(参数传递),parameter可直接修改,localparam只能间接修改。

    2.1 parameter

    parameter在模块中声明后,后续编译时还可以被重新声明的值所覆盖。

    parameter msb = 7;                  // defines msb as a constant value 7
    parameter e = 25, f = 9;            // defines two constant numbers
    parameter r = 5.7;                  // declares r as a real parameter
    parameter byte_size = 8,
              byte_mask = byte_size - 1;
    parameter average_delay = (r + f) / 2;
    parameter signed [3:0] mux_selector = 0;
    parameter real r1 = 3.5e17;
    parameter p1 = 13'h7e;
    parameter [31:0] dec_const = 1'b1;   // value converted to 32 bits
    parameter newconst = 3'h4;           // implied range of [2:0]
    parameter newconst = 4;              // implied range of at least [31:0]

    注:
    1)如果参数在声明时没有指定type和range,则默认为最后赋值给参数的type和range;
    2)如果参数有指定range,但没有type,则它的符号默认为unsigned,并且range和符号都不会被后面的声明所覆盖;
    3)如果参数有指定range,并且指定为有符号type,则它的range和符号都不会被后面的声明所覆盖;

    2.2 localparam

    localparam除了不能直接对其进行修改外,其他属性与parameter一样。可通过在声明时将parameter赋给localparam进行间接修改。状态机一般都使用localparam。

    parameter       X = 3;
    localparam      Y = X*2;

    这样修改X就间接修改了localparam Y的值。

    2.3 编译时parameter的参数传递

    对parameter的修改有两种方式:
    1)defparam声明
    2)模块实例声明
    

    注:如果defparam声明和模块实例声明冲突了,则使用defparam声明的值。

    2.3.1 defparam声明

    defparam使用层次化名称对模块中的参数重新赋值,如下面的代码所示,mod_a是一个实例化的模块,para_a和para_b是mod_a中的参数。

    defparam    mod_a.para_a = 2;
    defparam    mod_a.para_b = 3;
    mod_mod mod_a();

    注:如果有多个defparam声明一个parameter,则该parameter取文本(代码)中最后一个defparam声明的值。

    2.3.2 模块实例声明

    模块实例声明有两种实现方式:
    1)有序列表
    列表的顺序必须严格按照模块中参数声明的顺序,且不可跳过任何一个参数。如下面代码,mod_mod中有三个参数,a = 4,b = 5,c = 6.

    mod_mod #(1, 2, 3)        mod_a();      //三个参数都修改
    mod_mod #(4, 2, 3)        mod_a();      //只修改b和c,但是也要将a的值声明
    mod_mod #(1, 5, 3)        mod_a();      //只修改a和c,但是也要将b的值声明

    2)参数名
    声明时的参数名称需要和模块实例中的参数名称一致,不需要重新声明的参数可以缺省。

    mod_mod #(.a(2), .b(3))   mod_a();      //两个参数都重新声明
    mod_mod #(.b(3))          mod_b();      //只声明参数b

    注:针对一个实例的参数声明只能通过一种方式,不可混合,不同实例可以混合。如

    // 不合法
    mod_mod #(3, .b(4))       mod_a();      //同时使用两种方式,不合法
    // 合法
    mod_mod #(3, 4)           mod_a();      //只使用有序列表的方式
    mod_mod #(.a(3), .b(4))   mod_b();      //只使用参数名方式

    3. `define与parameter的区别

    `define作用于整个工程,而parameter只作用于本模块,一旦`define指令被编译,则在整个编译过程中都有效,所以仿真时使用`define相对于parameter重声明占用更少的内存。

    参考资料:
    1) IEEE Std 1364TM-2005: IEEE Standard for Verilog Hardware Description Language.
    2) Verilog Coding Styles for Improved Simulation Efficiency.
    3) https://blog.csdn.net/Times_poem/article/details/51371940

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