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  • MySQL中修改列名或列的数据类型
    千次阅读
    2016-01-19 16:40:58

    只修改列的数据类型的方法:

    通常可以写成 alter table 表名 modify column 列名 新的列的类型


    例:student表中列sname的类型是char(20),现在要修改为varchar(20)

    alter table student modify column sname varchar(20);

     


    同时修改列名和列的数据类型的方法:

    通常可以写成 alter table 表名 change column 旧列名 新列名 新的列类型


    例:student表中列sname的类型是char(20),现在要修改为stunamevarchar(20)

        alter table student change column sname stunamevarchar(20);


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  • indesign排版标点挤压设置技巧

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    如果我设置的是【避头尾间断类型】-【先推出】,就会出现左边的标点溢出。如下图:如果我设置的是【确定调整量优先级】,就会出现右边的标点溢出。如下图:如果把【视觉边距对齐方式】的勾选去掉,标点就不会溢出,...

    indesign排版标点挤压设置技巧

    1 最近在用 InDesign 排一本杂志,遇到的是标点溢出的问题。如果我设置的是【避头尾间断类型】-【先推出】,就会出现左边的标点溢出。如下图:如果我设置的是【确定调整量优先级】,就会出现右边的标点溢出。如下图:如果把【视觉边距对齐方式】的勾选去掉,标点就不会溢出,但是又出现对不齐的问题了:2请问如何设置,能使左右两边的标点都对齐呢?分析问题:InDesign 文章面板的【视觉边距对齐方式】是给西文用的,原则上不可用于中文。截的第一张图是典型的,将这一选项为中文文本开启后的糟糕效果。段落面板菜单的【避头尾间断类型】和标点是否突出文本框没有任何关系,这一选项控制的是文本在何处换行。你前两张截图中的效果是【视觉边距对齐方式】的责任,【避头尾间断类型】只是恰好使得标点在那个位置。要想让栏边的标点压缩掉多余的空白,用的是段落面板的【标点挤压设置】。用【避头尾间断类型】的时候根本就不知道自己在干什么,你也不明白【视觉边距对齐方式】是给什么情况用的(而且也没能观察出用于汉字时的异样)。遇到不明白的功能,去查 Adobe 官方在线提供且提供 PDF 下载的 InDesign 帮助文档。3解决方案:InDesign 自带的标点挤压集中,用于日文的【所有行尾 1/2 个字宽】其实就能达到你的需求。当然,得确保你目前用的是 Adobe CJK 书写器(单行或段落都可以)。如果在段落面板里看不到那些日文挤压集,去 首选项 标点挤压选项 来启用它们。如果需要在现有标点挤压集上自定义,InDesign 操作的步骤如下:步骤一、进入:段落 标点挤压设置 详细步骤二、基于你目前使用的标点挤压集来新建一个。步骤三、选择:上一类:行首符步骤四、在下一类列表中的 前括号:最大值 那里输入 -50%,存储。提示:在“字符类” 选项下拉列表中可以选择要编辑其字间距设置的字符类。从“前后”选项下拉列表选择“ 上一类” 或“下一类”。“上一类” 是指“字符类”中选择的符号和下一个符号之间的距离。选择“下一类”是指“ 字符类”中选择的符号和上一个符号之间的距离。5. 行距基准位置指定行距度量的基准位置为行距基准位置。设置“行距模式”选项,可以调整行距度量的基准位置。可选的选项有“全角字框,上/右”、“全角字框,居中”、“罗马字基线”和“全角字框,下/左”。如果使用默认设置(全角字框,上/ 右),测量文本行的行距时将计算从其全角字框上边缘到下一行的全角字框上边缘之间的距离。选择一行并使用“全角字框,上/右”设置增大行距值,便可增大选定行与下一行之间的空间,因为测量行距的方向是从当前行向下一行进行测量。“行距基准位置”设置的其他所有选项在测量行距时都将计算当前行到上一行之间的距离,所以更改这些设置的行距量将会增大当前行上方的行间距。4InDesign 软件的标点挤压集设置中的百分数表示需要补偿的空白大小。【上一类行首符;下一类前括号最小值、所需值、最大值:-50%】意为:前括号在行首符之后(即前括号在行首)时,空白情况始终为【减去两个字符间 50% 字宽的空白】。具体数值可以根据你用的字体来调整,比如方正新书宋的圆括号比较居中,那就可以少减些空白,试试 40% 左右吧。【前括号】又可分解为三类字符,可分别调整。提示:在设置“最小值” 、“所需值”和“ 最大值”时要注意。当设置的“最小值”大于“ 最大值”或“所需值”时,将弹 出一个提示对话框,如 图 5-92 所示。提示此值为无效值。因此要先 设置“最大值”,接着设置 “所需值”再设置“最小值” 。同样当设置的“最大值”小于“最小值” 或“所需值”时也为无效值,因此要先设置“ 最小值”,接着 设置“ 所需值”,再设置“最大值”。5indesign 中版面网格和标点挤压的使用(基础版)作者:绿墙山介绍除了【文本框架】之外的文字排版方式【版面网络】。另外扩充一些关于避头尾和标点挤压的知识。这两者之间没什么必然联系,就作为给阿矾 Indesign 同人本排版傻瓜教程的补充吧。=1、版面网格的设置和使用在学习版面网格之前,至少应该掌握文本框架(即一般文本框)的使用。关于这一点请移步阿矾的教程 Indesign 同人本排版傻瓜教程 第一弹。版面网格是另一种排文字的方法,用法上和文本框架略有区别。因为本人能力有限,所以在这里就初步给大家介绍一下这个东西的用法,当做对阿矾那个傻瓜教作者:绿墙山介绍除了【文本框架】之外的文字排版方式【版面网络】。另外扩充一些关于避头尾和标点挤压的知识。这两者之间没什么必然联系,就作为给阿矾 Indesign 同人本排版傻瓜教程的补充吧。=61、版面网格的设置和使用在学习版面网格之前,至少应该掌握文本框架(即一般文本框)的使用。关于这一点请移步阿矾的教程 Indesign 同人本排版傻瓜教程 第一弹。版面网格是另一种排文字的方法,用法上和文本框架略有区别。因为本人能力有限,所以在这里就初步给大家介绍一下这个东西的用法,当做对阿矾那个傻瓜教程的补充。1.1 建立版面网格从新建文档时就可以进行版面网络设置:如果采用文本框架,此时就选择最右的【边距和分栏】来设置。而我们这里介绍的版面网格则点选中间的按钮。点击后进入版面网格的设置:7这时候可以发现:页面上出现了稿纸一样的网格;可以新建版面网格。【网格属性】的设置和文本框架差不多,按需求自设。注意上图红色框。其中【垂直】和【水平】两项,可以设置网格的形状,默认是正方形,可以按需求压扁或拉长。字间距也可以按需增减。而这里的行间距和一般文本框略不同,是指上一行格子的底线与下一行格子的顶部之间的距离,在这里设置 9 点相当于行距(9 点+字号 9 点=18 点),注意不要和文本框架里的设置搞混。【行和栏】的设置,这里我们可以发现,版面网格是按照字数 x 行数来定义版面的。勾选【预览】之后可以在后面的页面上看到效果,根据版面的需要进行设置即可。【起点】的设置,如果选择【上/外】,则是以网格的上外角(见上图蓝色框)为基准,据此调整网格的位置。确定之后页面变成了这样的网格。8如果在已建好的文档里想进行版面网格的修改,可以通过【主页】功能来设置。关于主页的基础继续参见阿矾的 Indesign 同人本排版傻瓜教程 第二弹,这里不赘述。点选需要设置的【主页】之后,从主菜单里选择【版面】【版面网格】,就能进入刚才的编辑页面了。设置好之后将主页应用到相应的页面中去。91.2 版面网格的使用建好网格之后,从工具栏里找到网格工具。下图蓝色圈是文本框架工具,而我们要选择的是红色圈里的【水平网格工具】或【垂直网格工具】。选择后在页面的网格中拉出自己需要的网格,一般就按照刚才建立的网格来拖拉就可以了。这时候就会新建一个网格框,位置是可以移动的。网格框的文字导入和文本框差不多。网格框的右下角可以显示实际的字符数。点击右下角的红色小加号,和文本框一样可以自动填充后面的网格。10单击网格框,右键,在【框架类型】中可以让【文本框架】和【框架网格】互相转换,也可以在【框架网格选项】中进行修改。进入【段落】设置界面,像文本框架一样,可以设置段首缩进(下图蓝色框),但【段前间距】和【段后间距】(红色框)设置无效了。也就是说使用框架网格,就没办法设置段间距。(关于段间距是啥,请移步我之前写的 简单粗暴的同人本排版教程-Q&A 版)如果想采用小行间距+大段间距的排版,貌似就不能用版面网络,而得去用文本框架了。此外我们也可以发现,虽然有网格,但文字并不是对齐的。如果你和我一样是个对齐强迫症患者,那么看到下面的第二行就会觉得浑身难受:这是因为标点挤压的存在,我放在下一个部分中来说。1.3 框架网格的运用11目前来说,使用框架网格和一般的文本框架似乎没多大区别。框架网格如果设置熟练的话,操作的简便程度和文本框架是没有什么区别的,而且除了段间距之外大部分段落样式都可以应用(关于段落样式的简单应用还是请看阿矾的 Indesign 同人本排版傻瓜教程 第一弹)。以基础的同人本排版而言,这两种方法都没有问题。个人感觉框架网格会比较整齐,推荐将框架网格和普通的文本框架混合使用,例如正文采用框架网格,标题是普通文本框架。说网格比较整齐的原因,主要针对强迫症患者。下图是采用一般的文本框架做的示例,仔细看会发现因为左侧页面正文的文本框长度和右边不同,所以左右两侧的正文是对不齐的(注意左右两侧的最后一行)。用版面网格是可以避免这个问题的。这里只举着一个例子,大家自己多体会吧。2 标点挤压设置2.1 标点挤压的概念关于标点挤压,可能有很多人觉得陌生,不知道是怎么回事儿。indesign 的帮助文档上是这么写的:在文本排版中,通过标点挤压控制中文和日文字符、罗马字、标点符号、特殊符号、行首、行尾和数字的间距。也可以指定段落缩进。12说简单点,就是各种标点符号占多大的空。不妨回忆一下中学时候用作文稿纸写作文的时候,逗号、顿号、句号占一个格子,而如果句号和引号相连,则两个标点共用一个格子诸如此类的规则,在 ID 里面是可以手动修改的。标点的空间需求可以是刚性的,也可以在一定范围内浮动(即“挤压”)。通常来说,如果是【逗号+引号】连用,逗号占全角,引号占半角,加在一起是一个半格。但由于有时需要避头尾,因此标点会相应发生挤压。由于标点挤压的存在,文字可能不会全部对齐,这在版面网格界面里尤其明显。也属于正常现象。什么叫避头尾?比如在 word 里写一段话,每一行的第一个字符不能是逗号、句号、冒号等标点,如果刚好遇到这种情况,那么:把上一行的标点挤一挤,让这个逗号句号冒号挤在上一行的末尾;把上一行的最后一个字挪下来,那么上一行的标点和字间距都可能会拉开,而下一行的开头就是一个汉字加一个标点。在 word 里会按照一定默认规则来执行这个避头尾设置,ID 也有一套默认的避头尾设置。在中文排版里避头尾设置是必备的,不然你很可能就会得到如下的奇葩物:如果排版做成这样,就可以去切腹了。下面来告诉大家如何在 ID 里设置。2.2 避头尾和标点挤压的设置在【段落】窗口里能找到避头尾和标点挤压的应用设置。在【避头尾设置】里选择【简体中文避头尾】,在【标点挤压设置】里选择【简体中文默认值】。13关于避头尾,一般选择默认就 OK 了。标点挤压可能需要进一步的调整。在【标点挤压设置】的下来菜单里选择【基本】,或者从主菜单里进入:【文字】【标点挤压设置】【基本】上图中蓝色的位置,可以设置段落首行缩进 2 字符,比在【段落】里自己手动调整段首缩进要准确。点击【详细】则可以进入更繁琐的界面:14标点挤压的基本思路是【上一类】和【下一类】之间的挤压。比如这句话:“排版是个体力活。”其中开引号是【排】字的【上一类】,【排】是开引号的【下一类】;【活】是句号的【上一类】,句号又是回引号的【上一类】。具体的设置大家可以自己尝试,总之挺复杂的,这里只是简单介绍一下这个功能。另外有一个关于全角字符和半角字符的问题,标点、数字和字母都会涉及。有时候在 word里面没法直观地看出是半角还是全角,但可以统一调整。Office2013 版的界面如下图,红圈里【更改大小写】【全角】。2.3 标点挤压模板的使用和导出我在之前的排版教程里有推荐过,这次也还是推这个模板(戳我),大家可以在这个基础上自己做调整。或者就直接应用 ID 里面的【简体中文默认值】。这两种挤压模板的区别,自己应用一下就知道了。如果自己设置了一个模板,在修改好设置之后,选择【储存】,之后可以反复在该文档内应用这个模板。那么跨文档要怎么办?15解决方案:保存这个文档。不管这个文档是什么,作为 indd 文件保存之后,在新的文档里进入【标点挤压设置】界面,在右侧选择【导入】(下图红色框),选取之前保存的那个

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  • python – 使用pandas快速删除标点符号

    千次阅读 2020-12-19 02:20:12
    >对大字符串执行str.translate,删除标点符号(排除第1步中的分隔符). >在步骤1中用于连接的分隔符上拆分字符串.结果列表必须与初始列具有相同的长度. 在这个例子中,我们考虑管道分离器.如果您的数据包含管道,则必须...

    建立

    出于演示的目的,让我们考虑一下这个DataFrame.

    df = pd.DataFrame({'text':['a..b?!??', '%hgh&12','abc123!!!', '$$$1234']})

    df

    text

    0 a..b?!??

    1 %hgh&12

    2 abc123!!!

    3 $$$1234

    下面,我逐一列出替代方案,以提高性能

    str.replace

    包含此选项可将默认方法建立为比较其他更高性能解决方案的基准.

    这使用pandas内置的str.replace函数,它执行基于正则表达式的替换.

    df['text'] = df['text'].str.replace(r'[^\w\s]+', '')

    df

    text

    0 ab

    1 hgh12

    2 abc123

    3 1234

    这很容易编码,并且可读性很强,但速度很慢.

    regex.sub

    这涉及使用re库中的sub函数.为性能预编译正则表达式模式,并在列表解析中调用regex.sub.如果你可以节省一些内存,事先将df [‘text’]转换为一个列表,你将获得一个很好的性能提升.

    import re

    p = re.compile(r'[^\w\s]+')

    df['text'] = [p.sub('', x) for x in df['text'].tolist()]

    df

    text

    0 ab

    1 hgh12

    2 abc123

    3 1234

    注意:如果您的数据具有NaN值,则此(以及下面的下一个方法)将无法正常工作.请参阅“其他注意事项”部分.

    str.translate

    python的str.translate函数在C中实现,因此非常快.

    这是如何工作的:

    >首先,使用您选择的单个(或多个)字符分隔符将所有字符串连接在一起以形成一个巨大的字符串.您必须使用可保证不属于数据的字符/子字符串.

    >对大字符串执行str.translate,删除标点符号(排除第1步中的分隔符).

    >在步骤1中用于连接的分隔符上拆分字符串.结果列表必须与初始列具有相同的长度.

    在这个例子中,我们考虑管道分离器.如果您的数据包含管道,则必须选择另一个分隔符.

    import string

    punct = '!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{}~' # `|` is not present here

    transtab = str.maketrans(dict.fromkeys(punct, ''))

    df['text'] = '|'.join(df['text'].tolist()).translate(transtab).split('|')

    df

    text

    0 ab

    1 hgh12

    2 abc123

    3 1234

    性能

    到目前为止,str.translate表现最好.请注意,下图包含MaxU’s answer的另一个变量Series.str.translate.

    (有趣的是,我第二次重申这一点,结果与之前略有不同.在第二次运行期间,似乎re.sub在str.translate上赢得了非常少量的数据.)

    使用翻译有一个固有的风险(特别是,决定使用哪个分隔符的过程自动化的问题是非平凡的),但是权衡取舍是值得冒险的.

    其他考虑因素

    使用列表推导方法处理NaN;请注意,只有您的数据没有NaN时,此方法(以及下一个方法)才有效.处理NaN时,您必须确定非空值的索引并仅替换它们.尝试这样的事情:

    df = pd.DataFrame({'text': [

    'a..b?!??', np.nan, '%hgh&12','abc123!!!', '$$$1234', np.nan]})

    idx = np.flatnonzero(df['text'].notna())

    col_idx = df.columns.get_loc('text')

    df.iloc[idx,col_idx] = [

    p.sub('', x) for x in df.iloc[idx,col_idx].tolist()]

    df

    text

    0 ab

    1 NaN

    2 hgh12

    3 abc123

    4 1234

    5 NaN

    处理DataFrames;如果您正在处理DataFrames,其中每列需要替换,过程很简单:

    v = pd.Series(df.values.ravel())

    df[:] = translate(v).values.reshape(df.shape)

    要么,

    v = df.stack()

    v[:] = translate(v)

    df = v.unstack()

    请注意,下面使用基准测试代码定义translate函数.

    每个解决方案都有权衡,因此决定最适合您需求的解决方案将取决于您愿意牺牲的内容.两个非常常见的考虑因素是性能(我们已经看到)和内存使用情况. str.translate是一个需要内存的解决方案,因此请谨慎使用.

    另一个考虑因素是你的正则表达式的复杂性.有时,您可能希望删除任何非字母数字或空格的内容. Othertimes,你需要保留某些字符,如连字符,冒号和句子终结符[.!?].指定这些明确增加了正则表达式的复杂性,这可能反过来影响这些解决方案的性能.确保测试这些解决方案

    关于您的数据,然后再决定使用什么.

    最后,使用此解决方案将删除unicode字符.你可能想调整你的正则表达式(如果使用基于正则表达式的解决方案),或者只是使用str.translate.

    为了获得更高的性能(对于更大的N),请在Paul Panzer之前查看这个答案.

    附录

    功能

    def pd_replace(df):

    return df.assign(text=df['text'].str.replace(r'[^\w\s]+', ''))

    def re_sub(df):

    p = re.compile(r'[^\w\s]+')

    return df.assign(text=[p.sub('', x) for x in df['text'].tolist()])

    def translate(df):

    punct = string.punctuation.replace('|', '')

    transtab = str.maketrans(dict.fromkeys(punct, ''))

    return df.assign(

    text='|'.join(df['text'].tolist()).translate(transtab).split('|')

    )

    # MaxU's version (https://stackoverflow.com/a/50444659/4909087)

    def pd_translate(df):

    punct = string.punctuation.replace('|', '')

    transtab = str.maketrans(dict.fromkeys(punct, ''))

    return df.assign(text=df['text'].str.translate(transtab))

    绩效基准代码

    from timeit import timeit

    import pandas as pd

    import matplotlib.pyplot as plt

    res = pd.DataFrame(

    index=['pd_replace', 're_sub', 'translate', 'pd_translate'],

    columns=[10, 50, 100, 500, 1000, 5000, 10000, 50000],

    dtype=float

    )

    for f in res.index:

    for c in res.columns:

    l = ['a..b?!??', '%hgh&12','abc123!!!', '$$$1234'] * c

    df = pd.DataFrame({'text' : l})

    stmt = '{}(df)'.format(f)

    setp = 'from __main__ import df, {}'.format(f)

    res.at[f, c] = timeit(stmt, setp, number=30)

    ax = res.div(res.min()).T.plot(loglog=True)

    ax.set_xlabel("N");

    ax.set_ylabel("time (relative)");

    plt.show()

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  • matlab数据类型转换实用案例

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    之前群友在群里发了一张有关数据类型转换的图片数据类型转换对于经常使用Matlab的人来说真的是很基础且实用的知识点,but! 相互之间转换关系很复杂不容易记,每次使用的时候都要百度,为了方便大家记住数据类型转换...

    之前群友在群里发了一张有关数据类型转换的图片

    bcbe20783c2feeaaba5e27e36b015070.png

    数据类型转换对于经常使用Matlab的人来说真的是很基础且实用的知识点,but! 相互之间转换关系很复杂不容易记,每次使用的时候都要百度,为了方便大家记住数据类型转换关系,转换图便应运而生,下图就是过冷水给大家分享的转换图。

    173dd9a607f40fe1667198b4587fc2f6.png

    符号数值计算默认精度是32位,是Matlab数值计算的2倍,符号运算要比数值运算更精确。过冷水的习惯一般都是做符号运算,最后转换成数值型符号,这样在编程过程中不容易出错。

    先从数值型符号来开始学习

    使用函数class可查看数据类型,pi是一个数,有效数是小数点两位,想看其小数点后八位,怎么做?就可以使用vpa函数。

    小数点后八位我们看见了,这是时候数据类型改变了,变成了符号型,有时候做积分或者求导的时候必须要做符号运算,得到数据自然是符号类型,如何将符号类型转换成数值类型呢?

    过冷水最早摸索符号数据类型转换主要是为了想解决在图像绘图的时候自动标点的问题,不仅要找到极小值点,还要在极小值点处标出具体值

    0a97e91697e3098bde3dd9593cdfb2f5.png

    不用怀疑,此处肯定有转换数据类型的小技巧

    先使用find函数找出两条线的交点位置[m_one,n_one] ,求得该位置具体的的x,y值,注意代码

    m是数值类型,而str是字符串类型,此处过冷水就使用了数值转换字符串的函数num2str

    而关于str2num函数由于过冷水对其不太了解不知道具体使用场景是什么,

    只是觉得字符串转换成数值有什么用呢?加密吗?12345=活捉满广志?实际numstr 、strnum 还不一定能构成循环

    所以到底有什么用?有懂得人可以告诉我,还需要注意的是num2str(double(n))

    可知实际n是一个符号表达式,想要将其转换成字符串表达式,过冷水做了两步变化,实际可以自己转换的

    当时过冷水功夫不到家不知道使用char函数也可以实现,现在知道了,编程只有学的越多,知道的越多做事情才省事,半生不熟的时候使用的方法有时候看起来很笨,所以多看过冷水的推文学习实用小技巧总是对自己有好处的。

    如果有一直关注过冷水推文的读者,应该有看过推文一文带你轻松搞定matlab各种数据读写其中就有使用char函数,不过此处可不是转换符号表达式

    这里有两处使用了char ,就是对数据类型进行处理,读取文本数据。关于数据类型这一块的知识复杂,其连接性比较广,想要熟练掌握需要在实际案例中使用,本期过冷水就给大家演示一下各转换关系的实际使用场景,让大家心里有数,知道去使用它。希望能够起到抛砖引玉的效果。

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  • 基本数据类型和引用数据类型的区别 Java中的数据类型分为两大类,基本数据类型和引用数据类型。 一、基本数据类型 基本数据类型只有8种,可按照如下分类 ①整数类型:long、int、short、byte ②浮点类型:float、...
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  • 英语中标点符号用法

    2021-05-26 03:21:42
    标点符号可以帮助我们更清晰明了地表达自己的观点。那么如何在英语里正确的运用标点符号呢,它跟中文又有什么区别呢。接下来小编在这里给大家带来英语中标点符号的用法,我们一起来看看吧!英语中标点符号用法一.逗号...
  • MYSQL数据类型、范式索引总结

    千次阅读 2021-01-02 15:42:53
    MySQL基础(MySQL5.1)MySQL的数据类型MySQL数据类型简介整数类型、浮点数类型和定点数类型日期与时间类型字符串类型二进制类型MySQL数据类型选择MySQL范式MySQL范式介绍MySQL范式联系与转化MySQL索引索引的含义...
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  •   利用EndNote进行论文参考文献的插入可以说是非常方便;但其亦具有一个问题,就是对...  首先,如果我们需要修改、更新一个适合自己的参考文献引用格式,建议大家基于已有的格式来另存为并修改,不要全部从头开始
  • 被注释部分:这部分的代码都是我从高德开发文档抄录下来的代码和从别人博客中搬运过来的代码(被我乱改后的),这些代码是我遇到问题和不断修改的过程,所以我这部分也保留了大半,方便以后查看。 上传图片太麻烦,...
  • SQL函数类型及函数使用大全

    千次阅读 2018-04-26 10:03:53
    函数经常和查询表达式结合使用来修改列值。这只需将列名作为参数传递给函数即可,随后函数将引用插入到 SELECT 查询的列的列表中,如下所示: SELECT   Title ,   NationalIDNumber ,   YEAR ( BirthDate )   AS...
  • 顺带一提:讯飞对不同认证类型用户开 放的SDK的使用次数是有不同的,详情如下图。 账号申请完成后,需要去你自己的控制台注册你的应用,同时也可以看到你的应用对应的 APPID 等属性,开通的功能,调用量剩余次数等...

空空如也

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修改标点的方法及类型