目录SQL将小数转为保留两位的百分数常用的日期格式化补充：秒/毫秒转为持续时间常用拼接方式：本篇开启数据库在工作中常用到的格式转换与工具，欢迎大家评论留言?SQL将小数转为保留两位的百分数CONCAT(CONVERT(()*100,DECIMAL(18,2)),'%')turnNum常用的日期格式化引用的是CSDN博主isTrueLoveColour的文章，并稍加补充DATE_FORMAT(,)%a缩写星期名%b缩写月名%c月，数值%D带有英文前缀的月中的天%d月的天，数值(00-31)%e月的天，数值(0-31)%f微秒%H小时(00-23)%h小时(01-12)%I小时(01-12)%i分
目录SQL将小数转为保留两位的百分数常用的日期格式化补充：秒/毫秒转为持续时间常用拼接方式：本篇开启数据库在工作中常用到的格式转换与工具，欢迎大家评论留言?SQL将小数转为保留两位的百分数CONCAT(CONVERT(()*100,DECIMAL(18,2)),'%')turnNum常用的日期格式化引用的是CSDN博主isTrueLoveColour的文章，并稍加补充DATE_FORMAT(,)%a缩写星期名%b缩写月名%c月，数值%D带有英文前缀的月中的天%d月的天，数值(00-31)%e月的天，数值(0-31)%f微秒%H小时(00-23)%h小时(01-12)%I小时(01-12)%i分
【例1】求1/n的值。问题描述给定个非0的整数n，计算1/n的值。输入第一行整数T，表示测试组数。后面T行，每行一个整数n(1≤|n|≤10^5)。输出输出1/n(是循环小数的，只输出第一个循环节)。输入样例4237168输出样例0.50.30.1428570.005952380 （1）编程思路。 定义数组intvis[100001];，其中vis[i]表示整数i作为余数是否出现过。初始时，数组vis的各元素值（除vis[0]外）全部置为0，置vis[0]=1，因为若余数为0，表示除法结束。 模拟竖式除法过程，从num=1开始，先置vis[num]=1（表示余数num出现了）
【例1】求1/n的值。问题描述给定个非0的整数n，计算1/n的值。输入第一行整数T，表示测试组数。后面T行，每行一个整数n(1≤|n|≤10^5)。输出输出1/n(是循环小数的，只输出第一个循环节)。输入样例4237168输出样例0.50.30.1428570.005952380 （1）编程思路。 定义数组intvis[100001];，其中vis[i]表示整数i作为余数是否出现过。初始时，数组vis的各元素值（除vis[0]外）全部置为0，置vis[0]=1，因为若余数为0，表示除法结束。 模拟竖式除法过程，从num=1开始，先置vis[num]=1（表示余数num出现了）
Question1.运行时闪退报错,报错内容2022-07-0900:04:23.135417+0800xxx2:xxxxx[320:25893]Errorloading/var/containers/Bundle/Application/2C59539A-FEC4-4BE0-AEF4-58F48B4CAD54/xxx2:xxxxx.app/Frameworks/UnityFramework.framework/UnityFramework:dlopen(/var/containers/Bundle/Application/2C59539A-FEC4-4BE0-AEF4-58F48B4CAD5
Question1.运行时闪退报错,报错内容2022-07-0900:04:23.135417+0800xxx2:xxxxx[320:25893]Errorloading/var/containers/Bundle/Application/2C59539A-FEC4-4BE0-AEF4-58F48B4CAD54/xxx2:xxxxx.app/Frameworks/UnityFramework.framework/UnityFramework:dlopen(/var/containers/Bundle/Application/2C59539A-FEC4-4BE0-AEF4-58F48B4CAD5
之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f
之前写一个作业样本不均衡问题。然后查了很多文章都说要更换评价指标，不能再使用准确率了，要计算F值。我看了一下F值怎么计算，看了挺多文章的，但是感觉说的比较迷惑，或者说法比较拗口。最后还是自己再总结一个。查准率、查全率、F值我们平时对于一个模型预测的准不准，我们最先想到的是用准确率(Accuracy)进行评价。$$A=\frac{true}{total}$$这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。所以我们可以引入查准率和查全率。查准率(Precision)：某一分类你预测对了多少个。$P=\frac{预测对的某一类}{你预测的某一类}$查全率(Recall)：某一分类你预测出来多少个。$R=\f
