Mysql数学函数不求人_MySQL
MySQL教程是:Mysql数学函数不求人。所有的数学函数在一个出错的情况下返回NULL。
-
单目减。改变参数的符号。
mysql> select - 2;
注意,如果这个操作符与一个BIGINT使用,返回值是一个BIGINT!这意味着你应该避免在整数上使用-,那可能有值-2^63!
ABS(X)
返回X的绝对值。
mysql> select ABS(2);
-> 2
mysql> select ABS(-32);
-> 32
该功能可安全用于BIGINT值。
SIGN(X)
返回参数的符号,为-1、0或1,取决于X是否是负数、零或正数。
mysql> select SIGN(-32);
-> -1
mysql> select SIGN(0);
-> 0
mysql> select SIGN(234);
-> 1
MOD(N,M)
%
模 (类似C中的%操作符)。返回N被M除的余数。
mysql> select MOD(234, 10);
-> 4
mysql> select 253 % 7;
-> 1
mysql> select MOD(29,9);
-> 2
这个函数可安全用于BIGINT值。
FLOOR(X)
返回不大于X的最大整数值。
mysql> select FLOOR(1.23);
-> 1
mysql> select FLOOR(-1.23);
-> -2
注意返回值被变换为一个BIGINT!
CEILING(X)
返回不小于X的最小整数值。
mysql> select CEILING(1.23);
-> 2
mysql> select CEILING(-1.23);
-> -1
注意返回值被变换为一个BIGINT!
ROUND(X)
返回参数X的四舍五入的一个整数。
mysql> select ROUND(-1.23);
-> -1
mysql> select ROUND(-1.58);
-> -2
mysql> select ROUND(1.58);
-> 2

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Nombor Aheptagonalberisannomboryang boleh diwakili sebagaiheptagon.Aheptagonisapolygondengan7sisi.Nombor Aheptagonalbolehdiwakilisebagaigabunganpelapisberturutandariheptagon(7 segipoligon).Nombor heptagonalbolehditerangkan dengan lebih baikdengan angka di bawah. oleh itu,

Mengira kedengaran mudah, tetapi sangat sukar untuk dilaksanakan dalam amalan. Bayangkan anda diangkut ke hutan hujan tropika yang asli untuk menjalankan banci hidupan liar. Setiap kali anda melihat haiwan, ambil gambar. Kamera digital hanya merekodkan jumlah bilangan haiwan yang dijejaki, tetapi anda berminat dengan bilangan haiwan unik, tetapi tiada statistik. Jadi apakah cara terbaik untuk mengakses populasi haiwan yang unik ini? Pada ketika ini, anda mesti berkata, mula mengira sekarang dan akhirnya bandingkan setiap spesies baharu daripada foto ke senarai. Walau bagaimanapun, kaedah pengiraan biasa ini kadangkala tidak sesuai untuk jumlah maklumat sehingga berbilion-bilion penyertaan. Para saintis komputer dari Institut Statistik India, UNL, dan Universiti Nasional Singapura telah mencadangkan algoritma baharu - CVM. Ia boleh menganggarkan pengiraan item yang berbeza dalam senarai panjang.

Sekelip mata, paradigma pembelajaran mesin akan berubah! Hari ini, infrastruktur yang mendominasi bidang pembelajaran mendalam ialah multilayer perceptron (MLP), yang meletakkan fungsi pengaktifan pada neuron. Jadi, selain daripada itu, adakah laluan baharu yang boleh kita lalui? Hari ini, pasukan dari MIT, Caltech, Universiti Timur Laut dan institusi lain mengeluarkan struktur rangkaian saraf baharu-Kolmogorov–Arnold Networks (KAN). Para penyelidik membuat perubahan mudah kepada MLP dengan mengalihkan fungsi pengaktifan yang boleh dipelajari daripada nod (neuron) ke tepi (berat)! Alamat kertas: https://arxiv.org/pdf/2404.19756 Perubahan ini kelihatan tidak berasas pada pandangan pertama

Visi Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, lukisan AI telah menjadi topik hangat pada masa ini. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mendalam, kecerdasan buatan boleh menjana imej realistik untuk mencipta karya seni yang menakjubkan. Di sebalik karya-karya menakjubkan ini, ia tidak dapat dipisahkan daripada sokongan pengetahuan matematik. Model matematik memainkan peranan penting dalam lukisan AI. Di satu pihak, model matematik digunakan untuk menerangkan dan mewakili maklumat imej, membolehkan komputer memahami dan memproses imej. Sebaliknya, model matematik juga digunakan untuk melatih model pembelajaran mendalam untuk mencapai penjanaan imej automatik. Model pembelajaran mendalam membawa penjanaan imej berkualiti tinggi Model pembelajaran mendalam adalah bahagian teras lukisan AI. Ia mengenal pasti dan mensimulasikan ciri-ciri imej dengan mempelajari sejumlah besar data imej, dan melalui pemprosesan data berbilang peringkat

ChatGPT juga memahami helah manusia apabila ia datang untuk menjana nombor rawak. ChatGPT mungkin artis omong kosong dan penyebar maklumat salah, tetapi ia bukan "ahli matematik"! Baru-baru ini, Colin Fraser, seorang saintis data Meta, mendapati bahawa ChatGPT tidak boleh menjana nombor rawak yang benar-benar rawak, tetapi lebih seperti "nombor rawak manusia." Melalui eksperimen, Fraser membuat kesimpulan: "ChatGPT sangat menyukai nombor 42 dan 7. Netizen mengatakan bahawa ini bermakna manusia sangat menyukai nombor ini. ChatGPT juga menyukai "Jawapan Tertinggi kepada Alam Semesta". Dalam ujiannya, gesaan yang dimasukkan oleh Fraser adalah seperti berikut: "Pilih nombor rawak

Sejak kebelakangan ini, lukisan AI sangat popular. Walaupun anda kagum dengan keupayaan lukisan AI, apa yang anda mungkin tidak tahu ialah model resapan memainkan peranan yang besar di dalamnya. Ambil model OpenAI's DALL·E 2 sebagai contoh Hanya masukkan teks ringkas (prompt) dan ia boleh menjana berbilang imej definisi tinggi 1024*1024. Tidak lama selepas DALL·E 2 diumumkan, Google kemudiannya mengeluarkan Imagen, model AI teks-ke-imej yang boleh menjana imej realistik tempat kejadian daripada penerangan teks yang diberikan. Hanya beberapa hari yang lalu, Stability.Ai mengeluarkan model imej penjanaan teks Stable Diffusi secara terbuka

Pada pertengahan Oktober 2022, Justin Gilmer terbang dari California ke New York untuk melawat bekas mentornya Michael Saks, seorang ahli matematik di Universiti Rutgers, di Pantai Timur. Semasa mengenangkan, mereka tidak bercakap tentang matematik. Malah, Gilmer tidak memikirkan secara serius tentang matematik sejak memperoleh PhD di Universiti Rutgers pada 2015. Pada masa itu, dia memutuskan untuk tidak meneruskan kerjaya dalam bidang akademik dan mula mengajar dirinya pengaturcaraan. Semasa makan malam bersama Saks, Gilmer memberitahu mentornya tentang kerjanya di Google: pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Semasa dia berjalan di sepanjang laluan di kampus, Gilmer teringat bahawa pada tahun 2013, dia menghabiskan lebih daripada setahun berjalan di laluan ini.
