说明：刚开始用的round(值1/值2\100,1)结果没出效果，才搜到decimal函数在工作中会遇到计算小数而且需要显现出小数末尾的0，我们会用到DECIMAL这个函数，这是一个函数非常强悍：具体用法DECIMAL(P,D);在上面的语法中：P是表示有效数字数的精度。P范围为1〜65。D是表示小数点后的位数。D的范围是0~30

Oracle固有数据类型DATE、TIMESTAMP和INTERVAL是紧密相关的。DATE和TIMESTAMP类型存储精度可变的固定日期/时间。INTERVAL类型可以很容易地存储一个时间量，如“8个小时”或“30天”。许多新应用都在使用TIMESTAMP类型，这有两个原因：一方面它支持小数秒，而DATE类型不支持；另一方面TIMESTAMP

使用修改器时，"\_id"的值不能改变，而整个文档在替换时是可以改变"\_id"的。$set用来修改一个键的值。$unset用来删除一个键。$inc用来增加已有键的值，或者在键不存在时创建一个键。只能用于整数、长整数、或者双精度浮点数。$push往数组里添加东西,$pop从数组中删除元素。{$pop:{key:1}}从数据末

摘要：　　本文针对视频目标检测问题提出时空记忆网络(STMN)。它的核心是时空记忆模块，作为一种递归计算单元去建模长时间目标外观和运动信息。STMN可以用一个预训练的CNNbackbone进行初始化，这对提高检测精度非常重要。本文为了建模目标运动提出匹配变换去对齐帧到帧的特征。本文的方法在VID数据集上获得了stateoftheart的结

第一类：数值类型一.数值型包括1.int(整型)：python3里数字不管多大永远都是int长整型，且没有大小限制，受限于内存区域的大小类型转换：int(x)返回一个整数2.float(浮点型)：有整数部分和小数部分组成。支持十进制和科学计数法表示。只有双精度型类型转换：float(x)返回一个浮点数3.c

在通过飞速灵燕智能体平台构建智能知识库的过程中，文本分割作为知识处理的基础环节，其精度直接影响后续检索、问答及知识图谱构建的质量。传统基于固定长度的分割方法在面对复杂文档时，常面临语义断裂与处理效率的双重挑战，而结合结构化信息与智能模型的优化方案，正成为突

一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率，并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临的挑战。二、深度学习在语音识别中的应用1.基于深度神经网络的语音

1背景目前测试组同学基本具备自动化脚本编写能力，为了提高效率，如何灵活运用这些维护的脚本去替代部分手工的重复工作？为了达到测试过程中更多的去使用自动化方式，如何能够保证通过脚本覆盖更多的校验点，提高自动化测试的精度和力度？那么一定是不断的丰富断言，符合预期

三维云展凭借其独特的技术优势，彻底改变了传统的展示模式，让企业产品和服务的呈现效果得到了质的飞跃。通过先进且成熟的3D建模技术，企业的产品可以以1:1的精准比例复刻到虚拟展厅中，即便是极其细微的螺丝纹理、产品上的微小标识等每一个细节，都能借助高精度的渲染算

一、问题描述与递推关系建立洛谷P1255数楼梯问题要求计算n级台阶的不同走法数，每次可以跨1级或2级。这本质上是斐波那契数列的变种问题，递推公式为f(n)f(n1)f(n2)。当n≤50时可用普通整型存储，但题目中n可能达到5000，这就必须使用高精度运