T-SQL语法大全，比较完整的T-SQL语法简述

C: 字符(串), 长度为1, 最大有65535 BYTES, 初始值为: space,例: ‘M’; D: 日期, 格式为YYYYMMDD, 最大是’9999/12/31’ ,例:’1999/12/03’. F: 浮点数, 长度为8, 例如: 4.285714285714286E-01 I: 整数 范围 :-2^31 ~ 2^31-1 N: 数值组成的字符串: 011, ‘302’. P: packed 数,用于小数点数值,例如: 12.00542; T: 时间, 格式为HHMMSS,例如: ’14:03:00’, ’21:30:39’. X: 16进制数, 例如 ‘1A03’.

在VS中配置CUDA时，本身是不识别CUDA关键字的，关键字不能高亮。早期的CUDA版本在SDK中提供了usertype.dat,其中包含CUDA的关键字，但后来的CUDA没有这个文件，网上找了好久，现在贴出来亲测可用~

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CFG检查器 CFG Checker在搜索歧义。 确定任意上下文无关的语法是否仅是半确定的。 我们能做的最好的事情是以广度优先的方式生成所有派生，并寻找两个产生相同句子形式的派生。 这就是CFG Checker所做的。 如果输入语法不明确，CFG Checker最终将找到最小的歧义形式。 如果语法是明确的，则CFG Checker会得出此结论或永远循环。 入门 这是它的工作方式。 您将语法指定为一系列生产规则： expression = number | sum sum = expression + expression 然后在其上运行CFG Checker： $ cfg-checker example.cfg .... Found a sentential form with two different derivations: expression + expression

oracle、MySQL、SqlServer、postger 四种数据库基本语法详细对比及用法，包含语言元素，数据类型，内置函数，四个数据库增删改查，游标，存储过程的对比及创建过程

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针对现有很多文本分类算法必须进行训练—测试—再训练的缺点以及通用模型的语法表现度较差等问题，提出一种改进的模糊语法算法（IFGA）。根据一些选取的文本片段建立学习模型；为了适应轻微变化，采用增量式模型，将选取的文本片段转换到底层架构中，形成模糊语法；利用模糊联合操作将单个文本片段语法进行整合，并将所学习的文本片段转换成更加一般的表示形式。与决策表算法、改进的朴素贝叶斯算法等进行了两组对比实验，第一个实验结果表明，IFGA和其他机器学习算法性能并无明显差异；第二个实验结果说明，增量式学习算法比标准机器学习算法更加具有优势，其性能较平稳，数据的尺寸影响更小。提出的算法具有较低的模型重新训练时间。

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