我有以下代码:
Tools::Logger.Log(string(GetLastError()), Error);
GetLastError()返回一个DWORD数值,但构造函数std::string不接受a DWORD.
我能做什么？
我试图在一个非常大的Oracle表中找到一些有问题的记录.该列应包含所有数字数据,即使它是varchar2列.我需要找到不包含数字数据的记录(当我尝试在此列上调用它时,to_number(col_name)函数会引发错误).
鉴于这些陈述
float f = 7.1f;
double d = f;
我们可以在单元测试中断言d？
例如,这不起作用:
Console.WriteLine(d == 7.1d); // false
Console.WriteLine(d < 7.1d + float.Epsilon); // true by luck
Console.WriteLine(d > 7.1d - float.Epsilon); // false (less luck)
到目前为止,我发现的最好方法是将值转换回来:
float f2 = (float)d;
Console.WriteLine(f2 == f); // true
这与粗野的说法相同
Console.WriteLine(d == 7.1f); // 7.1f implicitly converted to double as above
这个问题一般不是关于double和float精度的,而是关于单元测试如何最好地描述d的限制的实用问题.在我的例子中,d是由轻量代码生成生成的代码中发生的转换的结果.在测试这个代码生成时,我必须对这个函数的结果做出断言,这最终归结为上面的简单问题.
有没有比这更好的方法来检查DataTable中的DataColumn是否为数字(来自SQL Server数据库)？
Database db = DatabaseFactory.CreateDatabase();
DbCommand cmd = db.GetStoredProcCommand("Get_Some_Data");
DataSet ds = db.ExecuteDataSet(cmd);
foreach (DataTable tbl in ds.Tables) {
foreach (DataColumn col in tbl.Columns) {
if (col.DataType == typeof(System.Single)
|| col.DataType == typeof(System.Double)
|| col.DataType == typeof(System.Decimal)
|| col.DataType == typeof(System.Byte)
|| col.DataType == typeof(System.Int16)
|| col.DataType == typeof(System.Int32)
|| col.DataType == typeof(System.Int64)) {
// this column is numeric
} else {
// this column is not numeric
}
}
}
我正在尝试找到第一个字符不是数字的行.我有这个:
SELECT DISTINCT(action) FROM actions
WHERE qkey = 140 AND action NOT REGEXP '^[:digit:]$';
但是,我不确定如何确保它只检查第一个字符......
我有一种情况,就是一些数值结果(包括浮点运算与double和float)成为不正确的大尺寸输入,而不是小的.
一般来说,我想知道哪些工具可用于诊断数值溢出和有问题的精度损失等条件.
换句话说:是否存在一个抱怨溢出等的工具,就像valgrind抱怨内存错误一样？
我DECIMAL从MySQL-Table中读取以格式存储的数据.我想对R内的那些数字进行计算.
我过去常常使用它们进行数字再现as.numeric(),但文档说:
numeric与double(和real)相同.
但是R中还有一个数据类型Decimal吗？(没有舍入错误的数据类型,...)
这里有一个舍入错误问题的简单示例:
numbersStrings = c("0.1", "0.9")
numbersNumeric = as.numeric(numbersStrings)
numbersMirror = c(numbersNumeric, 1-numbersNumeric)
str(numbersMirror)
numbersMirror
unique(numbersMirror) # has two times 0.1 ...
sprintf("%.25f", numbersMirror)
sprintf("%.25f", unique(numbersMirror)) # ... because there was a rounding error
在 R 源代码中，大多数（但不是全部）函数使用整数值作为常量：
colnames <- function(x, do.NULL = TRUE, prefix = "col")
{
if(is.data.frame(x) && do.NULL)
return(names(x))
dn <- dimnames(x)
if(!is.null(dn[[2L]]))
dn[[2L]]
else {
nc <- NCOL(x)
if(do.NULL) NULL
else if(nc > 0L) paste0(prefix, seq_len(nc))
else character()
}
}
R语言定义说：
在大多数情况下，整数和数值之间的差异并不重要，因为 R 在使用数字时会做正确的事情。然而，有时我们想显式地为常量创建一个整数值。
问题是关于良好实践和基本原理，而不是关于“L”符号本身、整数类和数字类之间的差异或比较数字。
我有一个存储超过1000个值的向量.前50个值是NA,我怎么能摆脱它？
c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, 1.5741, 1.583, 1.605, 1.633, 1.6465, 1.6475, 1.6329,
1.6413, 1.685, 1.692, 1.7087, 1.7055, 1.6985, 1.6807, 1.6745,
1.673, 1.6625, 1.6805, 1.689, 1.667, 1.684, 1.6675, 1.6867, 1.6688,
1.6643, 1.6685, 1.7025, 1.737, 1.7663, …在阅读有关std :: inclusive_scan的内容时,似乎没有任何示例.
它让我觉得非常类似于std :: partial_sum.
partial_sum:
template< class InputIt, class OutputIt >
OutputIt partial_sum( InputIt first,
InputIt last, OutputIt d_first );
inclusive_scan:
template< class InputIt, class OutputIt >
OutputIt inclusive_scan( InputIt first,
InputIt last, OutputIt d_first );
有人可以详细说明他们的分歧吗？我何时会选择一个而不是另一个？