Получите значение в событии выбора палитры цветов следующим образом:
{
xtype: 'colorpicker'
listeners: {
select: function (colorpicker, color) {
// color comes as a variable
}
}
Большинство ответов здесь на правильном пути. Однако строка не является кортежем . Кортежи *
представляют собой неупорядоченные наборы известных значений с именами. Таким образом, следующие кортежи - это одно и то же (я использую синтаксис воображаемого кортежа, поскольку реляционный кортеж в значительной степени является теоретической конструкцией):
(x=1, y=2, z=3)
(z=3, y=2, x=1)
(y=2, z=3, x=1)
... при условии, конечно, что x, y и z - целые числа. Также обратите внимание, что не существует такой вещи, как «дублирующий» кортеж. Таким образом, они не только равны, они одно и то же . Наконец, кортежи могут содержать только известные значения (таким образом, без нулей).
строка **
- это упорядоченный набор известных или неизвестных значений с именами (хотя они могут быть опущены). Следовательно, следующие сравнения возвращают ложь в SQL:
(1, 2, 3) = (3, 2, 1)
(3, 1, 2) = (2, 1, 3)
Обратите внимание, что есть способы "подделать это". Например, рассмотрим этот оператор INSERT
:
INSERT INTO point VALUES (1, 2, 3)
Предполагая, что x - первое, y - второе, а z - третье, этот запрос можно переписать следующим образом:
INSERT INTO point (x, y, z) VALUES (1, 2, 3)
Или так:
INSERT INTO point (y, z, x) VALUES (2, 3, 1)
. ..но все, что мы на самом деле делаем, это меняем порядок, а не удаляем его.
Также обратите внимание, что могут быть и неизвестные значения. Таким образом, у вас могут быть строки с неизвестными значениями:
(1, 2, NULL) = (1, 2, NULL)
... но учтите, что это сравнение всегда будет давать UNKNOWN
. В конце концов, как узнать, равны ли два неизвестных значения?
И, наконец, строки могут дублироваться. Другими словами, (1, 2)
и (1, 2)
могут сравниваться, чтобы быть равными, но это не обязательно означает, что они одно и то же.
Если это тема, которая вас интересует, Я настоятельно рекомендую прочитать SQL and Relational Theory: How to Write Accurate SQL Code от CJ Date.
*
Обратите внимание, что я говорю о кортежах в том виде, в каком они существуют в реляционной модели, что немного отличается от математики в целом.
**
И на всякий случай, если вам интересно, почти все в SQL - это строка или таблица. Следовательно, (1, 2)
- это строка, а VALUES (1, 2)
- это таблица (с одной строкой).
UPDATE : Я немного расширил этот ответ в сообщении блога здесь .
Это обязательно означает, что это одно и то же.Если это тема, которая вас интересует, я настоятельно рекомендую прочитать SQL и теория отношений: как написать точный код SQL от CJ Date.
*
Обратите внимание, что я говорю о кортежах в том виде, в каком они существуют в реляционной модели, которая немного отличается от математики в целом.
**
И на всякий случай, если вам интересно, почти все в SQL - это строка или таблица. Следовательно, (1, 2)
- это строка, а VALUES (1, 2)
- это таблица (с одной строкой).
UPDATE : Я немного расширил этот ответ в сообщении блога здесь .
Это обязательно означает, что это одно и то же.Если это тема, которая вас интересует, я настоятельно рекомендую прочитать SQL и теория отношений: как написать точный код SQL от CJ Date.
*
Обратите внимание, что я говорю о кортежах в том виде, в каком они существуют в реляционной модели, которая немного отличается от математики в целом.
**
И на всякий случай, если вам интересно, почти все в SQL - это строка или таблица. Следовательно, (1, 2)
- это строка, а VALUES (1, 2)
- это таблица (с одной строкой).
UPDATE : Я немного расширил этот ответ в сообщении блога здесь .
Как написать точный код SQL от CJ Date. *
Обратите внимание, что я говорю о кортежах в том виде, в каком они существуют в реляционной модели, которая немного отличается от математики в целом.
* *
И на всякий случай, если вам интересно, почти все в SQL - это строка или таблица. Следовательно, (1, 2)
- это строка, а VALUES (1, 2)
- это таблица (с одной строкой).
UPDATE : Я немного расширил этот ответ в сообщении блога здесь .
Как написать точный код SQL от CJ Date. *
Обратите внимание, что я говорю о кортежах в том виде, в каком они существуют в реляционной модели, которая немного отличается от математики в целом.
* *
И на всякий случай, если вам интересно, почти все в SQL - это строка или таблица. Следовательно, (1, 2)
- это строка, а VALUES (1, 2)
- это таблица (с одной строкой).
UPDATE : Я немного расширил этот ответ в сообщении блога здесь .
Это сокращенный " N-tuple
" ( как в quadruple
, quintuple
и т. д.)
Это строка набора строк, взятая как целое.
Если вы выдадите:
SELECT col1, col2
FROM mytable
, весь результат будет ROWSET
, и каждая пара col1, col2
будет кортежем
.
Некоторые базы данных могут работать с кортежем в целом.
Как , вы можете сделать это:
SELECT col1, col2
FROM mytable
WHERE (col1, col2) =
(
SELECT col3, col4
FROM othertable
)
, который проверяет, что целый кортеж
из одного набора строк
соответствует целому кортежу
из другого набора строк
.
В реляционных базах данных таблицы представляют собой отношений (в математическом смысле) . Отношения - это наборы кортежей. Таким образом, строка таблицы в реляционной базе данных является кортежем в отношении.
Вики об отношениях:
В математике (точнее, в теория множеств и логика), отношение свойство, которое присваивает значения истинности комбинации (k-кортежи) k физические лица. Как правило, собственность описывает возможное соединение между компонентами k-кортежа. Для данного набора k-кортежей истина значение присваивается каждому k-кортежу в зависимости от того, или не удерживает.
Кортеж используется для определения среза данных из куба; он состоит из упорядоченной коллекции одного члена из одного или нескольких измерений. Кортеж используется для идентификации определенных разделов многомерных данных из куба; кортеж, состоящий из одного элемента из каждого измерения в кубе, полностью описывает значение ячейки.
C++ 11 предлагает std:: normal _ distribution
, именно так я бы и пошел сегодня.
Вот некоторые решения в порядке возрастания сложности:
Добавьте 12 однородные случайные числа от 0 до 1 и вычитайте 6. Это соответствует среднему и стандартному отклонению обычной переменной. Очевидным недостатком является то, что диапазон ограничен ± 6 - в отличие от истинного нормального распределения.
Преобразование Бокса-Мюллера. Это перечислено выше и относительно просто в реализации. Однако, если вам нужны очень точные выборки, помните, что преобразование Бокса-Мюллера в сочетании с некоторыми однородными генераторами страдает аномалией, называемой эффектом Нива 1 .
Для лучшей точности я предлагаю рисовать униформу и применять обратное кумулятивное нормальное распределение для получения нормально распределенных вариаций. Здесь - очень хороший алгоритм для обратного кумулятивного нормального распределения.
1. H. R. Neave, «При использовании преобразования Бокса-Мюллера с мультипликативными конгруэнтными генераторами псевдослучайных чисел», Applied Statistics, 22, 92-97, 1973
-121--703268-W3C предложила таблицу стилей рендеринга по умолчанию для реализации браузеров.
Вы заметите, что ваши цифры отличаются от них. Это потому, что производители браузеров имеют привычку игнорировать все, что W3C говорят.
-121--1043057-Кортежи являются известными значениями, которые используются для связи таблицы в реляционной БД.