Есть ли function
в SQL Server
для этого? перевернуть sys.fn_varbintohexstr
?
Есть ли способ вернуть результат sys.fn_varbintohexstr обратно в varbinary?
23.07.2013
Ответы:
1
Вам нужно использовать шестнадцатеричную строку символов в динамическом операторе SQL, чтобы она была проанализирована как varbinary. Вот один из примеров того, как это сделать.
-- Our original and fn_varbintohexstr values:
DECLARE @original varbinary(max) = 0xd0cf11;
DECLARE @sql nvarchar(max) = N'SET @converted = ' + sys.fn_varbintohexstr(@original) + ';';
-- Do the conversion
DECLARE @converted varbinary(max);
EXEC sp_executesql @sql,
N'@converted varbinary(max) OUTPUT',
@converted = @converted OUTPUT;
-- Proof it worked
PRINT @original;
PRINT @converted;
PRINT CASE WHEN @original = @converted THEN 'Same' ELSE 'Different' END;
Это печатает Same
.
Если вы попробуете версию user1617237, вы поймете, почему это неправильный ответ.
12.10.2016
2
выберите convert(varbinary(max),@hex,2) из foobar
23.07.2013
varbinary
, но это varbinary строкового представления исходного varbinary. Это не оригинальный varbinary. 13.10.2016 Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..