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时间：2022-06-03 08:22
利用多层前向传播神经网络来逼近非线性函数
学习算法，并对人工神经网络的非线性映射能力
要求所编程序得到的仿真结果为：一是能显示均方误差的变化趋势，二
是要显示出此非线性函数
）进入下一轮的计算，若
直到规定的次数时还没有使
，则强行退出，终止程序。
当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，下面结合具体例子分别学习。
经测试对比，千万级数据中进行随机抽样 order by方式耗时更长，大约多30秒左右。
Hive 提供了 sort by，sort by 提供了单个 reducer 内的排序功能，但不保证整体有序，所以下面的语句是不保证随机性的：
另外，需要注意的是，上面的几种方法会丢失掉分区信息，我们可以结合动态分区将分区信息加到结果集中，具体如下：
随机从数据表中取一条数据，我们一般会用到rand（）函数，但是如果用不好的话，rand（）的效率实在太低。
这是最基本的rand（）用法。
我再表里加了一千万条测试数据。
这条语句竟然用了23秒多（我的机子性能还算可以的了），这实在令人崩溃。后来去看了mysql官方手册，里边意思是在order by 从句中使用rand（）时，会导致数据列被多此扫描，所以效率会极低。
后来在某社区发现了一个有趣的写法，先查出来表中最大的id，再查出来表中最小的id，然后两个id加起来，再用rand（）函数乘以加以来的结果，用floor函数向下取整，取出id大于这个这个整数的数据，用时0.002秒，跟之前那种写法简直是天壤之别。
这里解释下为什么要用最大值，最小值相加的结果，而不用count函数，因为count算出来的结果不一定比最大的id大，这样的话随机出来的结果就会有瑕疵；
