（2）SQL语句
proc sql noprint;
select var into :obs from dataset;
quit;
（3）在data步中使用call symput
如在数据集test0中， 如果var变量等于1（字符），则将1（字符）赋值给宏变量varn
data test;
set test0;
if var='1' then call symput('varn','1');
%put &varn；
II. tranwrd函数
VAR=tranwrd(VAR,'0A'x,'');
VAR=tranwrd(VAR,'0D'x,'');
在指定字符后加空格
VAR=tranwrd(VAR,':',': ');
去除多余空格（只保留一个空格）
VAR=compbl(VAR);
III. 首字母大写propcase
propcase('hi mike', ' ')='Hi Mike';
propcase('hi mike', '^')='Hi mike'; /*符号^可以替换成任意字符串中没有出现的字符*/
由于业务需要，不定期的会导入一部分员工的信息，大概有2万多的数据量，为满足速度，采用sqlload的方式，这些数据无法保证数据是否会存在手工误输一些特殊符号，
所以要进行处理，这里我们导入时，借助一张临时表 member_load_imp。
这里有几种方式
常见特殊字符：
chr(9) –制表符
chr(10) –
换行符
chr(13) –回车符
chr(32) –空格符
ods escapechar="@";
footnote6=“Confidence Intervals are not @{newline} displayed; only the imputed means are shown.”
SAS
换行符
{newline}
去掉
换行符
的几个方法
上一篇 / 下一篇 2010-08-20 22:12:29 / 个人分类：Linux
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Linux今天，研究了
换行符
"\n"后就在想，如何让替换掉每行的"\n"，最开始从sed下手，居然没找到比较完美的方案；其实，杀鸡焉用牛刀，用tr或echo就可以的；现在介绍一下
去掉
换行符
“\n”的具体方法吧。1.cat...
换行符
‘\n’和回车符‘\r’
顾名思义，
换行符
就是另起一行，回车符就是回到一行的开头，所以我们平时编写文件的回车符应该确切来说叫做回车
换行符
'\n' 10 换行（newline）
'\r' 13 回车（return）
也可以表示为'\x0a'和'\x0d'.(16进制)
在windows系统下，回车
换行符
号是"\r\n".但是在Linux等系统下是没有"\r"符号的。
默认情况下，PROC IMPORT扫描数据文件的前20行，并据此为变量分配变量类型（数值型or字符型）；
自动为字符型变量分配长度，为数值型变量分配格式为BEST32（自己总结，不一定对）；
将连续的两个分隔符看作是缺失值；
读入某一行数据时，若该行数据不足以分配给变量，则分配后面的变量为缺失值：
2、PROC IMPORT的一般形式为：
1 PROC...
深度学习
tricks
是指在深度学习模型训练过程中使用的一些技巧和策略，旨在提高模型的性能和训练效果。以下是一些常用的深度学习
tricks
：
1. 数据增强（Data Augmentation）：通过对原始数据进行随机变换和扩充，生成更多的训练样本，以增加模型的泛化能力。
2. 批归一化（Batch Normalization）：在每个小批量数据上进行归一化操作，有助于加速模型的收敛速度，提高模型的稳定性和泛化能力。
3. 学习率调整（Learning Rate Schedule）：根据训练的进程动态地调整学习率，例如使用学习率衰减或者学习率预热等策略，以提高模型的收敛性能。
4. 正则化（Regularization）：通过添加正则化项，如L1正则化或L2正则化，限制模型的复杂度，防止过拟合。
5. 提前停止（Early Stopping）：在训练过程中监控验证集上的性能指标，当性能不再提升时停止训练，以避免过拟合。
6. 参数初始化（Parameter Initialization）：合适的参数初始化可以帮助模型更快地收敛和更好地泛化，常用的初始化方法包括Xavier初始化和He初始化等。
7. 梯度裁剪（Gradient Clipping）：限制梯度的范围，防止梯度爆炸或梯度消失问题，提高模型的稳定性。
8. 集成学习（Ensemble Learning）：通过结合多个模型的预测结果，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
9. 迁移学习（Transfer Learning）：利用已经训练好的模型在新任务上进行微调，可以加快模型的训练速度和提高模型的性能。
10. 深度网络结构设计：合理设计网络结构，包括层数、宽度、卷积核大小等，可以提高模型的表达能力和学习能力。
