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【SQL揭秘】有多少数据库,就有多少CTE

目前支持CTE数据库有Teradata, DB2, Firebird, Microsoft SQL Server, Oracle (with recursion since 11g release 2 CTE使用 CTE使语句更加简洁 例如以下两个语句表达是同一语义,使用CTE比未使用CTE嵌套查询更简洁明了。 1) 使用嵌套子查询 ? 2) 使用CTE ? CTE 可以进行树形查询 ? PostgreSQL PostgreSQL从8.4开始支持CTE,PostgreSQL还扩展了CTE功能, CTEquery中支持DML语句,例如 ? ? 目前GA版本是10.1. MySQL MySQL从8.0开始支持完整CTE。MySQL8.0还在development 阶段,RC都没有,GA还需时日。 以下是MySQL8.0 只扫描一次执行计划 ? 以下是PostgreSQL9.4 只扫描一次执行计划 ? AliSQL还有待改进。

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Java中BigDecimal你了解多少

所以接下来我们就可以使用Java中BigDecimal来解决这类问题。 普及一下: Java中float精度为6-7位有效数字。double精度为15-16位。 而且我们从源码注释中官方也给出了说明,如下是BigDecimaldouble类型参数构造器上一部分注释说明: * The results of this constructor can be 方法中参数也必须是BigDecimal对象,由刚才我们所罗列API也可看出。 在一般开发过程中,我们数据库中存储数据都是float和double类型。 在进行拿来拿去运算时候还需要不断转化,这样十分不方便。这里我写了一个工具: /** * @author: Ji YongGuang. } } 该工具提供了double类型基本加减乘除运算。

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    人脸识别中数据不确定性学习(CS AI)

    建模数据不确定性对噪声图像很重要,但很少用于人脸识别。 先锋工作PFE通过将每个人脸图像嵌入建模为高斯分布来考虑不确定性。 这是相当有效,但是,它只使用现有的模型固定特征——高斯平均值。 它只估计方差,并依赖于一个特设和昂贵度量.. 因此,它不容易使用。所以,目前尚不清楚不确定性如何影响特征学习。 本工作将数据不确定性学习应用于人脸识别,首次同时学习特征(均值)和不确定性(方差)来提出两种学习方法,它们易于使用,并且在具有挑战性无约束场景上优于现有的确定性方法以及PFE。 我们还提供了有洞察力分析,如何结合不确定性估计有助于减少噪声样本不利影响,并影响特征学习。 原文作者:Jie Chang,Zhonghao Lan,Changmao Cheng,Yichen Wei 原文地址:https://arxiv.org/abs/2003.11339 人脸识别中数据不确定性学习

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    数据子集量化结构系统不确定性(CS)

    量化材料特性不确定性以及输入地震动对结构反应影响是实施基于性能地震工程(PBEE)框架重要步骤。在各种不确定来源中,输入地震动变异性,即记录对记录,极大地影响了评估结果。 本文目的是量化混合不确定源下结构响应不确定性。本文提出了多矩阵补全方法,并将其应用于一个案例研究结构。矩阵补全法是通过对分析一个小子集进行分析来估计整个输入参数集分析结果一种方法。 该方法主要算法贡献是双重。首先,我们开发了一个抽样技术来选择一个有代表性模拟子集,这允许提高估计响应准确性。为此使用了一种无监督机器学习技术。 接下来,通过结合在可用部分模拟上训练回归模型,进一步细化了不确定性量化矩阵补全方法。回归模型改进了初始抽样,提供了结构响应粗略估计。 最后,将所提出算法应用于一个多自由度系统,并对系统结构响应进行了分析。(位移和基底剪力)估计。结果表明,所提出算法可以有效地估计整个非线性仿真集响应,只进行分析一小部分。

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    IP协议数据帧长度是多少

    1、如果使用PPP协议,帧最大长度1510字节,其中数据长度(加载上层协议数据)不超过1500字节; 2、如果在以太网中,帧长度为:64~1518字节(10~100Mbps 以太网),1G及以上以太网 ,帧长度为512~1518字节;其中数据长度(加载上层协议数据)不超过1500字节。

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    不确定情况下,转向数据驱动平权行动政策(cs)

    本文研究是在一个集中式系统下大学招生,该系统使用等级和标准化考试分数来匹配申请者大学项目。本文考虑是平权行动政策,旨在增加来自弱势群体录取人数。 由于这项政策必须在申请期开始前公布,所以每个项目学生分数分布都不确定。这给政策制定者带来了一定挑战。本文探索了使用基于历史数据预测模型来帮助优化此类政策参数可能性。

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    数据岗位需求数据

    p=14465 大数据背景下各种数据相关岗位变得炙手可热,长期处于供不应求状态。近年来随着人工智能发展,数据分析岗也越发火热。 ▼ 本文试图通过招聘数据了解数据分析岗位最新招聘情况,包括行业需求、经验要求、薪资水平等, 进而分析出相关薪资以及招聘要求。 数据岗位需求在不同行业差异 在各个行业数据职位名称中'数据分析师'最多, 其次是数据开发工程师、数据库工程师等。 金融/投资/证券行业对数据分析岗位需求量大, 且薪资水平较高于其他行业。 互联网行业对工作经验要求最高 数据分析岗位中企业行业以计算机软件、互联网、金融为主。 本文章中所有信息(包括但不限于分析、预测、建议、数据、图表等内容)仅供参考,拓端数据(tecdat)不因文章全部或部分内容产生或因本文章而引致任何损失承担任何责任。

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    数据岗位需求数据

    p=14465 ​ 大数据背景下各种数据相关岗位变得炙手可热,长期处于供不应求状态。近年来随着人工智能发展,数据分析岗也越发火热。 ▼ 本文试图通过招聘数据了解数据分析岗位最新招聘情况,包括行业需求、经验要求、薪资水平等, 进而分析出相关薪资以及招聘要求。 (数据样例可参考原文) 数据岗位需求在不同行业差异 在各个行业数据职位名称中'数据分析师'最多, 其次是数据开发工程师、数据库工程师等。 金融/投资/证券行业对数据分析岗位需求量大, 且薪资水平较高于其他行业。 互联网行业对工作经验要求最高 数据分析岗位中企业行业以计算机软件、互联网、金融为主。 本文章中所有信息(包括但不限于分析、预测、建议、数据、图表等内容)仅供参考,拓端数据(tecdat)不因文章全部或部分内容产生或因本文章而引致任何损失承担任何责任。

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    数据岗位需求数据

    p=14465 ​ 大数据背景下各种数据相关岗位变得炙手可热,长期处于供不应求状态。近年来随着人工智能发展,数据分析岗也越发火热。 ▼ 本文试图通过招聘数据了解数据分析岗位最新招聘情况,包括行业需求、经验要求、薪资水平等, 进而分析出相关薪资以及招聘要求。 (数据样例可参考原文) 数据岗位需求在不同行业差异 在各个行业数据职位名称中'数据分析师'最多, 其次是数据开发工程师、数据库工程师等。 金融/投资/证券行业对数据分析岗位需求量大, 且薪资水平较高于其他行业。 互联网行业对工作经验要求最高 数据分析岗位中企业行业以计算机软件、互联网、金融为主。 本文章中所有信息(包括但不限于分析、预测、建议、数据、图表等内容)仅供参考,拓端数据(tecdat)不因文章全部或部分内容产生或因本文章而引致任何损失承担任何责任。

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    数据5v特征知多少

    数据5v特征知多少? 大数据是指那些超过传统数据库系统处理能力数据。它数据规模和转输速度要求很高,或者其结构不适合原本数据库系统。 为了获取大数据价值,我们必须选择另一种方式来处理它 大量化 大量化Volume 非结构数据超大规模和增长,总数据80~90% ,比结构化数据增长快10倍到50倍,是传统数据仓库10倍到50倍 真实性 真实性Veracity大数据内容是与真实世界中发生息息相关,研究大数据就是从庞大网络数据中提取出能够解释和预测现实事件过程。 位人体内微细胞总和 ? 大数据技术进展,目前,大数据领域每年都会涌现出大量新技术,成为大数据获取,存储,处理分析或可视化有效手段。

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    从互联网巨头数据挖掘招聘笔试题目看我们还差多少

    k-means 算法工作过程说明如下:首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚中心;而对于所剩下其它对象,则根据它们与这些聚中心相似度(距离),分别将它们分配给与其最相似的(聚中心所代表 K 是事先给定,但非常难以选定;2. 初始聚中心选择对聚结果有较大影响。 点评:考察内容是常用数据分析方法,做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。 c) 按照上述目的,请写出你数据抽样方法、需要采集数据指标项,以及你选择统计方法。 a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三客户周消费次数。 继承转换(子类可以转换成基,基不能转换成子类,多继承下同一子类间不能相互转换) 5 从网易(数据挖掘研究员)笔试题目看技术储备 笔试 1, 字符串匹配算法复杂度(主串N,字串M)N+M 它使你可以在不改变各元素前提下定义作用于这些元素新操作 9, 数据库系统两种语言(一种用于定义数据库模式;另一种用于表达数据查询和更新) 10, 数据连接运算 11, 建立索引原则 在经常需要搜索列上

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    设备数据上报

    数据上报时候,可能与mi不是同一个时刻,在可能在设备端收集后统一发上来,所以不能合并 UMLChina潘加宇: 再思考一下,分组是对规格分组还是对参数分组 彡工鸟: 参数名和参数值一开始是没有属性 彡工鸟: 这个确实,我连时候,也想了好久。。。 UMLChina潘加宇: 实在不行,你就当成是数据库建模 ,把你认为合适数据库模型发上来 彡工鸟: 这种可以合并么? 最开始通过用例分析时候,分别是存在参数上报,状态上报,事件上报三个mi,然后对应自己mi明细。现在合并成一个数据上报,再添加上报类型描述 ? UMLChina潘加宇: 如实描述。 同时附上了数据库模型,您再帮忙点评一下,谢谢! ? UMLChina潘加宇: ? 彡工鸟: 1. 我是偷懒,所以直接用领域属性做主键,实际上会单独用ID 2. 这几个就够了 彡工鸟: ,我好好消化一下 彡工鸟: 不过数据项不需要跟设备,设备型号关联么?因为还有反过来,修改设备数据项一说 换成这样? ? UMLChina潘加宇: ?

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    Python 3.7:数据介绍

    什么是数据 绝大多数python开发者都写过许多,比如下图这样。 ? 数据可以自动地给你定义实例生成“魔术”方法。 我们创建了一个用来保存数据,只进行少量验证。接下来一起看看有哪些地方需要修改。 首先,数据自动生成一些个魔术方法。 我们应该如何用数据来实现这个功能呢? 如果我们重写__init__方法,那么就失去了用数据好处。因此,为了实现这些额外处理,一个新魔术方法__post_init__就诞生了。 一起看下这个方法在我们要封装对象中长什么样子: ? 大功告成,在数据装饰器帮助下,我们仅用了原先1/3行数代码就实现了我们数据装饰器开发者们不建议这样做。 如果你想更加深入了解数据,可以查阅PEP或者直接开始使用数据玩耍啦。请在评论中告诉我们你都用数据做了什么!

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    【目标追踪】开源 | 不确定性感知自监督3D数据关联

    ,这些数据收集起来既昂贵又费时。 相反,我们建议通过3D目标跟踪器自监督度量学习和数据关联来标注大量未标注数据集。通过自动目标检测和帧间关联,可以很方便地注释大规模无标签数据。 我们展示了使用这些自监督注释来学习对3D跟踪有效点云嵌入。我们估计和合并不确定性自监督跟踪学习更健壮嵌入,不需要任何标记数据。 我们设计嵌入来区分帧之间目标,并使用不确定性感知自监督训练来学习它们。最后,演示了跨帧执行精确数据关联能力,从而实现了有效和准确3D跟踪。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? 点个“在看”,让我知道你

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    面试官:JavaScript数据类型你了解多少

    前言 作为JavaScript入门知识点,Js数据类型在整个JavaScript学习过程中其实尤为重要。最常见是边界数据类型条件判断问题。 数据类型大致分为两来进行存储。 基础类型存储在栈内存,被引用或拷贝时,会创建一个完全相等变量。 引用类型存储在堆内存,存储是地址,多个引用指向同一个地址,这里会涉及一个“共享”概念。 ,我们会总结这两个方法差异性: instanceof可以准确地判断复杂引用数据类型,但是不能正确判断基础数据类型; typeof 也存在弊端,它虽然可以判断基础数据类型(null 除外),但是引用数据类型中 String() 方法强制转换规则 如果你不确定一个值是不是 null 或 undefined,可以使用 String()转型函数,它始终会返回表示相应类型值字符串。 **数据类型转换方式:**两种数据类型转换方式,日常写代码过程中隐式转换需要多留意,如果理解不到位,很容易引起在编码过程中 bug,得到一些意想不到结果。

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    . | 基于贝叶斯神经网络药性最小不确定性预测

    因此,作者利用了不同数据集和不同分类器来得到药性(drug-likeness)预测结果,样本外准确率(accuracy)可达到87-88%。 不同模型BNN预测不确定性差异很大,如图1所示,图中颜色量化了某个分类器总预测方差,黑紫色表示低方差、高置信度预测,而黄橙色表示高方差、低置信度预测。 有趣是每个子图左上和右下方区域,两种分类器预测结果是相反,且不同模型预测方差大小程度是不同。在这种情况下,可以选择不确定性较低模型来获取更高分类准确率。 ? 图1:不同分类器药性预测方差 ? 图2:不同方差阈值获得敏感度-精确度曲线 基于这种考虑,作者联想到了一种提高整体准确率方法,那就是结合不同分类器并保留不确定性更小预测。 图3:ROC曲线对比 3.4 局限性 虽然组合分类器取得了较好结果,但是任何药性预测都无法摆脱化学上无意义结果,这可能是由于数据本身原因造成,可以通过增加数据解决,但这是一个缓慢过程,当然也能通过其它独立方法排除掉有问题分子

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    到底有多少种「搞数据」,你凌乱过吗?

    本意是想写写,到底有多少数据相关工作,以及数据从业者职业发展路径可能有哪些。 经常有猎头打电话说,有某数据挖掘工程师职位,您是否考虑? 其实时候想想,别说猎头,即使是很多数据从业者,也未必说清楚到底有多少数据相关工种。为什么呢?因为,数据相关工作往往是交叉学科,需要很多专业技能,而不同专业背景的人切入和成长轨迹又不近相同。 我自己个人看法,从大方向可以这么区分: 1纯技术路线 从我身边接触的人来看,大致又可以分为以下三: A:包括数据架构、数据存储、数据安全等在内工程数据技术,尤其是涉及到海量数据时候。 B:涉及数据采集(如海量日志处理、网络爬虫等)、数据处理、数据模型等原始数据再加工过程中涉及到技术。 我把定位到解决问题环节数据工作称之为使能路线,具体来看又可以分为运营路线(数据化运营,或称精细化运营),以及产品化路线(即数据产品)。

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    使用SqlSugar封装数据层基

    { 133 return new SimpleClient<T>(db); 134 } 135 136 #region 根据数据库表生产实体 137 ///

    138 /// 功能描述:根据数据库表生产实体 139 /// 作  者:beck.huang 140 strNameSpace); 274 } 275 } 276 #endregion 277 278 #region 根据实体生成数据库表 279 /// 280 /// 功能描述:根据实体生成数据库表 281 /// 作  者:beck.huang 282 #endregion 237 } 238 } 至于为什么要再封装一层,是为了学习成本,如果不封装,整个项目组大家都要学习Sqlsugar,封装了之后,只需要我自己学习就可以了,别人只用我封装就可以

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    基本数据类型包装

    基本数据类型包装 包装基本知识 JAVA 并不是纯面向对象语言。Java 语言是一个面向对象语言,但是 Java 中基本数据类型却是不面向对象。 为了解决这个不足,在设计时为每个基本数据类型设计了一个对应进行代表,这样八个和基本数据类型对应统称为包装(Wrapper Class)。 包装均位于 java.lang 包,包装和基本数据类型对应关系如下表所示: 基本数据类型 包装 byte Byte boolean Boolean short Short char Character 包装用途 对于包装说,这些用途主要包含两种: 1、作为和基本数据类型对应类型存在,方便涉及到对象操作。 2、包含每种基本数据类型相关属性如最大值、最小值等,以及相关操作方法(这些操作方法作用是在基本类型数据、包装对象、字符串之间提供转化!)。

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    DataGridView绑定BindingList带数据排序

    本文章转载:http://yuyingying1986.blog.hexun.com/30905610_d.html  DataGridView绑定List<T>时候,不会自动进行排序。 解决办法:一、手动实现DataGridView列标题点击排序事件。二、自定义实现BinddingList<T> 支持排序。 我们常常使用DataGridView 控件,这个控件在绑定数据源后,常常不能排序,正好我现在做项目中也遇上了这个问题,所以上网查了一些资料,解决了这个问题,下面是我解决方法 1.创健一个专门用来排序 else { return returnValue * -1; } } } } 2.创建用于绑定数据 } } } 3.使用 List<T> list=new List<T>(); DataGridView.DataSource = new BindingCollection<自己定义

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