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学界 | 两位AI考生今年走上高考考场,而且数学已经考及格了

考试结果是,AI-MATHS在2017文数学北京卷获得105分,在2017文数学全国卷II获得100分;Aidam在2017文数学全国卷获得134分,不过它需要人工为机器人输入题目,审题难度大大降低了...整个项目分成了许多不同的子项目,比如有专门做语文的、做数学的,科大讯飞除了牵头之外还要提供一些底层的平台技术给大家分享,还要设计测试方法和测试平台每个子项目成果进行评估。...除了这次应试数学的AI-MATHS机器人,准星云学还研发了准星智能评测机器人(即准星智能评测系统),能对学生答案正误、错误知识点、错误原因进行智能判定。...三组高考状元陪他一起进行测试,状元一组得分119分。状元二组得分140分。状元三组得分146分。 三组高考状元平均分135分,Aidam与平均分只差一分,但是离最好成绩还有一段距离。...胡国整个高考机器人项目表示了信心。

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hive sql(一)

每天分享一个sql,帮助大家找到sql的快乐 需求 找出所有科目成绩都大于某一学科平均成绩的学生 建表语句 create table score( uid string, subject_id...subject_id, t1.score, t1.avg_score, if(t1.score > t1.avg_score,0,1) as flag --每科成绩大于某均分...,这样每个科目后面都会匹配对应的平均分 2、每一条数据都有学生每科的成绩和这个科目的均分,可以直接判断科目成绩是否大于科目平均分 3、核心逻辑是flag处理,学生每科成绩大于所有目的均分,对于每个学生来说...,只有一种情况,全部为0, 而每科成绩小于一均分便为1,这是一种反向思维 4、然后flag求和,和为0就是符合要求的结果 扩展 select uid, subject_id,...key) --开窗是以key作为分区键来读取数据 key:values --分区之后,原有数据变成多个子集:一个key对应多个values avg() over(partition by key)--每个结果集进行运算

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毕业设计学生成绩管理系统分享

分享毕业设计(学生成绩管理系统): 技术栈:Vue3,Node-Express,MySql,Echarts,Element-Plus组件库(node请使用14及以上版本) 接到的需求(后期又补充了点):...学生: 1、验证个人信息,登录系统, 2、查询/修改个人基本信息,查看成绩 3、查询所有成绩,并得到平均分,总分等指标 4、下载成绩 教师: 1、 验证个人信息,登录系统 2、 查询/修改个人基本信息...,能修改登录密码 3、 查看成绩 4、 录入成绩 5、 修改或更新某一个成绩 6、 查询某一的平均成绩,以及改科目的最高分最低分。...并以echarts对成绩进行统计分析 7、 打印和下载某一目的成绩 8、 通过上传Excel修改成绩 管理员: 1、 验证信息,登录系统 2、 添加和修改、删除学生、教师信息 3、 录入某一个的成绩...4、 修改/更新某一的成绩 5、 添加通告 要做到成绩排序,分类搜索 以上是客户发给我的需求 实现效果图: 只对部分功能进行截取,详细功能请自行下载系统查看 管理员: image.png

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走向面试之数据库基础:一、你必知必会的SQL语句练习-Part 1

另外,本文所列题目的解法并非只有一种,本文只是给出比较普通的一种而已,也希望各位园友能够自由发挥。...一、三点一线当学霸:“学生-课程-成绩”类题目 1.1 本题目的表结构     Student(S#,Sname,Sage,Ssex)    学生表      Course(C#,Cname,T#)         ...(17)按平均成绩从低到高显示所有学生的“语文”、“数学”、“英语”三门的课程成绩,按如下形式显示: 学生ID,语文,数学,英语,有效课程数,有效平均分; 1 select t.S# as '学生ID'...核心是这里的PassedCounts(及格人数)的计算,这里使用了CASE WHEN *** THEN *** ELSE *** END的语句,灵活地Score进行了判断并赋值(1和0)进行计算。...表中所有的数据都选了超过两门课,因此结果是所有的学号;   (46)查询全部学生都选修的课程的课程号和课程名; 1 select sc.C#,c.Cname from SC sc,Course c 2

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懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二):高级筛选(下)

"总分高于所在班级平均分的学校",Excel 高级筛选的条件区域设置如下: - 此时不能简单使用 AVERAGE ,这是因为我们需要根据 班级 获得该班级的平均分,这次使用 AVERAGEIF(B:B...如下: - .groupby('班级') ,按班级分组 - .apply ,每组查询总分超出平均分的记录。...这里的 query 字符串与上一例子是一样的 为难 Excel 的任务 有些任务用 Excel 自带功能则非常繁琐,比如: "全级中,8成绩都超出全级平均分学生" 这任务如果用 Excel 实现...,必须逐一每个科目进行求平均,直接看看 pandas 的实现: - 定义一个方法,这有利于重用逻辑 - 前2句,先求出每科平均分 - 然后求出每位学生高于平均分的科目数量 count - 最后简单判断一下...,即可得到结果 看看调用结果: 这时候,如果需要看 "8成绩都超出该班级的平均分学生",则非常简单了: - 这些都是班内的"三好学生" 是不是 so easy?!

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懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二):高级筛选(下)

"总分高于所在班级平均分的学校",Excel 高级筛选的条件区域设置如下: - 此时不能简单使用 AVERAGE ,这是因为我们需要根据 班级 获得该班级的平均分,这次使用 AVERAGEIF(B:B...如下: - .groupby('班级') ,按班级分组 - .apply ,每组查询总分超出平均分的记录。...这里的 query 字符串与上一例子是一样的 为难 Excel 的任务 有些任务用 Excel 自带功能则非常繁琐,比如: "全级中,8成绩都超出全级平均分学生" 这任务如果用 Excel 实现...,必须逐一每个科目进行求平均,直接看看 pandas 的实现: - 定义一个方法,这有利于重用逻辑 - 前2句,先求出每科平均分 - 然后求出每位学生高于平均分的科目数量 count - 最后简单判断一下...,即可得到结果 看看调用结果: 这时候,如果需要看 "8成绩都超出该班级的平均分学生",则非常简单了: - 这些都是班内的"三好学生" 是不是 so easy?!

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图解-使用【变异系数】赋予权重,并比较效果

该方法应用场景不多,通常不建议使用 什么场景考虑使用?...(主观评分,如:文明分、品德分…)时,分数的区间是[0,100],即使有些学生很顽劣,也不会低于80分,结果所有学生的分数在80~100,优劣学生之间相差不到20%;使用Min-Max标准化或许可以还原出学生之间真实差距...Python代码实现+效果可视化 原始数据(第1个表) 平均分 可理解为 全部特征的权重相等 5个员工平均分差别不大 员工1最弱逼,员工5最流弊,员工234相等 均分进行min-max标准化后...,员工1的弱逼程度被放大 技术能力的变异系数最大,权重最高 MinMax标准化后的数据的平均分(第2个表) 员工4>3>2(不再相等) min-max标准化后的数据进行变异系数法加权(第3个表)...score: Series = mm.dot(weight) print(score) # 总分进行MinMax标准化 df['MinMax标准化的总分']: Series = minmax_scale

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MYSQL题讲答案

,使用avg获取平均值,通过havingavg进行筛选   select student_id,avg(num) from score group by student_id having avg(num...老师课的同学的学号,姓名:   思路:     先查到‘李老师’所教的所有课的ID     获取选过课的所有学生ID     学生表中筛选   select * from student where...'     )   ) 7丶查询学过‘001’并且也学过编号‘002’课程的同学的学号,姓名:   思路:      先查到即选择001又选择002课程的所有同学     根据学生进行分组,如果学生数量等于...老师所教的所有课的学号,姓名:     同上,支部过奖001和002变成了    in  (叶老师的所有课) 9丶查询课程编号'002'的成绩比课程编号‘001’课程低的所有同学的学号,姓名:   同第一题...from score where num < 60   ) 11丶查询没有学全所有课的同学的学号,姓名:   思路:     在分数表中根据学生进行分组,获取没一个学生选课数量     如果数量 ==

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SQL语句面试题目_sql基础知识面试题

检索学号比 WANG 同学大,而年龄比他小的学生姓名。 6 .检索姓名以 WANG 打头的所有学生的姓名和年龄。 7 .在 SC 中检索成绩为空值的学生学号和课程号。...求年龄大于女同学平均年龄的男学生姓名和年龄。 9 .求年龄大于所有女同学年龄的男学生姓名和年龄。...SC where C#='002') from Student where S# not in (Select S# from SC where C#='002'); 17、按平均成绩从高到低显示所有学生的...“数据库”、“企业管理”、“英语”三门的课程成绩,按如下形式显示: 学生ID,,数据库,企业管理,英语,有效课程数,有效平均分 SELECT S# as 学生ID ,(SELECT...希望你们也有帮助! 觉得有用的朋友就赞一下吧,也是我的一种鼓励与肯定!!

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用c语言编写学生成绩管理系统(c语言学生成绩管理系统删除)

③成绩统计: v 计算学生的平均分; v 根据学生的平均分高低,学生的数据进行排序后输出; v 学生单科成绩排序,输出学生姓名与该成绩; ④退出系统:退出整个系统(即主菜单)。...、姓名、三成绩并且计算出平均成绩。...2能够以表格的形式输出学生记录 3能够按照学生的平均成绩进行排序 4能够按照学生的单科成绩进行排序 5能够按照学号查询学生记录 6往表中插入学生记录 7从表中删除学生记录 8存储记录到文件中 9从文件中读取记录...+平均成绩 数据存储条 数据存储名称:学生成绩记录 别名:无 简述:存放学生所有可供查询的信息 组成:学号+姓名+SC1+SC2+SC3+平均成绩 组织方式:索引文件,以学学号为关键字 查询要求:要求能立即查询...2数据项条目 数据项名称:学号 别名:无 简述:所有学校学生的学号 类型:字符串 3加工条目 加工名:更改的记录 激发条件:学生成绩记录被改动 优先级:普通 输入:新记录 输出:更新数据、数据未改动

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c语言学生成绩管理系统(c语言链表实现学生管理系统)

一、设计题目:学生成绩管理系统 二、目的与要求 每位学生记录包含有学号、姓名、性别、出生日期、三门功课的成绩(高等数学、大学英语、C语言)、总分和平均分 系统菜单: (1)录入学生记录 (2)添加学生记录...(3)删除学生记录 (4)修改学生记录(要求输入密码) (5)查找学生记录(按学号、按姓名) (6)按总分对记录进行降序排列 (7)将当前结果显示或打印,重新保存进数据文件中 (8)输出所有学生信息...); printf("\t7.将数据保存至文件\n\t8.输出所有学生信息\n\t9.计算班级平均分\n"); printf("\t10.修改管理员密码\n\t11.统计C语言挂人数\n"..."); printf("\t5.查找学生记录\n\t6.按总分对学生记录进行降序排序\n"); printf("\t7.将数据保存至文件\n\t8.输出所有学生信息\n\t9...7.按数字9计算班级平均分 8.按数字10进行密码修改(由于未存入文件,再次打开仍然要输入原始密码,此项密码修改只针对第4项功能的修改学生记录时的密码输入) 9.按数字4进行学生记录的修改(

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懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二):高级筛选(上)

数据 本文示例数据如下: - 某学校的一份考试成绩表(8成绩) - 人名已做脱敏处理 加载数据 pandas 需要加载 Excel 数据,非常容易,如下: - 大部分参数上一篇文章已经有说明..."@+变量名字" 即可 范围过滤 "总分450至500之间的记录",Excel 高级筛选的条件区域设置如下: - 数据源没有总分列,添加一个 sum 公式的总分列 - 条件区域在同一行,表示...因为 pandas 可以灵活行或列做运算,通过 axis 即可表达运算是行还是列操作。...中的逻辑关键字 and 或 or 这些都可以 下篇预告 本文从 Excel 高级筛选角度介绍简单的应用,下一篇将讲解更复杂的应用,先看看有哪些复杂需求: - "总分高于全班平均分学生",这需要每行记录与整体平均对比...- "总分高于所在班级平均分的学校" ,这是上一条的升级版 - "全级中,8成绩都超出全级平均分学生" ,每科成绩都要细致对比 下篇将解决以上问题,敬请关注。

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懂Excel也能轻松入门Python数据分析包pandas(二):高级筛选(上)

数据 本文示例数据如下: - 某学校的一份考试成绩表(8成绩) - 人名已做脱敏处理 加载数据 pandas 需要加载 Excel 数据,非常容易,如下: - 大部分参数上一篇文章已经有说明..."@+变量名字" 即可 范围过滤 "总分450至500之间的记录",Excel 高级筛选的条件区域设置如下: - 数据源没有总分列,添加一个 sum 公式的总分列 - 条件区域在同一行,表示...因为 pandas 可以灵活行或列做运算,通过 axis 即可表达运算是行还是列操作。...中的逻辑关键字 and 或 or 这些都可以 下篇预告 本文从 Excel 高级筛选角度介绍简单的应用,下一篇将讲解更复杂的应用,先看看有哪些复杂需求: - "总分高于全班平均分学生",这需要每行记录与整体平均对比...- "总分高于所在班级平均分的学校" ,这是上一条的升级版 - "全级中,8成绩都超出全级平均分学生" ,每科成绩都要细致对比 下篇将解决以上问题,敬请关注。

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mysql的查询、子查询及连接查询

因为shop_price使用了max函数,那么它是取最大的,而语句中使用了group by 分组,那么goods_name并 没有使用聚合函数,它只是cat_id下的第一个商品,并不会因为shop_price...shop_price * goods_number) as t from goods group by cat_id having s > 20000 #查询两门及两门以上科目不及格的学生的平均分...思路: #先计算所有学生的平均分 select name,avg(score) as pj from...stu group by name; #查出所有学生的挂情况 select name,score<60 from stu;...group by cat_id是因为临时表中每个栏目的第一个商品就是最贵的商品,而group by前面没有使用聚合函数,所以默认就取每个分组的第 一行数据,这里以cat_id分组 良好的理解模型

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MySQL更多练习题及答案

使用avg获取平均值,通过havingavg进行筛选         select student_id,avg(num) from score group by student_id having...老师课的同学的学号、姓名;     思路:         先查到“李老师”老师教的所有课ID         获取选过课的所有学生ID         学生表中筛选     select * from...根据学生进行分组,如果学生数量等于2表示,两门均已选择     select student_id,sname from     (select student_id,course_id from...、姓名;     思路:         在分数表中根据学生进行分组,获取每一个学生选课数量         如果数量 == 总课程数量,表示已经选择了所有课程         select student_id...        获取课程在其中的所有人以及所有课程         根据学生筛选,获取所有学生信息         再与学生表连接,获取姓名         select student_id,sname

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华电本科生的移动端教务查询APP:NCEPU-EDM

同时该模块学生的成绩数据进行可视化分析,包括成绩占比、成绩比较、GPA走势、单科分析、专业排名、挂分析、单科排名以及个人分析查询。...数据挖掘模块近五年的学生成绩数据进行了关联分析,生成了几十条有用的关联规则,利用关联规则学生可以根据以前考试科目的成绩来大致预测将来考试科目的成绩。...同时该模块根据关联规则,选取了关联性较强的一些科目,利用部分科目的成绩来预测特定科目的成绩,并用SVM、KNN等六个机器学习算法来训练模型,进而预测相关成绩,让学生可以根据预测情况进行相应学习状态或者复习状态的调整...用户进入该软件之后,便会看到软件的查询主界面,并可对查询界面的所有功能进行设置与操作,详情如下图所示: 1.4 挖掘主界面 在这个界面,用户可以查看一些挖掘好的关联规则,同时利用六个机器学习算法自己的成绩做出预测...,如下所示: 3.2 成绩预测   这部分是利用AdaBoost、DecisionTree等六种机器学习算法近五届的学生成绩进行训练建模,然后用户的各科成绩进行预测,进而达到成绩预警的目的

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SQL学习笔记四(补充-2-1)之MySQL SQL查询作业答案

5、查询所有学生的学号,姓名,选课数,总成绩 6、 查询姓李老师的个数 7、 查询没有报李老师课的学生姓名 8、 查询物理课程比生物课程高的学生的学号 9、 查询没有同时选修物理课程和体育课程的学生姓名...10、查询挂超过两门(包括两门)的学生姓名和班级 、查询选修了所有课程的学生姓名 12、查询李老师教的课程的所有成绩记录 13、查询全部学生都选修了的课程号和课程名 14、查询每门课程被选修的次数...19、查询在所有选修了李老师课程的学生中,这些课程(李老师的课程,不是所有课程)平均成绩最高的学生姓名 20、查询每门课程成绩最好的前两名学生姓名 21、查询不同课程但成绩相同的学号,课程号...,成绩 22、查询没学过“叶”老师课程的学生姓名以及选修的课程名称; 23、查询所有选修了学号为1的同学选修过的一门或者多门课程的同学学号和姓名; 24、任课最多的老师中学生单科成绩最高的学生姓名...(包括两门)的学生姓名和班级(求出=2) SELECT student.sname, class.caption FROM student

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