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    Apache Calcite 文档翻译 - 关系代数

    一个成本模型指导了优化的整个过程,规划器生成一个替代的表达式,语义与之前表达式相同,但具有更低的成本。 规划过程是可扩展的。你可以添加自己的关系运算符、规划器规则、成本模型和统计数据。...Creates a Join of the two most recent relational expressions....with SEMI join type of the two most recent relational expressions. antiJoin(expr) Creates a Join with...你通常把它作为一个lambda表达式来实现;该方法用一个具有正确上下文的RelBuilder来调用你的代码,而你的代码则返回将成为子查询的RelNode。...创建一个 RelBuilder.OverCall,它代表了对窗口聚合函数的调用,创建一个聚合调用,然后调用其over()方法,例如count().over() 要进一步修改OverCall,调用以下方法

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    MySql场景面试题:电商购物中最贵及购买次数最多的商品

    : customer_id total_spent(该客户的总消费金额) most_expensive_order(该客户最贵的一笔订单的金额) favorite_category(该客户购买次数最多的商品类别...计算每个客户最贵的一笔订单的金额: 使用 MAX() 聚合函数和子查询,计算每个客户最贵的一笔订单的金额。...计算每个客户购买次数最多的商品类别: 使用 COUNT() 和 GROUP BY 统计每个客户购买的商品类别次数,再使用窗口函数 ROW_NUMBER() 或 RANK() 找到购买次数最多的类别。...= fc.customer_id WHERE fc.category_rank = 1 ORDER BY cs.total_spent DESC; 考察点 聚合函数: 使用 SUM(...窗口函数: 使用 ROW_NUMBER() 计算每个客户购买次数最多的商品类别。

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    MMTracking 食用指南 | 视频目标检测(附AAAI2021论文解读)

    考虑到视频里,同个物体在不同的视频帧中的特征具有高度的相似性,如上图所示,Temporal RoI Align 利用这种相似性,从其它帧(Support Frame)的特征图中,为当前帧(Target...Feature Aggregation 将 RoI Features 与多个 Most Similar RoI Features 聚合起来得到最终的 Temporal RoI Features。...的思想,将这些特征沿着时间维度聚合起来,就可以得到最终的 Temporal RoI Features。...,这里我们将self.most_similar_roi_align 函数的 docstring 贴上来,来方便大家了解函数内部的处理逻辑,具体代码大家可以查看源码; 第三步 temporal_roi_feats...这里我们将self.temporal_attentional_feature_aggregation 函数的 docstring 贴上来,来方便大家了解函数内部的处理逻辑,具体代码大家可以查看源码。

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    C++中列表初始化,你知多少?

    ), y(b) {} }; MyType myVar = {5, 2.5}; unsetunset2、何为窄转化unsetunset 窄转化(Narrowing Conversion)指的是将一个具有较大范围的值转换为较小范围的类型时可能丢失信息的情况...unsetunset5、不适用列表初始化的情况unsetunset 什么是聚合类型 1、类型是一个普通数组,如int[5],char[],double[]等 2、类型是一个类,且满足以下条件: 没有用户声明的构造函数...,但有一些情况下不适合或者不能使用列表初始化: 不支持聚合初始化的类 列表初始化主要用于聚合类型的初始化,而对于不支持聚合初始化的类,不能使用列表初始化。...一个类如果有用户自定义的构造函数、私有/受保护的非静态数据成员,或者基类没有默认构造函数,那么该类就不再是聚合类型。...// 正确的初始化方式 总之,虽然列表初始化是一种很便捷和安全的初始化方式,但在某些情况下,特别是对于非聚合类型和可能导致 most vexing parse 的地方,可能需要考虑其他的初始化方式

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    Python主题建模详细教程(附代码示例)

    5.通过使用 nltk.stem.WordNetLemmatizer() 词形还原器将每个单词还原为其字典形式,以便将具有相似含义的单词链接到一个单词。 要应用所有列出的步骤,我将使用以下函数。...然而,为了增加模块化和便于调试,你可以将每个任务定义为单独的函数。...然而,如果此数量太多,则模型可能无法检测到实际上更广泛的主题,如果此数量太少,则主题可能具有大量重叠的单词。因此,我们将使用主题相干性得分。...每个文档(在我们的案例中为评论)可以展示多个主题,且比例不同。选择具有最高比例的主题作为该文档的主题。我们使用一致性分数定义了主题的数量,并使用pyLDAvis可视化了我们的主题和关键词。...如果你对此感兴趣,我强烈推荐探索这些方法,它们根据使用情况具有不同的优势和劣势。

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    【Python基础】07、Python类

    6、类间关系 依赖('uses-a')         一个类的方法操纵另一个类的对象 聚合(‘has-a’)         类A的对象包含类B的对象 继承(“is-a”)         描述特殊与一般关系...x 因此,类中每个方法必须具有self参数,它隐含当前实例之意 在方法内对self属性做赋值运算会产生每个实例自己的属性 Python规定,没有实例,方法不允许被调用,此即为“绑定” In [38]: ...6、类的特殊属性 可以使用类的__dict__字典属性或Python内置的dir()函数来获取类的属性 ?...子类可以完全取代从超类继承而来的属性        也可以通过已覆盖的方法回调超类来扩展超类的方法 五、类、实例和其它对象的内建函数 issubclass()        布尔函数,判断一个类是否由另一个类派生...) hasattr()          布尔函数,判断一个对象是否拥有指定的属性, 语法: hasattr(obj, ‘attr’) 同类的函数还有getattr()、setattr()和delattr

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    利用机器学习探索食物配方:通过Word2Vec模型进行菜谱分析

    “句法”指的是词语在句子中的排列,使它们具有语法意义,而“语义”指的是文本所传达的意思 有了这些规则和字嵌入算法,我们将自然语言字转换为计算机可以理解的数字格式。...Word Embedding 字嵌入 单词嵌入是一种单词表示,它允许机器学习算法理解具有相似意思的单词。...这些词(干的,压缩的,新鲜的等等)在生成有意义的词嵌入没有用处。因此,可以使用正则表达式函数来删除这些内容。...在幕后,我们训练一个具有单一隐含层的神经网络来基于上下文预测当前的单词。目标是学习隐含层的权值。这些权重就是我们要学习的单词向量。所得到的学习向量称为嵌入。...现在让我们使用Word2Vec来计算词汇表中两个成分之间的相似性,方法是调用similarity(…)函数并传入相关的单词。

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