我有两个表,它们彼此之间没有任何引用,我正试图通过从这两个表中选择字段来创建第三个表(用于引用查找)。
TableA has an A_ID
TableB has a B_ID
我想创建表C,它在A_ID到B_ID之间有一对一的引用,其中A_ID = FirstID和B_ID = SecondID,我不能连接这两个表,因为它们没有任何共同之处。
类似于:
Insert INTO [TableC]
(FirstID, SecondID)
SELECT
A_ID As FirstID,
(Select B_ID From TableB)
FROM TableA
基本上,我们现在正在创建一个与表C的
我有下面的MATLAB程序来计算应变能。我想优化这段代码,因为这是我花在优化问题上的大部分时间。
stiffness = [6 x 6 matrix] % For a MWE, try magic(6)+magic(6)';
exx(:)=[100 x 100 matrix]; eyy(:)=[100 x 100 matrix]; %etc.
for idr = 1:length(r) % Index of r-location
for idt = 1:length(theta) % Index of theta location
e = [exx(
我试图在使用视图中的信息构建的查询中实现分页,并且当我不知道列来自哪个表时,我需要对列使用row_number()函数。
SELECT * FROM (
SELECT class.ID as ID, user.ID as USERID, row_number() over (ORDER BY
ID desc) as row_number FROM class, user
) out_q WHERE row_number > @startrow ORDER BY row_number
问题是我只有来自上一次查询的结果列名(ID或USERID)。如果我执行这个查询
我有一些矩阵操作,主要是处理操作,比如运行矩阵的所有行和列,并执行乘法a*mat[i,j]*mat[ii,j]。
public double[] MaxSumFunction()
{
var maxSum= new double[vector.GetLength(1)];
for (int j = 0; j < matrix.GetLength(1); j++)
{
for (int i = 0; i < matrix.GetLength(0); i++)
{
for (int ii = 0; ii &l
我很难找到一组给定数据的最小二乘拟合值。我知道数据遵循一个函数,它是一个高斯和矩形的卷积(x射线通过一个宽的狭缝)。到目前为止,我所做的是看一看卷积积分,发现它是这样的:
积分参数a是狭缝的宽度(未知和期望),g(x-t)是定义为
因此,拟合函数基本上是高斯的积分函数,其积分边界由宽度参数a给出,然后用x-t的位移进行积分。
这是一小部分的数据和手工制作的适合。从pylab导入*从scipy.optimize导入curve_fit从scipy.integrate导入四
# 1/10 of the Data to show the form.
xData = array([-0.1 , -0
假设我们有一个滑块组件,它有一个输入,输入可以是产品,也可以是引爆器 public productsWithTeasers: (Product | Teaser)[]; 这样做会在vs代码中产生错误 <div *ngFor="let product of productsWithTeasers"> {{ product.externalId }}</div> Identifier 'externalId' is not defined. '<anonymous>' does not contain such
我试图使用R中的for循环和ifelse语句来更新向量,但出于我不清楚的原因,只更新了向量的第一个元素。
为了简化这个问题,我创建了一个简单的dataframe:
State Year Prop Norm
OR 2010 0.77 0.9404467
OR 2011 0.75 0.9217675
OR 2012 0.82 1.0000000
OR 2013 0.79 0.9631936
OR 2014 0.79 0.9685990
OR 2015 0.78 0.9494104
OR 2016 0.91 1.1120710
OR 2017 0.93 1.1323377
VA 2010 0.90
编码问题:
给定一个整数数组,返回一个新数组,以便新数组索引i处的每个元素都是原始数组中除i处以外的所有数字的乘积。
我的解决方案:
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
def coding_solution(_arr):
ind = 0
new_arr = []
for n in range(len(_arr)):
v = 1
for m, i in enumerate(_arr):
v *= i if m != ind else 1
new_arr.append(v
我在numpy中有很多操作,我可以在一个循环中完美地执行这些操作,但是我无法在一个numpy调用中将它们向量化。
# data matrix
d = np.random.rand(1496, 1, 2)
# boolean matrix
r = np.random.rand(5, 1496, 1, 2) > 0.5
# result matrix
x = np.empty((5,))
# How can I avoid this loop?
for i in xrange(r.shape[0]):
x[i] = d[r[i]].sum()
通过某种方式将循环向量化,可以加快速度