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认知1.0 固化思维

对大众而言: 机器像人一样思考,有些遥远 人像机器一样思考,却是现实 思维有惯性,会固化,在错误的思维上时间越久,越是一次又一次的重蹈覆辙,相信每个人都有这样的经历,这样的经历就发生在过去三五年,我们的工作...思维是我们的中枢软件,大脑是硬件,惯性的、固化的思维就是一个编写好的固定程序,按部就班运行着我们的大脑,这样和机器并没有任何区别。...这种固化程序不只是两点一线,三点一面的生活方式,而是面对各种问题、选择、决策时的固定式思维,就如同在地上画了个圈,你只能在圈内认知思考,走不出去,也不知道如何才能走出去,又或者根本就没有圈的观念,又怎么引发...无论是生存环境的演变 还是跨物种、同人种之间灭绝式的残忍竞争 百万年来的生存经验告诉我们: 进化是唯一的出口 认知决定思维,思维决定选择 选择影响决策,决策导致结果 固化思维不是停留,也不是倒退 而是让我们退化

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SQL基础-->分组分组函数

--================================= --SQL基础-->分组分组函数 --================================= /* 一、分组分组函数可以对行集进行操作...使用group by column1,column2,..按columm1,column2进行分组,即column1,column2组合相同的值为一个组 二、常用分组函数: */ AVG([DISTINCT...所有分组函数都忽略空值。可以使用NVL,NVL2,或COALESCE函数代替空值 使用GROUP BY 时,Oralce服务器隐式地按照升序对结果集进行排序。...: SELECT 中出现的列,如果未出现在分组函数中,则GROUP BY子句必须包含这些列 WHERE 子句可以某些行在分组之前排除在外 不能在GROUP BY 中使用列别名 默认情况下GROUP...BY列表中的列按升序排列 GROUP BY 的列可以不出现在分组中 七、分组过滤: 使用having子句 having使用的情况: 行已经被分组 使用了组函数 满足having子句中条件的分组将被显示

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数据分组

数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组后的数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法,groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...DataFrameGroupBy对象包含着分组后的若干数据,但是没有直接显示出来,需要对这些分组数据 进行汇总计算后才会显示。...#以 客户分类、区域 这2列进行分组 df.groupby(["客户分类","区域"]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby(["客户分类","区域"]).count() #对分组后数据进行求和运算...(1)按照一个Series进行分组 #以 客户分类 这列进行分组 df.groupby(df["客户分类"]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby(df["客户分类"]).count(

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mysql分组函数

分组函数:   count            计数函数   计算某个字段出现的里面的内容 不为null 就+1   sum(需要计算的那l列字段);·  求和函数   avg()            ...求和函数   max()            求字段中 最大值   min()            求字段中 最小值 注意:   1.所有的分组函数都是对“某一组”数据进行操作的。   ...2.分组函数自动忽略NULL。   3.SQL语句当中有一个语法规则,分组函数不可直接使用在where子句当中。why????     怎么解释?         ...having : having是对分组之后的数据进行再次过滤。 注意:分组函数一般都会和group by联合使用,这也是为什么它被称为分组函数的原因。...记住一个规则:当一条语句中有group by的话,select后面只能跟分组函数和参与分组的字段。

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