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何在MySQL获取某个字段为最大和倒数第二条整条数据?

在MySQL,我们经常需要操作数据库数据。有时我们需要获取倒数第二个记录。这个需求看似简单,但是如果不知道正确SQL查询语句,可能会浪费很多时间。...在本篇文章,我们将探讨如何使用MySQL查询获取倒数第二个记录。 一、查询倒数第二个记录 MySQL中有多种方式来查询倒数第二个记录,下面我们将介绍三种使用最广泛方法。...-+------+-----+ | id | name | age | +----+------+-----+ | 4 | Lily | 24 | +----+------+-----+ 三、查询某个字段为最大整条数据...`score`); 3.3、前n最大(最小) SELECT c.stuname,c.score FROM (SELECT a.stuname,a.score,(SELECT COUNT(*) FROM...SELECT * FROM commodity ORDER BY price ASC LIMIT 1; 结论 在MySQL获取倒数第二条记录有多种方法。

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70个NumPy练习:在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

答案: 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现? 难度:1 问题:找到iris数据集中最常见花瓣长度(第3列)。 输入: 答案: 46.如何找到首次出现大于给定位置?...难度:2 问题:从数组a,替换大于30包括30且小于10到10所有。 输入: 答案: 48.如何从numpy数组获取n位置? 难度:2 问题:获取给定数组a前5个最大位置。...输入: 输出: 答案: 56.如何找到numpy二维数组每一行最大? 难度:2 问题:计算给定数组每一行最大。 答案: 57.如何计算numpy二维数组每行最小?...输入: 答案: 63.如何在一维数组中找到所有局部最大(或峰值)? 难度:4 问题:在一维numpy数组a查找所有峰值。峰值是两侧较小包围点。...输出: 答案: 65.如何找到数组n个重复项索引 难度:2 问题:找出x第1个重复5次索引

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【计算机视觉处理5】阈值处理

【计算机视觉处理5】阈值处理 1、阈值处理 阈值处理就是设定某个阈值,然后对大于阈值像素或者小于阈值像素统一处理过程。比如下面这个简单图像: ?...每个格子表示一个像素,格子数字表示图片像素。如果设定阈值为8,那我们可以把图片分成两个区域,如下图: ? 然后我们统一对绿色区域或者蓝色区域进行操作,这就是阈值处理了。...2、用numpy实现阈值处理 在numpyndarray数组,提供了布尔索引操作。通过布尔索引我们可以方便快速实现阈值处理,而不需要写大量for循环。...当元素大于8,在布尔矩阵中表现为True否则表现为False。图示如下: ? (2)布尔索引 有了布尔矩阵,我们就可以进行布尔索引了。布尔索引只会对矩阵为True部分进行操作。...因为一些像素点被抑制了,所以效果图偏暗,而且对比度也明显降低了。 其余大家可以自己尝试一下。 4、Otsu处理 在上面的例子,我们都需要手动设置阈值

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【机器学习 | 决策树】利用数据潜力:用决策树解锁洞察力

当数据集D样本类别均匀分布时,基尼指数最大(即越小)为1,表示数据集不确定性最高。...在我们例子,我们计算了每个特征信息增益,并选择了具有最大信息增益特征作为根节点。然后,我们根据根节点取值将数据集分割成子集,并对每个子集计算信息增益,以选择下一个节点。...在实际应用,我们通常使用成熟机器学习库,scikit-learn,因为它们提供了更多功能和优化。 1.2 回归 当决策树用于回归任务时,它被称为决策树回归模型。...叶子节点输出 当到达某个叶子节点时,该叶子节点输出就是训练集中该叶子节点对应所有样本平均值(或中位数等)。...预测过程 对于一个测试样本,从根节点开始,按照各个特征划分方式逐步匹配,最终到达某个叶子节点,并将该测试样本预测设为该叶子节点输出

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nms非极大抑制原理_什么是行为抑制

(1) 从最大概率矩形框F开始,分别判断A、B、C、D、E与F重叠度IOU是否大于某个设定阈值; (2) 假设B、D与F重叠度超过阈值,那么就扔掉B、D;并标记第一个矩形框F,是我们保留下来。...(3) 从剩下矩形框A、C、E,选择概率最大E,然后判断A、C与E重叠度,重叠度大于一定阈值,那么就扔掉;并标记E是我们保留下来第二个矩形框。...), IOU阈值大于阈值bbx将被移除) for object in all objects: (1) 获取当前目标类别下所有bbx信息 (2) 将bbx按照confidence从高到低排序...,并记录当前confidence最大bbx (3) 计算最大confidence对应bbx与剩下所有的bbxIOU,移除所有大于IOU阈值bbx (4) 对剩下bbx,循环执行(2)和(3...keep = [] #用来存放最终保留bbx索引信息 ## 依次从按confidence从高到低遍历bbx,移除所有与该矩形框IOU大于threshold矩形框

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python opencv-有点意思同学讨论问题记录

] = orange cv2.imshow("img2",img) cv2.waitKey(0) 问题3&问题4:不规则物体检测与多个目标检测 不规则物体检测这里就不讨论了,多个目标检测,不用最大最小...查找图片上数字3,并替换成苹果。 可是3有很多个,如何将所有的3都找出来呢? 不用最大最小,直接返回找到所有结果,设置阈值。...order序列索引小1,所以要把这个1加回来 order = order[inds + 1] return keep # 加载图片 tpl = cv2.imread("circle2...%80坐标 loc = np.where(result >= threshold) # 大于模板阈值目标置信度 一维数据 score = result[result >= threshold]...返回对应索引 keep = py_nms(data_hstack,0.3) print(keep,len(keep)) # 取出索引对应矩形框 dets = data_hstack[keep]

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object detection非极大抑制(NMS)算法

NMS在计算机视觉领域有着非常重要应用,视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测应用加以说明。...三、NMS 原理 首先引入几个概念: 候选框列表B B所对应置信度列表S B中置信度最大那个框为M 最终检测结果为D IOU(此处不再展开) 人为设定阈值Nt 对于Bounding...Box列表B及其对应置信度S,采用下面的计算方式.选择具有最大score检测框M,将其从B集合移除并加入到最终检测结果D.通常将B剩余检测框与MIoU大于阈值Nt框从B移除.重复这个过程...(1)从最大概率矩形框F开始,分别判断A~E与F重叠度IOU是否大于某个设定阈值; (2)假设B、D与F重叠度超过阈值,那么就扔掉B、D;并标记第一个矩形框F,是我们保留下来。...(3)从剩下矩形框A、C、E,选择概率最大E,然后判断E与A、C重叠度,重叠度大于一定阈值,那么就扔掉;并标记E是我们保留下来第二个矩形框。 就这样一直重复,找到所有被保留下来矩形框。

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jvm源码解析(二)HashMap

链表元素转换成红黑树最小(8) 最小树容量(64) 当hashmap有64个元素及以上,数组某个索引元素有8个及以上时,会链表转红黑树 注意: HashMap.put如果key在HashMap...1(二进制),然后再+1,使得我们获取是2幂指数,不得不说java源码开发团队智慧还是值得吹一波。...,且老阈值大于零 newCap = oldThr; // 新容量等于阈值 else { // 老阈值和容量小于等于零 newCap...(int)ft : Integer.MAX_VALUE); // 新容量和ft都小于最大容量,则新阈值为ft,否则为Int最大 } threshold = newThr; // 这个table...如果不制空,比如loTailnext很可能在hiTail(而hiTail在新HashMap是在另一个索引下),这时候可能会出现不同索引之间关联,造成查询时候可能会查询到本不在这个索引位置下Node

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「 计算机视觉」帧差法移动侦测

当我们要把一幅图像运动区域和静止区域区分开时候,这样任务在计算机视觉称为前后景分离,而帧差法则是前后景分离中最简单一种方法,单纯考虑像素在空间上变化而不考虑时间特性。...对于两帧帧差法计算过程可以用一句话描述:对于某个像素,如果它在前后两幅图像差值绝对超过某个设定好阈值,则认为它属于前景,否则认为它属于背景。...height): for j in xrange(width): if abs(img1[i,j] - img2[i,j]) > thresh: # 差绝对大于阈值...其实帧差法在我个人工作更多是一个预处理手段,比如我会对掩码图中各个连通区域做最大外接矩形把这些区域都单独标记出来,再对每个矩形区域做其他处理,比如判断它是不是个人。...xrange(height): for j in xrange(width): if abs(img1[i,j] - img2[i,j]) > thresh: # 差绝对大于阈值

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必考一题~

对于 而言,适合于水平框,针对各种不同形状框,会有不同 来进行处理。 具体步骤如下: ? 如图所示,我们有 个带置信率 ,我们先预设一个 阈值 。...每次获取最大置信率 就是我们筛选出来目标。...吸取了 教训,在算法执行过程不是简单大于阈值检测框删除,而是降低得分。算法流程同 相同,但是对原置信度得分使用函数运算,目标是降低置信度得分。其算法步骤如下: ?...是 - 特殊形式,当得分重置函数采用二化函数时, - 和 是相同。 - 算法是一种更加通用最大抑制算法。 而,在一些场景实验,可以看到 效果也是优于 。 ?...上表蓝色是 - ,只是降低了

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numpy模块(对矩阵处理,ndarray对象)

大于3 print(arr[arr>3]) #取第第一列大于3 arr_lien = arr[:,0] print(arr_lien[arr_lien>3]) 3.生成布尔矩阵 import...,j为矩阵列""" return i*j # 使用函数对矩阵元素行和列索引做处理,得到当前元素索引从0开始,并构造一个3*4矩阵 print(np.fromfunction(func...两个矩阵对应元素相乘 / 两个矩阵对应元素相除,如果都是整数则取商 % 两个矩阵对应元素相除后取余数 **n 单个矩阵每个元素都取n次方,**2:每个元素都取平方 4.矩阵行和列互换(transpose...(axis=0)每列 (axis=1)每行 # 获取矩阵所有元素最大 print(arr.max()) # 获取举着每一列最大 print(arr.max(axis=0)) # 获取矩阵每一行最大...print(arr.max(axis=1)) # 获取矩阵最大元素索引位置 print(arr.argmax(axis=1) # 获取矩阵所有元素平均值 print(arr.mean

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PyTorch实现非极大抑制(NMS)

在PyTorch文档说:NMS 迭代地删除与另一个(得分较高)框 IoU 大于 iou_threshold 得分较低框。...实现,采用三个参数(这实际上是从pytorch文档复制和粘贴): box (Tensor[N, 4])) – 用于执行 NMS 框。...score (Tensor[N]) – 每个box 得分 iou_threshold (float) – 丢弃所有 IoU > iou_threshold 框 返回是非抑制边界框索引 from...) keep[overlapped + i + 1] = 0 计算和选择iou大于iou_threshold索引。...但是这并不代表我们实现没有用,因为手写代码我们完全了解了NMS工作原理,这是本文真正意义,总之在这篇文章我们看到了如何在PyTorch实现非最大抑制,这对你了解目标检测相关知识是非常有帮助

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