SQL刷题专栏 SQL145题系列 本文系粉丝投稿，欢迎有写技术文章的小伙伴投稿 Vintage分析 Vintage分析用到信贷资产行业，指的是每个月贷款的资产质量情况，要直接跟每个相同时间段内的余额做比较...这里我们的需求是：怎么将表1格式的数据转换成表2格式的数据？...); insert into WN_table values('2018-09', '2018-12', '2.51'); （提示：可以左右滑动代码） Vintage报表 这里我们仍然使用LEAD窗口函数实现我们的需求...： 如果对LEAD函数使用有疑问的朋友，可以先阅读LEAD函数的具体介绍： SQL Server中的LAG函数与LEAD函数介绍 select date_faka, M3,M4, M5, M6, M7,...over(partition by date_faka order by date_mob) row_num from WN_table ) t where row_num = 1 总结 这里我们使用窗口函数制作了
js中箭头函数和普通函数区别如下： 1、样式不同，箭头函数是 =>，普通函数是 function； 2、箭头函数不能作为构造函数使用，也就不能使用 new 关键字； 3、箭头函数不绑定 arguments...，可以考虑用剩余参数代替； 4、箭头函数会捕获其所在上下文的 this 值，作为自己的 this 值，定义的时候就确定了； 5、call、apply、bind 并不会影响 this 的指向； 6、箭头函数没有原型属性...； 7、箭头函数不能当作 Generator 函数，不能使用 yield 关键字；
字符串函数 1.计算字符串字符数的函数和计算字符串长度的函数 CHAR_LENGTH（str）返回值为字符串str所包含的字符个数。一个多字节字符算作一个单字符。...CONCAT（s1，s2，…）返回结果为连接参数产生的字符串，或许有一个或多个参数。若任何一个参数为NULL，则返回值为NULL。若所有参数均为非二进制字符串，则结果为非二进制字符串。...函数 INSERT('小冷',2, 4,'coding')将“小冷”第2个字符开始长度为4的字符串没有就不替换，结果为“小coding” 4.字母大小写转换函数 LOWER（str）或者LCASE（str...）可以将字符串str中的字母字符全部转换成小写字母。...由结果可以看到，原来所有字母都是大写的，全部转换为小写，如“CODING”，转换之后为“coding”； UPPER（str）或者UCASE（str）可以将字符串str中的字母字符全部转换成大写字母。
首先 Error = Bias + Variance + Noise Error反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差...我是这样抽象理解这个问题的： 准：bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距，简单讲，就是在样本上拟合的好不好。...，有大局观。...注：关于这个偏执和好好先生的表述，不是非常严谨，对这两个词的不同理解会导致截然相反的推理，如果你看完这段觉得有点困惑，可以去看评论区的讨论，不得不感叹一下，在准确描述世界运行的规律这件事上，数学比文学要准确且无歧义的多...在林轩田的课中，对bias和variance还有这样一种解释，我试着不用数学公式抽象的简单概括一下： 我们训练一个模型的最终目的，是为了让这个模型在测试数据上拟合效果好，也就是Error(test)
2、概率占位栅格地图(Probabilistic Occupancy Grid Map) 在实际的应用中，车辆传感器的数据测量是存在误差的，车辆的定位结果也是存在误差的，动态障碍物的识别也是存在误差的，...如何将1到t时刻的所有传感器测量结果融合起来呢？贝叶斯理论(Bayes Theorem)是一个不错的选择。...通过贝叶斯理论(Bayes Theorem)将多次传感器测量结果融合到同一个Cell中，从而获得高可信度的网格占用概率。...至此，有了Inverse Measurement Model，Bayes更新的过程可以正常进行了。...动态物体(行人、车辆等)也需要从点云数据中移除，这依赖于基于点云和图像的感知技术。但同样也存在很多技术难题，比如如何提升识别的准确率，如何将静止的车辆识别出来等等。
python函数中的形参有几种 Python函数中参数有两种类型，分别是形参和实参，本篇就形参中的类型带来介绍。 1、位置形参，实参必填。...print(args) func03() # tuple() func03(1, 2, 3) # tuple(1,2,3) 3、默认形参，实参可选，每一个形参有一个默认值。...判定是否为默认形参的依据是是否有默认值。...print(kwargs) func04() # dict() func04(p1=1, p2=2) # {'p1': 1, 'p2': 2} 以上就是python函数中的形参类型介绍，希望对大家有所帮助
8个钩子函数: beforeCreate() { console.log("初始化vue实例之前") }, created() { //常用 console.log("初始化vue...实例之后") }, beforeMount() { console.log("js中的数据挂载到html之前") }, mounted() { //常用 console.log("...js中的数据挂载到html之后") }, beforeUpdate() { console.log("vue中的data数据发生改变之前") }, updated() { console.log...("vue中的data数据发生改变之后") }, beforeDestroy() { console.log("vue实例销毁之前") }, destroyed() { console.log...("vue实例销毁之后，VUE的效果就消失了，比双向绑定") } 钩子函数执行图 这个非本人制作,来源:Baidu图片搜索来的,感谢这个图片的作者,但是真的很棒,有助于理解!
何为高阶函数？一个函数就可以接收另一个函数作为参数或者返回值为一个函数，这种函数就称之为高阶函数。 数组中的高阶函数如下： 1. map 遍历 1. 对原来的数组没有影响； 2....创建一个新数组，其结果是该数组中的每个元素都调用提供的函数后返回的结果； 3. 接收两个参数，一个是回调函数，一个是回调函数的this值（可选）。...接收两个参数，一个为回调函数，另一个为初始值。回调函数中四个默认参数，依次为积累值、当前值、当前索引和整个数组。...接收一个函数作为参数，这个函数有一个默认参数，就是当前元素。这个作为参数的函数返回值为一个布尔类型，决定当前元素是否保留； 2. 返回值为一个新的数组，这个数组里面包含参数里面所有被保留的项。...一个用于比较的函数，它有两个默认参数，分别是代表比较的两个元素。
与其将这个 PK 模型拟合到单个患者，我们可能希望将相同的模型拟合到所有患者： 其中（yij,1≤j≤ni）是受试者i的ni PK测量值。...θ^ 的每个分量的标准误差 (se) 是标准偏差，即方差-协方差矩阵的对角元素的平方根。 对茶碱数据拟合 NLME 模型 让我们看看如何将我们的模型拟合到茶碱数据。...(eij)在非线性混合效应模型中的方差。 恒定误差模型： 残差 (eij) 是独立同分布的： 因此， yij 的方差随时间保持不变： 其中 εij∼iidN(0,1)。...如果 ψi服从对数正态分布，则以下 3 种表示是等价的： 对数正态分布： logit 函数定义在 (0,1)上并取其在 RR 中的值：对于 (0,1)中的任何 x， 具有 logit 正态分布的单个参数...ψ 的 logit 服从正态分布，即， 概率正态分布： probit函数是与标准正态分布N(0,1)相关的反累积分布函数（量化函数）ψ-1。对于(0,1)中的任何x。
用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多，各具不同的特征和性能。 问题界定 神经网络中的学习问题是以损失函数f的最小化界定的。这个函数一般由一个误差项和一个正则项组成。...误差项评估神经网络如何拟合数据集，正则项用于通过控制神经网络的有效复杂性来防止过拟合。 损失函数取决于神经网络中的自适应参数（偏差和突触权值）。我们可以简便地把它们组合成单个n维权值向量w。...这里，一维优化方法搜索给定的一维函数的最小值。广泛使用的算法有黄金分割法和布伦特法。 多维优化方法 神经网络的学习问题被界定为搜索使损失函数f得到最小值的参数向量w*。...每一步中，损失会随着神经网络参数的调整而减少。 这样，我们从一些参数向量（通常随机选择）着手训练神经网络。然后，我们会生成一系列参数，使得损失函数在算法的每次迭代中减小损失值。...Levenberg-Marquardt算法是针对误差平方和型函数的特定方法。这使它在训练神经网络中测量这种误差时非常快。但是，该算法也有一些缺点。缺点之一是它不能应用于诸如均方根误差或交叉熵误差函数。
问题的抽象 人们把神经网络的学习过程转化为求损失函数f的最小值问题。一般来说，损失函数包括误差项和正则项两部分。...梯度下降方法有一个严重的弊端，若函数的梯度变化如图所示呈现出细长的结构时，该方法需要进行很多次迭代运算。而且，尽管梯度下降的方向就是损失函数值减小最快的方向，但是这并不一定是收敛最快的路径。...值得注意的是，如果海森矩阵是一个非正定矩阵，那么参数有可能朝着最大值的方向移动，而不是最小值的方向。因此损失函数值并不能保证在每次迭代都减小。...为了解决这个缺点，出现了被称为拟牛顿法或可变矩阵法的替代方法。这种方法在算法的每次迭代中建立并逼近Hessian逆矩阵，而不是直接计算Hessian矩阵，然后评估其逆矩阵。...Levenberg-Marquardt算法是针对误差平方和型函数的特定方法。这使它在训练神经网络中测量这种误差时非常快。但是，该算法也有一些缺点。缺点之一是它不能应用于诸如均方根误差或交叉熵误差函数。
Vue组件中的生命周期钩子函数有哪些？ Vue 组件中的生命周期钩子函数可以分为三个主要阶段： 创建阶段、更新阶段和销毁阶段。...实例上的所有指令和事件监听器都会被移除。 除了上述常用的生命周期钩子函数，Vue 还提供了其他一些钩子函数，用于更精细地控制组件的生命周期。...deactivated：在组件被停用时调用，例如在 组件中。 需要注意的是，Vue 3.x 引入了新的生命周期钩子函数，并对一些钩子函数进行了更改。...具体的钩子函数命名和调用时机可能会有所不同。 Vue 3.x中的生命周期钩子函数有哪些变化？ 在 Vue 3.x 中，生命周期钩子函数的命名和调用时机发生了一些变化。...以下是 Vue 3.x 中的生命周期钩子函数及其对应的变化： 一：创建阶段： beforeCreate：与 Vue 2.x 中相同，保持不变。 created：与 Vue 2.x 中相同，保持不变。
闲暇时光，拟对传感相关的知识进行归纳总结，主要包括有：1、编码器；2、压力传感器；3、陀螺仪；4、激光雷达；5、温度传感器等； 首先，本部分通过简单的实验，了解编码器的信号输出类型，真正弄明白编码器在实际应用过程中的关键点...A为顺时针旋转； 编码器信号输出：黄色为编码器A项输出信号，蓝色为B项输出信号，测试中编码器为逆时针旋转，从上图可知，每个脉冲的周期约为30ms，考虑到编码器的脉冲为100，因此编码器的转速n=60.../TP=60/(30*0.001*100)=20 r/min，与输入转速一致，具有较好的准确性， 3、编码器测试电机转速大小： 方法一：周期法（T法），是测量两个脉冲之间的时间，进而转换成转速 RPM，...适合测量低速运转的电机（ f 为基准时钟频率，M2 为时钟脉冲数，P 为编码器线数）；其中，转速n的单位为r/min；时钟脉冲数M2 越大，误差越小； 方法二：测频法（M法），是测量一定时间内的脉冲数...（M1 为测量脉冲数，P 为编码器线数，T 为测量时间），测试脉冲数M1 越大，相对误差越小，因此，实际测试中提高测试时间，减小转速的测试误差。
生成器函数是一种特殊的函数，可以在迭代过程中动态生成值，而不是一次性返回所有值。...它的作用有以下几点： 节省内存：生成器函数一次只生成一个值，并在生成后立即释放内存，这样可以减小内存的占用，特别是在处理大数据集时非常有用。...使用生成器函数的步骤如下： 定义生成器函数：使用关键字def定义一个函数，并在函数体内使用yield语句返回值。...调用生成器函数：调用生成器函数时，并不会执行函数体内的代码，而是返回一个生成器对象。...： 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 在上面的示例中，生成器函数fibonacci()使用yield语句在每次迭代时生成一个斐波那契数列的值，并通过next()函数迭代生成器对象fib来获取值
题目部分 在Oracle中，有哪些常用的分析函数？ 答案部分 分析函数是Oracle从8.1.6开始引入的一个新的概念，为分析数据提供了一种简单高效的处理方式。...在分析函数出现以前，实现相同的功能必须使用自联查询、子查询或者内联视图，甚至需要复杂的存储过程来实现。有了分析函数后，只要一条简单的SQL语句就可以实现了，而且在执行效率方面也有相当大的提高。...Top-N查询中，例如，在上例中，若要查询每个部门薪水排在第一的员工，则SQL可以如下： SYS@lhrdb> SELECT * 2 FROM (SELECT D.DEPARTMENT_ID,...LAG和LEAD函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据和后N行的值。...这种操作可以使用对相同表的表连接来实现，不过使用LAG和LEAD有更高的效率。LAG可以访问当前行之前的行，LEAD与LAG相反，LEAD可以访问当前行之后的行。
对于任何科学测量，误差的准确计算几乎与数字本身的准确报告一样重要，甚至更重要。例如，假设我正在使用一些天体物理观测来估计哈勃常数，即宇宙膨胀率的局部测量值。...在数据和结果的可视化中，有效地显示这些误差，可以使图表传达更完整的信息。...这是一种方法，使用不确定性的连续测量，将非常灵活的非参数函数拟合到数据。...得到的图形可以用于非常直观地了解高斯过程回归算法正在做什么：在测量数据点附近的区域中，模型受到强烈约束，这反映在较小的模型误差中。在远离测量数据点的区域中，模型不受强烈约束，并且模型误差增加。...对于plt.fill_between()（以及密切相关的plt.fill()函数）中，可用选项的更多信息，请参阅函数的文档字符串或 Matplotlib 文档。
在gin框架中，我们知道用bind函数（或bindXXX函数）能够将请求体中的参数绑定到对应的结构体上。...那么，他们之间有什么不同呢？本文带你深入了解这些bind函数的使用。...有了来源，接下来看看各个bind函数是如何把不同数据源的数据绑定到结构体上的。...那这三个binding有什么区别呢？要想搞清楚三个结构体之间的区别，就要从form的enctype属性说起。...所以一个表单中能够携带参数的地方有： url地址中的查询参数。 表单的值域。即input控件。 根据发送时的编码方式又可以将值域参数分为按url查询参数编码的方式和混合方式。
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