将两列的值相乘，将结果相加，然后在SQL中对结果进行分组 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

加密算法

在每一轮中，这4个子分组相列相异或，相加，相乘，且与6个16-位子密钥相异或，相加，相乘。在轮与轮间，第二和第：个子分组交换。最后在输出变换中4个子分组与4个子密钥进行运算。...在每一轮中，执行的顺序如下：（以下表述中的相加指的是两个数mod 2^256 相加，例如：（a + b) mod p，其结果是a+b算术和除以p的余数，也就是说，（a+b) = kp +r，则 (a+b...(8)将第（6)步和第（7)步的结果相加。(9)将第（8)步的结果与第六个子密钥相乘。(10)将第（7)步和第（9)步的结果相加。(11)将第（1)步和第（9)步的结果相异或。...每一轮的输出是第（11)、（12)、（13)和（14) 步的结果形成的4个子分组。将中间两个分组分组交换（最后一轮除外）后，即为下一轮的输入。...这些是算法的第一批8个子密钥（第一轮六个，第二轮的头两个）。然后，密钥向左环移25位后再分成8个子密钥。开始4个用在第二轮，后面4个用在第三轮。

3832 0

【重学 MySQL】十六、算术运算符的使用

这些运算符在数据库管理和查询中非常有用，特别是在需要对数据进行计算或转换时。加法 (+) 加法运算符用于将两个或多个值相加。...SELECT 5 + 3; -- 结果为 8 SELECT column1 + column2 FROM table_name; -- 将两列的值相加减法 (-) 减法运算符用于从一个值中减去另一个值...SELECT 10 - 3; -- 结果为 7 SELECT column1 - column2 FROM table_name; -- 从第一列的值中减去第二列的值乘法 (*) 乘法运算符用于将两个值相乘...SELECT 5 * 3; -- 结果为 15 SELECT column1 * column2 FROM table_name; -- 将两列的值相乘除法 (/ 或 div ) 除法运算符用于将一个值除以另一个值...一个整数类型的值对整数进行加法和减法操作，结果还是一个整数；一个整数类型的值对浮点数进行加法和减法操作，结果是一个浮点数；加法和减法的优先级相同，进行先加后减操作与进行先减后加操作的结果是一样的；

2301 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

DeepSeek开源周 Day03：从DeepGEMM看大模型算力提速的矩阵乘法

它代表通用矩阵到矩阵乘法，它本质上就是按照字面意思来做，将两个输入矩阵相乘得到一个输出矩阵。它与在 3D 图形世界中习惯的矩阵运算的区别在于，它处理的矩阵通常非常大。...例如，典型网络中的单个层可能需要将 256 行、1,152 列的矩阵与 1,152 行、192 列的矩阵相乘，以产生 256 行、192 列的结果。...全连接层的每个输出值都会查看输入层中的每个值，将它们全部乘以该输入索引对应的权重，然后将结果相加以获得其输出。...就上图而言，它看起来像这样：有“k”个输入值，有“n”个神经元，每个神经元对每个输入值都有自己的一组学习权重。有“n”个输出值，每个神经元一个，通过对其权重和输入值进行点积计算得出。...为了产生结果，将核应用于输入图像上的点网格。在应用核的每个点上，所有相应的输入值和权重都会相乘，然后相加以产生该点的单个输出值。

2821 0

【MATLAB】矩阵操作 ( 矩阵构造 | 矩阵运算 )

, 根据给定的矩阵 , 进行指定的重复 , 生成新矩阵 ; % 矩阵构造 , 将矩阵 B , % 每行重复 3 次 , 每列重复 2 次 % 原来有 1 行 , 现在有 3 行 % 原来有 8 列..., 矩阵元素是 1 D = ones(3, 3) 执行结果 : 二、矩阵计算 ---- 1、矩阵相加矩阵相加就是对应位置相加 , 只有行列相等的矩阵才能相加 ; % 定义两个矩阵 A = [1, 2...: 2、矩阵相减矩阵相减就是对应位置相加 , 只有行列相等的矩阵才能相减 ; % 矩阵相减就是对应位置相加 % 只有行列相等的矩阵才能相减 D = A - B 执行结果 : 3、矩阵相乘矩阵相乘...: 第一个矩阵的行数等于第二个矩阵的列数 , 第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 , 满足上面两个条件 , 才可以相乘 ; % 矩阵相乘 % 第一个矩阵的行数等于第二个矩阵的列数 , % 第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数..., % 满足上面两个条件 , 才可以相乘 % A 矩阵 2 行 4 列 % B 矩阵 4 行 2 列 E = A * B' 执行结果 : 4、矩阵对应相乘 % A , B 矩阵对应项相乘 F = A

1.5K1 0

TypeScript实现向量与矩阵

向量有两种基本运算：即向量加法和向量数量乘法向量的加法如上所示，描述了两个向量相加，它的计算规则如下：相加的两个向量其维度必须相等把向量中的分量(即向量中的每个数)分别想加，最终构成的向量就是其相加后的结果...如上所示，描述了向量与向量相乘，它的计算规则如下：相乘的两个向量，其维度必须相等把两个向量的分量分别相乘，将其结果相加，最终得到的标量就是其相乘后的结果实现向量的运算上面我们讲解了向量的两个基本运算...在上述矩阵中，a11表示其在矩阵A的第1行第1列，a23表示其在矩阵A的第2行的第3列，因此我们通常会用aij来描述矩阵中的某个元素，i表示行，j表示列。...上述公式描述了矩阵加法的运算过程，其运算方法如下：两个矩阵相加其大小必须相等取出两个矩阵中的元素，将其相加构建成新的矩阵就是矩阵相加的结果。...，与拆分出来的每个列向量进行点乘运算，将返回的向量放在一起，构建成出的新的矩阵就是其相乘得到的结果。

2K2 1

资源 | 让手机神经网络速度翻倍：Facebook开源高性能内核库QNNPACK

MxK 矩阵 A 与 KxN 矩阵 B 相乘得到 MxN 矩阵 C。C 中的每个元素都可以认为是 A 行与对应 B 列的点积。在点积基元上实现整个矩阵相乘是可能的，但这样的实现过于低效。...因此，重新打包矩阵 A 在每次运行时都会产生开销。尽管存在开销，传统的 GEMM 实现还是出于以下两个原因对矩阵 A 进行重新打包：缓存关联性及微内核效率受限。...微内核加载 A 的多个行，乘以 B 的满列，结果相加，然后完成再量化并记下量化和。A 和 B 的元素被量化为 8 位整数，但乘积结果相加到 32 位。...此外，如果两次推断运行的输入张量存储位置不变，则 indirection buffer 还可使用输入张量行的指针进行初始化，然后在多次推断运行中重新使用。...QNNPACK 和深度卷积分组卷积（grouped convolution）将输入和输出通道分割成多组，然后对每个组进行分别处理。

1.7K4 0

TypeScript 实战算法系列（九）：实现向量与矩阵

2.3K3 0

Excel公式练习：求三列数值之和等于指定值的组合数

(C2:C11) 会得到由列B中的数值与列C中的数值相加的所有结果。...上述两个数组作为SMALL函数的参数，由小到大依次取得列B与列C数值相加所有结果组成的数组，共100个值，然后，将列A中的值与之相加，得到一个100×10行的数组，这是3列所有数值组合相加的结果。...将这个结果与指定的数值20比较，得到一个由TRUE/FALSE值组成的数组，其中的TRUE值就是3列中数值相加和为20的值所在位置。...MMULT函数将上述两个数组相乘，得到一个100行1列组成的数组，由0和N函数生成的数组中每行数值相加的和的值组成的数组，这个数组被1除，生成一个由#DIV/0!...注意，公式通过将N函数生成的1/0数组与ROW函数生成的垂直数组相乘，巧妙地将每行中有多个20的结果转换成了1个，从而满足列A中的数值只能出现1次的要求。公式2：数组公式。

1.8K5 0

SQL简介

,则配合组函数也可写在select中在group by中出现的单行函数,在select中可以出现,但必须保证单行函数必须完全相同组函数不能放在where中 Having(重点) 作用:对于分组后结果进行过滤...: from:确定原始表 where:对原始表的数据进行筛选,符合条件的留下 group by:对留下的数据基于分组条件进行分组 having:对分组后数据进行过滤 select:对于留下的数据进行字段筛选或计算等...order by:排序永远放在最后执行伪列 oracle独有的pl-sql的内容 rowid 根据数据在硬盘中存储的物理地址计算得来, 作用:数据的默认索引,底层使用 rownum对查询结果进行编号...，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描如：select...id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0 应尽量避免在

3K2 0

【数据挖掘】卷积神经网络 ( 视觉原理 | CNN 模仿视觉 | 卷积神经网络简介 | 卷积神经网络组成 | 整体工作流程 | 卷积计算图示 | 卷积计算简介 | 卷积计算示例 | 卷积计算参数 )

第 2 次卷积 : \{b,c,f,g \} 与卷积核 \{w, x, y , z\} 进行卷积计算 : 如下图 , 对应位置的值相乘 , 然后将 4 个乘积相加 , 这个操作表示一次卷积运算...第 3 次卷积 : \{c,d,g,h\} 与卷积核 \{w, x, y , z\} 进行卷积计算 : 如下图 , 对应位置的值相乘 , 然后将 4 个乘积相加 , 这个操作表示一次卷积运算...第 4 次卷积 : \{e , f,i,j \} 与卷积核 \{w, x, y , z\} 进行卷积计算 : 如下图 , 对应位置的值相乘 , 然后将 4 个乘积相加 , 这个操作表示一次卷积运算...第 5 次卷积 : \{f,g,j,k\} 与卷积核 \{w, x, y , z\} 进行卷积计算 : 如下图 , 对应位置的值相乘 , 然后将 4 个乘积相加 , 这个操作表示一次卷积运算...第 6 次卷积 : \{g,h,k,l \} 与卷积核 \{w, x, y , z\} 进行卷积计算 : 如下图 , 对应位置的值相乘 , 然后将 4 个乘积相加 , 这个操作表示一次卷积运算

9021 0

NumPy学习笔记

，结果是数组中每个元素相加：还可以做平方运算： dot方法是点乘，既a的行与b的列，每个元素相乘后再相加，得到的值就是新矩阵的一个元素：除了用数组的dot做点乘，还可以将两个矩阵对象直接相乘...和jk相乘后，变为ik，j维度消失了：上图的ij,jk->ik改成ij,jk->，既结果是零维，矩阵相乘就变成了内积计算：关于轴约减，即减少元素的数量，以sum方法为例，例如一个2行2列的二维数组...，可以垂直约减，也就是将所有行的同一列相加，最后只剩下一行，也可以水平约减，也就是将所有列的同一行相加，最后只剩一列： min、max、mean等函数也支持axis参数，做类似操作（mean是计算平均值...广播 NumPy的广播，也叫张量自动扩张，在两个数组实施运算的时候，如果两个数组形状不同，可以扩充较小数组来匹配较大数组的形状一维数组与单个数字相加的时候，单个数字会被扩充为数组，值就是它自己...，方括号中的方括号，例如a[[3,3,2,1]]，里面的数字代表要取的行数：二维数组，[:,[0,0]]表示所有行都访问，但是列只取两个：第0列和第0列，要注意的是第一个逗号，它左边是行信息，右边是列信息

1.7K1 0

OpenCV-像素运算~算术运算

将图片看成类型为uint8的像素矩阵，因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算，这也被称为像素运算，像素运算包括两种：算术运算，比如加减乘除运算。...240 19] [101 209 186]] 从上面的结果可以看出，其实执行结果不同，只是因为两种相加方式对于uint8类型数据超过255的不同处理而已， OpenCV中的add函数，当相加后的结果超过...当然如果使用ndarray数组直接进行相减操作也是可以的，但是和相加一样，两种方式对负数的处理不同： OpenCV中当进行减法运算的时候遇到小于0的数，将其设置为0； ndarray数组中遇到小于0的数时候...Linux中黑色部分像素值为0，0减去windows中彩色部分变为负数，OpenCV中将其变为0，因此大部分都是黑色，但是在Linux中白色部分，像素值为255，而对应的windows部分值为0 - 255...可以看出结果还是挺炫的，相乘操作，如果非零相乘的话会让结果变大，当然0乘上任何的数都为0，由于OpenCV对超过255会变为255（乘法很容易超过255），在OpenCV相乘的结果中白色和黑色的区域会相对多一些

1.7K0 0

数据结构实验之矩阵的运算器（二维数组）

原矩阵与转置矩阵的关系主要有两点： ①行数与列数相反 ②aij=bji所以在代码实现时，只需要完成这两个任务即可 4、矩阵的乘法： ①首先根据矩阵所学知识a，b分别为两个矩阵，a为m*n的矩阵。...b为n*s的矩阵。a的列数必须与b的行相等。 if (a->col!=b->row)/*两个矩阵能否相乘进行判断*/ printf("\n两个矩阵不匹配，不能相乘!")...>col; ③进行完上述操作之后将对c进行赋值，将c变为0矩阵，然后进行a*b的操作 for(i=0;irow;++i) 5、矩阵的n次方：只有方阵才可以进行矩阵的n次方在得到这一个矩阵之后...用f=a*d，每次将f的结果给了d用作循环，最后一次f中为矩阵的n次方 6、矩阵的行列式： ①本实验采用，将行列式按第一行展开，第一行各个元素与其对应的代数余子式的乘积之和即为行列式的值...实验输入输出数据用户输入：矩阵加减：矩阵的数乘与转置：矩阵的乘法与行列式的值：矩阵的n次方：实验过程发生的问题但是在函数中中采用MulMat(&a,

1191 0

NumPy中einsum的基本介绍

为简单起见，我们将坚持使用字符串（这也是更常用的）。一个很好的例子是矩阵乘法，它将行与列相乘，然后对乘积结果求和。...要了解输出数组的计算方法，请记住以下三个规则：在输入数组中重复的字母意味着值沿这些轴相乘。乘积结果为输出数组的值。在本例中,我们使用字母j两次：A和B各一次。这意味着我们将A每一行与B每列相乘。...这只在标记为j的轴在两个数组中的长度相同（或者任一数组长度为1）时才有效。输出中省略的字母意味着沿该轴的值将相加。在这里，j不包含在输出数组的标签中。...通过累加的方式将它从轴上除去，最终数组中的维数减少1。如果输出是’ijk’，我们得到的结果是3x3x3数组（如果我们不提供输出标签，只写箭头，则对整个数组求和）。...知道如何将不同的轴相乘，然后如何对乘积求和，我们可以迅速而简单地表达许多不同的操作。这使我们可以相对容易地将问题推广到更高维度。例如，我们不必插入新的轴或转置数组以使它们的轴正确对齐。

12.4K3 0

Go实现字符串相乘无溢出最详细解释

作者 | 陌无崖转载请联系授权导语今天在leecode看到了字符串相乘的题，拿来做一下，要做到匹配任意两个数字字符串还是有一定的难度的，在网上看了很多关于Go语言如何解决的，都不全，因此在这里我自己写了一个全面的没有...拿999 * 999 举例，我们的计算如下： 0 1 2 3 4 5 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 162 243 162 81 我们采用二维表的格式显示出来最后一行为的每一列的值为相同列的值进行相加得出...，我们暂时没有对我们的最终结果采取进位措施。...162 243 162 81 那我们怎么才能得到每一行的数据，并对每一行进行错位相加呢。...0; j < len(b); j++ { t := int((a[i] - '0') * (b[j] - '0')) c[i+j] += t } } 4、最后在结束的时候我们不仅需要判断存放结果的数组中的值为

9561 0

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（4）——数据类型之矩阵

上面的例子将稠密矩阵转为稀疏表示，并新建表存储转换结果。源表的两列类型分别是整型和整型数组，输出表包含三列，行ID列名与源表相同，列ID列和值列由参数指定。...相加的两个矩阵表不必有相同的表示形式，如上面的函数调用中，两个矩阵一个为稠密形式，一个为稀疏形式。...两个标量相加后乘以一个矩阵等于每个标量乘以该矩阵之后的结果矩阵相加：(α+β)A =αA +βA。标量乘法对矩阵加法的分配率。...两个矩阵相加之后的和与一个标量相乘等于每个矩阵与该标量相乘然后相加：α(A + B)=αA + αB。标量单位元的存在性。如果α=1，则对于任意矩阵A，有αA =A。...matrix_mult 函数调用时的trans=true参数表示先对mat_b表行列转置再进行矩阵乘法。这次的矩阵乘法计算将正常执行。

2.1K1 0

Python 数据类型详细篇：数值

类型转换 2.1 为什么要进行类型转换假设希望用户输入 2 个整数，然后将用户输入的整数相加，最后打印结果。...2 行，用户输入字符串 ‘2’ 在第 3 行，使用 input 读取用户输入的一行文本（字符串）在第 4 行，用户输入字符串 ‘2’ 在第 4 行，将两者相加在第 5 行，得到最终结果 ‘22’，在...Python 中两个字符串相加表示把两个字符串连接起来最终输出结果是一个字符串 ‘22’，而不是一个整数 4。...a 转换为整数 x 在第 6 行，将字符串 b 转换为整数 y 在第 7 行，将整数 x 和整数 y 相加，得到结果 2 将 input 返回的结果从将字符串转换为整数后，我们得到了预期的结果。...在第 3 行，将整数 a 转换为字符串 x 在第 4 行，将整数 b 转换为字符串 y 在第 5 行，将字符串 x 和字符串 y 相加，得到结果 ‘11’ 3.

1.1K3 0

FineReport学习(三)——动态隔间运算

① 比较应付金额中的每一个值，与第一个值进行比较，做差运算。首先，新建一个普通报表模板，然后导入数据。接着，设计报表样式，然后绑定数据源。将“应付金额”保留两位有效数字。...然后，将“应付金额”设置为汇总求和。再接着，添加“比较”列。因为是求下面的每一个值与第一个值的差值，因此需要写入公式(公式如图所示)。并将“比较”列设置为保留两位有效数字。...逐层累计：逐层累计就是在分组报表中，每一组中分别将每层与上一层数据相加，得到这一层的累计结果，并按照年份隔断。跨层累计：跨层累计，不按照年份隔断，一直求累加和。...首先，新建一个普通报表模板，然后导入数据。接着，设计报表样式，然后绑定数据源。将“应付金额”保留两位有效数字。然后，将“应付金额”设置为汇总求和。...0]{a2=$a2 &&c2>2500}) 首先，我们在单元格中输入上述公式接着，设置该单元格的左父格是【年度】，因为我们是按照【年度】分组统计的。保存后，进行效果预览

1.7K2 1

LabVIEW灰度图像操作与运算（基础篇—2）

程序中Pixels （U8）数组中仅有两个元素，此时，进行替换时只有前两个像素被更改。 IMAQ GetRowCol可以读取更改后的第50列像素值，以确认像素更改操作的结果。...大多数图像操作函数并不直接改变图像的像素值，而只是在空间上对它们进行重新组织或插值。...然后枚举出保存噪声图像的文件夹中所有.png图文件名，并将第一幅图像读入Average缓冲区中。此后，For循环逐个将其他噪声图像读入temp缓冲区，并与Average中的图像进行相加。...为了提取闪光点，程序在滤除两幅图像中的高频噪声后将它们相减。为了便于观察，程序还使用IMAQ Inverse对计算结果中的图像灰度进行了反转。...IMAQ Multiply将I16类型的源图像与常量4相乘，将其灰度级放大4倍。此后再由IMAQ Cast lmage将计算结果转换为U8类型并显示在图像控件中。程序结束前释放所有分配的缓冲区。

4.9K4 1

GPT 大型语言模型可视化教程

现在，我们对输入序列中的所有标记进行同样的处理，生成一组包含标记值及其位置的向量。请将鼠标悬停在输入嵌入矩阵的各个单元格上，查看计算结果及其来源。...这是对矩阵每列的值分别进行归一化的操作。归一化是深度神经网络训练中的一个重要步骤，它有助于提高模型在训练过程中的稳定性。我们可以分别看待每一列，所以现在先关注第 4 列（t = 3）。...我们在聚合层中计算并存储这些值，因为我们要将它们应用于列中的所有值。最后，在得到归一化值后，我们将列中的每个元素乘以一个学习权重 (γ)，然后加上一个偏置 (β)，最终得到我们的归一化值。...我们会经常看到的点乘操作非常简单：我们将第一个向量中的每个元素与第二个向量中的相应元素配对，将配对的元素相乘，然后将结果相加。...我们查看归一化自我关注矩阵的 (t = 5) 行，并对每个元素乘以其他列的相应 V 向量。然后，我们就可以将这些相加得出输出向量。因此，输出向量将以高分列的 V 向量为主。

4081 0

点击加载更多

加密算法

【重学 MySQL】十六、算术运算符的使用

DeepSeek开源周 Day03：从DeepGEMM看大模型算力提速的矩阵乘法

【MATLAB】矩阵操作 ( 矩阵构造 | 矩阵运算 )

TypeScript实现向量与矩阵

资源 | 让手机神经网络速度翻倍：Facebook开源高性能内核库QNNPACK

TypeScript 实战算法系列（九）：实现向量与矩阵

Excel公式练习：求三列数值之和等于指定值的组合数

SQL简介

【数据挖掘】卷积神经网络 ( 视觉原理 | CNN 模仿视觉 | 卷积神经网络简介 | 卷积神经网络组成 | 整体工作流程 | 卷积计算图示 | 卷积计算简介 | 卷积计算示例 | 卷积计算参数 )

NumPy学习笔记

OpenCV-像素运算~算术运算

数据结构实验之矩阵的运算器（二维数组）

NumPy中einsum的基本介绍

Go实现字符串相乘无溢出最详细解释

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（4）——数据类型之矩阵

Python 数据类型详细篇：数值

FineReport学习(三)——动态隔间运算

LabVIEW灰度图像操作与运算（基础篇—2）

GPT 大型语言模型可视化教程

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐