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用SQL对经过排名的结果集进行转置

问题想对表中的值进行排名，然后将结果集转置为 3 列。这样做旨在分别显示前 3 名、接下来的 3 名以及其余各行记录。...例如，表中记录如下： mysql> select * from t1; +------+ | a | +------+ | 5000 | | 2850 | | 1500 | | 3000 | |...2975 | | 1250 | | 1100 | | 950 | | 800 | +------+ 14 rows in set (0.00 sec) 想根据 a 进行排名，然后将结果转置为...3 列，以得到如下结果集： +-------+--------+------+ | TOP_3 | NEXT_3 | REST | +-------+--------+------+ | 5000...| | 1100 | | | | 950 | | | | 800 | +-------+--------+------+ 实现： select

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excel数据转置——一维表与二维表之间的转化！

今天跟大家分享excel数据转置——一维表与二维表之间的转化！...▽ 我们在做数据搜集整理的时候通常会遇到要将原始数据做转置处理如下图案例所示这是一张典型的一维表纵向的列代表某一个属性横向的行代表某一条完整的记录这也是我们接触最多的原始数据可是有时候为了分析的方便或者作图的需要...本案例数据较少情况还没有那么严重可是如果数据有几万条、几十万条呢傻眼了吧，手动得累死今天要交给大家的是数据转置 ●●●●● 逐步如下： ►首先选中要转置的源数据区域并复制鼠标停留在一个空白单元格区域...然后右键选择黏贴——选择性粘贴——转置红色标注的图标就代表转置点击之后就可以完成转置或者复制并选择空白单元格之后直接按Ctrl+Alt+V 在弹出菜单中最低端勾选转置复选框确定之后就可以完成转置...界面 Eviews9.0界面因此在数据整理的时候不要随便将一维表转化为二维表或者务必要保存原始一维表数据在新的工作表中再生成二维表以防一维表丢失之后想要再转化回来就需要费些功夫了其实一维表与二维表之间的转化

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

用SQL给经过两次转置的结果集添加列标题

问题：想合并两个结果集，并将它们转置为两列，另外还想给各组添加列“标题”。...表数据： mysql> select * from t1; +------+------------+ | a | b | +------+------------+ | 100...| | 700 | JUDAH | | 700 | MARGARITO | +------+------------+ 14 rows in set (0.00 sec) 要求结果集...a, b, count(*)over(partition by a) cnt -- 每个分区的行数 from t1) x, (select...1 id union select 2) y) t -- 笛卡尔积制造2倍的行数 where rn <= cnt+1 -- 每个分区多出一行 union all select 1 flag1

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java jsonobject转List_java – 将JSONObject转换为List或JSONArray的简单代码？「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。我已经通过各种线程阅读并发现了类似的问题,但在找到解决我的特定问题的方法方面却相当不成功....[{“locationId”:2,”quantity”:1,”productId”:1008}]}orr’s type = class org.json.simple.JSONObject 我正在尝试将这些数据放入数组.../列表/任何可以使用密钥的地方,470,471来检索数据....orderOneKey = (JSONObject)orderOne.get(0); System.out.println(orderOneKey.get(“productId”)); 这就是我所追求的,...编辑：显然我无法回答8个小时的问题：感谢朋友的帮助和一些摆弄,我发现了一个解决方案,我确信它不是最有说服力的,但它正是我所追求的： for(Object key: orr.keySet()) { JSONArray

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写一函数，将一个3X3的整型矩阵转置

{ for(k=0;k<3;k++) cout<<*(*(p+j)+k)<<" "; cout<<endl; } cout<<endl; cout<<"转置矩阵

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java将字符串转换为json对象的方法_java jsonobject转string

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...在与服务器交互的时候，我们往往会使用json字符串，今天的例子是java对象转化为字符串，代码如下 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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C语言例题：给一个3*3的整型矩阵，将这个矩阵转置后输出。

矩阵转置：把矩阵A的行换成同序数的列得到的新矩阵如：解答此题：若给出的矩阵为{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9} #include int main(){ int...1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}}; for(int i=0;i<=2;i++){ for(int j=0;j<+0;j++){ printf("%2d...} printf("\n"); for(int i=0;i<=2;i++){ for(int j=0;j<=2;j++) { printf("%2d

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一文读懂深度学习中的N种卷积

因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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一文读懂深度学习中的各种卷积！！

3、转置卷积（去卷积）对于很多网络架构的应用而言，我们往往需要进行与普通卷积方向相反的转换，即我们希望执行上采样。例子包括生成高分辨率图像以及将低维特征图映射到高维空间，比如自动编码器或形义分割中。...因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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一文读懂深度学习中的N种卷积

因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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一文读懂深度学习中的各种卷积

因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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一文读懂 12种卷积方法

因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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再谈“卷积”的各种核心设计思想，值得一看！

因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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一文读懂深度学习的各种卷积

因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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一文读懂深度学习的各种卷积

因此，某些作者强烈反对将转置卷积称为去卷积。人们称之为去卷积主要是因为这样说很简单。后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们一直都可以使用直接的卷积实现转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...从这一点上我们也可以看到为何「转置卷积」才是合适的名称。在卷积中，我们定义 C 为卷积核，Large 为输入图像，Small 为输出图像。经过卷积（矩阵乘法）后，我们将大图像下采样为小图像。...卷积的矩阵乘法：将 Large 输入图像（4×4）转换为 Small 输出图像（2×2）现在，如果我们在等式的两边都乘上矩阵的转置 CT，并借助「一个矩阵与其转置矩阵的乘法得到一个单位矩阵」这一性质，...你就知道「转置卷积」这个名字的由来了。

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万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

这样操作得出的结果就是一个 2D 图像（仅有 1 个通道）。有 2D 卷积，自然就有 3D 卷积。3D 卷积是 2D 卷积的一般化。...不过值得一提的是，将其称作「反卷积」并不是那么合适，因为转置卷积并不完全是信号/图像处理中所定义的反卷积。从技术上来说，信号处理中的反卷积是卷积的逆向操作，跟这里所说的转置卷积不一样。...正因为此，一些论文作者强烈反对将转置卷积称作反卷积，而大众要这样称呼主要是为了简单起见。随后，我们会探讨为什么将这种操作称作转置卷积才是自然且更合适的。我们可以直接使用卷积来实现转置卷积。...而现在，你也可以了解到「转置卷积」这个名字的由来。...深度可分离卷积完成这两步后，同样可以将一个 7 x 7 x 3 的输入层转换为 5 x 5 x 128 的输出层。深度可分离卷积的完整过程如下图所示： ?

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详述Deep Learning中的各种卷积（二）

本文将详细介绍以下卷积概念： 2D卷积（2D Convolution） 3D卷积（3D Convolution）卷积（ Convolution）反卷积（转置卷积）(Transposed Convolution...后面我们会介绍为什么将这种运算称为转置卷积更自然且更合适。我们可以使用常见卷积实现转置卷积。...下图，转置卷积被应用在同一张的输入上（输入之间插入了一个零，并且周围加了的单位步长的零填充）上应用的卷积核，得到的结果（即上采样结果）大小为。 ?...此时，若用卷积核对应稀疏矩阵的转置（）乘以输出的平展（）所得到的结果（）的形状和输入的形状（）相同。 ?...下面通过一个详细的例子，更为直观展示棋盘效应。下图的顶部部分是输入层，底部部分为转置卷积输出结果。结果转置卷积操作，小尺寸的输入映射到较大尺寸的输出（体现在长和宽维度）。

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深度学习中的12种卷积网络，万字长文一文看尽

这样操作得出的结果就是一个 2D 图像（仅有 1 个通道）。有 2D 卷积，自然就有 3D 卷积。3D 卷积是 2D 卷积的一般化。...这里我仅仅概括出了最常用的结果：对于一个大小为 i、卷积核大小为 k、填充为 p 以及卷积步长为 s 的输入图像，经过卷积的输出图像的大小为 o： 0 6 转置卷积（反卷积）对于许多应用以及在许多网络架构中...正因为此，一些论文作者强烈反对将转置卷积称作反卷积，而大众要这样称呼主要是为了简单起见。随后，我们会探讨为什么将这种操作称作转置卷积才是自然且更合适的。我们可以直接使用卷积来实现转置卷积。...而现在，你也可以了解到「转置卷积」这个名字的由来。...深度可分离卷积完成这两步后，同样可以将一个 7 x 7 x 3 的输入层转换为 5 x 5 x 128 的输出层。

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