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SQL 找出分组中具有极值

这些需求有两个共同点:一是需要做分组,有按部门分组、有按科目、也有按用户分组;二是在分组里面找到存在极值,是整行数据,而不只是极值。...窗口函数 如果你在用 MySQL 5.8+,窗口函数可能是你最先想到办法,因为它足够简洁、简单。 先按部门分组,再对组内按照薪资降序排序,取排序序号为 1 即为部门最高薪资员工信息。...,你也可以在WHERE 条件中使用子查询。...语句中 ,不论在 b 表中是否有数据可以和 a 表匹配,a 表数据都会查询出来。...当 a.sal 是分组最大值时,a.sal < b.sal 条件不成立,关联出来结果中 b 表数据为 NULL。

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在VimVi中删除、多行、范围、所有及包含模式

删除所有 要删除所有,您可以使用代表所有%符号或1,$范围: 1、按Esc键进入正常模式。 2、键入%d,然后按Enter键以删除所有。...删除包含模式 基于特定模式删除多行语法如下: :g//d 全局命令(g)告诉删除命令(d)删除所有包含。 要匹配与模式不匹配,请在模式之前添加感叹号(!): :g!...//d 模式可以是文字匹配或正则表达式,以下是一些示例: :g/foo/d-删除所有包含字符串“foo”,它还会删除“foo”嵌入较大字词(例如“football”)。 :g!.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释,模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白,模式^$匹配所有空行。...:g/^\s*$/d-删除所有空白,与前面的命令不同,这还将删除具有零个或多个空格字符(\s*)空白

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具有所有最深结点最小子树(递归)

题目 给定一个根为 root 二叉树,每个结点深度是它到根最短距离。 如果一个结点在整个树任意结点之间具有最大深度,则该结点是最深。 一个结点子树是该结点加上它所有后代集合。...返回能满足“以该结点为根子树中包含所有最深结点”这一条件具有最大深度结点。 ?...输入 "[3, 5, 1, 6, 2, 0, 8, null, null, 7, 4]" 是对给定序列化表述。 输出 "[2, 7, 4]" 是对根结点值为 2 子树序列化表述。...输入和输出都具有 TreeNode 类型。 提示: 树中结点数量介于 1 和 500 之间。 每个结点值都是独一无二。...LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/smallest-subtree-with-all-the-deepest-nodes 著作权归领扣网络所有

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技术路线选择重要但不具有决定性

我们经常能看到基本功差不多两个人,一个发展很好,一个发展平平,这表明基本功是职业生涯是重要条件,但不是决定因素。...3.虽然技术路线选择不是核心竞争力,也不应该具有决定性, 但对于个人职业路线还是具有比较重要影响力。...当然,客观上来说,这几年技术变化是比较快,弯弯绕得比较多,相比之下,如果当时你选择是Java,可能这几年过比较幸福一些,这是事实。...话说回来, 所有的技术变革并不是没有章法,今天技术架构,早在每一次改版就已经明明白白地公诸于众,只不过因为某些微妙原因,一些跟随者这几年被带着兜了一些圈子,浪费了一些精力,比较辛苦。...但切记,技术路线选择重要,但不具有决定意义。

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jQuery选择器(满足你所有业务)

它基于已经存在 CSS 选择器,除此之外,它还有一些自定义选择器。 jQuery 中所有选择器都以美元符号开头:$()。...#intro .head") //id="intro" 元素中所有 class="head" 元素 $("*") //所有元素 类别选择器 $(".intro")...intro") //id="intro" 元素 后代选择器 $("p span") //选取元素里所有的元素(注:后代选择选择父元素所有指定选择元素,不管是儿子级,还是孙子级...) 子选择器 $("p>span") //选择元素下所有元素 (注:子选择器只选择直属于父元素子元素) 同辈选择器 $(".intro+p") //选取class为intro...CSS选择器 $("p").css("background-color","red"); //把所有 p 元素背景颜色更改为红色: 基本过滤选择器 $("p:first") //选取所有<p

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技术路线选择重要但不具有决定性

我们经常能看到基本功差不多两个人,一个发展很好,一个发展平平,这表明基本功是职业生涯是重要条件,但不是决定因素。...3.虽然技术路线选择不是核心竞争力,也不应该具有决定性, 但对于个人职业路线还是具有比较重要影响力。...当然,客观上来说,这几年技术变化是比较快,弯弯绕得比较多,相比之下,如果当时你选择是Java,可能这几年过比较幸福一些,这是事实。...话说回来, 所有的技术变革并不是没有章法,今天技术架构,早在每一次改版就已经明明白白地公诸于众,只不过因为某些微妙原因,一些跟随者这几年被带着兜了一些圈子,浪费了一些精力,比较辛苦。...但切记,技术路线选择重要,但不具有决定意义。

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Python选择结构中多条件测试简化写法

问题描述:输入一个包含若干整数列表,如果列表中所有数字都大于5就输出字符串ALL,如果有多于一半数字大于5就输出字符串HALF,如果所有数字都不大于5就输出字符串NO。...再读一遍上面的题目,然后自己尝试着写一写,跳过下面的内容,到文末看一下参考代码,和自己对比对比。 参考代码1: ? 参考代码2: ? 参考代码3: ? 参考代码4: ?...思考题: 1)尝试分析上面几种代码思路效率。...2)如果问题退化为“如果所有数字都大于5就输出ALL”,也就是给定多个条件都满足才执行特定任务,否则什么也不做;或者问题退化为“如果所有数字都不大于5就输出NO”,也就是给定多个条件都不满足就执行特定任务...上面哪种写法代码更简洁一些?

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选择条件建索引规则 顶

一般来说,SQL语句where选择条件下有两种情况,1,、等值查询,2、范围查询。 基本原则,不要有两个及以上范围查询,如果有确定范围可以用in ()来替代。...已经建了一个比较全联合索引时,为避免重复建索引,SQL where语句中可以带入索引中有的字段,比如索引为(sex,country,region,city,age),当你查询时不是所有字段都要where...检索,假如region不需要检索,要用到该索引,你可能要加上region in (所有区域)。...范围查询字段,放在联合索引最后,只能有一个。 索引中字段在select中和where中都生效。 另外,用explain+SQL语句\G可以看到很多有用信息,比如是全表扫描还是通过索引。...查询出上百万行数据排序,order by后面的字段放在索引中,这个没什么好说,而且该字段最好出现在where语句中,方法同上。

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Android一解决所有双击优化问题

ClassVisitor机制 这个可以看下网上资料,我这边就不多过于简述了, 简单说就是构造了一个类访问器,然后顺序读取类所以属性,方法,以及方法每一。...这边我使用了asm一个idea插件 ASM ByteCode Viewer ,借助这个类你可以简单把你想插入代码字节码都观察出来,之后再去用asm插入你想要代码。...条件语句与label分析 下面是一个OnClickListener 插桩字节码,我们会通过分析这个类了解label用法 public class com/xxx/doubleclickplugin/...lang/String;Ljava/lang/String;)I POP RETURN MAXSTACK = 2 MAXLOCALS = 2 } 复制代码 我们从第24开始观察起...27是关键,这里判断isNotDoubleTap结果然后跳转到下面的方法块。

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printf缓冲概念以及刷新缓冲区条件

什么是缓冲? 当输入输出遇到换行符这类缓冲定义为缓冲。标准输入和标准输出都是缓冲。 引入缓冲区目的是什么?...因此在内存上设置IO缓冲区,相对于从磁盘上读写数据可以显著提高读写速度。 缓冲区刷新条件: 1.进程结束。 2.遇到\n。 3.缓冲区满。...下面一一测试缓冲区刷新条件: (1)进程结束 #include #include #include #inckude<sys/types.h...因为\n具备刷新缓冲区作用 当没有添加\n时,父进程缓冲区内容hello被拷贝到子进程缓冲区内,因此当子进程结束时候会输出helloworld,而当添加\n时刷新了父进程缓冲区,所以进程结束时候输出只有子进程缓冲区中内容...(3)缓冲区满 printf函数缓冲区大小为1024个字节,当超出缓冲区大小,缓冲区会被刷新。

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兼容 EVM 是所有公链必要选择吗?

从目前来看,在排名靠前公链中兼容 EVM 已经大约占到了70%;但在这个大多数公链都拥抱 EVM 时代,依然有30%公链并没有兼容 EVM,坚守自己虚拟机,比如 Solana 和 Terra。...由此,我们产生了一个新问题:兼容 EVM 会是所有公链必要选择吗?回答这个问题之前,首先需要了解智能合约虚拟机板块现状。...虽然对于普通用户来说这并不关键,也不会影响他们选择使用哪条公链。毕竟用户选择还是以应用为导向,哪个平台 dApp 更好用,用户自然就会选择哪个平台。...而作为开发者开发重要环境,EVM 中已经部署了大量主流应用项目,EVM 生态也拥有大量、最为主流开发者与团队。...部署其它虚拟机区块链平台想要吸引大量开发者,就必须与 EVM 生态一较高下。 *图源:Phemex Academy 现在回到最开始问题,笔者观点是:兼容 EVM 是充分不必要选择

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pandas数据清洗-删除没有序号所有数据

pandas数据清洗-删除没有序号所有数据 问题:我数据如下,要求:我想要是:有序号留下,没有序号行都不要 图片 【代码及解析】 import pandas as pd filepath...squeeze=False,**kwds) sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 header :指定作为列名...,默认0,即取第一 skiprows:省略指定行数数据 skip_footer:省略从尾部数行数据 **继续** lst=[] for index,row in df.iterrows():...它返回每行索引及一个包含本身对象。...所以,当我们在需要遍历行数据时候,就可以使用 iterrows()方法实现了。 df1=df.drop(labels=lst) 删除l列表lst存储所有行号 【效果图】: 完成

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用于训练具有跨数据集弱监督语义分段CNN数据选择

作者:Panagiotis Meletis,Rob Romijnders,Gijs Dubbelman 摘要:训练用于具有强(每像素)和弱(每边界框)监督语义分割卷积网络需要大量弱标记数据。...我们提出了两种在弱监督下选择最相关数据方法。 第一种方法设计用于在不需要标签情况下找到视觉上相似的图像,并且基于使用高斯混合模型(GMM)建模图像表示。...作为GMM建模副产品,我们提供了有关表征数据生成分布有用见解。 第二种方法旨在寻找具有高对象多样性图像,并且仅需要边界框标签。...这两种方法都是在自动驾驶背景下开发,并且在Cityscapes和Open Images数据集上进行实验。...我们通过将开放图像使用弱标签图像数量减少100倍,使城市景观最多减少20倍来证明性能提升。

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