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SQL中的分组集

分组集的定义 是多个分组的并集,用于在一个查询中,按照不同的分组列对集合进行聚合运算,等价于对单个分组使用"UNION ALL",计算多个结果集的并集。...分组集种类 SQL Server的分组集共有三种 GROUPING SETS, CUBE, 以及ROLLUP, 其中 CUBE和ROLLUP可以当做是GROUPING SETS的简写版 GROUPING...这样不仅减少了代码,而且这样的效率会比UNION ALL的效率高。通常GROUPING SETS使用在组合分析中。...,其作用是对每个列先进行一次分组,并且对第一列的数据在每个组内还进行一次汇总,最后对所有的数据再进行一次汇总,所以相比GROUPING SETS会多了个所以数据的汇总。...总结 分组集类似于Excel的透视图,可以对各类数据进行组内计算,这里不止可以进行数量统计,也可以进行求和,最大最小值等操作。是我们在进行数据分析时候经常使用到的一组功能。

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keras中的数据集

数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过,无论是训练模型,还是性能调优,都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛,中国将胜出,其依据就是中国拥有更多的数据。...除了自行搜集数据,还有一条捷径就是获得公开的数据集,这些数据集往往是研究机构或大公司出于研究的目的而创建的,提供免费下载,可以很好的弥补个人开发者和小型创业公司数据不足的问题。...不过由于这些数据集由不同的组织创建,其格式也各不相同,往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架,提供了友好的用户接口,其内置了一些公共数据集的支持。...通过这些数据集接口,开发者不需要考虑数据集格式上的不同,全部由keras统一处理,下面就来看看keras中集成的数据集。...出于方便起见,单词根据数据集中的总体词频进行索引,这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。

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    【SQL技能】浅谈数据分析中的SQL

    ,开发之类的问题那是数据库工程师的事情,而作数据分析的你了解SQL语言即可。...关于如何利用SPSS从数据库中挑选自己所需要的数据参见Syntax代码旅途。此外,在EXCEL的多表操作中也涉及相关SQL语句,如数据透视表的应用等。...数据采集中常用的SQL语句 相同的SQL语句运用到不同数据库中会有略微的差别,对字符变量的要求,相关函数的变化,以及语法规则的不同等等,例如:oracle数据库中对字段命名别名时不需要as 字符,没有...用SQL语句找出表名为Table1中的处在ID字段中1-200条记录中Name字段包含w的所有记录 select * from Table1 where id between 1 and 200 and...两个结构完全相同的表a和b,主键为index,使用SQL语句,把a表中存在但在b表中不存在的数据插入的b表中 insert into b select * from a where not exists

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    AI 模型中的“it”是数据集

    模型效果的好坏,最重要的是数据集,而不是架构,超参数,优化器。我现在已经在 OpenAI 工作了将近一年。在这段时间里,我训练了很多生成模型。比起任何人都有权利训练的要多。...当我花费这些时间观察调整各种模型配置和超参数的效果时,有一件事让我印象深刻,那就是所有训练运行之间的相似之处。我越来越清楚地认识到,这些模型确实以令人难以置信的程度逼近它们的数据集。...这表现为 - 长时间训练在相同数据集上,几乎每个具有足够权重和训练时间的模型都会收敛到相同的点。足够大的扩散卷积-联合产生与 ViT 生成器相同的图像。AR 抽样产生与扩散相同的图像。...这是一个令人惊讶的观察!它意味着模型行为不是由架构、超参数或优化器选择确定的。它是由您的数据集确定的,没有别的。其他一切都是为了高效地将计算逼近该数据集而采取的手段。...那么,当您提到“Lambda”、“ChatGPT”、“Bard”或“Claude”时,您所指的不是模型权重。而是数据集。

    11010

    sql中的嵌套查询_sql的多表数据嵌套查询

    今天纠结了好长时间 , 才解决的一个问题 , 问题原因是 求得多条数据中, 时间和日期是最大的一条数据 先前是以为只要msx 函数就可以解决的 , Select * from tableName..., 因为测试的时候是一天中的两条数据, 没有不同的日期,所以当日以为是正确的 ,然而第二天写入数据了,要取出数据,却发现没有数据, 返回空的行, 以为都是代码又有问题 了,找了半天都没有 ,仔细看看了存储过程中的代码...,发现这样返回的数据的确是空的。...这个是嵌套查询的语句。 先执行的是外部查询的语句 。 比如说有三条信息.用上面写的语句在SQL分析器中执行 分析下这样的查询 先查找的是 日期 , 日期最大是下面两条语句 。 在对比时间 。...发现时间最大的只有一 条数据, 这样第二条数据就理所当然的被取出来了。 这个是当时测试的结果 但后来我修改了数据 。第二天测试发现,数据为空了。 没有数据 。

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    关于SQL数据库中的范式

    https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/52923516 范式:英文名称是 Normal Form,它是英国人 E.F.Codd(关系数据库的老祖宗...)在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的,范式是关系数据库理论的基础,也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。...◆ 第二范式(2NF):首先是 1NF,另外包含两部分内容,一是表必须有一个主键;二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键,而不能只依赖于主键的一部分。...因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品,所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的,主键应该是(OrderID,ProductID)。...不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。

    80010

    sql serve中的数据类型(详解)

    本篇参考书籍《 数据库原理及应用–SQL Server 2012》 目录 一、整形数据 (1) int类型: (2) smallint类型: (3) tinyint类型: (4) bit类型 二、浮点型数据....但是要注意,在使用字符数据时要加" ’ “(单引号),在数据库中,并没有单独的字符类型,字符和字符串都是用单引号括起来,这与在c语言中字符串要用”"(双引号)括起来不同. (1) char[n];固定长度...字符集就是为了解决字符集这种不兼容的问题而产生的,它所有的字符都用两个字节表示,即英文字符也是用两个字节表示。...这样不是更方便的吗?可以节省存储空间....是sql server2008新引进的数据类型, 存储格式:“YYYY-MM-DD” 占用空间:占用三个字节 数据可存储范围:0001-01-01~9999-12-31 (2) time类型 :只用来存储时间

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    PyTorch入门:(四)torchvision中数据集的使用

    【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记,部分截图来自视频中的课件。...dataset的使用 在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用,在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用: image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据集为例,演示下载使用的流程,在官方文档中可以看到,下载CIFAR10数据集需要的参数: image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据为数据集还是训练集...img, target = train_set[i] writer.add_image("test_set", img, i) writer.close() 在tensorboard输出后,在终端中输入命令启动...tensorboard,然后可以查看图片: image-20220329090029786.png dataloader的使用 主要参数: image-20220329090711388.png

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    面向机器学习中的数据集

    毋庸置疑的是,数据在机器学习中起着至关重要的作用。...虽然数据的可信来源已经在数据库领域得到了广泛的研究,但是在机器学习领域却不是这样的,记录数据集的创建和使用并没有得到足够的重视,目前还没有标准化的机器学习数据集记录流程。 有什么好的方法么?...同时,数据集的清单管理促进机器学习结果有更大的重用性,无法访问数据集的开发者可以利用清单中的信息创建具有类似特征的替代数据集。 2....需要注意的是,清单中的内容并非适用于所有数据集,那些不适用的选项可以跳过。 2.1 数据集的创建动机 创建数据集的理由是创建的动机,自检清单可能包括: 创建数据集的目的是什么? 预期面向什么问题?...如果数据集是一个较大集合中的样本,那么采样策略是什么(例如,确定性的、具有特定采样概率的概率) ? 数据收集的时间跨度是多少?

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    打破机器学习中的小数据集诅咒

    方差:在同一个例子中,如果我们将关系近似为三次方或任何更高阶,就会出现一个高方差的情况。方差能够反映训练集与测试集的性能差异。...在图6(a)中,模型的斜率为4.65,截距为8.2,而图6(b)中模型的斜率为5.1,截距为10.2相比,可以明显看出,图6(b)更接近真实值。...在下面的例子中,我们正在研究iris数据集,以了解数据点的数量如何影响k-NN表现。为了更好表现结果,我们只考虑了这组数据的四个特性中的两个:萼片长度和萼片宽度。 ?...图9:数据量少的基本含义和解决它的可能方法和技术 上图试图捕捉处理小数据集时所面临的核心问题,以及解决这些问题的可能方法和技术。在本部分中,我们将只关注传统机器学习中使用的技术。...但是为了更详细地了解各种集成技术以及如何将它们用于不平衡的数据,请参考下面的博客。

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    sql server中的DDM动态数据屏蔽

    动态数据屏蔽 (DDM) 通过对非特权用户屏蔽敏感数据来限制敏感数据的公开。 它可以用于显著简化应用程序中安全性的设计和编码。...view=sql-server-ver16动态数据屏蔽概述动态数据掩码允许用户在尽量减少对应用程序层的影响的情况下,指定需要披露的敏感数据量,从而防止对敏感数据的非授权访问。...可以在指定的数据库字段上配置 DDM,在查询结果集中隐藏敏感数据。 使用 DDM 时,数据库中的数据不会更改。 对于现有应用程序而言 DDM 非常易用,因为查询结果中应用了屏蔽规则。...动态数据掩码是对其他 SQL Server 安全功能(审核、加密、行级别安全性等)的补充,强烈建议将此功能与上述功能一起使用,以便更好地保护数据库中的敏感数据。...动态数据掩码在 SQL Server 2016 (13.x) 和 Azure SQL 数据库中提供,使用 Transact-SQL 命令进行配置。

    16010

    打破机器学习中的小数据集诅咒

    方差:在同一个例子中,如果我们将关系近似为三次方或任何更高阶,就会出现一个高方差的情况。方差能够反映训练集与测试集的性能差异。...在图6(a)中,模型的斜率为4.65,截距为8.2,而图6(b)中模型的斜率为5.1,截距为10.2相比,可以明显看出,图6(b)更接近真实值。...在下面的例子中,我们正在研究iris数据集,以了解数据点的数量如何影响k-NN表现。为了更好表现结果,我们只考虑了这组数据的四个特性中的两个:萼片长度和萼片宽度。 ?...图9:数据量少的基本含义和解决它的可能方法和技术 上图试图捕捉处理小数据集时所面临的核心问题,以及解决这些问题的可能方法和技术。在本部分中,我们将只关注传统机器学习中使用的技术。...但是为了更详细地了解各种集成技术以及如何将它们用于不平衡的数据,请参考下面的博客。

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    使用SQL中的数据操作语言 (DML)

    在本系列的第一部分中,我分解了用于 SQL 查询的语法。在本文中,我将讨论 SQL 的数据操作语言 (DML) 的解剖结构,正如你所料,它用于操作数据。...定义 DML 元素 数据操作语言是一组用于添加、更新和删除数据的 SQL 语句。用于数据操作的 SQL 使用 INSERT、UPDATE、DELETE 和 MERGE 语句。...INSERT:通过向表中添加一行或多行来插入表中的数据。 UPDATE:更新表中的一行或多行。 DELETE:从表中删除一行或多行。...首先,将所有数据加载到一个空的暂存表中(在本例中为 my_tab),然后从该表运行 MERGE 语句,将数据合并到目标表中(在本例中为 countries 表): SQL> MERGE INTO countries...结论 SQL 是一种功能强大、被广泛采用的声明式语言,用于数据处理和数据操作。了解 SQL 的核心组件及其操作方式是释放其在数据上强大功能的第一步。

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    Pyspark处理数据中带有列分隔符的数据集

    本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说,处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情,但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现,最后一列数据在哪里,列年龄必须有一个整数数据类型,但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟,完全不匹配,不是吗?...要验证数据转换,我们将把转换后的数据集写入CSV文件,然后使用read. CSV()方法读取它。...现在的数据看起来像我们想要的那样。

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