SQL进阶技巧:截止当前批次前的批次量与订单量 | 移动窗口问题
目录
0 场景描述
1 数据准备
2 问题分析
3 小结
0 场景描述
表A有如下字段,user id(用户ID),batch id(批次ID),order id(订单ID),create time(创建时间),同一个用户ID下有多个批次,同一个批次下有多个订单ID,相同批次ID的创建时间是相同的,创建时间精确到了秒。
统计,截止对应批次ID的时间点前,该用户下有多少个批次ID,有多少个订单ID,输出的字段应该为用户ID批次ID,批次个数,订单个数。
比如输出的数据中,有一条数据为 a,123,3,8。那么他的意思应该为a用户在123这个批次ID的时间节点前,有3个批次ID,8个订单ID。
1 数据准备
create table batch as (select stack(5,相关文章:
SQL进阶技巧:截止当前批次前的批次量与订单量 | 移动窗口问题
目录 0 场景描述 1 数据准备 2 问题分析 3 小结 0 场景描述 表A有如下字段,user id(用户ID),batch id(批次ID),order id(订单ID),create time(创建时间),同一个用户ID下有多个批次,同一个批次下有多个订单ID,相同批次ID的创建时间是相同的,创建时间精确到了秒。 统计,截…...
C#中的Graphics类和SetQuality()自定义方法
在 C# 中,Graphics 类是 System.Drawing 命名空间的一部分,它提供了一组方法和属性,用于在 Windows Forms 应用程序中进行二维绘图。Graphics 对象可以绘制文本、线条、曲线、形状和图像,并可以对它们进行变换和剪辑。 Graphics …...
圣诞节:白酒与西式料理的异国风情
随着冬日的脚步渐近,圣诞的钟声即将敲响。在这个充满异国情调和温馨氛围的节日里,一场中西合璧的美食盛宴悄然上演。豪迈白酒(HOMANLISM)与西式料理的碰撞,不仅为圣诞餐桌增添了几分不同的韵味,更让人们在这…...
2.ChatGPT的发展历程:从GPT-1到GPT-4(2/10)
引言 在人工智能领域,自然语言处理(NLP)是连接人类与机器的重要桥梁。随着技术的不断进步,我们见证了从简单的文本分析到复杂的语言理解的转变。ChatGPT,作为自然语言处理领域的一个里程碑,其发展历程不仅…...
yjs01——机器学习的过程
ps:换了阿婆主重新看机器学习 机器学习的过程: 1.获取数据——2.数据基本处理——>3.特征工程——>4.机器学习(模型训练)—>模型评估 获取数据: 1.专有名词: 1.样本:一行数据是一个样本…...
Git工作流程
git 工作流程 克隆或同步远程仓库 使用git clone命令将本仓库完全镜像一份至本地 使用git pull命令将远程仓库代码同步到本地新建或修改代码文件后,将代码提交到暂存区;(git add filename)将暂存区域的文件提交到本地git仓库。(git commit filename -m …...
Qt-QWidget的font属性(18)
目录 描述 相关API 使用 使用Qt Designer设置字体 使用纯代码设置字体 描述 这个是用来设置字体样式的 相关API 使用 我们创建一个新的项目 使用Qt Designer设置字体 使用纯代码设置字体 相比于上面使用Qt Designer,用代码来实现就要灵活的多,主…...
Go语言概述
1.Go语言的特点 1)从语言层面支持并发,实现简单 2)goroutine,轻量级线程,可实现大并发处理,高效利用多核 3)垃圾回收机制,内存自动回收,不需要开发人员管理 4࿰…...
P6627 [省选联考 2020 B 卷] 幸运数字
*原题链接* 并不是非常难的题,不过细节非常多。 首先大题思路很明确,把所有条件储存下来,把这些l,r,x啥的离散化,然后区间异或,最后查询最大值。至于区间异或用差分就好了,因为异或…...
活动|华院计算宣晓华受邀出席“AI引领新工业革命”大会,探讨全球科技的最新趋势
8月31日,“AI引领新工业革命”大会于上海图书馆圆满落幕。本次大会由TAA校联会和台协科创工委会联合主办,得到上海市台办、上海市台联、康师傅的大力支持。大会邀请了NVIDIA全球副总裁、亚太区企业营销负责人刘念宁,元禾厚望资本创始合伙人潘…...
k8s配置
一、前期准备 1、修改主机的/etc/hosts文件挟持域名 [rootk8s-master ~]# vim /etc/hosts 192.168.8.199 k8s-master 192.168.8.200 k8s-node1 192.168.8.201 k8s-node2 2、配置yum源 [rootk8s-master ~]# cd /etc/yum.repos.d/ [rootk8s-master yum.repos.d]# vim kubernetes…...
力扣第79题 单词搜索
前言 记录一下刷题历程 力扣第79题 单词搜索 单词搜索 原题目:给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中,返回 true ;否则,返回 false 。 单词必须按照字母顺序,通过相邻…...
【系统架构设计师】抽象工厂设计模式
抽象工厂(Abstract Factory)模式是一种创建型设计模式,它提供了一种创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。在抽象工厂模式中,客户端不依赖于产品类实例的如何被创建、组合和表达的细节,这对于产品族(即一组相互关联或相互依赖的产品)的创建尤其…...
海外云手机有哪些推荐?
随着云手机的发展,越来越多的企业和个人开始使用云手机来满足他们的海外业务需求。用户可以通过云手机实现方便、快捷的海外访问,一般用来进行tiktok运营、亚马逊电商运营、海外社媒运营等操作。海外云手机平台有很多,以下是一些比较好的云手…...
旋转目标检测对照实验-mmrotate基础教程
环境安装和测试可以参考mmrotate旋转目标检测实战指南_validate mmrotate-CSDN博客 使用自定义数据集训练 如果需要使用自己的数据集进行训练,首先需要把自己数据的标签格式转换为dota数据集的格式,形如(前八个数为坐标值,第九个…...
Spring常见的面试问答题(一)
在面试过程中,Spring几乎是必问的几个点之一,特别是其中的IOC和AOP。 Spring常见的面试问答题 什么是Spring? 首先,Spring是一个生态,但是呢,这个生态里面又有个Spring Framework框架。 所以从Spring生…...
STM32 之 SDRAM 详解
目录 前言 一、SDRAM 简介 二、SDRAM的组成原理 2.1存储单元阵列 2.1.1地址译码 2.1.2存储电容 2.2控制逻辑 2.2.1时钟同步 2.2.2命令解码 2.2.3模式寄存器 2.3数据输入 / 输出缓冲 2.3.1数据总线 2.3.2数据锁存 2.4刷新电路 2.4.1自动刷新 2.4.2自刷新 三、S…...
基于图神经网络的最大独立集问题的目标分支
文章目录 Abstract1 Introduction2 Related Work分支顶点选择图神经网络Abstract 分支归约方法结合了分支约束原则和归约规则,在处理以前无法管理的现实世界实例方面特别成功。分支策略决定下一个要在哪个顶点上进行分支。最近,最广泛使用的策略是选择最高度的顶点。 在这项…...
【Qt】事件过滤器
事件过滤器 在 Qt 中,⼀个对象可能经常要查看或拦截另外⼀个对象的事件,如对话框想要拦截按键事件,不让别的组件接收到,或者修改按键的默认值等。通过上⾯的学习,我们已经知道,Qt 创建了 QEvent事件对象之后…...
字符串转换为整数、整数转换为字符串
整数转换为字符串 sprintf()它的功能是将各种类型的数据格式化为字符串,并存储到一个字符数组中。 sprintf 是 C 语言标准库中的一个函数,用于将格式化的数据写入一个字符串中。它的用法与 printf 类似,但不同的是,printf 输出到…...
地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点
目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波:可以用来解决所提出的地质任务的波;干扰波:所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中,有效波和干扰波是相对的。例如,在反射波…...
label-studio的使用教程(导入本地路径)
文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...
大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解
学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 (1)设置网关 打开VMware虚拟机,点击编辑…...
《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》
在注意力分散、内容高度同质化的时代,情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现,消费者对内容的“有感”程度,正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中࿰…...
oracle与MySQL数据库之间数据同步的技术要点
Oracle与MySQL数据库之间的数据同步是一个涉及多个技术要点的复杂任务。由于Oracle和MySQL的架构差异,它们的数据同步要求既要保持数据的准确性和一致性,又要处理好性能问题。以下是一些主要的技术要点: 数据结构差异 数据类型差异ÿ…...
【SQL学习笔记1】增删改查+多表连接全解析(内附SQL免费在线练习工具)
可以使用Sqliteviz这个网站免费编写sql语句,它能够让用户直接在浏览器内练习SQL的语法,不需要安装任何软件。 链接如下: sqliteviz 注意: 在转写SQL语法时,关键字之间有一个特定的顺序,这个顺序会影响到…...
【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...
Java多线程实现之Thread类深度解析
Java多线程实现之Thread类深度解析 一、多线程基础概念1.1 什么是线程1.2 多线程的优势1.3 Java多线程模型 二、Thread类的基本结构与构造函数2.1 Thread类的继承关系2.2 构造函数 三、创建和启动线程3.1 继承Thread类创建线程3.2 实现Runnable接口创建线程 四、Thread类的核心…...
【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...
Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?
Redis 的发布订阅(Pub/Sub)模式与专业的 MQ(Message Queue)如 Kafka、RabbitMQ 进行比较,核心的权衡点在于:简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...
