回答:SELECTp1,p2,min(startTime) AS startTime,max(endTime) AS endTime,SUM(count) AS countFROM demoGROUP BY p1,p2
回答:謝謝邀請(qǐng)。可能還有:where 1= 0 where 11...小結(jié):像這種寫(xiě)法,一般用于拼接 SQL語(yǔ)句的用法中,不管是 ORACLE, 還是 SQL SERVER,都支持這種特殊的寫(xiě)法。希望能對(duì)你有所幫助,謝謝。(結(jié)束)
回答:近期發(fā)布的Linux Kernel 5.1分支于今天迎來(lái)了首個(gè)維護(hù)版本更新。Greg Kroah-Hartman今天發(fā)布了Linux Kernel 5.1.1更新,按照常規(guī)這意味著該分支已經(jīng)穩(wěn)定可以進(jìn)行大規(guī)模部署了,不過(guò)在Kernel.org網(wǎng)站上依然沒(méi)有標(biāo)記為穩(wěn)定版,認(rèn)為是開(kāi)發(fā)者版本。Greg Kroah-Hartman在郵件列表公告中表示:5.1.1內(nèi)核已經(jīng)發(fā)布,5.1分支的用戶都必須盡快...
回答:mysql在常規(guī)配置下,一般只能承受2000萬(wàn)的數(shù)據(jù)量(同時(shí)讀寫(xiě),且表中有大文本字段,單臺(tái)服務(wù)器)。現(xiàn)在超過(guò)1億,并不斷增加的情況下,建議如下處理:1 分表??梢园磿r(shí)間,或按一定的規(guī)則拆分,做到查詢某一條數(shù)據(jù)庫(kù),盡量在一個(gè)子表中即可。這是最有效的方法2 讀寫(xiě)分離。尤其是寫(xiě)入,放在新表中,定期進(jìn)行同步。如果其中記錄不斷有update,最好將寫(xiě)的數(shù)據(jù)放在 redis中,定期同步3 表的大文本字段分離出...
回答:當(dāng)然是,android也一直正大光明的這么說(shuō),但是linux覺(jué)得它不夠自由,不承認(rèn)它是linux,認(rèn)為它配不上。套殼不是問(wèn)題,開(kāi)源共享就是為了讓大家能自由免費(fèi)的使用,來(lái)成為事實(shí)上的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。蘋(píng)果的內(nèi)核也同樣源于bsd,所以蘋(píng)果的內(nèi)核xnu也是開(kāi)源的。其實(shí)很多開(kāi)源協(xié)議很簡(jiǎn)單,就是需要注明作者是誰(shuí),注明修改了哪些地方,并且把這個(gè)開(kāi)源協(xié)議也附帶一份。連這個(gè)都不肯做的,就不用多說(shuō)了
1. 基礎(chǔ)概念 1.1 database 數(shù)據(jù)庫(kù),一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以包含多個(gè)集合 1.2 collection 集合,類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的表。一個(gè)集合可以包含多個(gè)文檔。 capped collection(限制集合):設(shè)定空間上線,循環(huán)寫(xiě)入,新數(shù)據(jù)覆蓋舊數(shù)據(jù) 1.3 document ...
1. 基礎(chǔ)概念 1.1 database 數(shù)據(jù)庫(kù),一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以包含多個(gè)集合 1.2 collection 集合,類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的表。一個(gè)集合可以包含多個(gè)文檔。 capped collection(限制集合):設(shè)定空間上線,循環(huán)寫(xiě)入,新數(shù)據(jù)覆蓋舊數(shù)據(jù) 1.3 document ...
...以及太陽(yáng)能電池板等發(fā)電技術(shù)的廣泛采用,有大量的用電數(shù)據(jù)可供選擇。該數(shù)據(jù)代表了功率的相關(guān)變量,這些變量又可用于建模甚至預(yù)測(cè)未來(lái)的電力消耗。像長(zhǎng)期短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理多個(gè)輸入變量的問(wèn)...
1. 標(biāo)準(zhǔn)化 標(biāo)準(zhǔn)化是為了讓數(shù)據(jù)服從一個(gè)零均值和單位方差的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。也即針對(duì)一個(gè)均值為 $mean$ 標(biāo)準(zhǔn)差為 $std$ 的向量 $X$ 中的每個(gè)值 $x$,有 $x_{scaled} = frac{x - mean}{std}$。 >>> from sklearn import preprocessing >>> import numpy as np >>...
...一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法。 在什么時(shí)候能用到聚類?假如數(shù)據(jù)庫(kù)中有一群客戶的特征數(shù)據(jù),現(xiàn)在需要根據(jù)這些客戶的特征直接劃分出客戶的級(jí)別(如SVIP客戶、VIP客戶),這時(shí)候就可以使用聚類的模型去解決。另外在預(yù)測(cè)商圈的時(shí)...
...是一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法。在什么時(shí)候能用到聚類?假如數(shù)據(jù)庫(kù)中有一群客戶的特征數(shù)據(jù),現(xiàn)在需要根據(jù)這些客戶的特征直接劃分出客戶的級(jí)別(如SVIP客戶、VIP客戶),這時(shí)候就可以使用聚類的模型去解決。另外在預(yù)測(cè)商圈的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...