1.1 Hive窗口函数 普通的聚合函数每组(Group by)只返回一个值，而开窗函数则可为窗口中的每行都返回一个值。 简单理解，就是对查询的结果多出一列，这一列可以是聚合值，也可以是排序值。 开窗函数一般就是说的是over（）函数，其窗口是由一个 OVER 子句 定义的多行记录 开窗函数一般分为两类,
Tex用于写公式，先使用Equation Editor产生公式，然后粘贴到www.codecogs.com进行转义 插入公式使用TexMobject()，注意要在字符串前面加r防止转义 缩放对象使用scale()函数，参数代表缩放的倍数 如果要使用TextMobject()插入公式，要在开始和结束处使用$符号，如果想要使用默认的格式，要在前面
不平衡数据集是指类别分布严重偏斜的数据集，例如少数类与多数类的样本比例为 1:100 或 1:1000。 训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，甚至导致完全忽略少数类，容易导致模型过拟合，泛化能力差。 所以，针对类别分布不均衡的数据集，一般会采取采样的方式，使得类别分布相对均衡，提升模
\(0.\) 前言 有一天 \(Au\) 爷讲期望都见到了此题，通过写题解来加深理解。 \(1.\) 题意 将初始为空的序列的末尾给定概率添加 \(a\) 或 \(b\)，当至少有 \(k\) 对 \(ab\) 时停止（注意是“对”，中间可以间隔字符），求 \(ab\) 期望对数。 \(2.\) 思路 通过查看标签 通过阅读题面我们容易发现
1、问题：有两张表，一张商品表，一张分类表，我需要查出每个分类的前三个商品出来 2、方法：使用MySQL8的窗口函数 （ROW_NUMBER() OVER() ），好像 是8版本开始才支持。 select * from (select t.title tag_title, r
这个插件可以通过ssh连接其他服务器。 在jenkins应用商店中下载Publish Over SSH插件，离线环境请手动上传jenkins插件文件夹 安装插件 生成 SSH 秘钥，并将公钥发布到各服务器 登录 jenkins 服务器，执行 “ssh-keygen”: 秘钥生成存放的路径，默认/root/.ssh/id_rsa， 还有让你这是一个
WebHID API A Human Interface Device (HID) is a type of device that takes input from or provides output to humans. It also refers to the HID protocol, a standard for bi-directional communication between a host and a device that is designed to simplify th
1. 分组执行顺序 where > group by [前] > having >select > order by[后] 2.having 与where差不多 where用于group by之前 having只能用于group by之后【having用于分组之后】，他可以在表达式中使用聚合函数。 注：聚合函数【count sum max min avg】 3.over partition
---数据；学生表，课程表，成绩表 DROP TABLE IF EXISTS `course`; /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!50503 SET character_set_client = utf8mb4 */; CREATE TABLE `course` ( `id` int NOT NULL, `c_name` varchar(100) DEFAULT NULL, PRIMA
HUAWEI--IPv6 over IPv4隧道配置（简单案例） 拓扑图 项目要求： PC3和PC4使用的IPv6的地址，路由器使用IPv4的地址并使用静态路由连接。PC3和PC4通信要走IPV6 over IPV4隧道。 IP地址规划表： 设备 接口 IPv4地址 IPv6地址 AR3 GE0/0/0 34.1.1.1/24 AR3 GE0/0/1 2021::10/64
设观测概率为 \(k\) 维高斯分布 \(\displaystyle p(\boldsymbol x\mid C_i)={1\over (2\pi)^{k\over 2}|\Sigma_i|^{1\over 2}}\exp[-{1\over 2}(\boldsymbol x-\boldsymbol \mu_i)^T\Sigma_i^{-1}(\boldsymbol x-\boldsymbol \mu_i)]\) 则代入 MAP 分类器得到，决策边界为：\(\d
一、简介 在shell脚本编写中，时常会用到对文件的相关操作，比如增加内容，修改内容，删除部分内容，查看部分内容等，但是上述举例的这些操作一般都是需要在文本编辑器中才能操作，常用的文本编辑器如：gedit、vim、nano等又是交互式文本编辑器，脚本无法自己独立完成，必须有人参与才可
1、练习 case。。。 when 。。 then 。。 else 。。。 end as 。。。 SELECTCASE WHEN degree BETWEEN 0 AND 59 THEN '及格' WHEN degree BETWEEN 60 and 80 THEN '良好' ELSE '优秀'END as '等级'FROM Score; 2. 练习 -- if( , , ) select sno,cno,deg
【6-1】Numerical Summation of a Series 求：\(\phi(x)\)，其中 \(x\) 取 \(0.0, 0.1, 0.2, ..., 300.0\) 条件： 1）\(\phi(x) = \sum_{k = 1} ^ {\infty} \frac{1}{k(k + x)}\) 2）对于输出的每一项，要求绝对误差小于 \(10 ^ {-10}\) 3）时限为 \(100\) ms 分析：一种简单暴力的想法是设置一个
Unit1-Book2 预习学案 pass ... on to future generations cultural heritage sites work creatively to protect the temple use context clues the cyprecesses planted on Mount Tai take part in a youth project cultural relics the former palace create Monut Tai App/App
根据知乎提问：n的正因子个数d(n)有没有上界公式？ 的某一篇回答： 依次进行正因子个数的上界估计。 根据常规 64 位 C++ 编译器，已定义好的最大可处理数字为无符号 128 位数。 由 \(\lg 2^{128}={128\ln 2\over \ln 10}=38.531839444989586\) 得到，数字大小最大为 \(10^{38}\) 数量级。
目录目录微分算子法\(e^{kx}型\) 微分算子法 \(应用场合:常系数非齐次线性微分方程求特解 y''+py'+qy=f(x)\) \(规定 D-求导 (y''=D^2 y'=D) {1\over D}-积分\) \(e^{kx}型\) \[\begin{array}{l} 过程:D全部替换为k,若分母为0分母求导提出x,继续替换\\ 例:y''-4y'+
从（A.2）到（A.5）： x =
一道简单题直接把今日KPI拉满了，做完直接消除emo，hhh Python的思路就很简单啊，建个字典，把各数出现的次数全部统计到字典里，最后判断一下，over~~ class Solution: def majorityElement(self, nums: List[int]) -> int: k = int(len(nums)/2) d = dict()
giggle -n,v -giggle about a hole in a guy's head resultant -adj -deserve his resultant success emulate -v -emulate our experience autonomous -adj -autonomous individuals crackdown -n -crackdown on speeding rivalry -n -friendly rivalry between two cou
FOTA（Firmware Over-The-Air）移动终端的空中下载软件升级，指通过云端升级技术，为具有连网功能的设备：例如手机、平板电脑、便携式媒体播放器、移动互联网设备等提供固件升级服务，用户使用网络以按需、易扩展的方式获取智能终端系统升级包，并通过FOTA进行云端升级，完成系统修复和优化。 OTA
这题难度在于读题。。实际上就是对于每个点暴力计算最小花费然后比较即可。计算最小花费用克鲁斯卡尔，先用完整的路再用废弃的路即可。注意若最终仍然不能连通则花费为INF。 #define gcd(a, b) __gcd(a, b) #define INF 0x3f3f3f3f3f #define eps 1e-6 #define PI acos(-1.0) #def
3.1 作业题 设 \(f\) 是复平面单位圆盘 \(|z|\lt 1\) 上的单叶解析函数， \(\Omega={f(z)|z\in D}\). \(m\) 表示测度. 证明：\(m\Omega=\int_D |f'(z)|^2 dz\). 根据连续映射的性质，\(\Omega\) 是连通集. 设 \(z=x+\mathrm{i}y,f(z)=u(x,y)+\mathrm{i}v(x,y)\). 则 \(\Omega\)
窗口概览： 接下来我们按照顺序来介绍各种窗口函数。 一、组内排序函数：Rank/Dense_Rank/Row_Number 组内排序，我们常常用于取分组内排序前N/后N的记录，或先分组排序然后根据序号关联组内前一条或后一条记录。 Row_Number() over(partition by col1 order by col2)：数字相
[CERC2015] Juice Junctions 判断一个点对的最大流为 \(1\) 或 \(\ge2\)，容易求出边双后做。接下来就要判断两个点的最大流是否为 \(3\)，也就是它们是否在一个边三联通分量中。这相当于删去图中任意一条边后这两个点都在同一个边双中。于是就可以每次删边求边双，并用 hash 判断。时间
