MySQL累积求和

有如下表 id money 1 10 2 20 3 30 4 40 求出如下数据 id money cum 1 10 10 2 20 30 3 30 60 4 40 100 建表 CREATE TABLE cum_demo (id INT,money INT,PRIMARY KEY (id)) 插入数据 insert into cum_demo(id,money) values (1,10),(2,20),(3,30),(4.40); 求累加 SELECT a.id,a.mo…

mysql sum() 求和函数的用法

查询在record表中 name=? 的 money 加起来的值使用聚和函数 sum() 求和select sum(money) from record t where t.name = ?另外:count() 求记录数avg() 求平均值 mysql sum() 求和函数的用法 SUM函数的语法是: 代码如下复制代码 SELECT SUM(expression )FROM tablesWHERE predicates; 表达式可以是一个数值字段或公式. 简单的例子例如,你可能想知道合并…

Mysql分组求和&LIMIT

分组求和mysql> SELECT coalesce(name, '总数'), SUM(singin) as singin_count FROM employee_tbl GROUP BY name WITH ROLLUP; +--------------------------+--------------+ | coalesce(name, '总数') | singin_count | +--------------------------+--------------+ | 小丽 | 2…

mysql累积聚合

累积聚合为聚合从序列内第一个元素到当前元素的数据,如为每个员工返回每月开始到现在累积的订单数量和平均订单数量行号问题有两个解决方案,分别是为使用子查询和使用连接.子查询的方法通常比较直观,可读性强.但是在要求进行聚合时,子查询需要为每个聚合扫描一次数据,而连接方法通常只需要扫描一次就可以得到结果.下面的查询使用连接来得到结果 SELECT a.empid, a.ordermonth,a.qty AS thismonth, SUM(b.qty) AS total, CAST(AVG(b.qty)…

oracle累积求和分析函数sum over的使用

oracle sum()over函数的使用 over不能单独使用,要和分析函数:rank(),dense_rank(),row_number()等一起使用. over函数的参数:over(partition by columnname1 order by columnname2) 含义,按columname1指定的字段进行分组排序,或者说按字段columnname1的值进行分组排序. 例如:employees表中,有两个部门的记录:department_id ＝10和20 select depa…

Storm- 使用Storm实现累积求和的操作

需求:1+2+3+... = ??? 实现方案: Spout发出数字作为input 使用Bolt来处理业务逻辑:求和将结果输出到控制台拓扑设计:DataSourceSpout -->SumBolt→输出 package com.imooc.bigdata; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollecto…

SQL Cumulative Sum累积求和

期望结果: ID VAL CumSum 1 10 10 2 20 30 3 30 60 方法一: 使用分析函数 select id,val,sum(val) over ( order by id ) as CumSum from table 方法二: 如果不支持分析函数,使用join SELECT a.id, sum(b.num) as num from dbo.dt a inner join dbo.dt b on a.id>=b.id group by a.id 参考…

mysql 累加求和

; SELECT temp.*,(@csum := total + @csum) as csums from ( ) as total,month(openedDate) as date from zt_bug where openedDate >= CONCAT(YEAR(NOW()), '-01-01 00:00:01') and `status` <> 'closed' GROUP BY date )as temp 参考:https://blog.csdn.net/qcyfred/…

学习storm实现求和操作

1 storm求和简单操作主要逻辑,就是spout发送数据源,blot进行处理数据,主要注意的点就是 spout这有个nextTuple自旋,和使用父类的declare..方法声明要发送到下游的名称,然后blot execute接受到进行执行 1.1代码实现 package com.xiaodao.big; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.…

【Hadoop离线基础总结】Hive级联求和

Hive级联求和建表 CREATE TABLE t_salary_detail( username string, month string, salary INT ) ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY ','; 导入数据 LOAD DATA LOCAL inpath '/export/servers/hivedatas/click-part-r-00000' INTO TABLE t_salary_detail; +-------------…

Join 和 apply 用法

TSQL中的join语句共有五种类型,left join,right join,inner join,full join,cross join 为了描述方便,解释一个名词"保留表",在进行连接查询时,保留表中的数据行全部显示出来. 首先创建测试使用的代码 create table dbo.ta ( a int, b int ) create table dbo.tb ( ca int, cb int ) go insert into dbo.ta ,),(,) insert into…

Python cumsums和cumprod函数

>>>a = np.array([1,2,3],[4,5,6]]) >>>a array([[1,2,3], [4,5,6]]) >>>a.cumsum(0) array([[1,2,3], [5,7,9]]) >>>a.cumprod(1) array([[1,2,6], [4,20,120]]) 这两个函数中难点就是其中参数0,1 其中0代表列的计算,1代表行的计算,即对列和行分别累积求和. 积. 而且其结果不聚合,产生的是中间数…

paper 83：前景检测算法_1(codebook和平均背景法)

前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频…

lstm-思想

RNN(Recurrent Neural Network) 今天我这里讲到的RNN主要是上图这种结构的,即是Hidden Layer会有连向下一时间Hidden Layer的边,还有一种结构是Bidirectional Networks,也就是说会有来自下一时间的Hidden Layer传回来的边,但这不在我们今天的讨论范围内,讲完LSTM,如果你想推导一下Bidirectional Network,应该也是顺理成章的.为了方便推导和描述,我们后面都将左边简化为右边这样一个结构. RNN和传统的…

文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法

文本主题模型之LDA(一) LDA基础文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路首先,回顾L…

R语言︱基本函数、统计量、常用操作函数

先言:R语言常用界面操作帮助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有显示内容:Ctrl+L 清除R空间中内存变量:rm(list=ls()).gc() 获取或者设置当前工作目录:getwd.setwd 保存指定文件或者从磁盘中读取出来:save.load 读入.读出文件:read.table.wirte.table.read.csv.write.csv 1.一些简单的基本统计量 #基本统计量 sum/mean/sd/min #一些基本统计量 which.min(…

Catalan 数列的性质及其应用（转载）

转自:http://lanqi.org/skills/10939/ 卡特兰数 — 计数的映射方法的伟大胜利发表于2015年11月8日由意琦行卡特兰(Catalan)数来源于卡特兰解决凸$n+2$边形的剖分时得到的数列$C_n$,在数学竞赛.信息学竞赛.组合数学.计算机编程等方面都会有其不同侧面的介绍．卡特兰问题的解决过程应用了大量的映射方法,堪称计数的映射方法的典范．为了便于读者理解,我们先介绍一些卡特兰问题的简单变形,再介绍卡特兰问题及其解法．问题一进出栈栈是一种先进后出(FILO,…

numpy的基础运算2-【老鱼学numpy】

numpy的基础运算中还有很多运算,我们这里再记录一些. 最小/大值索引前面一篇博文中我们讲述过如何获得数组中的最小值,这里我们获得最小/大值的索引值,也就是这个最小/大值在整个数组中位于第几位. import numpy as np a = np.array([[10, 30, 15], [20, 5, 25]]) print("a=") print(a) print("最小值索引:", a.argmin()) print("最大值索引:",…

别人的Linux私房菜（21）基础系统设置与备份策略

网络设置,手动设置IP,DHCP自动获取. 以太网协议开发出来的网卡ethN,N为数字. CentOS7对网卡命名的规则:eno代表由主板BIOS内建立的网卡,ens1由主板BIOS内建的PCI-E界面的网卡 enp2s0 :代表PCI-E 界面的独立网,eth0 :如果上述的名称都不适用目前系统上的网卡信息:nmcli connection show 显示对应eth0的网卡信息:nmcli connection show eth0 修改网卡设置:nmcli connection modify…

数字图像处理的Matlab实现（4）—灰度变换与空间滤波

第3章灰度变换与空间滤波(2) 3.3 直方图处理与函数绘图基于从图像亮度直方图中提取的信息的亮度变换函数,在诸如增强.压缩.分割.描述等方面的图像处理中扮演着基础性的角色.本节的重点在于获取.绘图并利用直方图技术进行图像增强.直方图的其他应用将在后续章节中加以介绍. 3.3.1 生成并绘制图像的直方图一幅数字图像在范围[0,G]内总共有L个灰度级,其直方图定义为离散函数: \[ h(r_k)=n_k \] 其中,$r_k$是区间[0,G]内的第k级亮度,$n_k$是灰度级为\(r…

04. Pandas 3| 数值计算与统计、合并连接去重分组透视表文件读取

1.数值计算和统计基础常用数学.统计方法数值计算和统计基础基本参数:axis.skipna df.mean(axis=1,skipna=False) -->> axis=1是按行来进行统计: 默认按列统计(axis默认为0,可不写): skipna=False是不忽略,显示NaN,默认为True,即忽略NaN. >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.Da…

ceres入门学习

转载自https://www.jianshu.com/p/e5b03cf22c80 Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库,在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用. Ceres简易例程使用Ceres求解非线性优化问题,一共分为三个部分: 1. 第一部分:构建cost fuction,即代价函数,也就是寻优的目标式.这个部分需要使用仿函数(functor)这一技巧来实现,做法是定义一个cost function的结构体,在结构体内重载()运算符…

RNN以及LSTM的介绍和公式梳理

前言好久没用正儿八经地写博客了,csdn居然也有了markdown的编辑器了,最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文,在组内『夜校』分享过了,再在这里总结一下发出来吧,按照我讲解的思路,理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的. RNN最近做出了很多非常漂亮的成果,比如Alex Graves的手写文字生成.名声大振的『根据图片生成描述文字』.输出类似训练语料的文字等应用,都让人感到非常神奇.这里就不细说这些应用了,我其实也没看过他们的paper,就知道用到了RNN和LST…

Join 和 Apply 用法全解

在关系型数据库系统中,为了满足第三范式(3NF),需要将满足“传递依赖”的表分离成单独的表,通过Join 子句将相关表进行连接,Join子句共有三种类型:外连接,内连接,交叉连接:外连接分为:left join.right join.full join:内链接是:inner join,交叉连接是:cross join. 一,Join子句的组成 Join子句由连接表,连接类型和On子句组成,伪代码如下: from Left_Table [inner|left|right|full] join Ri…