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事例如下：表的内容展示国家（country）人口（population）
中国600
美国100
加拿大100
英国200
法国300
日本250
德国200
墨西哥50
印度250
需要得到的结果：
亚洲1100
北美洲250
其他700
sql代码如下：
SELECT SUM(population),
CASE country
WHEN '中国' THEN '亚洲'
WHEN '印度' THEN '亚洲'
WHEN '日本' THEN '亚洲'
WHEN '美国' THEN '北美洲'
WHEN '加拿大' THEN '北美洲'
WHEN '墨西哥' THEN '北美洲'
ELSE '其他' END
FROM Table_A
GROUP BY CASE country
WHEN '中国' THEN '亚洲'
WHEN '印度' THEN '亚洲'
WHEN '日本' THEN '亚洲'
WHEN '美国' THEN '北美洲'
WHEN '加拿大' THEN '北美洲'
WHEN '墨西哥' THEN '北美洲'
ELSE '其他' END;
Sublime Text4代码配色自定义方案
关于Sublime Text对于我的使用体验，只能说内置的代码主题真的都太low了，一点都不好看。所以接下来我分享一下我自定义代码配色。当然，大家也可以通过我给的中文翻译注释来自定义自己喜欢的颜色。废话不多说，直接上代码直接将代码复制粘贴到：Preferences > Customize Color Scheme 即可。},"globals":"foreground": "var(white)", // 前景色。
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SQL语句–CASE函数写法的简单举例，及应用 ---case函数的基本结构： case when...then... else... ----可以写也可以不写，按实际需求 end 【举个栗子_1】 eg1： --我想实现的效果： --当ID为1时，输出结果显示“财务部”、当ID为2时，输出结果显示“研发部”、当ID为3时，输出结果显示“人力资源部” SELECT DepartmentID, CASE WHEN DepartmentID=1 THEN '财
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本文介绍了VSCODE下cline插件的安装结合DeepSeek-V3，ai编程的组合套件，举了两个例子一个是生成登录页面，一个是生成贪吃蛇游戏
数据库CASE函数
计算测试表达式，按从上到下的书写顺序将测试表达式的值与每个WHEN子句的简单表达式进行比较。case函数是一种多分支的函数，可以根据条件列表的值返回多个可能的结果表达式中的一个。若指定了ELSE子句,则返回ELSE子句中指定的结果表达式的值；则当指定了ELSE子句时,返回ELSE子句中指定的结果；按从上到下的书写顺序计算每个WHEN子句的布尔表达式。如果所有简单表达式的值与测试表达式的值都不相等，如果某个简单表达式的值与测试表达式的值相等，则。如果没有指定ELSE子句，则返回NULL。
别再只调A*算法了！聊聊ROS机器人导航中，OpenCV视觉信息如何与激光雷达数据“打配合”
本文探讨了ROS机器人导航中激光雷达与OpenCV视觉融合的实战策略，揭示了如何通过多模态感知提升导航精度。文章详细介绍了视觉特征到代价地图的转化方法、系统级挑战的工程解决方案，以及融合感知下的路径规划进化，帮助开发者优化机器人导航系统。
【python基础】一文掌握 Jupyter Notebook 的使用（超级详细！）
是一个非营利组织，致力于为多种编程语言的交互式计算开发开源软件、开放标准和服务。Jupyter 于 2014 年由 Fernando Pérez 从IPython衍生出来，支持几十种编程语言的执行环境。Jupyter 项目主要开发并支持（.ipynb 文件格式）、JupyterHub和JupyterLab等交互式计算产品。
sql语句之case函数的用法
简单case函数语法： 是一种多分支的函数，可以根据条件列表的值返回多个可能的结果表达式中的一个。（类似于if,else） 简单 CASE函数： 计算测试表达式，按从上到下的书写顺序将测试表达式的值与每个WHEN子句的简单表达式进行比较。 CASE 测试表达式 WHEN 简单表达式1 THEN 结果表达式1 WHEN 简单表达式2 THEN 结果表达式2 ...... WHEN 简单表达式n THEN 结果表达式n [ ELSE 结果表达式n+1 ] END 简单case函数示例 例1：计算25岁以上和以
22、计算智能在自闭症检测与管理中的应用
本文探讨了计算智能在自闭症谱系障碍（ASD）检测与管理中的应用。在检测方面，结合可穿戴设备、传感技术与多模态数据（如眼动追踪、问卷、神经成像等），利用机器学习和深度学习算法提升诊断准确性，并介绍了多种公开数据集及研究方法。在管理方面，通过生理指标（HRV、GSR、呼吸频率）监测情绪状态，结合智能可穿戴设备与支持性应用平台（如LetMeTalk、MITA、Rethink Ed等），实现对ASD患者的实时干预与个性化支持。文章还展示了多模态筛查与管理流程的系统架构，强调未来技术整合与个性化服务的发展方向。
数据库0.0
CASE函数 是一种多分支的函数，可以根据条件列表的值返回多个可能的结果表达式中的一个。 可用在任何允许使用表达式的地方，但不能单独作为一个语句执行。 分为： 简单CASE函数 搜索CASE函数 简单 CASE函数 1 2 3 4 5 6 CASE 测试表达式 WHEN 简单表达式1THEN 结果表达式1 WHEN 简单表达式2THEN 结果表达式2 … WHEN 简单表达式nTHEN 结果表达式n ...
无需qt-creator,使用Trae从0到1生成qt的开发、构建、调试环境
没有使用qt creator，也没有在trae中安装qt相关的插件，我也没有写一行代码，纯粹聊天使用trae开发出了一个qt程序
python语言字符串练习题
描述：find()方法检测字符串中是否包含子字符串str，如果指定 beg（开始）和end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，如果包含子字符串，返回字符串中，子字符串第一个字符的索引值，否则返回-1。描述：find()方法用来检测字符串中是否包含子字符串str，在指定范围内，如果包含子字符串，返回字符串中，子字符串第一个字符的位置，否则返回-1。命令行先后输入两个字符串，然后利用find()方法找出第二个字符串在第一个字符串中出现的位置。本关需要你编写一个程序，输出字符串的长度。
case函数详解
case函数通常也被称为：流程控制函数 主要有两种形式 简单case函数 通常用于情况不多且可枚举出来的情况 通常形式如下： CASE <col_name> WHEN <value1> THEN <result1> WHEN <value2> THEN <result2> ... ELSE <result> END 例如： CASE sex WHEN '0' THEN '男' WHEN
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
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MySQL case函数的详细用法
case 函数 MySQL 的 case 函数的语法有种： 1.简单函数 CASE [column_name] WHEN [value1] THEN [result1]... ELSE [default] END 多表查询的时候需要注意下。 CASE hero_name WHEN '盖伦' THEN '上单' WHEN '拉克丝' THEN '中单' WHEN '金克斯' THEN 'ADC' WHEN '琴女' THEN '辅助' WHEN '盲僧' THEN '打野' ELSE '混子' END
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
SQL语句case函数
case函数被习惯性的称为流程控制函数 其主要应用有以下两种 1、简单case函数。 单纯的对一个字段进行判断，并返回特定的值 形式为 CASE case_value WHEN when_value THEN statement_list ELSE statement_list END CASE; ...
深入理解 SQL CASE 函数及其扩展应用
CASE 函数是 SQL 标准的一部分，允许在查询中根据条件返回不同的值。它类似于条件分支逻辑，能够处理简单的值比较或复杂的多条件判断。CASE 函数在 SELECT、WHERE、ORDER BY 和 UPDATE 等子句中广泛使用，适用于所有主流数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 和 Oracle。简单 CASE：基于单一表达式的值进行比较，类似编程中的 switch 语句。搜索 CASE：基于多个布尔条件，类似 if-else 逻辑。
mysql 函数 case_MySQL case函数的详细用法
case 函数MySQL 的 case 函数的语法有种：1.简单函数CASE [column_name] WHEN [value1] THEN [result1]... ELSE [default] END多表查询的时候需要注意下。CASE hero_nameWHEN '盖伦' THEN '上单'WHEN '拉克丝' THEN '中单'WHEN '金克斯' THEN 'ADC'WHEN '琴女' ...
基本聚集函数和case的应用
函数作用语法avg平均值SELECT AVG(字段名/列名) FROM 表名min最小值SELECT MIN(column_name) FROM 表名max最大值SELECT MAX(字段名/列名) FROM 表名sum总和SELECT SUM(字段名/列名) FROM 表名count计数SELECT COUNT(字段名/列名) FROM 表名。
Sql case函数
sql case函数
SQL之CASE WHEN函数语句多条件下使用详解
针对CASE WHEN函数语句，实现简单CASE函数和CASE搜索函数两种格式。 同时配合 SUM以及COUNT方法的使用 1、CASE 的两种格式： 简单CASE函数和CASE搜索函数 **简单CASE函数** CASE 条件参数名称 WHEN 参数值1 THEN '显示值1' WHEN 参数值2 THEN '显示值2' ... ELSE '显示其他值' END **CASE搜索函数** CASE WHEN 条件参数名称 = '参数值1' THEN '显示值1' .
CASE函数
CASE计算条件列表并返回多个可能结果表达式之一。 CASE 具有两种格式： 简单 CASE 函数将某个表达式与一组简单表达式进行比较以确定结果。 CASE 搜索函数计算一组布尔表达式以确定结果。 两种格式都支持可选的 ELSE 参数。 语法简单 CASE 函数：CASE input_expression WHEN when_expression THEN result_
三分钟搞懂SQL的Case函数
max( CASE WHEN class = ‘数学’ THEN grade ELSE 0 END ) 数学,max( CASE WHEN class = ‘语文’ THEN grade ELSE 0 END ) 语文,when name in(‘美国’,‘加拿大’) then ‘北美洲’when name in(‘美国’,‘加拿大’) then ‘北美洲’when name in(‘中国’,‘日本’) then ‘亚洲’when name in(‘中国’,‘日本’) then ‘亚洲’
case when函数的使用
CASE 表达式 WHEN 值1 THEN 结果1 WHEN 值2 THEN 结果2 … [ELSE 默认结果] END 说明： 上面的语句将 CASE 后的表达式依次与每个 WHEN 后面的值进行相等比较。找到匹配项，则返回对应的结果。如果都不匹配，则返回 ELSE 的结果(如果提供了)，否则返回 NULL。例如：SELECT order_id, status_code, CASE status_code WHEN 1 THEN ‘已下单’ WHEN 2 THEN ‘已发货’ WHEN 3 THEN ‘已
oracle的case函数
oracle的case函数下面对ORACLE的CASE函数作一些说明性的事例,当然为了省事,从网上找的事例,再作的功能说明:create sequence STUDENT_SEQUENCE;CREATE TABLE students (id NUMBER(5) PRIMARY KEY,stu_name VARCHAR2(20),score NUMBER(10,0),grade varcha
mysql Case函数的使用
文章目录Case函数写法简单Case函数Case搜索函数区别用法举例一、已知数据按照另外一种方式进行分组，分析二、用一个SQL语句完成不同条件的分组三、在Check中使用Case函数四、根据条件有选择的UPDATE五、两个表数据是否一致的检查六、在Case函数中使用合计函数 Case函数写法 Case具有两种格式, 简单Case函数和Case搜索函数。 简单Case函数 CASE sex ...
CASE WHEN 及 SELECT CASE WHEN的用法
Case具有两种格式。简单Case函数和Case搜索函数。 简单Case函数 CASE sex WHEN '1' THEN '男' WHEN '2' THEN '女' ELSE '其他' END --Case搜索函数 CASE WHEN sex = '1' THEN '男' WHEN sex = '2' THEN '女' ELSE '其他' END 种方式，...
Oracle 中 CASE 语句的深度应用与实战技巧
文章首先介绍了CASE语句的基础语法，并通过与DECODE函数的对比，突出其支持复杂条件表达的优势。在应用层面，详细阐述了CASE语句在SQL查询中的条件判断、多分支处理，以及在PL/SQL块和存储过程中的实现方式。高级应用部分展示了CASE语句与聚合函数、视图的结合使用技巧。文中还提供了性能优化建议，包括索引优化、条件简化等方法，并分析了NULL值处理和错误应对等常见问题。
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