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我也要
select
-- extract截取，按季度进行统计入职员工总数
extract(year from hire_date),
count(*) filter(where extract(quarter from hire_date) = 1) "第一季度",
count(*) filter(where extract(quarter from hire_date) = 2) "第二季度",
count(*) filter(where extract(quarter from hire_date) = 3) "第三季度",
count(*) filter(where extract(quarter from hire_date) = 4) "第四季度"
from employees e
-- 1表示按查询结果第一列进行分组
group by 1;
postgresql
联想拯救者恢复出厂设置全攻略
通过本文介绍的几种方法，你可以轻松地将联想拯救者恢复到出厂系统状态。无论是通过Windows恢复选项、高级启动选项还是一键恢复功能，都能帮助你解决系统问题、清除个人信息或重置软件环境。在重置前，请务必备份重要数据，并确保了解重置的影响。重置完成后，进行适当的系统设置和软件安装，让你的联想拯救者焕然一新，继续为你提供高效、稳定的计算体验。
postgresql 日期处理函数用法
postgresql 日期处理函数用法
国产射频直采收发器CX8242KA JESD204C调试
杭州诚芯公司的CX8242KA是国内开发的极少数支持JESD204C接口的高速AD、DA，Serdes具备支持接收和发送，并且速率可以到25Gbps，在国内属于领先水平。250M参考时钟输入，AD采样率2.5G，DA采样率10G，3收2发，主通道模式4，反馈通道模式1，基带采样率1250M，线速率20.625G，收发同时配置混频625M。CX8242KA的204C接口模式支持10种模式，在手册上都有说明。2、 支持TX信道编码，RX信道解码，提升健壮性。这里使用模式4，支持双通道模式，并且反馈开启。
postgresql中日期本月、本周、本季度、昨天、近几个月等
一、本月第一天 在报表抽取时，常常需要获取本月第一天。然后作为报表抽取的查询条件。第一天常常有两种格式，一种是日期，另外一种是时间戳。 -- 本月。如2019-02 SELECT to_char(now(),'YYYY-MM') -- 本月第一天，日期格式 。 例如 2019-02-01 SELECT to_char(now(),'YYYY-MM-01') -- 本月第一天。时间戳格式。 例如 2019-02-01 00:00:00 SELECT to_char(now(),'YYYY-MM-01 0
STK之Commu模块之三仿真卫星通信链路参数计算
考虑上述衰减的影响，可以得到卫星接收机输入端的载波功 ［C］ = ［PT］ +［GT］ +［GＲ］ －［L］ －［L1］ －［L2］ (
RISC-V IP中的ITCM/DTCM与Slave-AHB接口设计解析
本文深入解析RISC-V IP中ITCM/DTCM与Slave-AHB接口的设计要点，涵盖TCM架构原理、总线协议实现及性能优化策略。通过实际案例展示如何实现单周期访问延迟，解决跨时钟域同步等关键问题，为嵌入式系统提供确定性内存访问方案。特别探讨了AHB总线仲裁机制和RTL实现技巧，助力开发者构建高效可靠的RISC-V处理器子系统。
pgsql按日, 周, 月, 季度, 年统计数据
代码如下 日: DAY; 周: WEEK; 月: MONTH; 季度: QUARTER; 年: YEAR select date_trunc('DAY', create_time) as statisticTime, user_name, count(0) from user GROUP BY date_trunc('DAY', create_time), user_name 参考: https://www.cnblogs.com/fxust/p/8384707.html ...
SigmaStar（星宸科技）SSC33X系列
目前，SSC33X系列已经量产了接近两年，SDK成熟稳定，功耗表现良好，图像效果出色，广泛应用在AI枪机、AI球机、AI云台机、多目摄像机、停车场闸机、人脸门禁、人脸锁、门铃猫眼等产品上。
mysql,postgresql 按 年、季、月、周、天 统计
mysql 按日 SELECT COUNT(*),DATE(CreateTime) FROM t_voipchannelrecord WHERE YEAR(CreateTime)='2016' GROUP BY DAY(CreateTime) 按周 SELECT COUNT(*),WEEK(CreateTime) FROM t_voipchannelrecord WHERE MONTH...
SAP_MM&FI模块-质保金标准解决方案详解
主要讲述了SAP系统质保金的标准实现方案，包含业务背景、后台配置、前台业务操作记录，以及关键点的AI解释；
深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总
本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。
多种日期格式：
YYYY：四位表示的年份 YYY，YY，Y：年份的最后三位、两位或一位，缺省为当前世纪 MM：01~12的月份编号 MONTH：九个字符表示的月份，右边用空格填补 MON：三位字符的月份缩写 WW：一年中的星期 D：星期中的第几天 DD：月份中的第几天 DDD：年所中的第几天 DAY：九个字符表示的天的全称，右边用空格补齐 HH，HH12：一天中的第几个小时，12进制表示法 HH24：一天中的第几
多标签图像分类：标签依赖关系建模的最新论文解读与实战应用
多标签图像分类：标签依赖关系建模的最新论文解读与实战应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文解读了最新相关论文，包括基于图神经网络（GCN）的ML-GCN方法，通过构建标签相关矩阵建模依赖关系；区域潜在语义依赖的RLSD模型，定位关键区域并利用RNN建模语义依赖；以及语义图表示学习的SSGRL框架，结合语义解耦与交互模块。通过实战应用，展示了基于PyTorch的ML-GCN模型实现，包括图像特征提取、标签依赖建模及训练评估流程，为多标签图像分类提供了有效解决方案。
DuckDB与PostgreSQL集成：pg_duckdb函数详解
pg_duckdb是一个将DuckDB功能集成到PostgreSQL中的扩展项目，它允许PostgreSQL用户直接访问DuckDB的强大功能。DuckDB是一款轻量级的分析型数据库，特别适合OLAP工作负载，而PostgreSQL则是功能全面的关系型数据库。通过pg_duckdb，用户可以在PostgreSQL环境中无缝使用DuckDB的各种特性。 ## 函数分类与使用 ### 数据湖函数 ...
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
PostgreSQL 10.0 preview sharding增强 - 支持异步, 多节点并行
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LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
第7章 PostgreSQL的特色SQL语法
第7章 PostgreSQL的特色SQL语法 7.1 视图 如果你的应用场景需要反复执行这种关联查询语句，可以考虑创建一个视图。 简单来说，视图就是持久化存储在数据库中的一个查询语句。优点是在表的本体之上增加了一个访问层，简化了权限管理且使得业务逻辑抽象更容易，缺点就是太麻烦。 如果你的视图是基于单表的，并且视图字段中包含了基础表的主键字段，那么就可以直接对此视图执行 UPDATE 操作，视图的基础表数据将随之更新。 物化视图将视图逻辑映射后的数据记录实际存储下来，这样访问物化视图时就省略了视图底层 SQL
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")
《七周七数据库》一一2.3 第2天：高级查询、代码和规则
本节书摘来自异步社区出版社《七周七数据库》一书中的第2章，第2.3节，作者： 【美】Eric Redmond，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.3 第2天：高级查询、代码和规则 七周七数据库昨天，我们看到了如何定义数据库表，然后插入数据，更新和删除行，以及读数据。今天我们将更深入探讨PostgreSQL查询数据的各种方法。 我们将...
postgresql将数据从一个表内容插入到另一个表_关系型数据库管理系统openGauss 1.0.1版本发布...
openGauss简介openGauss是一款开源关系型数据库管理系统，采用木兰宽松许可证v2发行。openGauss内核源自PostgreSQL，深度融合华为在数据库领域多年的经验，结合企业级场景需求，持续构建竞争力特性。同时openGauss也是一个开源的数据库平台，鼓励社区贡献、合作。特性1、高性能两路鲲鹏性能150万tpmC；面向多核架构的并发控制技术；NUMA-Aware存储引擎；SQL...
PostgreSQL 11–18 中的 SQL 改进：个人精选-1
本文总结了PostgreSQL 11至18版本中SQL层面的重要改进，涵盖窗口函数、聚合操作、CTE优化、数据类型增强、JSON处理、模式建模、DML操作等核心领域。文章基于开发者实际使用经验精选了每个版本的关键功能，包括GROUPS窗口帧模式（PG11）、FETCH FIRST WITH TIES（PG13）、多范围类型（PG14）、MERGE语句（PG15）、JSON_TABLE（PG17）和虚拟生成列（PG18）等。数据统计显示，虽然SQL改进数量（35项）少于性能（48项）和运维（54项）类别，但这
PostgreSQL 15 JSON 函数增强
PostgreSQL 15 增加了大量符合 SQL/JSON 标准的函数，使得 JSON 数据的处理更加简单。
JsQuery未来发展路线：新功能与PostgreSQL集成展望
JsQuery作为一款支持GIN索引的JSON查询语言，为PostgreSQL数据库提供了高效的JSONB数据检索能力。随着PostgreSQL版本的不断迭代和用户需求的增长，JsQuery正迎来新的发展机遇。本文将深入探讨JsQuery的未来发展方向，包括潜在的新功能扩展和与PostgreSQL的深度集成前景，帮助开发者和数据库管理员把握这一工具的进化趋势。 ## 核心功能优化：提升查询性能与
PostgreSQL - 聚合查询的优化：ROLLUP 与 CUBE 的使用
PostgreSQL 聚合查询优化：ROLLUP与CUBE简明指南 摘要 PostgreSQL的ROLLUP和CUBE是强大的聚合查询扩展，可高效生成多层次汇总数据。ROLLUP按层次结构生成汇总（如年→月→日→总计），而CUBE则计算所有维度组合的汇总。相比传统多查询方法，它们通过单次查询提供完整分析结果，避免了多次数据库访问和数据一致性问题。 实际应用中，这些功能特别适合电商销售分析等场景。通过GROUPING()函数可区分真实NULL值与汇总占位符，优化结果展示。虽然便利，但需注意大数据量下的性能问题
PostgreSQL 常用函数
在数据库管理系统中，函数是执行特定任务的基本构建块。PostgreSQL 是一个功能强大的开源关系数据库管理系统，提供了丰富的内置函数，这些函数极大地增强了数据库操作的能力。以下是一些在 PostgreSQL 中常用的函数，涵盖了数据查询、转换、计算等多个方面。
PL/Java：将Java集成到PostgreSQL的开源之旅
PL/Java：将Java集成到PostgreSQL的开源之旅 pljava PL/Java is a free add-on module that brings Java™ Stored Procedures, Triggers, Functions, Aggregates, Operators, Types, et...
4.5 PostgreSQL内置函数与自定义函数
4.5 PostgreSQL内置函数与自定义函数4.5.1 函数的基本概念4.5.1.1 什么是函数4.5.1.2 函数的作用和优势4.5.2 内置函数4.5.2.1 系统内置函数的分类4.5.2.2 数值处理函数4.5.2.3 字符串处理函数4.5.2.4 日期和时间处理函数4.5.3 创建自定义函数4.5.3.1 使用 PL/pgSQL 创建函数4.5.3.2 定义函数的参数和返回类型4.5.3.3 编写函数体4.5.4 自定义函数的高级特性4.5.4.1 函数的权限和所有权。
postgresql如何实现group_concat功能
MySQL有个聚集函数group_concat， 它可以按group的id，将字段串联起来，如 表： id name --------------- 1 A 2 B 1 B SELECT id, group_concat(name) from xxx group by id 得出的结果为 id group_concat(name) -------------------
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