咚叮咚~进击的“程序猿”--第三弹

基于深度学习YOLOv10的障碍物检测系统 为了方便用户使用,我们将开发一个图形用户界面(GUI),允许用户上传图像或视频流并查看检测结果。我们使用PySide6开发GUI界面,它是Qt框架的Python绑定,适用于开发跨平台的桌面应用程序。本文详细介绍了如何基于YOLOv10模型构建一个障碍物检测系统,包括数据集准备、模型训练和推理到图形用户界面的开发。通过这一系统,用户可以方便地上传图像或视频流并进行障碍物检测,广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域。 阅读详情

第三关

国庆假期期间,因疫情原因,游客或航空公司会取消行程,现需要统计每日退票情况,并在连续两天退票率出现下降时调整新的票价策略。

退票率计算规则如下:(被航空公司或游客取消的绿码游客生成的订单数量) / (绿码游客生成的订单总数)。

写一段 SQL 语句查出 “2022-10-01” 至 “2022-10-05” 期间绿码游客的退票率。绿码游客即 banned 为 No 的用户,非绿码游客即 banned 为 Yes 的用户。并判断当日是否触发新的票价策略。

返回结果表中的数据按订票时间降序组织。其中退票率需要四舍五入保留两位小数。

建表
create table "Orders"
(
   id int,
   users_id int,
   company_id int,
   city_id int,
   status varchar(30),
   request_at date
);



create table "Users"
(
    users_id int,
    banned varchar(30)
);
create table "Companies"
(
  company_id int,
  name varchar(30)
);

Orders 是订单表,表中id是这张表的主键。这张表中存放所有航空公司的订票信息。每张机票有唯一id ,其中 users_id 是 Users 表中 users_id 的外键。company_id是Companies表中company_id的外键,status 是一个表示机票状态的枚举类型,枚举成员为(‘completed’, ‘cancelled_by_company’, ‘cancelled_by_user’) 。

Users是用户表,表中users_id是这张表的主键,banned 是一个表示用户是否被禁止的枚举类型,枚举成员为 (‘Yes’, ‘No’) 。

Companies表是航空公司表,表中id是这张表的主键。

插入数据
insert into "Orders" values 
(1, 1, 10, 1, 'completed', '2022-10-01'),
(2, 2, 11, 1, 'cancelled_by_company', '2022-10-01'),
(3, 3, 12, 6, 'completed' ,'2022-10-01'),
(4, 4, 13, 6, 'cancelled_by_user' ,'2022-10-01'),
(5, 1, 10, 1,  'completed' ,'2022-10-02'),
(6, 2, 11, 6, 'completed' , '2022-10-02'),
(7, 3, 12, 6, 'completed' , '2022-10-02'),
(8, 2, 12, 12,  'completed' , '2022-10-03'),
(9, 3, 10, 12, 'completed'  , '2022-10-03'),
(10,4 ,13, 12, 'cancelled_by_company' ,'2022-10-03'),
(11, 1, 12, 12,  'completed' , '2022-10-04'),
(12, 2, 10, 12, 'completed'  , '2022-10-04'),
(13,3 ,13, 12, 'cancelled_by_company' ,'2022-10-04'),
(14,4 ,13, 12, 'completed' ,'2022-10-04'),
(15, 1, 12, 12,  'completed' , '2022-10-05'),
(16, 2, 10, 12, 'completed'  , '2022-10-05'),
(17,3 ,13, 12, 'completed' ,'2022-10-05'),
(18,4 ,13, 12, 'completed' ,'2022-10-05');


insert into "Users" values
(1,  'No'),
(2,  'Yes'),
(3,  'No'),
(4,  'No');


insert into "Companies" values
(10, '东方航空'),    
(11, '吉祥航空'),   
(12, '深圳航空'),    
(13, '厦门航空');

要求输出:

    日期    | 今日退票率 | 调整策略
------------+------------+----------
 2022-10-05 |       0.00 | t
 2022-10-04 |       0.33 | f
 2022-10-03 |       0.50 | f
 2022-10-02 |       0.00 | f
 2022-10-01 |       0.33 | f
(5 rows)

在这里插入图片描述

本关参与方式

活动期间10月19日-10月24日,只要在论坛活动帖(地址:点击下方阅读原文)下方评论区贴出截图(截图需为在MemFire Cloud SQL编辑器中的效果),然后带着自己的答案找管理员核兑抽奖机会哦~

🌟 本题为闭卷模式,被公开的答案有成绩作废的风险哦~

前两关传送门

咚~1024邀请函,进击的“程序猿”

咚叮~进击的“程序猿”–第二弹

在这里插入图片描述

基于ZYNQ PL的AD7606数据采集与FFT实时频谱分析:从硬件到创新实现 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kKnmpgJm-1750295287594)(https://example.com/fft_plot.png)]本文涉及代码已在Xilinx ZCU102开发板与AD7606评估板上验证通过,采样率支持200KSPS@8通道,FFT计算延迟<1ms。传统MCU+DSP方案难以兼顾速度与功耗,而ZYNQ的PL+PS架构为这一问题提供了完美解决方案。本文实现的ZYNQ PL方案突破了传统处理器的性能瓶颈,通过。 阅读详情

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