mysql 高级操作

30秒精准解析论文PDF:PyMuPDF4LLM+Qwen2本地Agent实战指南 PDF文献解析是科研信息处理的基础能力,其本质是将非结构化文档转化为可计算的语义结构。传统OCR方案在原生PDF(如LaTeX导出)上精度低、容错差;而基于PDF对象树的解析技术,能精准定位文本、公式、图表锚点与参考文献区块,为后续结构化提取提供高质量输入。结合轻量级领域微调模型(如Qwen2-1.5B-Instruct)与强约束提示词工程,可实现研究目标、方法框架、核心结果等五大要素的高保真蒸馏。该技术路径兼顾隐私安全、零成本复现与离线鲁棒性,特别适用于高校实验室、研究生课题组及AI初学者构建个人文献处理 阅读详情
-- --------------------------------------------------
-- mysql 函数

-- SOUNDEX() 转换为语音值,可以将一个字符串转换为描述其语音表示的字母数字模式
SELECT *
FROM USER
WHERE SOUNDEX(username) = SOUNDEX('rot');

-- NOW()返回当前系统时间
SELECT NOW();

-- AVG() 返回某列的平均值
SELECT AVG(DISTINCT prod_price) AS avg_prod_price
FROM products


-- -------------------------------------
-- ------------------------------------
-- ORDER BY 排序

-- 先按prod_price降序,再按prod_name 升序
SELECT * FROM products
ORDER BY prod_price DESC, prod_name ASC;


-- GROUP BY 分组
-- GROUP BY 可以按一列或多列进行分组
-- GROUP BY 按分组字段进行排序后,ORDER BY 可以以汇总字段来进行排序。

SELECT prod_id, prod_name, COUNT(vend_id) AS vend_id
FROM products GROUP BY vend_id;

-- 分组后排序

SELECT prod_id, prod_name, COUNT(vend_id) AS vend_id
FROM products GROUP BY vend_id
ORDER BY prod_id DESC;


-- --------------------------------------------------
/*
HAVING 用于对汇总的 GROUP BY 结果进行过滤。
HAVING 要求存在一个 GROUP BY 子句。
WHERE 和 HAVING 可以在相同的查询中。
HAVING vs WHERE
WHERE 和 HAVING 都是用于过滤。
HAVING 适用于汇总的组记录;而 WHERE 适用于单个记录
*/
SELECT prod_id, prod_name, COUNT(vend_id) AS num
FROM products
WHERE prod_name IS NOT NULL
GROUP BY vend_id
HAVING COUNT(vend_id) >= 2;


 

地心地固坐标系与北天东坐标系的转换 经过这一步旋转,x3轴和y3轴就处在过O3点的经度线所在的平面了,而且z3轴指向了东。将图3的坐标系旋转成图2的样子。这里需要多次旋转,每次以某个轴为对称轴进行旋转,对应的坐标变换参考。的原点在地心,Z轴指向北极点,X轴指向本初子午线与赤道的交点,Y轴指向符合右手定则,如下图所示。下面实现地心地固坐标系到北天东坐标系的转换,问题描述为:设一点。以y1轴为对称轴,顺时针旋转90°,得到图4的样子。,X轴指向北,Y轴指向天,Z轴指向东,如下图所示。因此,北天东坐标下的坐标为。点在图3坐标系下的坐标。 阅读详情

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