雕虫小鸡 指定子分区

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#date

本文探讨了在SQL中如何更高效地进行分区查询，包括避免繁琐的时间范围设置和如何灵活指定多个分区进行查询。对于频繁使用的固定分区，提供了一种简化查询方式。

select *

from  fuck partition(fuck_001);

 

有时候很烦写时间范围 fuck_time between to_date('','') and to_date('','')

 

当不能指定多个分区 partition(fuck_001,fuck_003);  partition(fuck_001),partition(fuck_003);

scratch小鸡吃虫 电子学会图形化编程scratch等级考试三级真题和答案解析2021-3
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scratch小鸡吃虫 一、题目要求 小鸡满屏走动，需要吃掉至少10只蝗虫，游戏才停止 1、准备工作 旋转背景Garden-rock，删除原空白背景 选择角色Grasshopper、Chick，置于舞台图示位置，设置Grasshopper的初始大小为30%，状态为隐藏；删除小猫； 建立全局变量得分，在舞台显示为正常显示 2、功能实现 点击绿旗后，角色Chick满屏走动； 点击绿旗后，角色Grasshopper每隔一秒克隆一次，克隆体出现后立即显示，
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角色移动指定的步数，正数就是向前，负数就是向后。角色移动到随机位置，下拉可选“鼠标指针”或其他角色。将角色朝向某个指定的方向。角色初始朝向右边，90°方向。角色碰到边缘后就往回走。设定角色旋转方式为“左右翻转”，下拉可选“不可旋转”，“任意旋转”。这三种旋转方式区别在于：左右翻转（正常转向后角色上下结构不变），不可旋转（不能进行旋转），任意旋转（转向后上下颠倒，Scratch默认旋转方式）。
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一种简单的布局方法，如果不加参数的默认方式，将按布局语句的先后，以最小占用空间的方式自上而下地排列控件实例，并且保持控件本身的最小尺寸。0 是最左边，0.5 是正中间，1是最右边；“n”, “s”, “w”, “e”, “nw”, “sw”, “se”,“ne”, “center”(默认)“n”, “s”, “w”, “e”,“nw”, “sw”, “se”,“ne”, “center”(默认)“n”, “s”, “w”, “e”,“nw”, “sw”, “se”,“ne”, “center”(默认)
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文章目录Tkinter详细讲解pyhton GUI编程之Tkinter详细讲解二4. 组件用法4.1 文本输入和输出相关控件4.1.1 Lable标签4.1.2 Message消息4.1.3 Entry输入框4.1.4 Text 文本框4.2 按钮组件4.2.1 Button 按钮4.2.2 Radiobutton 单选按钮4.2.3 复选框4.3 列表框与组合框4.3.1 Listbox 列表框4.3.2 Combobox 组合框4.4 Menu 菜单4.4.1 主菜单4.4.2 上下文菜单4.5 特殊菜
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【机械故障诊断】基于VMD-SVM的信号分解与分类预测： 项目介绍 MATLAB实现基于VMD-SVM变分模态分解（VMD）结合支持向量机（SVM）进行故障诊断分类预测（含模型描述及部分示例代码）
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MySQL GROUP BY报错解决[可运行源码]
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文章详细介绍了在MySQL使用GROUP BY时遇到的常见报错“Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column”的解决方法。作者首先解释了报错的原因，即从MySQL 5.7.5开始默认启用了ONLY_FULL_GROUP_BY模式，导致某些SQL语句失效。接着，作者提供了具体的解决步骤：通过查看数据库配置确认sql_mode包含ONLY_FULL_GROUP_BY，然后修改MySQL配置文件，移除该模式或添加其他兼容模式。最后，作者通过重启MySQL服务验证配置生效，成功解决了问题。整个过程清晰明了，适合遇到类似问题的开发者参考。
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传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
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