一条SQL

本文展示了一段SQL语句,该语句用于查询数据库中每个职位的员工名称及对应职位的总人数,通过联接操作实现了数据的有效整合。
下午,开发的说出一个需求,要求说显示ename,job,和job这个岗位的人数


下面是语句:
select e.ename,e.job,a.c renshu
from emp e,(select job,count(job) c from emp group by job) a
where e.job=a.job
SQL> /

ENAME   JOB RENSHU
---------- --------- ----------
MILLER   CLERK      4
JAMES   CLERK      4
ADAMS   CLERK      4
SMITH   CLERK      4
TURNER   SALESMAN      4
MARTIN   SALESMAN      4
WARD   SALESMAN      4
ALLEN   SALESMAN      4
KING   PRESIDENT      1
CLARK   MANAGER      3
BLAKE   MANAGER      3


ENAME   JOB RENSHU
---------- --------- ----------
JONES   MANAGER      3
FORD   ANALYST      2
SCOTT   ANALYST      2

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内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLOv8的血细胞智能检测系统全流程开发指南,涵盖从环境搭建、数据准备、模型训练与验证到UI交互系统开发的完整实践过程。项目利用YOLOv8高精度、高速度的优势,实现对白细胞、红细胞血小板的自动识别与分类,准确率超过93%,单张图像检测仅需0.3秒。通过公开或自建血细胞数据集,结合LabelImg标注工具Streamlit开发可视化界面,构建了具备图像上传、实时检测、结果统计与异常提示功能的智能系统,并提供了论文撰写与成果展示建议,强化其在医疗场景中的应用价值。; 适合人群:具备一定Python编程与深度学习基础,从事计算机视觉、医疗AI相关研究或项目开发的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合需要完成毕业设计或医疗智能化项目实践的开发者。; 使用场景及目标:①应用于医院或检验机构辅助医生进行血涂片快速筛查,提升检测效率与一致性;②作为深度学习在医疗影像领域落地的教学案例,掌握YOLOv8在实际项目中的训练、优化与部署流程;③用于学术论文写作与项目成果展示,理解技术与临床需求的结合方式。; 阅读建议:建议按照“数据→模型→系统→应用”顺序逐步实践,重点理解数据标注规范、模型参数设置与UI集成逻辑,同时结合临床需求不断优化系统功能,如增加报告导出、多类别细粒度分类等扩展模块。
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