262. 行程和用户

本文介绍如何使用SQL查询特定日期范围内,非禁止用户的出租车行程取消率。通过联表查询Trips和Users表,筛选出符合条件的行程记录,并计算每天的取消率。

262. 行程和用户

题目描述

Trips 表中存所有出租车的行程信息。每段行程有唯一键 Id,Client_Id 和 Driver_Id 是 Users 表中 Users_Id 的外键。Status 是枚举类型,枚举成员为 (‘completed’, ‘cancelled_by_driver’, ‘cancelled_by_client’)。

IdClient_IdDriver_IdCity_IdStatusRequest_at
11101completed2013-10-01
22111cancelled_by_driver2013-10-01
33126completed2013-10-01
44136cancelled_by_client2013-10-01
51101completed2013-10-02
62116completed2013-10-02
73126completed2013-10-02
821212completed2013-10-03
931012completed2013-10-03
1041312cancelled_by_driver2013-10-03

Users 表存所有用户。每个用户有唯一键 Users_Id。Banned 表示这个用户是否被禁止,Role 则是一个表示(‘client’, ‘driver’, ‘partner’)的枚举类型。

Users_IdBannedRole
1Noclient
2Yesclient
3Noclient
4Noclient
10Nodriver
11Nodriver
12Nodriver
13Nodriver

写一段 SQL 语句查出 2013年10月1日 至 2013年10月3日 期间非禁止用户的取消率。基于上表,你的 SQL 语句应返回如下结果,取消率(Cancellation Rate)保留两位小数。

DayCancellation Rate
2013-10-010.33
2013-10-020.00
2013-10-030.50

实现

round函数:round(a, b):对数字a四舍五入,保留小数点后b位。

select Request_at Day,
        round(count(if(Status != 'completed', Status, NULL)) / count(*), 2) 'Cancellation Rate'
from Trips
where Request_at between '2013-10-01' and '2013-10-03'
        and Client_Id in (select Users_Id from Users where Banned = 'No') 
        and Driver_Id in (select Users_Id from Users where Banned = 'No')
group by Request_at;

注意:在设置别名的时候,如果别名不止一个单词(别名有空格),例如上面的Cancellation Rate,这时候要用单引号 ‘’ 括住别名,如 ‘Cancellation Rate’ 。

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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