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我也要
众所周知，distinct可以列出不重复的记录，对于单个字段来说distinct使用比较简单，但是对于多个字段来说，distinct使用起来会使人发狂。而且貌似也没有见到微软对distinct使用多字段的任何说明。下面就提供了一种方法可以在使用distinct的时候同时使用多个字段。
STM32+CubeMX实战：5步搞定LWIP HTTP服务器搭建（附常见编译错误解决）
本文详细介绍了基于STM32和CubeMX平台，快速搭建LWIP HTTP服务器的5步实战指南。内容涵盖从项目初始化、LWIP深度配置到解决经典的`HTTPD_FSDATA_FILE`编译错误，并分享了使用VSCode进行高效开发的工作流，旨在帮助嵌入式开发者快速实现网络功能并规避常见陷阱。
select distinct 语句详解
select distinct ：当我们期望返回的数据不存在重复数据时（每一行的数据都不一样） 例如：表a id（int） name（varchar） 分数（int） 1 qqq 95 2 qqq 84 3 www 77 4 eee 77 select distinct a.* from a -- 可以查询出所有的信息 select distinct a.id from a -- 可以查询出id不同的信息，则还是全部数据的id列（1，2，3，4） select distinc
CODESYS安装全攻略：从下载到配置的保姆级教程（含常见问题解决）
本文提供了一份详细的CODESYS安装与配置指南，涵盖从系统环境准备、安装包下载、Development System安装到Runtime System配置的全过程。教程重点解决了安装过程中的常见权限、兼容性和连接问题，并指导用户完成第一个PLC程序的创建与调试，帮助工业自动化开发者快速上手这一通用开发平台。
SQL去重distinct方法解析
来源：https://www.cnblogs.com/lixuefang69/p/10420186.html SQL去重distinct方法解析 一 distinct 含义：distinct用来查询不重复记录的条数,即distinct来返回不重复字段的条数（count(distinct id)）,其原因是distinct只能返回他的目标字段，而无法返回其他字段 用法注意： ...
【Java核心高阶进阶】44-Java8核心新特性
模块十：Java新特性演进 · 第 1 篇Java 8 是 Java 语言历史上最重要的一次发布，它引入的函数式编程范式从根本上改变了 Java 的编码方式。即便到了 JDK 21 的今天，Lambda、Stream、Optional 仍是日常开发的高频工具。本篇将深入这些特性的语法、原理与底层机制，帮助你不仅会用，更知其所以然。
17、自适应和学习索引：在线物理设计调整的新维度
本文探讨了现代数据库管理系统中自适应索引和数据库裂解的新方法，通过结合学习模型与多臂老虎机（MAB）框架，实现在线物理设计调整。文章详细介绍了自适应索引的工作原理、数据库裂解技术以及如何利用机器学习进行索引选择和优化，并讨论了MAB框架在动态调整索引结构中的应用及其实际案例。
SQL---distinct显示多个字段，多列问题，去重复
SQL—distinct显示多个字段，多列问题，去重复 select distinct on (Name,number) Name ,number,score from student 这段主要对两列name,number，去重，显示后面Name ,number,score 很实用。 ...
pg lib的信息及产生pg lib的三种方法
pg lib相比basic lib会多几方面pg 信息。除了pg arc（pg pin）以外，liberty还提供电压值，以及pmk cell的power_down_function功能相关信息。1.电压值除了常见的primary pg还有secondary pg和衬底。2.pg arc后端需要去做redhawk功耗分析，需要pg liberty提供pg arc，如果没有pg arc就需要手动去写custom lib代替3.pmk cell的power_down_function。
MySQL(30)如何使用DISTINCT去除重复记录？
DISTINCT 关键字用于在 SQL 查询中去除重复记录，确保返回的结果是唯一的。它可以应用于单列或多列，帮助获取唯一值列表，避免重复数据的影响。基本语法为 SELECT DISTINCT column1, column2, ... FROM table_name;。通过示例数据库和表结构，展示了如何使用 DISTINCT 获取唯一职位、部门及其组合，并结合 COUNT、JOIN 和 ORDER BY 等子句进行复杂查询。例如，计算唯一职位数量、按部门统计唯一职位、获取部门与职位的唯一组合等。DISTIN
麒麟V10 SP1系统下编译linuxdeployqt并打包Qt 5.15.2程序完整指南
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网工运维掌握OpenClaw这7大必备技能，自动化运维效率直接起飞
OpenClaw的核心就是它的技能系统。通过官方技能市场（clawhub.ai），你只需一条命令就能安装扩展，让AI代理变成你的“运维副手”。今天我就结合网工运维的真实痛点，精选7项最热门、最实用的OpenClaw技能（基于ClawHub下载量和实际测试），手把手教你安装、使用和进阶玩法。这些技能不是玩具，而是能直接提升运维效率10倍以上的生产力工具！安装后，你的OpenClaw代理就能自动处理Zabbix告警、总结syslog日志、更新Obsidian网络拓扑笔记、甚至通过n8n触发自动修复脚本。
SQL数据去重复 Distinct 和 row_number() over()
Distinct：查询结果中，去掉了重复的行 1.语法:      SELECT Distinct列名称 FROM 表名称;     
计算机组成原理（第三版）唐朔飞-第十章控制单元的设计-课后习题
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sql去重复操作详解SQL中distinct的用法
在表中，可能会包含重复值。这并不成问题，不过，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。关键词 distinct用于返回唯一不同的值。 表A： 表B: 1.作用于单列 select distinct name from A 执行后结果如下： 2.作用于多列 示例2.1 select distinct name, id from A 执行后结果如下： 实际上是根据name和id两个字段来去重的，这种方式Access和SQL Server同时支持。 示例2.2
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
假人有限元模型
假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
mysql去重复关键字distinct的用法和distinct去重复失效问题
一、distinct是什么？ distinct是mysql去重复关键字。 二、使用规则 1.distinct关键字必须在select后面第一位 表里所有数据的去重复 select distinct comptemplate.* from comptemplate 表里所有某个字段的数据去重复 select distinct comptemplate.comptemplate_name from comptemplate 2.distinct去重复的依据 distin
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(3万错误,NO.3),mysql中查询数据用distinct去重复并且查多个字段
在MYSQL中查询去重复字段使用 message表 +----+------+--------+---------+------------+ | id | user | title | content | lastdate | +----+------+--------+---------+------------+ | 1 | pzp | biaoti | neirong |
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蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
DISTINCT 多字段去重复
DISTINCT 多字段去重复 DISTINCT 后面只能跟一个去重复的条件，那结果是想以一个字段去重复，查多个字段怎么办呢? SELECT id , name, sex FROM hehe GROUP BY id; ...
SQL 字段查询结果去重复值，DISTINCT用法
很多时候我们查询出来的某个字段是会存在重复值的 那么可以用到这个关键词：DISTINCT去掉重复值 方法如下： 表名：table 字段：name select DISTINCT name FROM table 语法结构如下： select DISTINCT 字段名 from 表名 ...
oracle去重复distinct,Oracle Distinct（过滤重复）用法
SELECTDISTINCT可以用来过滤结果集中的重复行，确保SELECT子句中返回指定的一列或多列的值是唯一的。本文将为大家带来SELECTDISTINCT的具体用法。OracleSELECTDISTINCT用法SELECTDISTINCT语句的语法如下：SELECT DISTINCTcolumn_1FROMtable_name;在上面语法中，table_name表的column_1列...
单个字段去重复，查询多个字段_vanillamba
单个字段 或者是 多个字段组合去重 用distinct 单个字段去重复而不用管其他的字段用： row_number() over(partition by columnA order by columnB desc) 参见：https://blog.youkuaiyun.com/boss2967/article/details/79019467 row_number() over() 在 SQL S...
distinct 和 group by 选取多个字段问题
一.distinct选取多个字段 distinct 只能对一个字段进行去重复操作，对于多个字只能消除这多个字段值全部相同的记录，否则会出现以下结果 对于多个字段distinct百度一大推：https://www.cnblogs.com/warioland/archive/2012/05/30/2526128.html 二.group by 选取多个字段问题 在MYSQL中使用G...
distinct 去重复查询——两个表join 连接，去掉重复的数据
------distinct 去重复查询 SELECT * from accounts acc JOIN ( SELECT DISTINCT accid FROM ROLES ) r ON r.accid = acc. ID -----不需要distinct SELECT * FROM ( SELECT MAX (ID) roleid, accid FROM ROLES GROUP BY accid ) rr JOIN (SELECT * .
oracle clob去重复,Oracle 中对clob字段进行distinct 操作
oracle 10+g不支持对类型为CLOB的列进行distinct，也不支持union，所以在遇到此问题，需要对SQL语句进行重新，从另一思想去实现同样的效果的。union没仔细思考过，具体还要看union里面的条件如何，最简单的方法是利用to_char将clob字段转换成char型，但存在一个问题，如clob中的字符长度超过4000时会报错。在此主要对distinct的转换方法进行列举：表结构...
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