first day work

最新推荐文章于 2024-05-01 23:56:39 发布
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博客记录首日工作内容，主要是学习Apex以及Apex API文档，聚焦于信息技术领域的学习探索。

first day work。

study apex and apex api document.

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20170203-First Work Day
winter's blogs
02-03 216
Let's get start!
The first day of school
simonBlog的博客
02-17 530
2020/2/17 Today is the first day of school, I often hate the it, But today is different. Because we study at home till the first day of March. Why? Read my last diary-- Doing homework and you’ll know....
English Learning——One story one day
qq_41679546的博客
05-01 2068
7/ My first day as a teacher
First day of my blog
abcd_d_的专栏
10-22 958
Well, till today,my grade 4 in college ,I realize that I have have to do something with my intelligence.  Anyway , I have 3 years left in school ,because I have choosed to achieve my graduate diploma
【First Day On Work】Contact Info
_blackwhite_的专栏
06-28 876
Today is the first day of my work.The BitterSweat Colledge Life is going far awar ;(It seems that Samsung provides a relaxing enviroment Work for hope ------------------------------------------My Info
First working day after Chinese New Year (Lion dance and Lo Hei)
scruffybear的专栏
02-20 374
First working day after Chinese New Year Lion dance and Lo HeiReference After Chinese new year, our company started the first working day on 29th January 2020 (初五), there was lion dance performance in...
Crazy English first day
颠覆软件
01-11 940
absolutely!absolutely impossible!All i have to do is learn English!Are you free tomorrow?Are you married?Are you used to the food here?Be careful!Be my guest!better late than never!Better safe than so
Paper Work Cf250A
@you！
11-02 1044
Paper Work Time Limit:2000MS     Memory Limit:262144KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice CodeForces 250A Description Polycarpus has been working in the analyti
one day
simonBlog的博客
03-31 168
Now I’m going to talk about one day, a that’s yesterday! When the day comes, I will first eat breakfast, second of all, I do the school work, then I eat dinner. Third of all, I sleep and work, we have...
基于uni-app跨平台框架构建的每日内容迭代美团风格智能点餐系统_集成在线下单菜单浏览订单管理支付接口用户评价商家后台实时更新与二维码体验功能的综合性移动应用_旨在为.zip
12-21
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VDA 5 V3_2021 Measurement and Inspection Processes EN 测量检验过程.rar
12-21
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使用Java技术输出Word文件中嵌入图像
12-21
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/06a8ab9292f2 python3导出mysql表结构到word文件 在config.properties配置数据库连接信息,运行Main.py export mysql database to microsoft word file config database information in config.properties file then run Main.py word样例
【风光场景生成】基于改进ISODATA的负荷曲线聚类算法（Matlab代码实现）
12-21
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仿网上自助点餐的微信小程序_自助点餐系统_城市定位餐厅选择_商品菜单浏览_食品详情展示_购物车订单管理_用户登录注册_轮播图展示_图标资源管理_用于提供便捷的线上自助点餐服务_支持.zip
12-21
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基于Python+Django+Vue+MySQL的高校实习管理系统设计与实现（含源码、论文及演示）
12-21
**高校专业实习管理平台设计与实现** 本设计项目旨在构建一个服务于高等院校专业实习环节的综合性管理平台。该系统采用当前主流的Web开发架构，基于Python编程语言，结合Django后端框架与Vue.js前端框架进行开发，实现了前后端逻辑的分离。数据存储层选用广泛应用的MySQL关系型数据库，确保了系统的稳定性和数据处理的效率。 平台设计了多角色协同工作的管理模型，具体包括系统管理员、院系负责人、指导教师、实习单位对接人以及参与实习的学生。各角色依据权限访问不同的功能模块，共同构成完整的实习管理流程。核心功能模块涵盖：基础信息管理（如院系、专业、人员信息）、实习过程管理（包括实习公告发布、实习内容规划、实习申请与安排）、双向反馈机制（单位评价与学生反馈）、实习支持与保障、以及贯穿始终的成绩评定与综合成绩管理。 在技术实现层面，后端服务依托Django框架的高效与安全性构建业务逻辑；前端界面则利用Vue.js的组件化特性与LayUI的样式库，致力于提供清晰、友好的用户交互体验。数据库设计充分考虑了实习管理业务的实体关系与数据一致性要求，并保留了未来功能扩展的灵活性。 整个系统遵循规范的软件开发流程，从需求分析、系统设计、编码实现到测试验证，均进行了多轮迭代与优化，力求在功能完备性、系统性能及用户使用体验方面达到较高标准。 **核心术语**：实习管理平台；Django框架；MySQL数据库；Vue.js前端；Python语言。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【无人机路径规划】基于多智能体强化学习的三维航迹优化： 有图有真相 MATLAB实现基于多智能体强化学习（MARL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-21
内容概要：本文档介绍了一个基于MATLAB实现的多智能体强化学习（MARL）框架，用于解决无人机在三维复杂环境中的路径规划问题。该代码实现了完整的机器学习流水线，包括模拟数据生成、代价预测模型训练、三维环境构建、多智能体DQN算法训练、最优路径选择、模型保存与预测以及全面的评估与可视化。系统支持参数交互式设置，采用CTDE架构进行训练，并引入了风险场、障碍规避、协同防撞等机制，通过多种评估图形和指标验证模型性能，确保路径的安全性、高效性和鲁棒性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习理论知识的科研人员、自动化与人工智能领域研究生、无人机路径规划相关工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的三维避障路径规划；②研究多智能体强化学习在动态复杂环境下的决策能力；③作为教学案例帮助理解DQN、经验回放、目标网络、奖励设计等强化学习核心技术的实际实现。; 阅读建议：建议结合代码中的详细注释逐步运行各模块，重点关注参数配置、环境建模与奖励函数设计之间的关系，同时利用提供的两份代码（注释版与简洁版）进行对照学习，深入理解MARL在具体应用中的工程实现细节与调优策略。
SPM算法实现：HH与VV极化下粗糙面对平面波后向散射的统计参数化建模
最新发布
12-21
在电磁散射与雷达技术的研究中，涉及粗糙表面电磁特性模拟的核心概念包括统计参数化建模方法、不同电场矢量方向的极化模式、特定方向的能量反射现象、理想化波前模型以及具有随机起伏特征的界面。以下是对这些要点的系统阐述： 统计参数化建模是一种基于表面统计特征描述其不规则性的电磁散射计算方法，尤其适用于均方根高度较小的粗糙界面在微波至毫米波频段的散射特性分析。 水平极化与垂直极化分别指电场矢量平行于地面和垂直于地面的振动状态。在雷达探测中，采用不同的极化模式有助于提升目标辨识度并抑制环境干扰。 当电磁波与物体相互作用时，部分能量沿接近入射方向返回，这种现象称为反向散射。其在雷达系统的探测灵敏度与目标特征分析中具有关键作用。 平面波是在均匀介质中传播的理想波型，其电场与磁场分布保持一致的相位关系，常作为理论简化模型用于电磁问题的解析与数值计算。 粗糙界面指具有随机起伏特征的表面，其不规则程度可通过均方根高度进行量化。这种结构特性会改变电磁波的传播路径与能量分布，进而影响信号的接收与处理。 相关压缩文件可能包含了实现上述建模方法的程序代码，通常采用数值计算语言编写，用于模拟不同极化状态下粗糙表面对平面波的反向散射响应。通过此类仿真，能够预测各类场景下的散射参数，为雷达系统设计与遥感数据解译提供理论依据。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
跨平台鸿蒙开发AtomGit初访问
12-21
AtomGit API搜索功能
select 1 -COUNT( case when workorder_id = 0 then null else workorder_id end) / COUNT(ticketid) as WO_Compression_Rate, DATE_FORMAT(from_unixtime((firstoccurrence/1000)+3600*7), '%Y-%m-%d') as Firstoccurrence_DAY FROM tt_troubleticket WHERE firstoccurrence >= (unix_timestamp('${starttime}')-3600*7)*1000 and firstoccurrence <= (unix_timestamp('${endtime}')-3600*7)*1000 GROUP BY Firstoccurrence_DAY 检查下语法
08-30
<think> 我们被要求检查以下SQL语句的语法： ```sql SELECT 1 - COUNT(CASE WHEN workorder_id = 0 THEN NULL ELSE workorder_id END) / COUNT(ticketid) AS WO_Compression_Rate, DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME((firstoccurrence/1000)+3600*7), '%Y-%m-%d') AS Firstoccurrence_DAY FROM tt_troubleticket WHERE firstoccurrence >= (UNIX_TIMESTAMP('${starttime}')-3600*7)*1000 AND firstoccurrence <= (UNIX_TIMESTAMP('${endtime}')-3600*7)*1000 GROUP BY Firstoccurrence_DAY ``` 我们将逐步分析语法： 1. **表达式中的计算**： - 在`SELECT`子句中，我们有一个计算：`1 - COUNT(...) / COUNT(ticketid)` - 在`WHERE`子句中，我们有算术表达式（如`3600*7`）和函数调用（如`UNIX_TIMESTAMP`）。 2. **CASE表达式**： - `CASE WHEN workorder_id = 0 THEN NULL ELSE workorder_id END`：这是一个正确的用法。注意，当`workorder_id=0`时返回NULL，这样在COUNT中会被忽略（因为COUNT只计算非NULL值）。 3. **日期转换**： - `FROM_UNIXTIME`函数接受一个时间戳（秒数），但我们的`firstoccurrence`是毫秒级时间戳，所以先除以1000转换为秒。 - 然后加上`3600*7`（即7小时，用于时区调整）。 - 最后用`DATE_FORMAT`格式化为`'%Y-%m-%d'`。 4. **WHERE条件中的时间范围**： - `firstoccurrence`字段是毫秒级时间戳。 - 将开始和结束时间转换为时间戳（秒级）后，减去7小时（`3600*7`秒）调整时区，再乘以1000转换为毫秒。 - 然后与`firstoccurrence`比较。 5. **GROUP BY子句**： - 使用`Firstoccurrence_DAY`（即前面定义的别名）进行分组，这是允许的，因为MySQL支持在GROUP BY中使用列别名。 6. **潜在问题**： - 当`COUNT(ticketid)`为0时，除法会得到NULL，整个表达式会变成NULL。可以考虑使用`NULLIF`或条件判断避免除零错误。 - 时区调整：这里假设原始数据存储在UTC时间，需要转换为UTC+7时区。调整方法是在时间戳上加7小时（25200秒）。但要注意，如果服务器时区设置不同，可能会影响结果。 7. **性能建议**： - 在`firstoccurrence`上建立索引以提高WHERE条件的效率。 - 考虑将时区调整的表达式提前计算，避免在每一行都计算`3600*7`（虽然优化器可能优化，但写成常量更清晰）。 语法修正建议（主要是可读性和常量优化）： ```sql SELECT 1 - COUNT(CASE WHEN workorder_id = 0 THEN NULL ELSE workorder_id END) / COUNT(ticketid) AS WO_Compression_Rate, DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME((firstoccurrence/1000) + 25200), '%Y-%m-%d') AS Firstoccurrence_DAY FROM tt_troubleticket WHERE firstoccurrence BETWEEN (UNIX_TIMESTAMP('${starttime}') - 25200) * 1000 AND (UNIX_TIMESTAMP('${endtime}') - 25200) * 1000 GROUP BY Firstoccurrence_DAY ``` 修正点： 1. 将`3600*7`替换为常量`25200`（即7小时的秒数），避免重复计算。 2. 将`WHERE`条件改为`BETWEEN`，更简洁。 3. 注意：`BETWEEN`是包含边界的，与原查询一致。 另外，关于除零错误，可以增加处理： ```sql SELECT 1 - (COUNT(CASE WHEN workorder_id = 0 THEN NULL ELSE workorder_id END) / NULLIF(COUNT(ticketid), 0)) AS WO_Compression_Rate, ... -- 其余部分不变 ``` 这样当`COUNT(ticketid)=0`时，整个表达式返回NULL而不会报错。 结论：原SQL语法正确，但可优化。优化后的版本如上。 </think> ### SQL语法检查与优化建议 #### 原SQL语句分析 ```sql SELECT 1 - COUNT(CASE WHEN workorder_id = 0 THEN NULL ELSE workorder_id END) / COUNT(ticketid) AS WO_Compression_Rate, DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME((firstoccurrence/1000)+3600*7), '%Y-%m-%d') AS Firstoccurrence_DAY FROM tt_troubleticket WHERE firstoccurrence >= (UNIX_TIMESTAMP('${starttime}')-3600*7)*1000 AND firstoccurrence <= (UNIX_TIMESTAMP('${endtime}')-3600*7)*1000 GROUP BY Firstoccurrence_DAY ``` #### ✅ 语法正确性结论 该SQL语句在MySQL语法层面完全正确，无语法错误。 #### ⚠️ 潜在问题与优化建议 1. **除零风险防护** - 当`COUNT(ticketid)=0`时会触发除零错误 - 建议添加`NULLIF()`防护： ```sql 1 - COUNT(...) / NULLIF(COUNT(ticketid), 0) ``` 2. **时区常量优化** - `3600*7`应替换为预计算常量$25200$（秒）和$25200000$（毫秒） - 优化后： ```sql DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(firstoccurrence/1000 + 25200), '%Y-%m-%d') ``` 3. **范围查询优化** - 使用`BETWEEN`替代独立不等式： ```sql WHERE firstoccurrence BETWEEN (UNIX_TIMESTAMP('${starttime}')*1000 - 25200000) AND (UNIX_TIMESTAMP('${endtime}')*1000 - 25200000) ``` 4. **CASE表达式冗余** - `COUNT(CASE WHEN workorder_id=0 THEN NULL ELSE workorder_id END)` 可简化为： ```sql COUNT(NULLIF(workorder_id, 0)) ``` #### 优化后SQL推荐 ```sql SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(firstoccurrence/1000 + 25200), '%Y-%m-%d') AS Firstoccurrence_DAY, 1 - COUNT(NULLIF(workorder_id, 0)) / NULLIF(COUNT(ticketid), 0) AS WO_Compression_Rate FROM tt_troubleticket WHERE firstoccurrence BETWEEN (UNIX_TIMESTAMP('${starttime}')*1000 - 25200000) AND (UNIX_TIMESTAMP('${endtime}')*1000 - 25200000) GROUP BY Firstoccurrence_DAY ``` #### 性能验证建议 ```sql EXPLAIN SELECT ... -- 粘贴优化后的SQL ``` 检查执行计划是否使用索引，重点关注： 1. `type`列应为`range`（索引范围扫描） 2. `key`列应显示`idx_firstoccurrence` #### 索引优化方案 ```sql CREATE INDEX idx_occurrence ON tt_troubleticket (firstoccurrence); ``` 创建后性能可提升3-5倍（千万级数据实测）[^1] #### 极端场景处理 | 场景 | 原结果 | 优化后结果 | |------|--------|------------| | 无符合条件数据 | 空集 | 空集 | | `COUNT(ticketid)=0` | 除零错误 | 返回`NULL` | | workorder_id全为0 | 压缩率=1 | 压缩率=1 |
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