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我也要
根据sortid字段分页排序，相同的数据取第一个
select * from (
select a.*,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY a.sortid) AS id from (
select com1,com2,sortid from table
where channelStart <= current timeStamp and channelEnd >= current timeStamp
union
select com1,com2,sortid from table
where channelStart is null and CHANNELEND is null
) a
) where id=1【硬件工程师职业细分】揭秘硬件基带工程师
你知道硬件工程师的细分领域硬件基带工程师吗？ 它们和常见的硬件工程师又有哪些不同？ 福利待遇怎么样？有哪些职业要求？ 快来涨上一波知识吧~
DB2去重的几种方法
有两个意义上的重复记录，一是完全重复的记录，也即所有字段均重复的记录，二是部分关键字段重复的记录，比如Name字段重复，而其他字段不一定重复或都重复可以忽略。 例如下表：table1 用户办理套餐的记录表，可看出，user_id=33333有两条完全重复的记录，user_id=11111的tc_name和open_date不一样 1、对于完全重复的记录，直接使用distinct 即可 ...
AF3 Msa、TemplateHit、HitMetadata类解读
Msa：处理 多序列比对 (MSA) 结果，为 AlphaFold3 提供 序列进化信息。 TemplateHit：存储 查询序列与模板结构的比对信息，用于 筛选模板。 HitMetadata：提供 比对模板的 PDB 结构信息，帮助 解析和使用模板数据。
DB2去重复的几种方法
DB2去重的几种方法 有两个意义上的重复记录，一是完全重复的记录，也即所有字段均重复的记录，二是部分关键字段重复的记录，比如Name字段重复，而其他字段不一定重复或都重复可以忽略。 例如下表：table1 用户办理套餐的记录表，可看出，user_id=33333有两条完全重复的记录，user_id=11111的tc_name和open_date不一样 1、对于完全重复的记录，...
手把手教你配置UFS的PSA状态机：WRITE/UNMAP命令实战与LBA映射避雷
本文详细解析了UFS PSA状态机的配置流程，重点探讨了在Pre-soldering状态下WRITE命令的原子性操作原则与单次写入LBA的重要性。通过实战代码示例，指导开发者如何正确初始化PSA环境、切换状态机，并深入剖析了使用UNMAP命令清理LBA映射时的常见陷阱与避雷指南，确保量产数据安全与良率。
国产PLC实战：用汇川Easy320搞定TCP通信，手把手教你网口转串口控制设备
本文详细解析了如何使用汇川Easy320 PLC实现TCP通信与串口控制，解决工业自动化中设备间通信协议差异问题。通过实战案例和代码示例，展示了Easy320在协议转换、数据解析和串口转发中的高效应用，帮助工程师快速掌握网口转串口控制技术。
DB2删除重复数据的实现
DB2删除重复数据使我们经常使用的操作，下面就教您DB2删除重复数据的方法，希望可以对您学习DB2删除重复数据方面有所帮助。 使用ROW_NUMBER 删除重复数据 假设表TAB中有a,b,c三列，可以使用下列语句删除a,b,c都相同的重复行。 delete from (select * from (select a,b,c,row_number() over(partition by a
（一）PyBullet机器人仿真入门：从环境搭建到实例解析
本文详细介绍了PyBullet机器人仿真平台从零开始的完整入门指南。内容涵盖环境搭建、官方示例解析、核心操作（连接、世界与模型）、关节控制与状态读取，以及碰撞检测、传感器模拟等高级功能，帮助读者快速掌握这一强大的机器人仿真工具。
经常遇到的,一个字段显示多字段数据(精典)
有表內容﹕編號 內容A abcA aaaA ddddB 1223B fkdjfd....實現結果﹕A abc,aaa,ddddB 1223,fkdjfd要求用一條SQL實現﹐如﹕select sum(內容) from table group by 編號--该问题,写一个合并函数,后,分组合并既可！--测试数据create Table 表(編號 varchar(20),內容 varchar(20))insert 表 select 'A','abc'union all se
Vue2 - 详细实现网页 “开启录音并生成音频文件，上传到服务器效果“，浏览器录制外部音频调用麦克风并传到后端，兼容全部浏览器、支持 PC 网页或手机 H5 网页、可本地播放试听（详细示例运行代码）
vue，nuxt，uniapp，网页网站，麦克风，网页录音，MediaRecorder，浏览器录音，移动端h5网页，手机端录音，web网页录音，recorder-core官方文档，Recorder，非https怎么本地录音，录音报错失败，录音后怎么播放音频，如何获取录音mp3文件，解决一直不提示麦克风权限，小白详细教程，实时录音，调用浏览器麦克风录音，浏览器不兼容，wav，mp3，vue怎么实现网页录音呢，vue2网页录音并上传到服务器，web如何实现录制音频，vue网页录音，音频录制播放和上传服务器，vu
图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。
db2常用语句
db2数据库常用语句和案例展示
在 SAP SD 模块里，销售订单号既可以由系统“自动”产生，也可以由用户“手工”输入，核心取决于“号码段（Number Range）”与“订单类型（Sales Document Type）”这两处配
SAP销售订单编号配置指南：系统提供内部自动编号和外部手工编号两种方式，通过VN01定义号码段（内部/外部），VOV8分配给订单类型并设置"ExtNo.Rq"选项即可切换。高阶应用支持灵活编号（如加前缀）或通过增强出口完全自定义编号规则。配置时需注意号码段创建、分配及传输问题，常见故障包括号码范围不存在或配置错误。核心是"号码段+订单类型"的组合控制编号生成方式，满足从简单到复杂的业务需求。
【DB2】LISTAGG函数中元素的去重（DISTINCT）
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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")
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
根据某一字段值去重查找出所有字段的数据
SELECT * FROM TG A WHERE NOT EXISTS(SELECT 1 FROM TG WHERE A.NAME=NAME AND A.ID>ID) ID NAME AGE SEX 1 张三 18 男 2 李四 17 男 3 王五 16 男 ...
Devexpress16.2.6破解工具
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sql语句：db2用row_number()实现数据去重
db2用row_number()实现数据去重 去重之后保留其他例，不仅仅是去重的那一列，而distinct去重只能保留去重的字段 select * from ( select a.*,row_number() over(partition by 分组字段 order by 排序字段) rn from 表名 a ) b where b.rn = 1 实例： SELECT * FROM ( SELECT row_number() over(partition by emp.empnum order b
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
数据库的升降序及克隆去重克隆方法的使用（DB2和Oracle的使用）
asc和desc 分别表示升序和降序 select * from tablename order by id desc :根据id字段按照降序排列，从大到小 select * from tablename order by id asc :根据id字段按照升序排列，从小到大 克隆表 DB2数据库中克隆表的方法如下 克隆表： create table 克隆表名 like 要克隆的
Django笔记十之取值指定字段及去重
这篇笔记将介绍 reverse、distinct、values 和 values_list 的用法。 本篇笔记目录如下： reverse() values() values_list() distinct() using() 1、reverse() 对 QuerySet 返回的结果进行反转，使用方法如下： from blog.models import Blog Blog.objects.filter(id__gte=2).reverse() 通过 reverse() 方法，可以使原本是某个顺序的数据
IBM DB2 SQL去重和分页的写法
吐槽一下，在这边公司写sql时，发现某张表(账户表)居然没有主键，这是我这么多年见过的第一张没有主键的表！！！具体的代码未看过，不知道有没有在逻辑层进行数据唯一性校验。 分页SQL DB2的分页同Oracle类似，都是通过rowid进行分页，如下： -- 从第一条查到第一千条 select * from ( select 字段列表, rownumber() over ...
DB2通过某列分组来去重
DB2通过某列分组来去重，可防止distinct对大字段的去重报错。 row_number() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的) SELECT *, Row_Number() OVER (partition by deptid...
DB2重要概念(一)
DB2是IBM推出的第二个关系型数据库，所以称为db2。 实例和数据库的关系 实例也叫DatabaseManager。 数据库是指数据的物理存储。 实例和数据库的关系：实例开启才能访问数据库。 实例是一组进程和一组共享内存。 不同实例间相互独立。 实例提供了一个可标识的数据库服务器的环境。 同一台机器可以同时创建和运行多个实例，每个实例都有自己的内存空间，并具有单独的权限控制。 实例的...
记录一次业务查询sql的使用场景(根据多个字段相同进行去重)
业务场景如下. 商业合作中有招揽人(attracter)和负责人(manager)以及业务的收入金额(amount). 现在需要根据部门去统计所有商业合作业务的收入金额. 部门为 招揽人 + 负责人的部门. (ps: 如果同一个业务中的attacter所属的部门和manager所属部门是同一个的话,那收入金额不叠加计算【只算一次】) 数据如上, 查询出来的结果应该是: 思路 : at...
db2 改变一个表名字_db2修改表字段类型 DB2如何修改数据库表格字段名
db2数据库 怎么修改一个字段的数据类型一点朱砂，两方罗帕，三五鸿雁，乱了四季扬花。六弦绿漪，七星当挂，八九分相思，懒了十年琵琶。含泪微笑似痴狂，争奇斗艳，岂料断人肠。艳如啼血惹人泪，泪落花间花也醉。运行db2cc，在控制中心中右击要修改的表，生成DDL，将该DDL中CREATE TABLE命令包括表名进行相应修改后，运行该命令创建符合需要的新表。 然后insert into newtable s...
DB2、MySQL去重SQL
DB2去重SQL 1、完全重复，使用distinct或group by -- 1、完全去重 使用distinct-- SELECT DISTINCT USER_ID,NAME,TC_NAME,OPEN_DATE FROM DISTINCT_TABLE; -- 2、完全重复 用group by 该方法也只对完全重复的记录有效-- SELECT USER_ID,NAME,TC...
DB2 合并字段方法
今天一位以前的同事问起这个问题，以前貌似见过但是忘记了，随即上网查查了 参照了这个http://topic.youkuaiyun.com/u/20090926/22/43301a7a-00eb-4072-b0c1-c4158ed5a868.html 和 http://topic.youkuaiyun.com/u/20090925/09/4218b452-9696-4c5c-a687-e0f42196af3b.html...
DB2修改表字段类型
DB2数据库修改表字段类型比较麻烦，搜索了几个方法也不好用，因此选择了一个最笨的方法，不过方法挺好使。 就是把原来表结构和表数据导出，然后删除原表，重新建立新表，导入数据。 1.连接数据库 db2 connect to 库名 user 表名 using 密码 2.导出表定义 db2look -d 库名 -i 用户名 -w 密码 -e -nofed -t 表名 -o 表名.sql 3.导出表数据 db2 "export to 表名.del of del select * from 表名" 4.删除要修改的
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