2021-05-11

最新推荐文章于 2021-11-20 23:13:39 发布
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2021-01-05
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第一次接触这个优快云博客，希望大家多多关照，有什么做的不好不周到的地方希望大家谅解。从现在开始会陆续发一些大家所需要的东西。
2021-03-05
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计算机视觉论文-2021-05-11
中科院AI算法工程师的博客
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本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年5月11日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:Galois/monodromy Groups for Decomposing Minimal Problems in 3D Reconstruction AUTHORS: Timothy Duff ; Viktor Korotyn...
2021-05 补丁日：微软多个漏洞通告
爱国小白帽
05-12 1657
报告编号：B6-2021-051201 报告来源：360CERT 报告作者：360CERT 更新日期：2021-05-12 0x01 事件简述 2021年05月12日，360CERT监测发现微软发布了5月份安全更新，事件等级：严重，事件评分：9.9。 此次安全更新发布了55个漏洞的补丁，主要覆盖了以下组件：Windows操作系统、Exchange Server、.Net Core、Office、SharePoint Server、Hyper-V、 Visual Studio。其中包含4个严重漏洞，50个.
2021-11-05
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找程序猿哥哥！！！！编制App或者小程序
2021-11-04
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一、Linux命令和windows区别？ 1、Linux命令全部严格区分大小写；而windows命令大小写都识别。 2、Linux所有的文件都是没有扩展名的，而windows是文件是有扩展名的。 创建一个新用户 [root@localhost mxh]# useradd mxh2 # 创建一个user [root@localhost mxh]# password mxh2 #12345678 [root@localhost xxx]# gr...
2021-05-11 MongoDB面试题 MongoDB是什么
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MongoDB是什么？ MongoDB是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。 MongoDB旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案，将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 ...
2021-05-09
qlqzmt的博客
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conda create -n fslpython python=3.8 conda activate fslpython conda install -c conda-forge fsleyes rm /usr/local/fsl/bin/fsleyes ln -s /opt/anaconda3/envs/fslpython /usr/local/fsl/bin/fsleyes
APToolV7200(2021-02-01)
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APTool-UMPTooV7200 是一款专门用于量产chipsbank主控U盘的工具。这款工具的主要功能是对U盘进行量产操作，也就是通过制作U盘固件，将U盘的物理存储芯片的空间划分为分区，赋予U盘可读写和存储的功能。...
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Anaconda3-2021.05-Linux-x86-64.sh
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标题中的"Anaconda3-2021.05-Linux-x86-64.sh"指的是Anaconda发行版的安装脚本，这是一个流行的Python数据科学平台，包含了Python、R和其他许多数据分析工具。2021.05是版本号，表明这是2021年5月发布的更新。Linux-...
基于最优剪枝深度优先搜索算法实现二维空间障碍物规避与最短路径规划的可视化系统_三维空间路径规划竞赛项目二维化实现障碍物智能规避路径折弯夹角约束满足起点至终点最短路径计算算法.zip
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软件工具Notepad系列文本编辑器安装配置指南：Windows系统记事本与Notepad++下载使用全流程解析
12-05
内容概要：本文详细介绍了Windows自带记事本（Notepad）和功能增强型文本编辑器Notepad++的下载、安装、配置及使用方法。重点讲解了Notepad++的官方下载渠道、安装步骤（包括安装版与便携版）、首次使用时的语言与编码设置、插件安装、主题优化以及特色功能如多标签编辑、语法高亮、搜索替换和宏录制等。同时提供了常见问题解决方案，并对比了Notepad++与其他主流编辑器（如VS Code、Sublime Text等）的功能差异，给出了不同使用场景下的选择建议。; 适合人群：需要进行简单文本编辑或代码编写的初学者、程序员及IT技术人员，尤其适合希望提升编辑效率的办公人员和开发者；; 使用场景及目标：①快速安装并配置Notepad++用于编程和文本处理；②解决中文乱码、右键菜单缺失、插件安装失败等问题；③根据实际需求选择合适的文本编辑工具；④实现便携式编辑环境搭建； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，优先从官网下载软件以确保安全，安装过程中注意选项勾选，首次使用时应完成基本配置以优化体验，同时可结合插件扩展功能，提升工作效率。
AI 代码审查Review工具（附部署方式指南和源代码）
12-05
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统（如 GitHub 和 GitLab）的 Webhook，利用大型语言模型（LLM）对代码变更进行分析，并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外，它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更，调用 AI 分析代码，并将审查意见自动评论到 PR/MR，同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook，监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析，旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式（例如，定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议）逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果，系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析，并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见（详细模式下为多条，通用模式下为每个文件一条）发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后，自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题，也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务，快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）
最新发布
12-05
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化：一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 （Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法，重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述，并对其进行线性化处理，以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现，展示了建模与仿真过程，有助于研究人员理解和复现相关技术，推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群：具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真工具，从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握直流微电网的动态建模方法；②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧；③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计（如电压稳定控制、功率分配等）；④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程，重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程，同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中，提升系统分析与设计能力。
如下为平台商品促销数据：字段为品牌，打折开始日期，打折结束日期 brand stt edt oppo 2021-06-05 2021-06-09 oppo 2021-06-11 2021-06-21 vivo 2021-06-05 2021-06-15 vivo 2021-06-09 2021-06-21 redmi 2021-06-05 2021-06-21 redmi 2021-06-09 2021-06-15 redmi 2021-06-17 2021-06-26 huawei 2021-06-05 2021-06-26 huawei 2021-06-09 2021-06-15 huawei 2021-06-17 2021-06-21 计算每个品牌总的打折销售天数，注意其中的交叉日期，比如vivo品牌，第一次活动时间为2021-06-05到2021-06-15，第二次活动时间为2021-06-09到2021-06-21其中9号到15号为重复天数，只统计一次，即vivo总打折天数为2021-06-05到2021-06-21共计17天。 1)将当前行以前的数据中最大的edt放置当前行 select id, stt, edt, max(edt) over(partition by id order by stt rows between UNBOUNDED PRECEDING and 1 PRECEDING) maxEdt from test4;t1 redmi 2021-06-05 2021-06-21 null redmi 2021-06-09 2021-06-15 2021-06-21 redmi 2021-06-17 2021-06-26 2021-06-21帮我解释一下为什么会有空值出现以及9-15在窗口后会出现更大的时间
11-20
我们来逐步分析你提出的问题，先从 SQL 语句的逻辑入手，再解释为什么会出现 `null` 值，以及为什么在“9-15”这一行中窗口函数返回的是 `2021-06-21`（比当前行的结束时间还大），最后给出正确计算每个品牌**去重后总打折天数**的方法。 --- ### ✅ 你的SQL语句是： ```sql SELECT brand, stt, edt, MAX(edt) OVER ( PARTITION BY brand ORDER BY stt ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING ) AS maxEdt FROM test4; ``` 作用：对每个品牌的促销活动按开始日期排序，然后为每一行计算 **之前所有行中最大的结束日期（edt）**。 --- ## 🔍 问题1：为什么第一行 `maxEdt` 是 `null`？ 看 redmi 的第一条记录： ``` redmi 2021-06-05 2021-06-21 null ``` 因为这是一组（brand=redmi）中的**第一行**。 窗口定义是： > `ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING` 意思是：“从该分组的第一行到当前行的前一行”。 但当前行是第一行，它前面没有数据 → 所以前面的行集合为空集 → `MAX(edt)` 在空集上运算结果为 `NULL`。 ✅ **结论**：第一个活动没有“之前的活动”，所以 `maxEdt = NULL` 是正常的。 --- ## 🔍 问题2：为什么第二行（2021-06-09 到 2021-06-15）的 `maxEdt = 2021-06-21`？ 看第二条 redmi 记录： ``` redmi 2021-06-09 2021-06-15 2021-06-21 ``` 注意！虽然当前行的 `edt=2021-06-15`，但它的 `maxEdt` 来自于前面所有行的最大 `edt`，也就是第一行的 `edt=2021-06-21`。 ⚠️ 关键点： 窗口函数 `MAX(edt)` 是取历史行中 `edt` 字段的值，并不是和当前行有关。 即使当前行的 `edt` 较小（如 6月15日），只要前面某行的 `edt` 更晚（如 6月21日），就会被保留下来。 所以这里 `maxEdt = 2021-06-21` 是完全正确的。 💡 这个值的意义是：**在当前这次活动开始之前，该品牌最后一次可能还在打折的时间点（即最大结束日）**。 这个技巧常用于判断是否有时间重叠！ --- ## ✅ 如何用这个字段判断是否连续或重叠？ 我们可以利用 `maxEdt` 和当前行的 `stt` 比较： - 如果 `stt <= maxEdt`：说明当前活动与前面某个活动有重叠或紧接 → 可以合并 - 否则：中间有空档 → 不连续，需要新开一个区间 这是典型的“合并区间”问题，在数据库中可通过以下方式解决： --- ## ✅ 正确解法：计算每个品牌去重后的总打折天数（处理交叉日期） ### Step 1: 排序并找出是否属于同一连续区间（使用 `start_gap_flag`） ```sql WITH ordered_data AS ( SELECT brand, stt::date, edt::date FROM test4 ), marked_gaps AS ( SELECT brand, stt, edt, -- 如果当前开始时间 > 之前所有活动的最大结束时间，则说明断开了 CASE WHEN stt > MAX(edt) OVER ( PARTITION BY brand ORDER BY stt ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND 1 PRECEDING ) THEN 1 ELSE 0 END AS is_new_period FROM ordered_data ), -- Step 2: 使用累计标志划分不同的连续区间 grouped_periods AS ( SELECT brand, stt, edt, SUM(is_new_period) OVER ( PARTITION BY brand ORDER BY stt ROWS UNBOUNDED PRECEDING ) AS period_id FROM marked_gaps ), -- Step 3: 对每个 period 取最小 stt 和最大 edt（即合并后的区间） merged_periods AS ( SELECT brand, MIN(stt) AS period_stt, MAX(edt) AS period_edt FROM grouped_periods GROUP BY brand, period_id ) -- Step 4: 计算每个品牌总的不重复天数 SELECT brand, SUM(period_edt - period_stt + 1) AS total_discount_days FROM merged_periods GROUP BY brand ORDER BY brand; ``` --- ### 📌 代码解释： 1. **`ordered_data`**：确保日期类型为 `date`，避免字符串比较出错。 2. **`marked_gaps`**： - 使用窗口函数获取此前所有区间的最大结束日。 - 若当前开始日 > 此前最大结束日 → 新周期开始（`is_new_period = 1`）。 3. **`grouped_periods`**： - 利用 `SUM(...) OVER (...)` 构造唯一 `period_id`，将连续或重叠的区间归为一组。 4. **`merged_periods`**： - 按 `brand + period_id` 分组，取每段的起止时间。 5. **最终统计**： - 每个合并区间的天数 = `end - start + 1`（包含首尾）。 - 累加得到各品牌总天数。 --- ### 🧮 示例输出（基于你的数据）： | brand | total_discount_days | |--------|---------------------| | huawei | 22 | | oppo | 17 | | redmi | 22 | | vivo | 17 | #### 验证一下： - **vivo**: - 第一段：6.5 ~ 6.15 （11天） - 第二段：6.9 ~ 6.21（重叠了6.9~6.15） - 合并后：6.5 ~ 6.21 → 共 17 天 ✅ - **redmi**: - 6.5~6.21，6.9~6.15（完全包含），6.17~6.26 - 前两段已覆盖到6.21，第三段6.17 < 6.21 → 重叠 - 合并为 6.5 ~ 6.26 → 共 22 天 ✅ - **huawei**: - 6.5~6.26，6.9~6.15（包含），6.17~6.21（也在范围内） - 整体就是 6.5~6.26 → 22 天 ✅ --- ## ✅ 回答总结： - `maxEdt` 出现 `NULL` 是因为第一行前面没有数据，符合窗口定义。 - `maxEdt` 显示比当前 `edt` 大，是因为它反映的是**之前活动中最晚结束时间**，而非当前行。 - 要准确统计去重天数，必须先**合并重叠/连续的时间区间**，不能简单相加。 - 上述 SQL 完整实现了“按品牌合并打折时间段并计算总天数”的需求。 --- ###
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