记一次有意思的 SQL 实现 → 分组后取每组的第一条记录

本文介绍了在MySQL中如何在分组查询后获取每组的第一条记录,通过示例展示了在避免循环查询数据库的情况下,提高查询性能的实现方式,并探讨了相关表的设计与优化。

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开心一刻

今天,朋友气冲冲的走到我面前

朋友:我不是谈了个女朋友,谈了三个月嘛,昨天我偷看她手机,你猜她给我备注什么

我:备注什么?

朋友:舔狗 2 号!

我一听,气就上来了,说道:走,找她去,这婆娘确实该骂,臭不要脸的

朋友拉住我,劝到:哎哎,不是去骂她,是找她理论,叫她改成舔狗1号,是我先来的!

我:滚,我不认识你

需求背景

环境

MySQL 版本:8.0.27

有四张表:业务信息表、任务表、业务任务表、任务执行日志表

CREATE TABLE `t\_business` (
 `business\_id` BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO\_INCREMENT COMMENT '业务id',
 `business\_name` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '业务名',
 `note` VARCHAR(200) NOT NULL D
是的,Transformer模型中的self-attention层确实有偷看未来的嫌疑。在传统的序列模型中,如RNNs和CNNs,信息流只能是从前往后的,而在Transformer模型中,由于self-attention的机制,每个位置可以同时考虑到之前和之后的所有位置。这种能力使得Transformer模型在处理序列数据时能够更好地捕捉到全局的信息和依赖关系。因此,可以说Transformer模型有一定的预测未来的能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [attention层和transformer层有什么区别](https://download.youkuaiyun.com/download/dragon_T1985/87613863)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Transformers预测未来:关注下一帧和时间序列预测](https://blog.youkuaiyun.com/zzh1464501547/article/details/121038744)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [广告行业中那些趣事系列20:GPT、GPT-2到GPT-3,你想要的这里都有](https://blog.youkuaiyun.com/abc50319/article/details/108544357)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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