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我也要
select a.beginTime FROM (select * from kline_dash_usdt a where period=“4hour” ORDER BY beginTime)
a group by a.beginTime having count(a.beginTime) > 1
select * from kline_dash_usdt a where period=“4hour” ORDER BY beginTime
需要查询重复数据的数据源
select a.beginTime FROM (数据源)
a group by a.beginTime having count(a.beginTime) > 1
mysql去除重复数据
先自我介绍一下，小编13年上师交大毕业，曾经在小公司待过，去过华为OPPO等大厂，18年进入阿里，直到现在。深知大多数初中级java工程师，想要升技能，往往是需要自己摸索成长或是报班学习，但对于培训机构动则近万元的学费，着实压力不小。因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。查找表中多余的重复记录（多个字段），不包含id最小的记录(根据多个字段查重复不包含id最小的)根据one列查询重复的数据(根据单列判断重复)..
JAVA进阶之路-mysq 查询某个字段中重复数据
先自我介绍一下，小编13年上师交大毕业，曾经在小公司待过，去过华为OPPO等大厂，18年进入阿里，直到现在。深知大多数初中级java工程师，想要升技能，往往是需要自己摸索成长或是报班学习，但对于培训机构动则近万元的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效率很低又漫长，而且容易碰到天花板技术停止不前。因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。selecta.beginTimeFROM(数据源)...
Java实现获得MySQL数据库中所有表的记录总数可行方法
可以通过SELECT COUNT(*) FROM table_name查询某个表中有多少条记录。本文给出两种可行的Java程序查询所有别的记录方法，感兴趣朋友可以了解下
js java查出数组中某个属性值相同的数据以及出现的个数
for (let i =0;i<this.addmsgs.length;i++) { var cc = true; let item = this.addmsgs[i] for (let j = 0; j < this.recently.length; j++) { if(this.recently[j].id == item.id && this.recen...
Geant4学习——入门(基本概念、Geant4工具包的结构、强制类、可选类)
Geant4是由欧洲核子研究组织基于C++面向对象技术开发的蒙特卡罗应用软件包，用于模拟粒子在物质中输运的物理过程。由于具有良好的通用性和扩展能力，Geant4在涉及微观粒子与物质相互作用的诸多领域获得了广泛应用。 第一部分 Geant4的基本概念 HEP中的模拟是“虚拟现实”。仿真既可用于在研发阶段帮助设计探测器，又可用于物理研究中了解探测器的响应。为了创建这样的虚拟现实，我们需要对粒子间的相互作用，几何形状和材料进行建模，以便将基本粒子传播到检测器中。我们还需要描述检测器生成原始数据的灵敏度。 Gea
踩坑记录：Clawdbot 对接 Minimax 报错 “401 token is unusable (1004)“ 的终极解决方案
如果你也在配置 Clawdbot 对接 Minimax 模型时，明明 API Key 是新申请的，却死活报错 `401 Unauthorized`，错误码 `1004`，提示 `token is unusable`——那么恭喜你，来对地方了。
JAVA代码过滤100万数据重复_测试JAVA生成短8位UUID，是否重复问题，100万数据耗时26秒，越往后性能成指数增加...
在网上有一种短8位UUID生成的方法，代码来源：public static String[] chars = new String[] { "a", "b", "c", "d", "e", "f","g", "h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "o", "p", "q", "r", "s","t", "u", "v", "w", "x", "y", "z", "0...
蓄热式加热炉燃烧技术
蓄热式加热炉燃烧技术
mysql查询表里的重复数据方法
MySQL里查询表里的重复数据记录：先查看重复的原始数据：场景一：列出username字段有重读的数据123selectusername,count(*)ascountfromhk_testgroupbyusernamehavingcount>1;SELECTusername,count(username)ascountFROMhk_te...
CST中PEC结构涂覆吸波材料的RCS仿真与优化
本文详细介绍了在CST Studio Suite中对PEC结构涂覆吸波材料进行RCS仿真的完整流程与优化策略。通过精确的材料参数设置、涂层厚度优化和仿真技巧，有效降低目标的雷达散射截面，提升隐身性能。文章结合实战案例，为工程师提供了一套高效的RCS仿真与优化解决方案。
5分钟搞懂SCMA：稀疏码多址接入的核心原理与实战应用
本文深入浅出地解析了SCMA（稀疏码多址接入）的核心原理与实战应用。通过对比传统正交多址技术，阐释了SCMA如何通过非正交叠加和稀疏码本设计，实现远超资源单元数的用户接入，从而有效应对5G海量机器通信（mMTC）的挑战。文章还探讨了其在上行海量连接、免授权接入等场景的应用潜力及工程实现中的关键考量。
oracle 查的数据去重复数据,Oracle查询和过滤重复数据
对数据库某些意外情况，引起的重复数据，如何处理呢？----------------查重复：select *from satisfaction_survey swhere s.as_side = 0and s.project_no in (select ss.project_nofrom satisfaction_survey sswhere ss.as_side = 0group by ss.pr...
Chroma向量数据库实战：用Python快速搭建本地知识库（附中文诗词检索案例）
本文详细介绍了如何使用Chroma向量数据库和Python快速搭建本地知识库，并附有中文诗词检索的实战案例。通过解析核心概念、数据准备、向量化及智能检索实现，展示了Chroma在处理中文语义搜索时的轻量级与易用性，为开发者构建AI应用原型提供了实用指南。
Mysql查询字段，常量，表达式，函数与别名
#基础查询 /* 语法格式： select 查询列表 from 表名; 特点： 查询列表可以是表中的字段、常量值、表达式、函数，查询结果是一个虚拟的表格。 */ #1.查询单个字段 #需求：查询所有学生的名 SELECT last_name FROM stuinfo; #需求：查询所有学生的姓 SELECT first_name FROM stuinfo; #2.查询多个字段 #需求：查询所有学生的姓名 SELECT first_name,last_name FROM stuinfo; #需求：查询所有学生
【NVIDIA】Jetson Orin Nano系列：烧写Ubuntu22.04
Jeson Orin Nano系列：烧写Ubuntu22.04 电脑主机可以是Ubuntu20.04
点云处理实操(四) -PCL中的点云三角化
点云处理实操(四) -PCL中的点云三角化
Mysql进阶学习（一）基础查询
只要其中一方为字符型，试图将字符型数值转换成数值型。只要其中一方为null，则结果肯定为null。两个操作数都为数值型，则做加法运算。1、查询列表可以是：表中的字段、常量值、表达式、函数。②如果要查询的字段有重名的情况，使用别名可以区分开来。#案例：查询salary，显示结果为 out put。#案例：查询员工名和姓连接成一个字段，并显示为 姓名。#案例：查询员工表中涉及到的所有的部门编号。2、查询的结果是一个虚拟的表格。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
明明加了唯一索引，为何还有重复数据
本文通过还原唯一索引失效的场景，得出当多列唯一索引中的某一列有为Null的值时，唯一索引会失效。总结出在有逻辑删除的业务表中，可以通过删除状态值加1、增加时间戳字段、增加删除ID字段三种方式进行添加多列唯一索引。最后还给出了如何对历史重复数据添加唯一索引以及使用hash给大字段添加唯一索引的方式。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
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")
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这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
MySQL 大批量插入，如何过滤掉重复数据？
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怎样用excel标记重复的数据库1.新创建一个excel文件 并编辑好一定据2.接着我们选中我们编辑好的数据区域3.然后我们点击开始选项卡式中条件样式4.我们选择条件样式里面的新建规则5.我们选择仅对唯一值或者重复值作为标记6.选择后 我们点击格式 并设置好填充的颜色(区分作用)7.我们选好对于重复数据的填充颜色 并点击确定即可 。酷睿软件园为你解答。用JAVA程序向SQL数据库导入Exc...
如何去除有rowguid字段但未将其设为主键，重复导了2次导致的重复数据？
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oracle查询重复数据只保留一条_面试官：如何实现 MySQL 删除重复记录并且只保留一条...
Java面试笔试面经、Java技术每天学习一点公众号Java面试关注我不迷路作者：千g来源：https://blog.youkuaiyun.com/n950814abc最近在做题库系统，由于在题库中添加了重复的试题，所以需要查询出重复的试题，并且删除掉重复的试题只保留其中1条，以保证考试的时候抽不到重复的题。首先写了一个小的例子：一、单个字段的操作这是数据库中的表：分组介绍：Select重复字段...
MySQL查询语句总结（单表查询，多表查询）
详细介绍了MySQL的单表查询和多表查询，其中包括全列查询和指定列查询，以及去重排序等操作，还有分页查询，分组查询，多表查询中的内连接，外连接和自连接，子查询合并查询等
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