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我也要
今天我的mysql 中遇到了 sql去重a,b和b,a 类型 。所以百度到了这个网站
我的理解
若hex(a)>hex(b) a=嘉兴,b=富阳 成立
则hex(a) > hex(b) a=富阳,b= 嘉兴 不成立
所以 查询出来的数据没有重复。
函数hex(),可以把一个字符转化成十六进制
所以 hex（）函数的作用是 可以让varchar可以比较 ？
我的问题
mysql中 我没有使用 hex（），也完成了去重
不使用hex（）
使用hex（）
是因为 hive 中直接 a > b 不能直接比较吗？？？？？？？？
基于多智能体深度强化学习的空地协同通信系统轨迹设计与访问控制
所属子方向： UAV assisted communication 名词注释 coordinated：协调、协同 base stations 基站，公用移动通信基站，是移动设备接入互联网的接口设备，是指在一定的无线电覆盖区中，通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。 UAV-BS：无人机基站 cooperative-competitive game：合作竞争博弈 throughput ：吞吐量，每秒比特数 bps，bits per second Determinis
hive经典面试题6--对数去重（[A,B],[B,A]）算一对，改怎么处理
背景：在很多业务中，都涉及到对数去重。例如：A和B建联，记了一条数据[A,B]，B又和A建联，又记了一条数据[B,A]。这两条记录，只是记录的顺序不一致，人还是A、B两个人，在业务中，这只算一对。 ...
Centos7.9使用kubeadm部署K8S集群
使用kubeadm部署一个k8s集群，单master+2worker节点。
Hive SQL去重a,b和b,a类型
昨天开发找到我们DBA，要我们写一条Hive SQL。需求：有一个t表，主要有机场名称airport，机场的经纬度distance这两个列组成，想得到所有距离小于100的两个机场名。其实写这个SQL的逻辑并不是很困难，难点是如何去重复值，我用MySQL模拟的一个表，其实Hive语法和SQL差不多，插入了三条数据，a, b, c 分别代表三个机场名称，结构如下：mysql>...
【更新中260712】CRAIC中国机器人及人工智能大赛-机器人应用赛-智能产线赛项-备赛指南
2025年第二十七届中国机器人及人工智能大赛现已闭幕结合我小组自身备赛情况及见闻感悟，现整理成章。
066、AR 应用中虚拟物体漂移抖动？IMU 融合 + 光流追踪的视觉里程计优化方案
AR应用中虚拟物体漂移抖动优化方案 摘要：针对AR应用中虚拟物体漂移抖动问题，提出一种IMU融合与光流追踪的视觉里程计优化方案。关键点包括：1) 采用IMU预积分技术处理高频噪声，通过中值积分计算帧间相对运动约束；2) 使用金字塔LK光流追踪像素运动，通过中值偏差法剔除异常值；3) 构建10帧滑动窗口的紧耦合优化框架，将IMU预积分约束和光流重投影约束联合优化。实验表明，该方法有效解决了时间戳未对齐导致的"跳舞箭头"现象，在手机端实现稳定30fps的AR定位精度，漂移误差降低至厘米级。特别提醒：IMU与视觉
ABAP -- 删除重复项
这是一条去重语法就行了 首先进行排序，用语法 SORT ITAB(内表名) BY 重复字段名. DELETE ADJACENT DUPLICATES FROM itab(内表名) 该语法用于去除内表中重复的数据（删除的条件是相临的数据重复，所以需要先以重复字段排序，使相同字段变得相临），不知道是否能解决你的问题
AutosarMCAL开发——基于TC367、EBTresos 开发之PORT
下图为开漏输出与推挽输出电路区别，推挽输出有两个极性相反的mos构成，一个管子导通另一个管子关闭以实现输出高低电平（电流较小不具备驱动能力），开漏输出仅使用一个MOS管，所以在这种模式下只能输出低电平，想要输出高电平需要外部提供（输入电流不可超过引脚最大电流显示否则会烧MCU）开漏输出：输出寄存器为低电平时，经过输出控制电路变成一个高电平，N-MOS导通，低电平从I/O引脚输出，输出寄存器为高电平时，P-MOS和N-MOS都是截止状态，电平无法通过，想要输出高电平需要外接上拉电阻。
Hive Sql中两个字段顺序无关去重
1.背景 在用户点击网页中,会存在 链路A->B->A ,用户点了A页面,进入B页面,又返回A页面,此时子页面(page_id)和父页面(refer_id)的关系,可以形成表: page_id refer_id B A A B 这两条数据,假如将 B,A A,B看做一条数据,该如何去重? 2.案例 create table page( page_id string, refer_id string ) row format delimited fie
【Android面试八股文】Handler如果没有消息处理是阻塞的还是非阻塞的？Looper 为什么要使用死循环？Android中为什么主线程不会因为Looper.loop()里的死循环卡死？
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WINCC7.3破解文件
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EXCEL里如何识别AB和BA并去重？EXCEL里如何对多列同一值不区分顺序去重？
在做商品关联分析时，得出的结果容易出现第一列A值，第二列B值，与第一列B值，第二列A值重复计算的情况。 为了对这种重复去重。 在excel表格里可以如下操作。 在新的一列输入函数： =IF(A2>B2,A2&B2,B2&A2) 意思是用if函数判断A列和B列大小，总是大的在前，或者总是小的在前，这样AB和BA在新的列里就被统一成AB，AB，或者BA，BA。 &的意思是将两列文本连接在一起。 处理后的结果如下： 然后对D列进行去重操作。 选择D列—— 只勾选D列。 确定后
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
access 去重_Kylin 精确去重在用户行为分析中的妙用
作者：史少锋，Apache Kylin committer & PMC，2019/10/11在上次文章《如何在 1 秒内做到大数据精准去重》中，我们介绍了 Apache Kylin 为什么要支持大数据集上的精确去重，以及基于 Bitmap 的精确去重原理等。看到今天的文章标题，你肯定要问，精确去重跟用户行为分析又能有什么关系呢？原来啊，Kylin 采用 Bitmap 完整记录了每个维度组合...
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")
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
面试录音复盘：SQL 去重被追问到卡壳，distinct / group by / row_number 到底差在哪？
这是最容易露馅的点：有人以为写了数据就“自动去重”，其实它只是把数据编号（1,2,3…），不会删除任何一行。每个用户保留最新一条订单selectt.user_id,t.amountfrom (selectuser_id,amount,where dt = '2023-10-24' -- 必须带分区过滤（非常关键）) t-- 这一步才是真正的“去重动作”我按user_id分组，按时间倒序用row_number给每组打排名取rn=1才是保留最新记录加分点：如果order_time。
oracle拉链表怎么重跑,hive如何用sql写一个初始化历史数据为拉链表的语句
虽然已经在知乎上面提了问题，但是没有一个人回答，目前我也把结果做了出来了。还是需要展示一下.第一步，将半年的数据分成单月取初始化，如下只是201801的数据，其他就不展示了，改下日期就可以了:--HIVE_CONFIG=set hive.exec.parallel=true;set mapred.max.split.size=50000000;set mapred.min.split.size.p...
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如何在 1 秒内做到大数据精准去重？
去重计数在企业日常分析中应用广泛，如用户留存、销售统计、广告营销等。海量数据下的去重计数十分消耗资源，动辄几分钟，甚至几小时，Apache Kylin 如何做到秒级的低延迟精确去重呢？作...
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Hive的高频面试题，你都会了吗？
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去重查询_Kylin 精确去重在用户行为分析中的妙用
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