Hive的高级聚合函数

本文介绍了Hive的高级聚合函数,包括GROUPING SETS、ROLLUP和CUBE的用法,以及HAVING子句在聚合条件过滤中的应用。通过示例展示了如何使用这些功能进行多维度的数据分析。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

高级聚合
---------------
GROUPING SETS.
group by + union all 

//查询每个cust的订单数
select count(*) from orders group by cid ;
select count(*) from orders group by orderno ;

//group + union all
select count(*) from orders group by cid union all select count(*) from orders group by orderno ;
//group by :指定按照哪些字段分组,
//grouping sets : 以上字段集如何组合。
select count(*) from orders group by cid,orderno grouping sets(cid,o
### 基于YOLOv10的无人机图像目标检测方法的研究与应用 #### 一、背景介绍 视频目标检测旨在解决视频中每一帧内目标的正确识别和定位问题[^1]。对于特定场景如无人机拍摄的画面,由于视角独特性和环境复杂度增加,传统的方法可能无法满足高效准确的需求。 #### 二、技术框架概述 针对无人机图像的特点,在构建基于YOLOv10的目标检测系统时,需特别关注以下几个方面: - **特征提取增强**:借鉴BiFormer的设计理念,利用BRA(Balance Refinement Attention)机制来提升模型处理不同尺度尤其是小物体的能力[^2]。 - **多尺度融合策略**:采用类似于Drone-YOLO中的sandwich-fusion(SF)结构,通过组合低层次的空间细节以及高层次的抽象语义描述,从而更好地捕捉到各类大小不一的对象,并提高整体性能表现[^4]。 - **鲁棒性保障措施**:考虑到实际应用场景中存在的遮挡、模糊等问题,确保所使用的特征表示能够携带足够的上下文线索,使得即使面对部分可见或者质量不佳的情况也能保持较高的准确性[^3]。 ```python import torch from yolov10 import YOLOv10 def preprocess_image(image_path): """预处理函数""" pass def detect_objects(model, image_tensor): """执行推理过程""" predictions = model(image_tensor) return predictions if __name__ == "__main__": device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 初始化YOLOv10模型实例 yolo_model = YOLOv10(pretrained=True).to(device) # 加载并准备测试图片数据 test_img = preprocess_image('path/to/drone/image.jpg') # 进行预测操作 results = detect_objects(yolo_model, test_img.to(device)) ``` 此段代码展示了如何加载预先训练好的YOLOv10模型并对单张无人机捕获的照片实施目标检测流程;具体实现细节会依据官方文档进一步调整参数配置等设置。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值