SQL行列转换

YOLOv11改进-卷积-引入Upsampling by Dynamic DySample 解决传统上采样灵活性问题 现有的上采样方法如等,依赖于动态卷积来生成上采样的内容感知核,但这些方法需要额外的子网络生成动态卷积核计算量较大。尤其是 FADE 和 SAPA 需要高分辨率的特征图作为引导,进一步增加了计算负担,并限制了应用场景。DySample的核心思想是将上采样过程重新定义为点采样(Point Sampling)。通过学习输入特征图中的采样点坐标,DySample 生成内容感知的采样点来对特征图进行重新采样,而不是使用动态卷积核。具体实现步骤如下:​​1. 输入特征图:大小为 C×H×W的输入特征图。 阅读详情
-- 经典SQL行列转换
-- http://www.programbbs.com/doc/4885.htm
/*
标题:普通行列转换(version 2.0)
说明:普通行列转换(version 1.0)仅针对sql server 2000提供静态和动态写法,version 2.0增加sql server 2005的有关写法。
问题:假设有张学生成绩表(tb)如下:
姓名 课程 分数
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
想变成(得到如下结果):
姓名 语文 数学 物理
---- ---- ---- ----
李四 74 84 94
张三 74 83 93
-------------------
*/
create table tb(姓名 varchar(10) , 课程 varchar(10) , 分数 int)
insert into tb values('张三' , '语文' , 74)
insert into tb values('张三' , '数学' , 83)
insert into tb values('张三' , '物理' , 93)
insert into tb values('李四' , '语文' , 74)
insert into tb values('李四' , '数学' , 84)
insert into tb values('李四' , '物理' , 94)
go
--SQL SERVER 2000 静态SQL,指课程只有语文、数学、物理这三门课程。(以下同)
select 姓名 as 姓名 ,
   max(case 课程 when '语文' then 分数 else 0 end) 语文,
   max(case 课程 when '数学' then 分数 else 0 end) 数学,
   max(case 课程 when '物理' then 分数 else 0 end) 物理
from tb
group by 姓名
--SQL SERVER 2000 动态SQL,指课程不止语文、数学、物理这三门课程。(以下同)
declare @sql varchar(8000)
set @sql = 'select 姓名 '
select @sql = @sql + ' , max(case 课程 when ''' + 课程 + ''' then 分数 else 0 end) [' + 课程 + ']'
from (select distinct 课程 from tb) as a
set @sql = @sql + ' from tb group by 姓名'
exec(@sql)
--SQL SERVER 2005 静态SQL。
select * from (select * from tb) a pivot (max(分数) for 课程 in (语文,数学,物理)) b
--SQL SERVER 2005 动态SQL。
declare @sql varchar(8000)
select @sql = isnull(@sql + ',' , '') + 课程 from tb group by 课程
exec ('select * from (select * from tb) a pivot (max(分数) for 课程 in (' + @sql + ')) b')
---------------------------------
/*
问题:在上述结果的基础上加平均分,总分,得到如下结果:
姓名 语文 数学 物理 平均分 总分
---- ---- ---- ---- ------ ----
李四 74 84 94 84.00 252
张三 74 83 93 83.33 250
*/
--SQL SERVER 2000 静态SQL。
select 姓名 姓名,
   max(case 课程 when '语文' then 分数 else 0 end) 语文,
   max(case 课程 when '数学' then 分数 else 0 end) 数学,
   max(case 课程 when '物理' then 分数 else 0 end) 物理,
   cast(avg(分数*1.0) as decimal(18,2)) 平均分,
   sum(分数) 总分
from tb
group by 姓名
--SQL SERVER 2000 动态SQL。
declare @sql varchar(8000)
set @sql = 'select 姓名 '
select @sql = @sql + ' , max(case 课程 when ''' + 课程 + ''' then 分数 else 0 end) [' + 课程 + ']'
from (select distinct 课程 from tb) as a
set @sql = @sql + ' , cast(avg(分数*1.0) as decimal(18,2)) 平均分 , sum(分数) 总分 from tb group by 姓名'
exec(@sql)
--SQL SERVER 2005 静态SQL。
select m.* , n.平均分 , n.总分 from
(select * from (select * from tb) a pivot (max(分数) for 课程 in (语文,数学,物理)) b) m,
(select 姓名 , cast(avg(分数*1.0) as decimal(18,2)) 平均分 , sum(分数) 总分 from tb group by 姓名) n
where m.姓名 = n.姓名
--SQL SERVER 2005 动态SQL。
declare @sql varchar(8000)
select @sql = isnull(@sql + ',' , '') + 课程 from tb group by 课程
exec ('select m.* , n.平均分 , n.总分 from
(select * from (select * from tb) a pivot (max(分数) for 课程 in (' + @sql + ')) b) m ,
(select 姓名 , cast(avg(分数*1.0) as decimal(18,2)) 平均分 , sum(分数) 总分 from tb group by 姓名) n
where m.姓名 = n.姓名')
drop table tb   
------------------
------------------
/*
问题:如果上述两表互相换一下:即表结构和数据为:
姓名 语文 数学 物理
张三 74  83  93
李四 74  84  94
想变成(得到如下结果):
姓名 课程 分数
---- ---- ----
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
--------------
*/
create table tb(姓名 varchar(10) , 语文 int , 数学 int , 物理 int)
insert into tb values('张三',74,83,93)
insert into tb values('李四',74,84,94)
go
--SQL SERVER 2000 静态SQL。
select * from
(
select 姓名 , 课程 = '语文' , 分数 = 语文 from tb
union all
select 姓名 , 课程 = '数学' , 分数 = 数学 from tb
union all
select 姓名 , 课程 = '物理' , 分数 = 物理 from tb
) t
order by 姓名 , case 课程 when '语文' then 1 when '数学' then 2 when '物理' then 3 end
--SQL SERVER 2000 动态SQL。
--调用系统表动态生态。
declare @sql varchar(8000)
select @sql = isnull(@sql + ' union all ' , '' ) + ' select 姓名 , [课程] = ' + quotename(Name , '''') + ' , [分数] = ' + quotename(Name) + ' from tb'
from syscolumns
where name! = N'姓名' and ID = object_id('tb') --表名tb,不包含列名为姓名的其它列
order by colid asc
exec(@sql + ' order by 姓名 ')
--SQL SERVER 2005 动态SQL。
select 姓名 , 课程 , 分数 from tb unpivot (分数 for 课程 in([语文] , [数学] , [物理])) t
--SQL SERVER 2005 动态SQL,同SQL SERVER 2000 动态SQL。
--------------------
/*
问题:在上述的结果上加个平均分,总分,得到如下结果:
姓名 课程 分数
---- ------ ------
李四 语文 74.00
李四 数学 84.00
李四 物理 94.00
李四 平均分 84.00
李四 总分 252.00
张三 语文 74.00
张三 数学 83.00
张三 物理 93.00
张三 平均分 83.33
张三 总分 250.00
------------------
*/
select * from
(
select 姓名 as 姓名 , 课程 = '语文' , 分数 = 语文 from tb
union all
select 姓名 as 姓名 , 课程 = '数学' , 分数 = 数学 from tb
union all
select 姓名 as 姓名 , 课程 = '物理' , 分数 = 物理 from tb
union all
select 姓名 as 姓名 , 课程 = '平均分' , 分数 = cast((语文 + 数学 + 物理)*1.0/3 as decimal(18,2)) from tb
union all
select 姓名 as 姓名 , 课程 = '总分' , 分数 = 语文 + 数学 + 物理 from tb
) t
order by 姓名 , case 课程 when '语文' then 1 when '数学' then 2 when '物理' then 3 when '平均分' then 4 when '总分' then 5 end
drop table tb
--> 生成测试数据: #DB_info
if object_id('tempdb.dbo.#DB_info') is not null drop table #DB_info
create table #DB_info (sid int,name nvarchar(4),sex nvarchar(2))
insert into #DB_info
select 1,'李明','男' union all
select 2,'王军','男' union all
select 3,'李敏','女'
--> 生成测试数据: #db_scores
if object_id('tempdb.dbo.#db_scores') is not null drop table #db_scores
create table #db_scores (sid int,type nvarchar(4),scores int)
insert into #db_scores
select 1,'语文',80 union all
select 1,'数学',90 union all
select 2,'语文',85 union all
select 2,'数学',90 union all
select 3,'语文',75 union all
select 3,'数学',85
declare @sql nvarchar(4000)
set @sql='select a.sid,a.name,a.sex'
select @sql=@sql+',max(case when b.type='''+type+''' then b.scores else 0 end) ['+type+']'
from (select distinct type from #db_scores) t
exec (@sql+' from #DB_info a left outer join #db_scores b on a.sid=b.sid group by a.sid,a.name,a.sex')
/*
sid name sex 数学 语文
----------- ---- ---- ----------- -----------
1 李明 男 90 80
2 王军 男 90 85
3 李敏 女 85 75
(3 行受影响)
*/
opencv案例实战——银行卡模式匹配识别 在之前的几篇文章中我们已经介绍了opencv的一些基础知识,本篇文章我们将结合一个案例运用之前的知识并且学习opencv中模式匹配的应用,用到的知识点如果有不清楚的可以查看上面列出来的系列文章。具体代码会放在最后。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

SQL 行列转换查询

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BaDa.NET 2739

数据库之SQL行列转换

SQL行列转换 数据分析经常会遇到行列转换,SQL中的行列转化集可以用常规的case when/union all语句,也可以用专门的行列转换函数pivot和unpivot。 数据表表1(T1)如下表所示,是数据库常见的存储形式,课程的分数按行记录: 姓名 课程 分数 张三 语文 80 张三 数学 90 张三 英语 98 李四 语文 82 李四 数学 96 李四...

Lycoris的博客 1089

mysql行列转换_SQL 行列转换

SQL 行列转换在实际工作中应用的非常广泛,面试的时候也会经常问到这个问题,今天就来谈谈如何实现行列转换这个操作。1.行转列1.1.case when在实现行转列的过程中,最常用的函数是 case when,这个函数在之前 mysql 实现排名文章的时候也讲过(MySQL实现排名),下面我们来讲一个老生长谈的例子,查看学生的学习成绩,首先还是来创建一个表和插入数据。# 创建表CREA...

weixin_39794385的博客 145

Sql server pivot应用 行列转换

行列转换必须要有聚合函数。 create table testpivot(id int,[name] varchar(20),quarter int,profile int) insert into testpivot values(1,'a',1,1000) insert into testpivot values(1,'a',2,2000) insert into testpiv

dz45693的专栏 3233

sql 分组 & 行列转换

sql 分组 & 行列转换 sql语句教程参考W3C School - SQL 教程 就够了 1、groupby(配合组合函数使用) 参考 groupby分组和Count, Sum() 合计函数 (比如 SUM) 常常需要添加 GROUP BY 语句,根据一个或多个列对结果集进行分组 SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY

qq_33934427的博客 3360

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  /*标题:普通行列转换(version 2.0)作者:爱新觉罗.毓华 时间:2008-03-09地点:广东深圳说明:普通行列转换(version 1.0)仅针对sql server 2000提供静态和动态写法,version 2.0增加sql server 2005的有关写法。问题:假设有张学生成绩表(tb)如下:姓名 课程 分数

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溺水的鱼 - Later equals never. 1652
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wangping06
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