SQL行列转换算法1
请用一个sql语句得出结果 从table1,table2中取出如table3所列格式数据,注意提供的数据及结果不准确,只是作为一个格式向大家请教。 如使用存储过程也可以。 table1 月份mon 部门dep 业绩yj ------------------------------- 一月份 01 10 一月份 02 10 一月
请用一个sql语句得出结果从table1,table2中取出如table3所列格式数据,注意提供的数据及结果不准确,只是作为一个格式向大家请教。
如使用存储过程也可以。
table1
月份mon 部门dep 业绩yj
-------------------------------
一月份 01 10
一月份 02 10
一月份 03 5
二月份 02 8
二月份 04 9
三月份 03 8
table2
部门dep 部门名称dname
--------------------------------
01 国内业务一部
02 国内业务二部
03 国内业务三部
04 国际业务部
table3 (result)
部门dep 一月份 二月份 三月份
--------------------------------------
01 10 null null
02 10 8 null
03 5 null 8
04 null 9 null
------------------------------------------
select dname,b.yj '一月份',c.yj '二月份',d.yj '三月份' from table2 a left join table1 b on a.dep=b.dep and b.mon='一月份' left join table1 c on a.dep = c.dep and c.mon='二月份' left join table1 d on a.dep = d.dep and d.mon='三月份'

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HQL et SQL sont comparés dans le framework Hibernate : HQL (1. Syntaxe orientée objet, 2. Requêtes indépendantes de la base de données, 3. Sécurité des types), tandis que SQL exploite directement la base de données (1. Normes indépendantes de la base de données, 2. Exécutable complexe requêtes et manipulation de données).

Conseils pratiques pour convertir des lettres anglaises pleine chasse en formes demi-largeur. Dans la vie moderne, nous sommes souvent en contact avec des lettres anglaises et nous devons souvent saisir des lettres anglaises lorsque nous utilisons des ordinateurs, des téléphones portables et d'autres appareils. Cependant, nous rencontrons parfois des lettres anglaises pleine chasse et nous devons utiliser la forme demi-largeur. Alors, comment convertir des lettres anglaises pleine chasse en demi-chasse ? Voici quelques conseils pratiques pour vous. Tout d’abord, les lettres et chiffres anglais pleine chasse font référence à des caractères qui occupent une position pleine largeur dans la méthode de saisie, tandis que les lettres et chiffres anglais demi-chasse occupent une position pleine largeur.

Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur : À l'heure actuelle, dans l'ensemble du système de conduite autonome, le module de perception joue un rôle essentiel. Le véhicule autonome roulant sur la route ne peut obtenir des résultats de perception précis que via le module de perception en aval. dans le système de conduite autonome, prend des jugements et des décisions comportementales opportuns et corrects. Actuellement, les voitures dotées de fonctions de conduite autonome sont généralement équipées d'une variété de capteurs d'informations de données, notamment des capteurs de caméra à vision panoramique, des capteurs lidar et des capteurs radar à ondes millimétriques pour collecter des informations selon différentes modalités afin d'accomplir des tâches de perception précises. L'algorithme de perception BEV basé sur la vision pure est privilégié par l'industrie en raison de son faible coût matériel et de sa facilité de déploiement, et ses résultats peuvent être facilement appliqués à diverses tâches en aval.

Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.

La couche inférieure de la fonction de tri C++ utilise le tri par fusion, sa complexité est O(nlogn) et propose différents choix d'algorithmes de tri, notamment le tri rapide, le tri par tas et le tri stable.

Cet article présentera en détail comment convertir des mois en PHP en mois en anglais et donnera des exemples de code spécifiques. Dans le développement PHP, nous devons parfois convertir des mois numériques en mois anglais, ce qui est très pratique dans certains scénarios de traitement de dates ou d'affichage de données. Les principes de mise en œuvre, les exemples de code spécifiques et les précautions seront expliqués en détail ci-dessous. 1. Principe de mise en œuvre En PHP, vous pouvez convertir des mois numériques en mois anglais en utilisant la classe DateTime et la méthode de format. Date

QQ Music permet à tout le monde de regarder des films et de soulager l'ennui. Vous pouvez utiliser ce logiciel tous les jours pour satisfaire facilement vos besoins. Un grand nombre de chansons de haute qualité sont disponibles pour que tout le monde puisse les écouter. la prochaine fois que vous les écouterez, vous n'aurez pas besoin d'une connexion Internet. Les chansons téléchargées ici ne sont pas au format MP3 et ne peuvent pas être utilisées sur d'autres plateformes. Une fois l'abonnement expiré, il n'y a aucun moyen de les réécouter. , de nombreux amis souhaitent convertir les chansons au format MP3 Ici, l'éditeur explique Vous proposez des méthodes pour que tout le monde puisse les utiliser ! 1. Ouvrez QQ Music sur votre ordinateur, cliquez sur le bouton [Menu principal] dans le coin supérieur droit, cliquez sur [Transcodage audio], sélectionnez l'option [Ajouter une chanson] et ajoutez les chansons qui doivent être converties ; les chansons, cliquez pour sélectionner Convertir en [mp3]

La convergence de l’intelligence artificielle (IA) et des forces de l’ordre ouvre de nouvelles possibilités en matière de prévention et de détection de la criminalité. Les capacités prédictives de l’intelligence artificielle sont largement utilisées dans des systèmes tels que CrimeGPT (Crime Prediction Technology) pour prédire les activités criminelles. Cet article explore le potentiel de l’intelligence artificielle dans la prédiction de la criminalité, ses applications actuelles, les défis auxquels elle est confrontée et les éventuelles implications éthiques de cette technologie. Intelligence artificielle et prédiction de la criminalité : les bases CrimeGPT utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données, identifiant des modèles qui peuvent prédire où et quand les crimes sont susceptibles de se produire. Ces ensembles de données comprennent des statistiques historiques sur la criminalité, des informations démographiques, des indicateurs économiques, des tendances météorologiques, etc. En identifiant les tendances qui pourraient échapper aux analystes humains, l'intelligence artificielle peut donner du pouvoir aux forces de l'ordre.
