SQL语句技巧之去除重复行
去除表中重复行数据,可能大家立马就想到的是用 DISINTCT 关键字,但 DISINTCT 只能是去除表中所有列都相同的行,若碰到需要去除表中多个字段重复的行(即:部份相同,部份不相同),那么该如何做呢?我通过多年数据库编写经验,整理了如下方法,供大家参考
去除表中重复行数据,可能大家立马就想到的是用DISINTCT关键字,但DISINTCT只能是去除表中所有列都相同的行,若碰到需要去除表中多个字段重复的行(即:部份相同,部份不相同),那么该如何做呢?我通过多年数据库编写经验,整理了如下方法,供大家参考和使用。
方法1:适用于返回较少字段
select F1,F2,F3,MAX(F4) FROM TABLENAME GROUP BY F1,F2,F3
方法2:适用于返回行所有字段,需指定不相同的字段
select * FROM TABLENAME T where F4=(select MAX(F4) from TABLENAME where T.F1=F1 and T.F2=F2 and T.F3=F3)
方法3:适用于返回行所有字段,需指定不相同的字段【找出需要去除的行】
SELECT T1.* FROM TABLENAME AS T1,(SELECT F1,F2,MAX(F3) AS F3 FROM TABLENAME GROUP BY F1,F2 HAVING COUNT(*)>1) AS T2
WHERE T1.F3
http://www.zuowenjun.cn/post/2014/08/02/10.html

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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).

0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de

Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible

Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.

Récemment, le milieu militaire a été submergé par la nouvelle : les avions de combat militaires américains peuvent désormais mener des combats aériens entièrement automatiques grâce à l'IA. Oui, tout récemment, l’avion de combat IA de l’armée américaine a été rendu public pour la première fois, dévoilant ainsi son mystère. Le nom complet de ce chasseur est Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Il a été personnellement piloté par le secrétaire de l'US Air Force pour simuler une bataille aérienne en tête-à-tête. Le 2 mai, le secrétaire de l'US Air Force, Frank Kendall, a décollé à bord d'un X-62AVISTA à la base aérienne d'Edwards. Notez que pendant le vol d'une heure, toutes les actions de vol ont été effectuées de manière autonome par l'IA ! Kendall a déclaré : "Au cours des dernières décennies, nous avons réfléchi au potentiel illimité du combat air-air autonome, mais cela a toujours semblé hors de portée." Mais maintenant,

Partage de conseils Win11 : une astuce pour éviter la connexion au compte Microsoft Windows 11 est le dernier système d'exploitation lancé par Microsoft, avec un nouveau style de conception et de nombreuses fonctions pratiques. Cependant, pour certains utilisateurs, devoir se connecter à leur compte Microsoft à chaque démarrage du système peut être un peu ennuyeux. Si vous en faites partie, autant essayer les conseils suivants, qui vous permettront d'éviter de vous connecter avec un compte Microsoft et d'accéder directement à l'interface de bureau. Tout d’abord, nous devons créer un compte local dans le système pour nous connecter au lieu d’un compte Microsoft. L'avantage de faire cela est

Nouveau SOTA pour des capacités de compréhension de documents multimodaux ! L'équipe Alibaba mPLUG a publié le dernier travail open source mPLUG-DocOwl1.5, qui propose une série de solutions pour relever les quatre défis majeurs que sont la reconnaissance de texte d'image haute résolution, la compréhension générale de la structure des documents, le suivi des instructions et l'introduction de connaissances externes. Sans plus tarder, examinons d’abord les effets. Reconnaissance et conversion en un clic de graphiques aux structures complexes au format Markdown : Des graphiques de différents styles sont disponibles : Une reconnaissance et un positionnement de texte plus détaillés peuvent également être facilement traités : Des explications détaillées sur la compréhension du document peuvent également être données : Vous savez, « Compréhension du document " est actuellement un scénario important pour la mise en œuvre de grands modèles linguistiques. Il existe de nombreux produits sur le marché pour aider à la lecture de documents. Certains d'entre eux utilisent principalement des systèmes OCR pour la reconnaissance de texte et coopèrent avec LLM pour le traitement de texte.
