面试题中遇到的SQL题目_MySQL
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<br>1.假设有一张表示cj表 Name Subject Result张三 语文 80张三 数学 90张三 物理 85李四 语文 85李四 数学 92李四 物理 82要求查询结果:姓名 语文 数学 物理张三 80 90 85李四 85 92 82<br>
1 --创建cj表sql2 CREATE TABLE `cj` (3 `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,4 `name` varchar(20) DEFAULT NULL,5 `subject` varchar(20) DEFAULT NULL,6 `result` int(11) DEFAULT NULL,7 PRIMARY KEY (`id`)8 ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7 DEFAULT CHARSET=utf8;
1 --插入数据SQL 2 INSERT INTO cj 3 (`id`, `name`, `subject`, `result`) 4 VALUES 5 (1, '张三', '语文', 80); 6 7 INSERT INTO cj 8 (`id`, `name`, `subject`, `result`) 9 VALUES10 (2, '张三', '数学', 90);11 12 INSERT INTO cj13 (`id`, `name`, `subject`, `result`)14 VALUES15 (3, '张三', '物理', 85);16 17 INSERT INTO cj18 (`id`, `name`, `subject`, `result`)19 VALUES20 (4, '李四', '语文', 85);21 22 INSERT INTO cj23 (`id`, `name`, `subject`, `result`)24 VALUES25 (5, '李四', '数学', 92);26 27 INSERT INTO cj28 (`id`, `name`, `subject`, `result`)29 VALUES30 (6, '李四', '物理', 89);
1 --查询SQL2 select 3 distinct a.name 姓名,4 (select result from cj where name = a.name and subject = '语文') 语文,5 (select result from cj where name = a.name and subject = '数学') 数学,6 (select result from cj where name = a.name and subject = '物理') 物理 7 from cj a;
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AI は確かに数学を変えつつあります。最近、この問題に細心の注意を払っている陶哲軒氏が『米国数学協会会報』(米国数学協会会報)の最新号を送ってくれた。 「機械は数学を変えるのか?」というテーマを中心に、多くの数学者が意見を述べ、そのプロセス全体は火花に満ち、ハードコアで刺激的でした。著者には、フィールズ賞受賞者のアクシャイ・ベンカテシュ氏、中国の数学者鄭楽軍氏、ニューヨーク大学のコンピューター科学者アーネスト・デイビス氏、その他業界で著名な学者を含む強力な顔ぶれが揃っている。 AI の世界は劇的に変化しています。これらの記事の多くは 1 年前に投稿されたものです。

七角形の数は、七角形として表現できる数です。七角形は、7つの辺を持つ多角形です。七角形の数は、七角形(7角形)の連続した層の組み合わせで表現できます。七角形の数は、下の図でよりよく説明できます。したがって、

数を数えるのは簡単そうに思えますが、実際にやってみるととても難しいです。あなたが野生動物の個体数調査を実施するために自然のままの熱帯雨林に運ばれたと想像してください。動物を見かけたら必ず写真を撮りましょう。デジタル カメラでは追跡された動物の総数のみが記録されますが、固有の動物の数に興味がありますが、統計はありません。では、このユニークな動物群にアクセスする最善の方法は何でしょうか?この時点で、今すぐ数え始めて、最後に写真から各新種をリストと比較すると言わなければなりません。ただし、この一般的なカウント方法は、数十億エントリに達する情報量には適さない場合があります。インド統計研究所、UNL、およびシンガポール国立大学のコンピューター科学者は、新しいアルゴリズムである CVM を提案しました。長いリスト内のさまざまな項目の計算を近似できます。

一夜にして、機械学習のパラダイムが変わろうとしています。現在、深層学習の分野を支配しているインフラストラクチャは、ニューロンに活性化関数を配置する多層パーセプトロン (MLP) です。では、それを超えて、新たなルートはあるのでしょうか?ちょうど今日、MIT、カリフォルニア工科大学、ノースイースタン大学、その他の機関のチームが、新しいニューラル ネットワーク構造であるコルモゴロフ アーノルド ネットワーク (KAN) をリリースしました。研究者らは、学習可能な活性化関数をノード (ニューロン) からエッジ (重み) に移動することで、MLP に簡単な変更を加えました。論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2404.19756 この変更は一見すると根拠がないように見えます

HTML ページから PHP ページにジャンプするときに、名前フィールドを空にできない場合は、対応するフォーム検証関数を HTML ページに追加する必要があります。以下は、ユーザーが名前を入力しない場合にフォームを送信するときに警告メッセージをポップアップ表示できるようにする簡単なサンプル コードです: HTML ページ コード (index.html): 名前フィールドの検証の例&l

ビジョン 人工知能技術の発展に伴い、AI絵画が今話題になっています。深層学習アルゴリズムを使用することで、人工知能はリアルな画像を生成し、素晴らしい芸術作品を作成できます。これらの素晴らしい作品の背後には、数学的知識のサポートが切っても切り離せません。数学的モデルは AI ペイントにおいて重要な役割を果たします。一方では、数学的モデルを使用して画像情報を記述および表現し、コンピューターが画像を理解して処理できるようにします。一方、数学モデルは、画像の自動生成を実現するために深層学習モデルをトレーニングするためにも使用されます。ディープラーニング モデルによる高品質な画像生成 ディープラーニング モデルは AI ペイントの中核部分です。大量の画像データを学習し、多値のデータ処理を行うことで画像の特徴を識別しシミュレーションします。

ユーザーがゲームをプレイしようとしたときに、セーフ モードの顔情報が一致しないことがわかりました。この状況は簡単に解決できます。再識別するだけです。以下に詳細な解決手順を示します。 DNF セキュリティ モードの顔 ID 情報の不一致の削除手順 1. まず WeChat に入り、右上隅にある「虫眼鏡」アイコンをクリックします 2. 次に、「Growth Guardian Platform」と入力し、「検索」をクリックして「Health System」を見つけます, 3. 次に、[実名認証クエリ] を選択します。 4. ID を再認証します。 5. 検証が完了したら、[次へ] をクリックします。

ChatGPT は、乱数を生成する際の人間のトリックも理解します。 ChatGPT はデタラメなアーティストであり、誤った情報を広めているかもしれませんが、「数学者」ではありません。最近、メタ データ サイエンティストの Colin Fraser は、ChatGPT が真の乱数を生成することはできず、むしろ「人間の乱数」に近いことを発見しました。実験を通じて、フレイザー氏は「ChatGPTは42と7という数字がとても好きだ」と結論付け、ネチズンはこれは人間がこれらの数字をとても好むことを意味すると述べた。 ChatGPT も「宇宙への究極の答え」が大好きです。彼のテストでは、フレイザーが入力したプロンプトは次のとおりです。「乱数を選択してください」
