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关于数据分类检索的问题!
nuclears
2003-10-20 04:24:25
现有两个数据库表:
表a表示分类,表b记录数据。
表a中有两个字段,记录内容为a的id(AID),b的id(BID)。
表b有三各字段,记录内容为b的id(BID),物品的名称(NAME),和物品的数量(NUM)
其中表b的id是系统自动生成并且唯一的,其他的都不是唯一的。
请问,如何根据a的id,获得表b中的物品名称和该物品的总数。
请给出较快些的算法。谢谢
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关于数据分类检索的问题!
现有两个数据库表: 表a表示分类,表b记录数据。 表a中有两个字段,记录内容为a的id(AID),b的id(BID)。 表b有三各字段,记录内容为b的id(BID),物品的名称(NAME),和物品的数量(NUM) 其中表b的id是系统自动生成并且唯一的,其他的都不是唯一的。 请问,如何根据a的id,获得表b中的物品名称和该物品的总数。 请给出较快些的算法。谢谢
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trybestying
2003-10-20
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假设a的ID = 3
语句这样写:
select a.AID,b.NAME,sum(b.NUM) from a,b
where a.AID=3
AND a.BID =b.BID
group by a.AID,b.NAME
ordery by a.AID,b.NAME
nuclears
2003-10-20
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自己顶一下。
在线等候,急~!
谢谢!
以性别预测为例,谈谈
数据
挖掘中常见的
分类
算法
互联网的迅猛发展,催生了海量
数据
的产生。如何挖掘
数据
的深层价值变得尤为重要。然而,
数据
挖掘复杂的数学内容使很多人望而却步。本议题试图以实例的形式,用尽量通俗的方式,针对性别预测这个
分类
问题
,来谈一下
数据
挖掘基本的处理流程,常见的算法和算法的选择等。讲师:王琪,友盟
数据
挖掘工程师,武汉大学硕士,工作涉及友盟的各类
数据
挖掘和分析任务。对
数据
挖掘和分析,自然语言处理和文本
检索
有多年的理论和实践经验。
简述
分类
法的优缺点_关于文献
检索
的
问题
2、
分类
法在
检索
中的利用优势?4、何谓
检索
语言?简述
分类
语言与主题语言各自的优缺点?5、
检索
算符一般...
共回答了18个
问题
采纳率:83.3%2、
分类
法在
检索
中的利用优势?
分类
法的优势是比主题法有更大的容量,内容更有针对性、更具学术性、符合研究人员的要求.在进行文献
检索
时可以很方便地
检索
到某一学科的相关文献. 4、何谓
检索
语言?简述
分类
语言与主题语言各自的优缺点?
检索
语言,又称为标引语言、索引语言、文献
检索
语言、信息存贮与
检索
语言等.
检索
语言是应文献信息的加工、存储和
检索
的共同需要而发展起来的专门语...
分类
与
检索
以下纯属个人见解,如有理解错误,请批评指正
分类
和
检索
的区别 我感觉图像
分类
和图像
检索
都可以分为两部分:图像
分类
分为特征学习+
分类
器学习,图像
检索
分为特征学习+度量学习。最初的图像
分类
可能是自己设计认为对区
分类
别有帮助的 特征,然后用
分类
器去
分类
,通过调整
分类
器的参数对图像进行
分类
。后来,也可以学习特 征,也就是根据
分类
器的性能学习好的特征表示,同时也可实现对图像更好的
分类
。而图像
跨模态
检索
研究进展综述【跨模态
检索
的核心工作在于:①不同模态
数据
的特征提取、②不同模态
数据
之间内容的相关性度量】【主流研究方法:基于传统统计分析的技术、基于深度学习的技术】【哈希编码提高
检索
速度】
随着互联网上多媒体
数据
的爆炸式增长,单一模态的
检索
已经无法满足用户需求,跨模态
检索
应运而生. 跨模态
检索
旨在以一种模态的
数据
去
检索
另一种模态的相关
数据
。 跨模态
检索
的核心任务是:
数据
特征提取 和 不同模态
数据
之间内容的相关性度量。 文中梳理了跨模态
检索
领域近期的研究进展,从以下角度归纳论述了跨模态
检索
领域的研究成果.: 传统方法; 深度学习方法; 手工特征的哈希编码方法; 深度学习的哈希编码方法 在此基础上,对比分析了各类算法在跨模态
检索
常用标准
数据
集上的性能。最后,分析了跨模态
检索
研究存在的
问题
,并对
细粒度识别、
分类
、
检索
数据
集整理
细粒度相关研究中用到的主要
数据
集如下:Fine-grained visual classification (FGVC) 相关主要训练和测评
数据
集如下:CUB-200-2011、Standford Cars、FGVC-Aircraft
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