一个简单的SUN()汇总后的过滤条件问题,在线等

MS-SQL Server > 基础类 [问题点数:40分,结帖人yumanqing]
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红花 2002年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
2001年11月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2008年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2007年7月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2002年3月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2002年1月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2001年12月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2013年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第三
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2020最新Java面试题,常见面试题及答案汇总

、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environment 的简称,java 运行环境,为 jav...

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了...、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,提供了 java 的开发环境和运行环境。 JRE:Java Runtime Environ...

大数据常见问题汇总

1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to ...

软件测试面试题汇总

转载自: ... 软件测试面试题汇总 测试技术面试题 ...........................................................................................................

C++问题汇总

1.TCP/IP close_wait状态和time_wait状态。 TIME_WAIT 表示主动关闭,CLOSE_WAIT 表示被动关闭。 ...因为如果是CLIENT端主动断掉当前连接的话,那么双方关闭这TCP连接共需要四packet:  ...

java多线程发牌 一个发牌 三个玩家_Java提取2个集合中的相同和不同元素代码示例...

Java提取2个集合中的相同和不同元素代码示例本文分享的示例代码实现提取2个集合中相同和不同的元素此处需要使用Collection集合所提供的一个方法:removeAll(Cellection list),removeAll方法用于从列表中移除指定...

Java面试问题汇总

*1、面向对象的特征有哪些...简单的说一个类就是一个封装了数据以及操作这些数据的代码的逻辑实体。在一个对象内部,某些代码或者数据可以是私有的,不能被外界访问。通过这种方式,对象对内部数据提供了不同级别的保护

java常见问题解决办法汇总

1.java.lang.NullPointerException  原因是:有空指针,有地址没赋值 2.Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: / by zero  原因是除数是0 3.ArrayIndexOutOfBoundsException ...

python语法基础汇总

文章目录python语法基础、简介及运算符什么是计算机语言编译型语言和解释型语言Python的介绍Python开发环境搭建Python的交互界面Python和Sublime的整合几概念基本语法字面量和变量变量和标识符数据类型类型检查...

一个计算机专业学生几年的编程经验汇总[转]

来学习Java也有两年头了,永远不敢说多么精通,但也想谈谈自己的感受,写给软件学院的同仁们,帮助大家在技术的道路上少一点弯路。说得伟大一点是希望大家为软件学院争气,其实最主要的还是大家自身的进步提升?? ...

特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

如果让你来设计一个算法来分析以下段落,你会怎么做? Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a ...

一个计算机专业学生几年的编程经验汇总

一个计算机专业学生几年的编程经验汇总 ======================================================================================================想来学习Java也有两个年头了,永远不敢说多么精通,但也想谈谈...

计算机考研复试经典考题汇总(次刷新世界观)

– 共享:资源可被多并发执行的进程使用 – 并发:可以在同一时间间隔处理多进程,需要硬件支持 – 虚拟:将物理实体映射成为多虚拟设备 – 异步:进程执行走走停停,每次进程执行速度可能不同,但OS需保证...

git log根据特定条件查询日志并统计修改的代码行数

想要统计就得有数据源,而 `git log` 命令恰恰就能提供这个数据源,`git log` 本身就是一个显示日志的命令,日志记录的是代码库变化的数据,类似于描述代码库变化的 “史书”,想要描述历史就需要大量的数据支撑,想...

一个人总结的java编程经验汇总

也是今天看博客的时候无疑中发现的,就看以几行就觉的不简单,发现很多转载的但是出自那里就不知道了。这里复制过来,提醒自己: 未来要走的路还很多很远,不能停下脚步。一定要keep moving。 --MJ 想来学习Java...

运维开发面试常见问题汇总(一直在更新)

1.我看你做过LVS,说一下你对LVS的理解? 2 DR模式和NAT模式的区别。优缺点 3.MySQL数据库也玩过是吧,说一下主从复制原理? 4. binlog里面日志格式有哪些,有什么区别?... 来场景题把,当upsteam到后端的时候,

一个计算机专业学生几年的Java编程经验汇总

1. 关于动态加载机制 学习Java比C++更容易理解OOP的思想,毕竟C++还混合了不少面向过程的成分。... 提供大家一个方法: 在命令行窗口运行Java程序的时候,加上这个很有用的参数: java -verbose *.class

帆软报表,异常问题汇总

164.导出excel 0kb 内存不够或者磁盘空间不足 163.Unresolvable Operation:mobile in class ReportDispatcher 排除jar包和插件影响的话,可能是LIC里面没有决策平台功能点 162.客户嵌入我们的url时出现报错...

PHP基础面试问题汇总

PHP是一个基于服务端来创建动态网站的脚本语言,您可以用PHP和HTML生成网站主页 什么是面向对象?主要特征是什么? 面向对象是程序的一种设计方式,它利于提高程序的重用性,使程序结构更加清晰。主要特征:封装、...

据我所知,这是第一个完整实现运动分割、动态目标追踪的「开源」动态SLAM系统!...

点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第时间送达今天给大家分享篇最新文章,VDO-SLAM :种动态目标感知的视觉SLAM系统,原文名称 VDO-SLAM :A Visual ...

Hadoop常见问题处理技巧汇总

1、用./bin/spark-shell启动spark时遇到异常:java.net.BindException: Can't assign requested address: Service 'sparkDriver' failed after 16 retries! 解决方法:add export SPARK_LOCAL_IP="127.0.0.1" to ...

四史答题软件安装包exe

四史答题软件安装包exe

Python-TCP

带你学习TCP控制以及通信 学习网络的概念以及含义

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包.zip

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

Spring Boot实战入门篇视频课程

通过大量的实战编码进行讲解,课程以Hello world为切入点。 第一章:对spring boot的特性、优缺点、场景进行详细讲解。 第二章:springboot核心功能 第三章:热部署的几种模式 第四章:Web开发的各种技术 第五章:数据访问层:spring data jpa、jdbctemplate、mybatis、redis 第六章:异常相关的处理 课程以实战为主,理论为辅相结合,学习完成后能实际参与spring boot的项目开发为目的。

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

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