var result=from u in db.Table
group u by new
{
u.Name,
u.IsActive
}
into g
select new
{
DaySum =g.Sum(c=>c.Quantity),
MonthSum =(from n in g
where n.Date.AddDays(-yourDate.Day)<n.Date<yourDate
select n.Quantity).Sum(),
YearSum=(from n in g
where n.Date.AddMonths(-yourDate.Month).AddDays(-yourDate.Day)<n.Date<yourDate
select n.Quantity).Sum()
};
接：EXCEL问题集合2[@more@]A列记录几百条，如何对这列计数(重复的数值不计)我只能做到新建一列，B列，然后第一个单元格countif（$A$1:$A$100,A1)，然后拖动到全部新列。最后在新列下面用sumif(B...
1. 这本书对Python的知识点的描述很详细，而且排版看的很舒服. 2. 几个例题：假装自己从零开始学，将一些有代表性、有意思的例题抽取出来. 3. 还有自己对一部分课后复习题，全部课后上机实践题的解题思路
次可行性研究报告对《机房收费系统》软件做了全面细致的市场的调查，明所要开发的软件具有的功能，性能，限制，环境等，考虑机房收费系统的法律可行性，技术可行性和经济可行性。项目分析员进行下一步的前提，是软件...
tcp 和 udp的区别？ TCP 协议官方定义 维基百科介绍 ...TCP/IP 协议是一个协议簇，包括很多协议。命名为 TCP/IP 协议的原因是 TCP 和 IP 这两个协议非常重要，应用很广。 TCP 和 UDP 都是 TCP/IP...
第一章 测试基础 7 什么是软件测试： 7 ★软件测试的目的、意义：（怎么做好软件测试） 7 3.软件生命周期： 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型： 8 V模型 9 2.内部测试 10 3外部测试： 10 验收测试：（在系统...
一、瀑布模型 1.1什么是瀑布模型 1.2特点 1.3优缺点 1.4客户需求 二、快速原型模型 2.1什么是快速原型模型 2.2优缺点 2.3快速原型模型的思想产生、原理及运用方式 2.4类型 2.5开发步骤 三、增量模型 3.1...
千呼万唤始出来！2019年工资个税计算方法来了！预扣预缴，多退少补！ 累计预扣法的来源 ...3、税务机关将通过提供扣缴软件，由单位录入当月收入、扣除等金额后，自动计算出每一个纳税人自年初起累...
random是Python标准库之一，直接导入即可使用。本文介绍random中常用方法的用法。 一、生成随机的整数 # coding=utf-8 import random print(random.randint(1, 5)) print(random.randrange(0, 5...
本文介绍一下主成分分析、因子分析，进而介绍它们之间的区别和联系。 两个方法的推导我也还有一些...从其介绍中我们可以知道，主成分分析实际上是将相关性很强的变量通过一定的线性组合合并成一个综合变量，达到降...
JavaScript 的组成 JavaScript 由以下三部分组成： ECMAScript（核心）：JavaScript 语言基础 ...BOM（浏览器对象模型）：提供了浏览器窗口之间进行交互的对象和方法 JS 的基本数据类型和引用数据类型 ...
暑假结束了，盼来了最美好的秋天~欢迎一起学习硬核SPSS，我是一支快乐迭代的分析狮天天，让我们用努力坚持以...这个系列已经写了5篇，在市场调研的工作中，前面介绍的方法再加上描述统计(描述统计很简单，自己翻翻书...
因子分析：通过研究多个变量间相关矩阵(或协方差矩阵)的内部依赖关系，找出能够综合所有变量主要信息的少数几个随机变量，这几个随机变量不能直接测量，被称为公因子。好像很复杂的样子，举例说明一下，会简单很多。...
在测试数据上计算日收益率和对数收益率,和基于两种收益率的累计收益率,比较了一下两种累计收益率,通过每天日收益率累计计算是在python金融数据分析中看到的,另一种是佐治亚理工公开课cs7646中介绍的一种方法,用当前...
一、 滑动窗口协议引入、 二、 后退 N 帧协议 滑动窗口、 三、 后退 N 帧协议 运行过程、 四、 后退 N 帧协议 发送方数据分类、 五、 后退 N 帧协议 发送方 需要 响应的事件、 六、 后退 N 帧协议 接收方 需要 ...
如何从多个变量中综合为少数几个代表性变量，既能够代表原始变量的绝大多数信息，又互不相关，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，这时就需要进行主成分分析。 第一节 主成分分析的原理及模型 一、
在对比较大的数据进行分析时，一项基本的工作就是有效的数据累计（summarization）：计算累计（aggragation）指标，如sum()、mean()、median()、min()和max()，其中每一项指标都呈现出大数据集的特征。 一、简单...
对于算法的学习，我也是从一个小白一步步走来，当然，现在仍然很菜，，，不过，鉴于我觉得还有一些人比我更菜了，我决定谈谈我算法学习过程走过的坑，以及自己总结的一些经验。 切勿盲目刷题：刷题前的知识积累 说...
本篇内容从4个方面介绍了我对游戏运营工作的的理解： ...一、工作指标 一家游戏公司的主营业务有：研发(Blizzard，Supercell)、发行、渠道(37wan，小米)、媒体(17173，多玩)、工具(Testin，Tal...
最近，有些用户在尝试安装微软Windows 7和Windows Server 2008 R2的累计补丁包时发现，其步骤并不是那么便利。 本文中谈到的一些小技巧...微软从5月17日起提供Convenience rollup的下载，这是Windows 7 SP1和Windows...
描述性统计部分（一）—-统计量标签（空格分隔）： 概率论与数理统计1、期望E(X)E(X)又叫均值、加权算术平均值，其计算公式为：E(X)=∑ni=1xin=∑ji=1xi⋅ki∑ji=1ki=∑i=1∞xi⋅pi=∫∞−∞x⋅f(x)dx=∑i=1∞g(yi)...
上一节提到在累计主循环次数来实现计时，随着主函数里任务量的增加，为了保证延时时间的准确性，要不断修正设定上限阀值const_time_level 。我们该怎么解决这个问题呢？本节教大家利用累计定时中断次数的方法来解决...
泊松分布（Poisson）是一种统计与概率学中常见的离散概率分布，适合用于描述单位时间（单位面积）内随机事件发生的次数（个数），例如：一分钟内不断抛硬币并得到正面向上的次数为 30 次，求解得到正面向上次数为 50...
java基础-1 java基础-2 Dubbo面试题 springboot面试题 ...Dubbo是阿里巴巴开源的基于 Java 的高性能 RPC 分布式服务框架，现已...dubbo是一个分布式框架，远程服务调用的分布式框架，其核心部分包含：...
深度强化学习系列之一，深度强化学习概述
假设检验 差异性检验: t检验、秩和检验（如wilcox检验）、Kolmogorov-Smirnov检验 ...1.假设检验是统计推断的一个主要部分 2. 对某一个事情提出疑问，解决疑问的过程往往是先做一个和疑问相关的假设，然后在这个...
**数据（date）是描述和解释研究对象而搜集、分析和汇总的事实和数字。应用于特定对象而搜集的所有数据称为研究的数据集。表1-1 是我国上市公司分行业的平均市盈率的数据集（部分）。通过对全部制造业上市公司的市盈...
TCP和UDP处在同一层---运输层，但是TCP和UDP最不同的地方是，TCP提供了一种可靠的数据传输服务，TCP是面向连接的，也就是说，利用TCP通信的两台主机首先要经历一个“拨打电话”的过程，等到通信准备结束才开始传输...
高效诊断性能问题，需要提供完整可用的统计信息，好比医生给病人看病的望闻问切，才能够正确的确诊，然后再开出相应的药方。Oracle数据库为系统、会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息。本文主要描述...
统计7天之内每天的数目 select date_format(createTime,'%Y-%m-%d') as 日期, count(1) as 数量 from t_bs_reqocrcode_log where createTime >= date(now()) - interval 7 day group by day(createTime);
作为SEOER们经常要查看站长工具、百度统计之类的相关数据，但往往作为新手SEO会对一些数据感到困惑，甚至连这些数据代表什么，它们有什么区别都无法分清，例如，百度统计里面的入口页和受访页，今天在这里一次性给...
