!!!关于时间查询的问题!!!

捷于晨 2015-09-30 01:00:37
小弟最近做一个小程序,遇到一点问题,麻烦大神们指点一下吧:
现有两张表:
表1,表2
表1中有几个字段 分别是 账户、开始时间、结束时间
表2中有几个字段 是 链接、访问时间

表2 的 链接中包含账户

现在要做的是统计表2中 访问时间 在 表1账户 的开始到结束时间内 总共有几次?
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edgesun 2015-10-01
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可以进一步添加 WHERE 子句, WHERE B.userid=
edgesun 2015-10-01
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表1-table1: userid, username, begintime, endtime 表2-table2: id, userid, url, visittime
SELECT COUNT(*) FROM table2 AS B INNER JOIN table1 AS A ON B.userid=A.userid WHERE B.visittime BETWEEN A.begintime AND A.endtime
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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