如何把group以外的列显示出来??

rainlong 2003-11-17 12:27:38
比如:
使用日期 使用次数 使用时段
2003-10-31 3 11
2003-11-6 3 11
2003-11-13 1 12
2003-10-31 2 13
2003-11-5 5 14
2003-11-13 1 15
2003-11-12 1 16
2003-10-21 1 17
2003-10-31 1 17

我要按照select Max(useTimes) group by 使用日期 输出每天使用次数最多的记录,但是我如何取得使用时段呢??

比如:
使用日期 使用次数 使用时段
2003-10-31 3 11
2003-11-6 3 11
2003-11-13 1 12
2003-11-5 5 14
2003-11-12 1 16
2003-10-21 1 17

也就是把使用次数最多的整条记录提取出来.

请帮帮我这初学者吧??
先谢谢各位大虾了....

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愉快的登山者 2003-11-17
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select * from table1 as A
where 使用次数 = (select Max(使用次数) from table1 where 使用日期 = A.使用日期)
order by 使用日期
Benimarunikado 2003-11-17
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--根据作者需求,实现如下:
CREATE TABLE TABLE1(
RECORDID INT IDENTITY(1,1)NOT NULL,
使用日期 DATETIME,
使用次数 CHAR(10),
使用时段 CHAR(10)
)

GO

INSERT INTO TABLE1
VALUES('2003-10-31','3','11')

INSERT INTO TABLE1
VALUES('2003-11-6','3','11')

INSERT INTO TABLE1
VALUES('2003-11-13','1','12')

INSERT INTO TABLE1
VALUES('2003-10-31','2','13')

INSERT INTO TABLE1
VALUES('2003-11-5','5','14')

INSERT INTO TABLE1
VALUES('2003-11-13','1','15')

INSERT INTO TABLE1
VALUES('2003-11-12','1','16')

INSERT INTO TABLE1
VALUES('2003-10-21','1','17')

INSERT INTO TABLE1
VALUES('2003-10-31','1','17')

GO

SELECT 使用日期,使用时段,使用次数 FROM(
SELECT A.* FROM TABLE1 AS A JOIN
(SELECT 使用日期,MAX(使用次数) AS 使用次数
FROM TABLE1 GROUP BY 使用日期)AS B
ON A.使用日期=B.使用日期 AND A.使用次数=B.使用次数
)AS YOUWANT

--在SQL SERVER 2000 下通过测试!

tj_dns(愉快的登山者 MVP) 和 zjcxc(邹建) 真是强!!!佩服ing...
zjcxc 元老 2003-11-17
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select a.*
from 表 a join (
select 使用日期,aa=max(使用次数) from 表 group by 使用日期
) b on a.使用日期=b.使用日期 and a.使用次数=b.aa
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[护栏(bollard)] · 训练集:2239 张 · 验证集:640 张 · 测试集:320 张 · 总计:3199 张 城市街道护栏目标检测数据集... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 94 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7341** mAP50-95 | 0.3921 Precision | 0.7873 Recall | 0.6713 train/box_loss | 1.5260 train/cls_loss | 0.8206 val/box_loss | 1.7977 val/cls_loss | 1.1156 【训练过程分析】 94 轮训练后 mAP50 为 0.7341,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.3921,和 mAP50 差距 0.34,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7873、Recall 0.6713,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检、漏检样本做针对性增强。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。 3. 调优 NMS 和置信度阈值:当前精召偏低,适当调整过滤阈值平衡输出质量。 【预测效果展示】

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