关于字段计算的问题。请高手给个提示。

MS-SQL Server > 疑难问题 [问题点数:20分,结帖人jxc163]
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本版专家分:16740
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勋章
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名人 年度总版至少三次排名前十即授予名人勋章
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状元 2005年 总版技术专家分年内排行榜第一
2004年 总版技术专家分年内排行榜第一
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进士 2006年 总版技术专家分年内排行榜第六
2003年 总版技术专家分年内排行榜第八
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金牌 2005年6月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年5月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年4月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年3月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年2月 总版技术专家分月排行榜第一
2005年1月 总版技术专家分月排行榜第一
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2004年11月 总版技术专家分月排行榜第一
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jxc163

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唯一索引由两个字段 其中一个字段查询可以使用_数据库使用优化方法整理

特别说明:这篇文章比较长,希望你能保持耐心读完本文只是面对数据库应用开发的程序员,不适合专业 DBA ,DBA 在数据库性能优化方面需要了解更多的知识;本文许多示例及概念是基于 Oracle 数据库描述,对于其它关系...

创建了一表之后怎么再次在表中添加字段字段显示位置_Excel 数据透视表的千古难题:在分类字段内部排序...

这是网友的一求助,问题还挺典型的,因为用一般的方法确实很难解决。数据透视表中的值虽然可以排序,但是只能有一排序条件,无法设两优先级。如果有两字段,要求按第一个字段排序的同时,还要在分类中按第...

Java面试题全集(上)

2013年年底的时候,我看到了网上流传的一叫做《Java面试题大全》的东西,认真的阅读了以后发现里面的很多题目是重复且没有价值的题目,还有不少的参考答案也是错误的,于是我花了半月时间对这所谓的《Java面试...

sql 拼接int类型的字段_一套简单实用的SQL脚本(下篇)

点击上方SQL数据库开发,关注获取SQL视频教程SQL专栏SQL数据库基础知识...-SQL中的相除这里我们先要判断被除数是否为0,如果为0出一想输出的结果,这里我们返回空白(是字符类型,不是NULL),在不为0的时候就出...

使用SPCAMLEditor为Sharepoint列表增加鼠标移入提示字段

我们都知道,Sharepoint的... 下面便是几在使用中常碰到的问题: 1、分页问题,如果ITEM比较多的,用它自带的分页会把人急死的。(这我至今没有找到好的解决办法。希望高手能点拔我一下。) 2、字段值过长时把会...

python从菜鸟到高手李宁pdf_PYTHON从菜鸟到高手 清华大学出版社

推荐序 1前言 3本书配套资源 5篇 Python基础知识章 初识Python 31.1 Python简介 31.1.1 什么是Python 31.1.2 Python的应用领域 41.1.3 如何学好Python 51.1.4 P推荐序 1前言 3本书配套资源 5篇 Python基础知识章 ...

Kettle的一些常见问题

摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些... 我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起

分享两个关于数据库连接问题的解决方案

是一用powerbuilder开发的小系统,这东东跟两年前学的vb差不多,但是呢又不太一样,熟悉熟悉环境就开始做了,现在系统已经完成,总结一下这几天遇到的小问题,有时候解决不了确实挺烦人的,但愿一些用得到的...

kettle字符串操作不起作用_KETTLE常见问题(转)

KETTLE常见问题摘要:本文主要... Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来...

tableau 字段去重_Tableau-南丁格尔玫瑰图

原标题:Tableau-南丁格尔玫瑰图感谢关注天善智能,走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,... 看了些关于Tableau图表设计的资料,没有发现...

UNIX 技巧: UNIX 高手的另外 10 习惯

成为 UNIX 命令行高手 作为 Michael Stutz 优秀文章的后续,本文将提供另外 10 改进您的 UNIX® 命令行效率的好习惯。了解常见错误和克服它们的方法,并确切了解为何值得采用这 10 UNIX 习惯。 0 评论...

《骆昊-Java面试题全集(上)》学习笔记_2018_12_17

  2013年年底的时候,我看到了网上流传的一叫做《Java面试题大全》的东西,认真的阅读了以后发现里面的很多题目是重复且没有价值的题目,还有不少的参考答案也是错误的,于是我花了半月时间对这所谓的《Java...

计算机专业学生几年的编程经验汇总

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?? ...

Elasticsearch顶尖高手系列:高手进阶篇(一)

第1-节 01_结构化搜索_IT技术论坛案例背景介绍 课程大纲 IT技术论坛,案例背景 IT技术论坛中相关的数据,会在es中建立...自己遇到了问题,发帖子问一问。帖子会有人回复,还会有人浏览。当然了,还有一些论坛会提供

vue.js 每次循环五数据_Vuejs建议和最佳实践

如果你完全是Vue新手,那么这篇文章很可能不会你带来太多益处,因为你得有些Vue的基础才能理解文中所说的。如果你还没学会vue,建议你看看我们的这课程《Laravel&Vue深度整合实战第二版》,可以让你从完全...

bbs论坛数据库设计过程中遇到的问题请高手解答,谢谢

要求实现主帖和回帖的...还都是null啊,没变,以下是我写的代码哪里错了? --发主帖:心酸果冻在.Net技术版块发帖:怯怯的问:什么是.Net啊?微软的.Net广告超过半北京城啊... set nocount on go --不显示影

最全的SQL练习题,做完你不是高手我不信。

设有三关系: S(SNO, SNAME, AGE, SEX,Sdept) SC(SNO, CNO, GRADE) C(CNO, CNAME, TEACHER) 试用关系代数表达式表示下列查询: 1、查询学号为S3学生所学课程的课程名与任课教师名。 2、查询至少选修LIU老师所教...

计算机体系结构

  CPU与内存的那些事 ...下面是网上看到的一些关于内存和CPU方面的一些很不错的文章. 整理如下: 转: CPU的等待有多久? 原文标题:What Your Computer Does While You Wait 原文地址:

计算机经典书籍电子书合集

2楼 JAVA篇 此篇收录:.《Java 2 核心技术》、2.《Java编程语言》、3.《Effective Java》、4.《Java解惑》、5.《Java编程思想》 ...此篇收录:1....《你必须知道的495C语言问题》 4楼

kettle使用中遇到的一些常见问题总结

大数据在ETL处理过程中,使用的工具有kettle, dataStage,infomatica等等。kettle是属于开源免费的etl 工具。基于java开发,内置了很多强大的...下面简单对日常中使用kettle中出现的问题做一总结,方便自己也方便大...

计算机专业学生几年的编程经验汇总(好文要转)

计算机专业学生几年的编程经验汇总  绝对好文,该系列一共11篇,斑竹可以考虑置顶,各位坛友看完之后,java基础绝对有不小的提升!  =======================================================================...

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。很多人都能背出来Java语言的特点,所谓的动态加载机制等等。当然概念往往是先记住而后消化的,可有多少人真正去体会...

Redis 总结精讲 看一篇成高手系统(转)

本文围绕以下几点进行阐述 1、为什么使用redis ...6、redis和数据库双写一致性问题 7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题 8、如何解决redis的并发竞争问题 正文 1、为什么使用redis 分析:博主觉得...

计算机爱好者的不完整回忆(二十二)完美软件

2002年的时候,我所在城市的人事局搞了一...打字的冠军是我所在论坛的网友,每分钟151字,100%正确,关于我认为很难得,即便是每分钟200字99%正确我也不佩服,我后来做过一测试打字速度的软件,要求就是必须1

Redis 总结精讲 看一篇成高手系统-4

以及每种数据类型的使用场景5、redis的过期策略以及内存淘汰机制6、redis和数据库双写一致性问题7、如何应对缓存穿透和缓存雪崩问题8、如何解决redis的并发竞争问题正文1、为什么使用redis分析:博主觉得在项目中使用...

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。

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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。

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