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让我有点晕的问题,关于提取不完全匹配的行。
monkely
2004-12-01 03:25:04
表1
f1 f2 f3 v1 v2
1 1 2 0 1
1 1 3 0 1
2 1 1 1 1
表2
f1 f2 f3 v1 v2
1 1 2 0 0
1 0 1 0 1
1 1 3 0 2
2 1 1 1 1
两表中f1,f2,f3均为关键字段,v1,v2均为数值字段,我想把
1 0 1 0 1这行提出来,就是说把表2中的f1,f2,f3字段与表1中f1,f2,f3三个关键字段不完全匹配的行提出来
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让我有点晕的问题,关于提取不完全匹配的行。
表1 f1f2f3 v1v2 11201 11301 21111 表2 f1f2f3v1v2 11200 10101 11302 21111 两表中f1,f2,f3均为关键字段,v1,v2均为数值字段,我想把 10101这行提出来,就是说把表2中的f1,f2,f3字段与表1中f1,f2,f3三个关键字段不完全匹配的行提出来
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monkely
2004-12-01
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小李铅笔刀的为正解
lmj2003
2004-12-01
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SELECT a.f1,a.f2.a.f3,a.v1,a.v2
FROM 表2 a,表2 b
WHERE (a.f1<>b.f1) AND (a.f2<>b.f2) AND (a.f3<>b.f3)
comszsoft
2004-12-01
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select t2.* from t2 where f1 not in(select f1 from t1) or f2 not in(select f2 from t1) or f3 not in(select f3 from t1)
测试通过
lsxaa
2004-12-01
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select *
from 表2 a
where not exists(select 1 from 表1 where f1=a.f1 and f2=a.f2 and f3=a.f3)
lmj2003
2004-12-01
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我也想知道帮你顶
卷积神经网络人脸特征
提取
,cnn卷积神经网络模型
卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体
匹配
重建热情。从概念看,基于学习算法能够捕获全局的语义信息,比如基于高光和反射的先验条件,便于得到更加稳健的
匹配
。目前已经探求一些两视图立体
匹配
,用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果,并且逐步超过立体
匹配
领域的传统方法。事实上,立体
匹配
任务
完全
适合使用CNN,因为图像对是已经过修正过的,因此立体
匹配
问题
转化为水平方向上逐像素的视差估计。 与双目立体
匹配
不同的是,MVS的输入是任意数目的视图,这是深度学习方法需要解决的一个棘手的
【LeGO-LOAM论文阅读(二)--特征
提取
(二)】
上篇博客介绍了特征
提取
的原理以及坐标转化和插值的源码理解,这篇将介绍特征
提取
的后续算法模块。
从kraken2注释结果中
提取
指定物种序列
对二代测序的数据,可以使用一些软件进
行
物种注释,从而了解样本环境中的微生态状况。常用的物种注释软件包括MetaPhlAn系列、Kraken系列等等,不好意思我就记得这俩,因为平时就用着俩。 MetaPhlAn是在HUMAnN中附带的,而且使用过程中存在两个
问题
:一个是检出率不够高,除非是丰度或者
匹配
程度特别高的物种,否则很难检测出来;另一个是数据库更新不够方便,目前的特征序列数据库应该还是201901的版本,所以有些新物种不会得到注释。而Kraken采用哈希表作为检索方式,虽然特异性尚需讨论,但检出率非常高
PCtoLCD2002液晶字库代码
提取
工具专业版实战应用
PCtoLCD2002是一款专为嵌入式系统开发者打造的字库生成工具,其核心功能是将标准TrueType字体(.TTF)转换为适用于单色或灰度LCD显示屏的点阵数据。工具采用模块化架构,集成字体渲染引擎、字符编码器、预览模块和代码生成器四大组件,支持从字体导入到C数组输出的全流程处理。在实际项目中,并非所有字符都需要纳入字库。盲目包含全集会造成Flash资源浪费。合理的做法是依据产品文案统计,
提取
高频使用字符构成最小集。PCtoLCD2002提供“自定义编码区间”功能,允许手动输入起始与结束码位。
ACCP学习旅程之----- SQL Server(第五章 数据查询(二))
特别注意:主外健关系中,名字可以不同,类型和长度必须相同。 1¥ 模糊查询 模糊查询
提取
的数据不一定是确切的,查询者对查询条件也是模糊的、大概的、不特别明确的。 1$ 使用Like进
行
模糊查询 Like运算符用于
匹配
字符串或字符串的一部分 只能用于字符串,所以仅用于char或varchar数据类型 2$ 使用Between…And在某个范围内...
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