1、需求： 有多个表数据，格式一致，需要创建到1个数据透视表。 2、举例： 比如要分析工资的数据，工资表是按月分了不同Sheet管理的，现在需要把12个月的数据放到一起创建1个数据透视表。 ?...3、代码实现 用过Excel的应该都用过透视表功能，透视表功能非常强大，而且简单易用，我们一般用透视表都是处理单独1个Sheet的数据，如果要完成多个Sheet的透视处理，可能大家想到的最直接的方法是复制到...我们要完成这个功能，比较好的方法是用SQL语句将多个表拼接到一起再用数据透视表。...用SQL语句对数据源的格式要求比较严格，所以表格要比较规范，建议： 标题在第1行 每一列保证数据格式是一致的，不要又有数字又有文本 如果你会SQL语句的话，不需要VBA也可以完成这个任务，例子需要的SQL...Union All Select *,'2月' as 月份 from [2月$] Union All Select *,'3月' as 月份 from [3月$] 'x月' as 月份目的是为了在透视表里看出数据是属于哪一个
CALCULATE的FILTER筛选条件，有如下几种情况：1 多个筛选条件来自同一个表，取交集用“&&”连接，取并集用“||”连接。...2 多个筛选条件来自不同的表，用逗号隔开的多个FILTER，默认取得是交集。3 多个筛选条件来自不同的表，要取并集，该怎么办呢？...解决方案理论上讲，多个维度表和事实表都有关系，维度表的所有列都可以添加到事实表中去，然后再对一个事实表做多条件筛选就能达到目的。但是，行数很多的事实表新建列，文件会变大，这不符合星型架构建模原则。...直接在度量值的公式中，先用CROSSJOIN将不同的表交叉到一个表，再基于这个表去做取并集的多条件筛选，就能达到目的。举例以购买客户数为例，统计负责人是张三或者省份是北京的去重客户数。...模型销售表客户人员表客户省份表度量值 购买客户数：#ActiveCustomer = DISTINCTCOUNT('销售表'[客户])i 张三负责的客户或者省份是北京的客户中的购买客户数，受上下文中的人员和省份筛选变化
Apache通过在HTTP头中附带的 host参数来判断用户需要访问哪一个网站。...例如要在一台服务器上设置如下两个站点： http://www.test1.com http://www.test1.com ---------------------------------------...第一步：开启Apache的vhost模块 在 http.conf 配置文件中，找到下面的代码行，删除前面的 # 号，并开启这个 vhost 模块。...在 http.conf 文件中加入一行 Include /etc/httpd/conf/vhost.conf，将 vhost.conf 文件内容包含进来。...第三步：在/etc/hosts文件中将网站的域名绑定到本地环回地址上（在hosts文件末尾加入以下信息） 127.0.0.1 www.test1.com 127.0.0.1 www.test2.com
MySQL 允许你在 JSON 数据上创建索引测试用例CREATE TABLE `student` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar...表的courses字段中，为JSON数据内的course_id键创建索引。...那么 MySQL 5.7 如何在 JSON 数据上创建索引？...filtered: 100.00 Extra: Using where; Ft_hints: no_ranking1 row in set, 1 warning (0.00 sec)结论JSON 数据类型是在...它提供验证功能，允许创建索引，并使用 JSON 函数操作 JSON 数据。 它是 TEXT 数据类型的最佳替代品。
excelperfect 很多情形下，我们都需要在多个工作表中有同样的数据。此时，可以使用Excel的“组”功能，当在一个工作表中输入数据时，这些数据也被同时输入到其它成组的工作表中。...如下图1所示，将工作表成组后，在一个工作表中输入的数据将同时输入到其它工作表。 ?...图1 要成组工作表，先按住Ctrl键，然后在工作簿左下角单击要加入组中的工作表名称，此时工作簿标题中会出现“名称+组”，如下图2所示。 ?...图2 注意，如果一直保持工作表“组合”状态，可能会不小心在工作表中输入其它工作表中不想要的内容。因此，要及时解除组合状态。...单击除用于输入内容的工作表外的任意工作表名称，则可解除工作表组合；或者在工作表名称标签中单击右键，在快捷菜单中选取“取消组合工作表”命令。
也就是说它是在完整的句子上训练的，而不是像“汽车”、“狗”等离散的分类，这一点对于应用至关重要。当训练完整的短语时，模型可以学习更多的东西，并识别照片和文本之间的模式。...他们还证明，当在相当大的照片和与之相对应的句子数据集上进行训练时，该模型是可以作为分类器的。...CLIP在发布的时候能在无任何微调的情况下（zero-shot ），在 ImageNet 数据集上的分类表现超 ResNets-50 微调后的效果，也就是说他是非常有用的。...所以数据集必须同时返回句子和图像。所以需要使用DistilBERT标记器对句子(标题)进行标记，然后将标记id (input_ids)和注意掩码提供给DistilBERT。...也就是说CLIP这种方法在小数据集上自定义也是可行的。
论文名称：EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers...数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器，下一步就是加载之前保存的JSON文件，使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: data = load_dataset("json...] 结果如下： Dataset({ features: ['instruction', 'input', 'output'], num_rows: 1897 }) 接下来，我们需要从加载的数据集中创建提示并标记它们...数据准备的最后一步是将数据集分成单独的训练集和验证集: train_val = data["train"].train_test_split( test_size=200, shuffle=...然后在模型上调用torch.compile()函数，该函数编译模型的计算图并准备使用PyTorch 2进行训练。 训练过程在A100上持续了大约2个小时。
在多个公开时序知识图谱（TKG）基准数据集上，新模型 CyGNet 在未来事实（链接）预测任务上均实现了 SOTA 结果。 知识图谱在知识驱动的信息检索、自然语言理解和推荐系统领域有着广泛的应用。...最后，研究者在 ICEWS18、ICEWS14、GDELT、WIKI 和 YAGO 等 5 个公开 TKG 基准数据集上进行了广泛的实验，结果表明 CyGNet 在未来事实（链接）预测任务上优于以往 SOTA...前者从一个具有重复事实的特定历史词汇表中选择实体，后者从整个实体词汇表选择实体。 ? 在训练过程中，研究者按照时间顺序依次训练每个时间片的知识图谱。...实验分析 链路预测实验结果 研究者在以下五个公开 TKG 基准数据集上进行了实验，如下表 2 和 3 所示。...CyGNet 模型在预测未来事实的链路预测任务上的表现超过所有 baseline 模型，这说明了 CyGNet 可以通过结合复制机制和生成机制有效地建模时序知识图谱数据。 ?
关注公众号，发现CV技术之美 本文分享 CVPR 2022 论文『BEVT: BERT Pretraining of Video Transformers』，复旦&微软提出 Video 版本 BERT，在多个视频数据集上...人们经常发现，从头开始在视频上学习表示在计算上非常昂贵，即使不是数亿个样本的话，也需要数百万个样本的超大规模数据集。...04 实验 上表展示了不同预训练方法在多个数据集上的实验结果。 上表展示了用不同的方法去除时间信息的实验结果。...可以看出，在K400等空间线索占主导地位的数据集上，将模型与空间先验进行调整，例如在图像上进行预训练，可以获得良好的性能。...上表展示了BEVT在SSv2和DIVING48数据集上和SOTA结果的对比。
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...这些问题本身需要大量理解，那么将问题简化并集中于在 TensorFlow 上实现 LSTM 的细节（比如输入格式化、LSTM 单元格以及网络结构设计），会是个不错的选择。...其中的输入数据是一个像素值的集合。我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。 实现 在动手写代码之前，先规划一下实现的蓝图，可以使写代码的过程更加直观。...代码 在开始的时候，先导入一些必要的依赖关系、数据集，并声明一些常量。设定 batch_size=128 、 num_units=128。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。
在最近的研究中，这两个算法与近200种其他算法在100多个数据集上的平均值相比较，它们的效果最好。 在这篇文章中，我们将回顾这个研究，并考虑一些测试算法在我们机器学习问题上的应用。...“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。 在这里下载PDF。 在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族）的179个分类器。...获取免费的算法思维导图 image.png 我已经创建了一个按照类型组织的60多个算法的方便的思维导图。...UCI机器中的数据集通常是标准化的，但是不足以在原始状态下用于这样的研究。 这已经在“ 关于为分类器准备数据的论述 ” 一文中指出。...因此，您需要在没有数据遗漏（交叉验证折叠内的数据缩放/变换等）的情况下，投入大量的前期时间来设计强大的测试工具（交叉验证，很多折叠，也许是单独的验证数据集） 现在我认为这是理所当然的应用问题。
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。...Cora 数据集包含 2708 篇科学出版物，分为七类之一。...这样做以后数字也对不上，显然是因为“Cora 数据集有重复的边”，需要我们进行数据的清洗 另一个奇怪的事实是，移除用于训练、验证和测试的节点后，还有其他节点。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。 我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...由于这是一个小数据集，因此这些结果对选择的随机种子很敏感。缓解该问题的一种解决方案是像作者一样取 100（或更多）次运行的平均值。 最后，让我们看一下损失和准确率曲线。
应用场景数据仓库建设数据整合：在构建数据仓库时，需要从多个数据源中提取、清洗、转换数据，并将其整合到数据仓库中。...数据分析与报告临时数据集创建：在进行数据分析时，可能需要对原始数据进行复杂的查询和转换，以生成特定的数据集。这些临时数据集可以用于生成报告、进行统计分析或作为进一步分析的基础。...使用结果集创建表，可以快速生成这些临时数据集，提高数据分析的效率。报表数据准备：对于定期生成的报表，如月度销售报告、季度财务报表等，可以将报表所需的数据通过查询结果集创建为一个专门的表。...查询条件是两个表中相同vip_id的记录在多个字段上存在差异，且a表中的记录创建日期早于两天前。查询结果按a表的创建日期升序排序。注意事项索引和约束：通过结果集创建的表默认不会包含索引和约束。...在创建表后，可以根据需要为新表添加索引和约束，以提高查询性能和数据完整性。数据类型：新表中列的数据类型将根据查询结果中的数据类型自动推断。如果需要特定的数据类型或长度，可以在创建表后对列进行修改。
问题描述： 在管理信息系统或者动态网站开发时，离不开数据库的使用。...以SQLite数据库为例，系统运行时要求数据库和对应的数据表已存在，一种方案是提前建好数据库和所有表，再一种方案是系统初始化时自动创建数据库或者相应的数据表。...本文介绍第二种方法的思路和实现，自动测试数据库中是否存在某个表，如果不存在就创建。对于SQLite数据库来说，关键是系统表sqlite_master，这个表中记录了所有用户表的信息。例如： ?
使用Oracle Database Cloud Service创建克隆数据库，不需要配置或者执行通过RMAN执行DUPLICATE，只需要对生产库做一次快照，然后进行克隆，这个过程很快就完成了。...在创建快照之前，首先登录到数据库创建一张表，插入一些数据并提交事务，这用于我们克隆完成之后进行数据验证。 ?...现在登录到克隆数据库，检查之前创建的那张表。 ? The first table was created before thesnapshot and thus it’s there....我们发现，在快照之前创建的那张表存在，但创建克隆数据库之后的那张表查不到。...在Oracle Cloud 服务上创建克隆数据库是非常方便的，在每一个实验的账号上，会有500G的免费存储空间，假如每一个数据库服务分配150G，那么仅仅在实验账号上我们就可以创建一个生产数据库，一个快照数据库和一个克隆数据库
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。...在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。...Numerai数据集数据集包含全球股市数十年的历史数据，在Numerai的锦标赛中，使用这个数据集来进行股票的投资收益预测和加密币NMR的收益预测。 为什么选择VAE？...在本文中我们使用了最原始的VAE，我们称之为vanilla VAE（以下称为原始VAE） VAE架构 编码器由一个或多个全连接的层组成，其中最后一层输出正态分布的均值和方差。...Numerai 训练数据集上的 KL 散度的直方图 这是MSE损失的直方图。 下图是Numerai 训练数据集的 KL 散度和均方误差的可视化。
此外，我们还将看到如何在自定义数据集上训练它，以便你可以将其适应你的数据。 Darknet 我们认为没有比你可以在他们的网站链接中找到的定义更好地描述Darknet了。...看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。 克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。...因此，在每次编译时都去重新编写g++等命令将会非常费力… 那么我们要做的是创建一个makefile，它已经包含了这个命令，并且我们所需要做的就是运行makefile来编译代码。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。
一、 背景描述 在项目交付中，经常有人会问“如何在数据库中查询表的创建时间？” ，那么究竟如何在GaussDB(DWS)中查找对象的创建时间呢？...：需要有系统管理员权限才可以访问。...创建测试表 创建测试表，用于后续查询测试。 --定义一个表，使用HASH分布。...GaussDB A数据库对象包括DATABASE、USER、schema、TABLE等。通过修改该配置参数的值，可以只审计需要的数据库对象的操作。...DDL 信息，从而确定表的创建时间。
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