我对MySQL有个问题。我需要两个特定时间之间来自MySQL的数据的平均值。
为此,我使用:
select avg(Column)
from Databasename.tablename
where datetime BETWEEN '2012-09-08 00:00:00' AND '2012-09-08 15:30:00'
现在,我需要的是给定时间内每5分钟的平均数据。通过使用此命令:
select avg(Column)
from Databasename.Tablename
where datetime BETWEEN '2012-09-
我们的主要数据库是MySQL。
很少有查询使用相当常见的DATE_SUB($date, INTERVAL $duration $type)。
我们正在H2数据库上运行测试,而DATE_SUB()函数的缺乏造成了一个问题。
我们有一个想法,创建一个用户H2函数来复制MySQL行为--我有两次不同的尝试,这两种实现都存在,并且分别映射。
CREATE ALIAS IF NOT EXISTS DATE_SUB FOR "xxx.yyy.Zzz.dateSubtract";
public Zzz {
...
public static Date
我想要一个函数或包来绘制具有95%置信区间的正常Q-Q图,但我没有找到GLM,只有car包中的GAM模型和响应变量。在我的示例中: #Data set example
p <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/PEN-533/master/bradysia-greenhouse.csv")
#Quasi Poisson GLM
m1 <- glm(bradysia ~ area + mes, family="quasipoisson", data=p)
#Norma
我已经在我的flink应用程序中注册了两个jdbc表,并希望加入它们并将结果转换为常规的datastream。但是当我加入这些表时会出错
Exception in thread "main" org.apache.flink.table.api.TableException: Table sink 'default_catalog.default_database.Unregistered_DataStream_Sink_1' doesn't support consuming update and delete changes which is pro
我有一些数据是通过间歇性访谈得出的,在这些访谈中,一个人被问到他们是否有某种症状。最后一次每个人都知道没有这个特殊的症状,被称为tstart。如果适用的话,观察到患者出现症状的时间是tstop。使用R中的survival包,使用Surv函数创建一个生存对象,指定这是间隔删失数据。我想要一个生存函数的非参数极大似然估计。这可以使用survfit函数来实现,它似乎是通过调用内部函数survfitTurnbull来实现的。由此产生的置信区间大得难以置信。我不明白为什么会这样。
# A random sample of the data using dput()
structure(list(tsta
在前面的一个问题()中,有人要求以最快的方式实现以下功能:
np.array([np.interp(X[i], x, Y[i]) for i in range(len(X))])
假设X和Y是多行矩阵,所以for循环成本很高。在这种情况下,有一个很好的解决方案,可以避免for循环(请参阅上面的链接答案)。
我面临一个非常类似的问题,但我不清楚在这种情况下是否可以避免for循环:
np.array([np.interp(x, X[i], Y[i]) for i in range(len(X))])
换句话说,我想使用线性插值对存储在两个矩阵X和Y行中的大量信号进行采样。我本来希望在numpy或