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-
给定一个由起点和终点(两个浮点)定义的区间,我想确定与第二个区间的交集范围。例如:
int1 = [2. , 5.]
int2 = [2.2, 7.]
>>> desired_function(int1, int2)
2.8
它应该处理所有相交的可能性(无相交,部分相交,完全相交,也负范围等)。我的尝试如下所示:
def intersection(int1, int2):
#case 1: partial intersection over the left or right border
if (int2[0]<=int1[0] and int2
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
在一个问题中,我必须找到满足以下条件(称为几乎排序间隔)的数组的连续子序列数。
序列中的第一个数字是最小的。
最后一个数字是最大的。
我编写了以下代码,这给了我超过错误的时间限制。如何优化算法和代码。
import sys
def ans(values):
total=0;
small=[] # Taking a array which contains the smallest till that index
svar1,lvar2=values[0],values[0]
for i in range(len(values)):
if svar1&l
我想找出两个整数之间的偶校验数的个数。以下是我到目前为止写的内容: #include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define fastio \
ios_base::sync_with_stdio(false); \
cin.tie(NULL)
#define ll long long int
bool findParity(ll x)
{
ll y = x ^ (x >> 1);
y = y ^ (y >> 2);
y
为了补充提出的问题,我想问如何在一定的时间间隔内找到所有的根,直到某种粒度。现在我用穷人的方法找到了根源
import numpy as np
x = np.linspace(0,10,1000)
data = np.sin(x)
roots = (np.abs(data) < 0.1)
# Cluster the data using some other poor man's approach
我有一个关于MATLAB插值图是绘图数据的问题。X轴是t,y轴是rpmm
当我输入y值时,我想找到x值。但我遇到了错误信息
在找到y值的情况下,当我输入x值而不是x值时,我可以找到y值。
interp1(t,rpmm,30)
ans =
719.9229
interp1(rpmm,t,1200)
Error using griddedInterpolant
The grid vectors are not strictly monotonic increasing.
Error in interp1 (line 183)
F = griddedInterpolant
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