我们经常需要汇总数据而不用把它们实际检索出来，为此MySQL提供了专门的函数。使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成。
本文介绍了如何汇总数据，包括使用聚集函数、组合聚集函数等。同时介绍了如何对不同值进行汇总，以及如何使用SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等函数进行计算。
工作中经常需要汇总数据而不是将它们全部检索出来（实际数据本身：返回实际数据是对时间和处理资源的浪费），这种类型的检索有以下特点：
用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算，如求磁盘总容量、网络流量，只依赖于Zabbix-Server，与Zabbix-Agent和proxy无关。Calcuated Items也可用于Trigger，配置与Items相同。
No.3期 算法设计与分析理论 在计算机科学中，研究算法的设计和评价算法“好坏”的分支，称为算法设计与分析理论。它研究如何去设计解决问题的算法，同时给出一个对算法在计算机中执行的时间和空间效率，评价这个算法是不是足够快、占用的空间足够小。到目前为止，高速的 CPU 和高速大容量的寄存器、缓存和内存依然是很昂贵的计算资源。另外，CPU 的运算速度和内存容量相对目前的大数据来说依然是不够的。所以设计高效率的算法，一方面是为了节约时间；另一方面也是为了节省金钱。从另一个方面讲，如果计算机的速度非常快、内存非常大
一般情况下，我们需要的聚合数据(总和，平均数，最大最小值等)并不总是存储在表中。 但可以通过执行存储数据的计算来获取它。
starting value：给定计数器的起始值、初始值，第一次迭代时，会把该值赋给计数器
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
选择排序法指每次选择所要排序的数组中的最大值(由大到小排序，由小到大排序则选择最小值)，将这个数组元素的值与最前面没有进行排序的数组元素的值互换。
x(1) 指的是 第一个训练集里值为2104的输入值， 这个就是第一行里的x x(2) 等于1416。这是第二个x y(1) 等于460，这是第一个训练集样本的y值， 这就是(1)所代表的含义。
关键字：Collections.sort(从小到大)；Collections.reverse(从大到小)
count 计数函数 计算某个字段出现的里面的内容 不为null 就+1
先看一下两个例子： 十个成绩，求总分，最高分，最低分 //输入10个成绩，求总分，最高，最低 var arr=new Array(67,45,56,12,90,98,23,43,56,99,97); var g=0; var d=arr[0];//定义最小开始时等于第一个数 var z=0; for(var i=0;i<arr.length;i++){ z=z+arr[i]; if(arr[i]>g){
爱可生 DBA 团队成员，负责项目日常问题处理及公司平台问题排查。热爱 IT，喜欢在互联网里畅游，擅长摄影、厨艺，不会厨艺的 DBA 不是好司机，didi~
前言 趁着8月还没结束，更新一篇算法练习。 正文 1. Alyona and mex 题目链接 题目大意： mex()定义：mex(arr)是 数组arr的最小且不属于S的整数，比如说 mex([0,1])=2； 现在需要构造一个长度为n的数组，元素为非负整数； 给出的m个区间(l[i], r[i])，所有的mex([l[i], r[i])的最小值最大； n and m (1 ≤ n, m ≤ 10^5)。 先输出f(i)最小值的最大值，再输出n个元素； 输出的值在0~1e9之间，如果有多个答
问题描述 给两组数，各n个。 请调整每组数的排列顺序，使得两组数据相同下标元素对应相乘，然后相加的和最小。要求程序输出这个最小值。 例如两组数分别为:1 3 -5和-2 4 1
聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。除 COUNT 以外，聚合函数忽略空值，如果COUNT函数的应用对象是一个确定列名，并且该列存在空值，此时COUNT仍会忽略空值。
这篇文章主要介绍了MySQL中无GROUP BY情况下直接使用HAVING语句的问题探究,同时探究了该情况下MAX与MIN功能的使用情况,需要的朋友可以参考下：
0.一个汉字占多少字节与编码有关： UTF－8：一个汉字＝3个字节 GBK：一个汉字＝2个字节 1.varchar(n)，char(n)表示n个字符，无论汉字和英文，MySQL都能存入n个字符，仅是实际字节长度有所区别
今天我们这里要讲第一个有监督学习算法，他可以用于一个回归任务，这个算法叫做 线性回归
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时，从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个，我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
有趣的算法（十一）——分治法：快速求最值 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、需求 一个数组，里面有若干的数字，现需要得到这一组数字的最大值和最小值。 二、简单分析 最基本的做法，是两两比对，可以区分出临时的最大值和最小值，再拿临时的最大值和最小值往后比较，有新的最值则更新。总的需要的比较次数是2n-2。 三、优化 使用分治法快速求最值。即把数组分到最小的1-2个数，两两比较后，仅将最大值和最小值回传，再两两比较最值，回传新的最值，最终得出最大值和最小值。 分析需要比较的次数。当数组只有1个数时，
我们通常说的MySQL函数值得是MySQL数据库提供的内置函数，包括数学函数，字符串函数，日期和时间函数，聚合函数，条件判断函数等，这些内置函数可以帮助用户更方便的处理表中的数据，简化用户操作。常用的 MySQL 内置函数如下：
mysql_no_login 服务器端认证插件阻止所有使用它的账户的客户端连接。此插件的用例包括：
线性回归 首先展示了一段视频，介绍了Dean Pomerleau利用监督学习让一辆汽车可以自动行驶。 使用的符号 符号 代表的含义 m 训练样本的数目 X 输入变量，通常也可以称为特征 y 输出变量，有时也称为目标变量 (X, y) 表示一个样本 (\(X^{(i)}\), \(y^{(i)}\)) 表示第i个样本 h 假设（hypothesis）函数 n 特征的个数 推导过程 首先是单个特征的线性假设函数 image.png 多个特征的线性假设函数 image.png 为了便利，定义 image.png
聚合函数（Aggregate Function），就是将一组数据进行统一计算，得到一个单一的值。
Scipy 提供了多种优化算法，用于求解最小化或最大化问题。这些问题可以涉及到拟合模型、参数优化、函数最优化等。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。
理解和掌握堆（Heap）数据结构对于解决各种问题非常重要。堆是一种特殊的树形数据结构，常用于高效地维护一组元素中的最大值或最小值。本文将详细介绍Python中堆数据结构的使用，包括最小堆和最大堆，以及它们的应用场景。
置顶： 推荐使用pip install supervisor安装最新版supervisor，yum install supervisor最高版本3.1.4，有很多bug
1. 直方图的功能 “直方图”分析工具可计算数据单元格区域和数据接收区间的单个和累积频率。此工具可用于统计数据集中某个数值出现的次数，其功能基本上相当于函数FREQUENCY。所不同的是可以添加累积百分比、百分比排序及插入图表等。 需要注意的是，该工具只能对数值型标志进行统计，且各组频数是包含组上限的。如统计学生成绩，若组限确定为“60以下、60-70、70-80、80-90、90-100”则统计结果将60分划分为不及格组之中。因此可根据最小分值差确定上限，如“0-59.5,…”，更强大的数据整理工具可使用
在之前的文章中，我对MySQL并行复制做过一个简单的介绍，有兴趣可以翻看5月19日的文章《MySQL并行复制解析》。今天针对这个问题，补充一些知识点。
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
IT互联网行业有个有趣现象，玩资本的人、玩产品的人、玩技术的人都能很好的在这个行业找到自己的位置并取得成功，而且可以只懂其中一样，不需要懂其余两样。玩技术的人是里面最难做的，也是三者收益最低的，永远都要不停学习，不停把画饼变成煎饼。 在今年5月底，Alphago又战胜了围棋世界冠军柯洁，AI再次呈现燎原之势席卷科技行业，吸引了众多架构师对这个领域技术发展的持续关注和学习，思考AI如何做工程化，如何把我们系统的应用架构、中间件分布式架构、大数据架构跟AI相结合，面向什么样的应用场景落地，对未来做好技术上的规划
线性的概念： "线性"="齐次性"+"可加性", "齐次性"是指类似于: f(ax)=af(x), "可加性"是指类似于: f(x+y)=f(x)+f(y),
简单公式表达：y = (x-min Value)/(max Value-min Value)
count(*)不是统计某个字段中数据的个数，而是统计总记录的条数 count(字段名)表示统计的是当前字段中不为null的数据的总数量
因疫情影响，部门 2021 年会以线上直播的形式进行，通过微信小程序展开。为活跃年会氛围，年会直播间会有抢红包环节。因产品要求，红包金额要随机生成，所以这里涉及到指定红包总额、数量和最大最小值情况下如何生成红包金额。
全国排名： 245 / 4115，5.95%；全球排名： 774 / 12923，5.99%
COUNT() 返回某列的行数 COUNT(*)对表中行的数目进行计数，不管表列中包含的是空值（NULL）还是非空值
15:接水问题 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 学校里有一个水房，水房里一共装有 m 个龙头可供同学们打开水，每个龙头每秒钟的供水量相等，均为 1。 现在有 n 名同学准备接水，他们的初始接水顺序已经确定。将这些同学按接水顺序从 1 到 n 编号，i号同学的接水量为 wi。接水开始时，1 到 m 号同学各占一个水龙头，并同时打开水龙头接水。当其中某名同学 j 完成其接水量要求 wj后，下一名排队等候接水的同学 k 马上接替 j 同学的位置开始接水。这个换人的过程是瞬间完成的，且没有任何水的浪费。即 j 同学第 x 秒结束时完成接水，则 k 同学第 x+1 秒立刻开始接水。 若当前接水人数 n’不足 m，则只有 n’个龙头供水，其它 m-n’个龙头关闭。 现在给出 n 名同学的接水量，按照上述接水规则，问所有同学都接完水需要多少秒。 输入 第 1 行2 个整数 n 和 m，用一个空格隔开，分别表示接水人数和龙头个数。 第 2 行 n 个整数 w1、w2、……、wn，每两个整数之间用一个空格隔开，wi表示 i 号同学的接水量。 1 ≤ n ≤ 10000，1 ≤ m ≤ 100 且 m ≤ n； 1 ≤ wi ≤ 100。 输出 输出只有一行，1 个整数，表示接水所需的总时间。 样例输入 样例 #1： 5 3 4 4 1 2 1 样例 #2： 8 4 23 71 87 32 70 93 80 76 样例输出 样例 #1： 4 样例 #2：
导读：数据总线（DBus）专注于数据的实时采集与实时分发，可以对IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚，经过转换处理后成为统一JSON的数据格式（UMS），提供给不同数据使用方订阅和消费，充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。
https://www.bilibili.com/video/BV1XS4y1Y7iB
链接：https://www.nowcoder.com/acm/contest/90/J 来源：牛客网
给你一个整数数组 nums ，判断这个数组中是否存在长度为 3 的递增子序列。如果存在这样的三元组下标 (i, j, k) 且满足 i < j < k ，使得 nums[i] < nums[j] < nums[k] ，返回 true ；否则，返回 false 。
本文讲述如何查找数据库里重复的行。这是初学者十分普遍遇到的问题。方法也很简单。这个问题还可以有其他演变，例如，如何查找“两字段重复的行”（#mysql IRC 频道问到的问题）
当神经网络预测结果不准确时，如何调整让网络变得准确呢？ 这个调整自身然后让自己预测更加准确的过程就是学习
敏捷（agile）是软件开发过程中的一个广为人知的术语。其背后的基本思想很简单：快速构建出来→发布它→获得反馈→基于反馈进行修改→重复这一过程。这种做法的目标是让产品亲近用户，并让用户通过反馈引导你，以实现错误最少的可能最优的产品。另外，改进的步骤也需要很小，并且也应该让用户能持续地参与进来。在某种程度上讲，敏捷软件开发过程涉及到快速迭代。而梯度下降的基本过程也差不多就是如此——尽快从一个解开始，尽可能频繁地测量和迭代。
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