今天对之前几天的学习进行总结：1、MySQL的安装及配置2、安装navicat 软件操作数据库（非必要）3、QT编译连接MySQL库文件一、MySQL的安装及配置MySQL版本号为：8.0.30 win64自取：链接：https://pan.baidu.com/s/18cdztDw9PqHob_2o0s0f8A 提取码：22221、解压到自己想解压的位置，我的是D盘2、找到“高级系统设置”，配置“
# 如何在 MySQL 中实现连表查询并限制结果为 Top 1
在开发过程中，项目的需求往往会涉及多个表之间的数据关联。连表查询（JOIN）是一个非常常见的需求，如果你需要从多个表中获取数据，并且只想要结果集中某一特定条件下的第一条记录（Top 1），那么本篇文章将为你详细讲解如何实现。
## 实现流程
以下是进行 MySQL 连表 Top 1 查询的基本步骤：
| 步骤 | 描述
力扣https://leetcode.cn/problemset/all/面向对象https://tuling.blog.csdn.net/article/details/123902877Python爬虫篇：爬虫笔记合集https://tuling.blog.csdn.net/article/details/124282549熬夜整理了2021年Python最新学习资料https://tulin
原创
2023-04-11 22:12:04
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Hive 实战需求描述统计硅谷影音视频网站的常规指标，各种 TopN 指标：-- 统计视频观看数 Top10-- 统计视频类别热度 Top10-- 统计出视频观看数最高的 20 个视频的所属类别以及类别包含 Top20 视频的个数-- 统计视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别排序-- 统计每个类别中的视频热度 Top10,以 Music 为例-- 统计每个类别视频观看数 Top
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2024-01-23 22:33:51
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1. 汇总分析1.1select count(教师姓名)from teacher;* Count 是把空值排除在外 计算列数的;1.2select count(*)from teacher;星号代表所有的，这个时候会把空值所在行也算上;练习1：查询课程编号为0002的总成绩练习2: 查询选了课程的学生人数2. 分组： group by分析方法：数据分组 group by 性别应用函数 count
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2024-05-16 08:52:50
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# SQL Server 分组取 TOP 1 的实现方法
大家好！今天我们来探讨一个在 SQL Server 中比较实用的技巧——如何在分组的基础上取出每组中的 TOP 1 记录。这项操作在数据分析和报表生成中经常会遇到，特别是在处理大量数据时。本篇文章将通过流程图和示例代码，详细讲解实现的步骤。
## 1. 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们首先展示一个整体的流程，便于大家把握逻辑。
作者：binlearning 原文地址：ResNet-v2Identity Mappings in Deep Residual NetworksKaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian SunCaffe实现：https://github.com/binLearnin...摘要近期已经涌现出很多以深度残差网络（deep residual networ
0. Tips图像卷积中的维度是指通道数。过拟合问题：训练集误差低，但验证集误差高。退化问题：随着网络深度的增加，训练集和验证集误差都越来越高。出现退化现象的原因：存在一个合理的猜测，对于神经网络来说，通过非线性层来拟合恒等映射并不容易，会出现退化现象。也就是说，尽管网络层次加深，但是高层网络无法完全保留低层网络的信息，当低层将特征传向高层时会发生改变。如果低层已经得到了最佳特征，但是经过非线性映
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2024-06-08 22:01:47
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算法速度优化遇到瓶颈，达不到要求？应用环境没有高性能硬件只有CPU？是不是直接戳中了各位开发者的痛点！莫慌，今天小编就来为万千开发者破局~这个破局点就是：针对CPU设备及加速库MKLDNN定制的骨干网络PP-LCNet！空口无凭，上图为证！从上图我们可以看出，PP-LCNet在同样精度的情况下，速度远超当前所有的骨架网络，最多可以有2倍的性能优势！它应用在比如目标检测、语义分割等任务算法上，也可以
序言ResNet在2015年由何大神（领衔在微软研究院的几位同道）提出，在ImageNet比赛图像分类任务上摘得桂冠，在ILSVRC2015竞赛中惊艳亮相，将错误率降到了3.57，毫无悬念地夺得了ILSVRC2015的第一名，干趴了VGG和GooLeNet，一时无限风光。 因为其形式与VGG类似，【精简干练而实用高效】，没有特别多的/令人眼花缭乱的tricks，没有复杂的、各种concat的枝枝叶
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2024-04-16 09:49:38
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作者：吴晓晖，中山大学硕士不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了（干净的输入，均衡的类别，分布基本一致的测试集，还有大量现成的参考模型），要成为真正的数据科学家，光在这些数据集上跑模型却是远远不够的。而现实中你几乎不可能遇到这样的数
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2022-10-20 17:42:35
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作者：吴晓晖，中山大学硕士不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了（干净的输入，均衡的类别，分布基本一致的测试集，还有大量现成的参考模型），要成为真正的数据科学家，光在这些数据集上跑模型却是远远不够的。而现实中你几乎不可能遇到这样的数
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2022-10-20 13:36:39
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你是谁 和 你是谁啊 和 你爸爸是谁 的lucene分数一样解决方案：把SmartChineseAnalyzer换成StandardAnalyzer，其实的其实
原创
2022-07-19 16:37:35
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# PyTorch中的Top-1和Top-5准确率解析
在机器学习和深度学习的领域，尤其是计算机视觉任务中，准确率是评估模型表现的重要指标。PyTorch作为深受欢迎的深度学习框架，提供了多种方式来计算模型的准确率，其中包含Top-1和Top-5准确率。这篇文章将深入探讨这两个概念，并通过相关代码示例帮助大家更好地理解它们。
## 什么是Top-1和Top-5准确率？
- **Top-1准确
头条 | Top1的3D目标检测方法----已开源mp.weixin.qq.com
一、SA-SSD在bird's eye view任务中，效率与精度并存的SA-SSD 论文： http:// www4.comp.polyu.edu.hk/
~cslzhang/paper/SA-SSD.pdf
代码： https:// github.
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2024-06-21 16:30:51
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx移动互联网的快速发展，催生了海量视频数据的产生，也为用户提供了类型丰富的视频数据类型。面对如何从海量视频数据类型中选择用户喜欢的类型的这一难题，作为一家拥有海量视频素材和用户行为的数据公司，希望通过用户行为数据，用户特征，以及视频特征，可以在充足数据基础上精准的推荐给用户喜欢的视频类型。数据说明：
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2022-01-29 11:34:40
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运动前景对象检测一直是国内外视觉监控领域研究的难点和热点之一，其目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动前景对象的有效检测对于对象跟踪、目标分类、行为理解等后期处理至关重要，那么区分前景对象，非常关键的一个问题是确定一个非常合适的背景，背景从象素的角度来理解，每一个象素就是有可能是前景点，也有可能是背景点，那么我们就要防止背景中误进入原属于前景点的对象，目前有几种常用的方法，但分别
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2024-08-11 11:19:45
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十三 在图像处理领域中，近年来的新模型可谓是层出不穷。但在大多数的下游任务中，例如目标检测、语义分割，依旧还是用ResNet或其变体作为骨干网络。而最近，亚马逊李沐团队便提出了堪称“ResNet最强改进版”的网络——ResNeSt。从名字中不难看出，是引入了模块化的分散注意力模块，可以让注意力跨特征图(feature-map)组。那么，ResNeSt到底有多强？ResNeSt-50在224×224
# SQL Server 加了 TOP 1 反而更慢了：我们为什么会遇到这个问题？
在使用 SQL Server 进行数据查询时，`TOP` 子句通常被用来限制结果集的大小。这看似是一个优化查询性能的方法，但在某些情况下，加上 `TOP 1` 反而会使查询的执行速度变慢。这种情况的出现往往与数据量、索引、查询计划等多个因素有关。本文将深入探讨这个问题，并提供一些代码示例来帮助理解。
## 查询
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx移动互联网的快速发展，催生了海量视频数据的产生，也为用户提供了类型丰富的视频数据类型。面对如何从海量视频...
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2021-11-20 10:50:51
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