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mysql union查询，实现分页查询和count统计
说明： UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。 请注意，UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时，每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。否则会报错。 union和 union all的关系和区别： 1.UNION ALL 命令和 UNION 命令大学教育存款
假设银行一年整存零取的年息为3.85%，现在某人的父母手头有一笔钱，他们打算今后孩子大学4年中，每年年底取出10000元作为孩子来年的大学教育费用，到4年孩子毕业时刚好取完这笔钱，请编程计算第一年年初他们应存入银行多少钱。 编程提示：采用逆推法分析存钱和取钱过程，然后采用迭代法求解。HDU 2036 改革春风吹满
问题描述 “ 改革春风吹满地, 不会 AC 没关系; 实在不行回老家， 还有一亩三分地。 谢谢!（乐队奏乐）” 话说部分学生心态极好，每天就知道游戏，这次考试如此简单的题目，也是云里雾里，而 且，还竟然来这么几句打油诗。 好呀，老师的责任就是帮你解决问题，既然想种田，那就分你一块。 这块田位【自用连载中】数学分析——陈纪修：知识点整理
第一章 集合与映射 第一节 集合 具有某种特性，具体或抽象的对象汇集的总体。 s ∈ S , y深度学习的前向传播/反向传播总结
以下内容根据cs231n课程材料总结。 文章目录 0. 参考资料1. 全连接层前向传播反向传播 2. ReLU前向传播反向传播 0. 参考资料 https://cs231n.github.io/optimization-2/ http://cs231n.stanford.edu/handouts/derivatives.pdf http://cs231n.stanford.edu/slides/2021/【数值分析实验】常微分方程初值问题：显示欧拉法、隐式欧拉法、欧拉改进法、四阶龙格库塔（python）
常微分方程初值问题的数值解法 调包 import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 显示欧拉法 fStr为函数str名 #显式欧拉法 def EulerExplicit(x0,y0,h,fStr): xn = x0 yn = y0 n = 0 ns = [n] xs = [xn] ys = ['%.8f'%yn]Leetcode 14.最长公共前缀 Python
class Solution: def longestCommonPrefix(self, strs): longest="" for i in range(min([len(s) for s in strs])): yn=[] for s2 in strs: yn.append(s2.startswith(strs[0][:i+1])) if项目怎么写日志
日志格式 log.info(" yn - 【日志中文说明】-【类名.方法名】-【param(入参变量1，入参变量2):】{},{} -【res(结果变量):{}】" ，入参变量1，入参变量2，结果变量); log.error(" yn - 【日志r中文说明】-【类名.方法名】-【param(入参变量1，入参变量2):】{},{} 】" ，入参变量1，入参变量机器学习（一）：PLA&POCKET
实际上就是线性分类的感知机算法PLA和针对非线性的适用算法POCKET y（标签）={-1（bad）,1（good）} h ( x ) = sGFL: Generalized Focal Loss
现有的模型存在两个问题: (1)classification score和quality score(包括IoU和centerness score)训练和推理时不一致.训练的时候这两个score是分别训练的,推理的时候将这两个score相乘作为NMS的依据,如下图(a)所示. 这有可能造成一些错误,如下图所示,在推理过程中,某些负例的cls s无线传感器网络Dv-hop定位算法
无线传感器网络Dv-hop定位算法 文章目录 无线传感器网络Dv-hop定位算法1.算法原理2.算法测试3.参考文献4.Matlab代码 摘要：根据距离矢量和 GPS定位原理，2001年，Nieuleseu等人提出了 DV-Hop传感器节点定位算法，其只包含少数锚节点，剩余节点为未知节点，需要通过定位算法来确定它Mybatis-plus 使用xml进行调用
mybatis-plus 使用xml进行调用 1.创建xml文件 创建层级目录a.dao.mapper（而不是创建一个目录名字叫a.dao.mapper） 创建文件ContactMapper.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://my动态规划---例题2.最长公共子序列问题
动态规划---例题2.最长公共子序列问题 本题与力扣主站1143题相同. 一.问题描述 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。 确切地说，若给定序列X=<x1, x2,…, xm>，则另一序列Z=<z1, z2,…, zk>是X的子序列是指存在一个严格递增的下标序列 <i1, i2,…, ik>，使得对微分方程数值解
用Python实现四阶龙格-库塔（Runge-Kutta）方法求解高阶微分方程 文章目录 用Python实现四阶龙格-库塔（Runge-Kutta）方法求解高阶微分方程问题求解步骤 问题 应用四阶龙格-库塔（Runge-Kutta）方法求解如下二阶初值问题: {最长公共子序列
一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。确切地说，若给定序列X=，则另一序列Z=是X的 子序列是指存在一个严格递增的下标序列 ，使得对于所有j=1,2,…,k有 a) 最长公共子序列的结构 若用穷举搜索法，耗时太长，算法需要指数时间。 易证最长公共子序列问题也有最优自适应滤波中需要注意的问题
在实际运用LMS方法中遇到的问题，现在写出，方便回顾： en = dn- y 与 w = w + 2uenx中 dn-yn时，w更新的第二个公式 中 为 + 号，如果 en = y - dn 则，w = w - 2uenx。一般标准写法为第一种，即 en = dn-y , w = w+2uenx。一阶常系数线性差分方程通解求法
最近遇到要求解此类差分方程的问题，查阅了相关资料，进行了完善并记录下来 求一阶常系数齐次线性差分方程的通解# 一阶常系数齐次线性差分方程的一般形式为 yn+1−ayn=0,(a≠0) 迭代法# 给定初始值为 y0 ，则 y1=ay0,y2=ay1=a2y0,y3=ay2=a(a2y0)=a3y0,…,yn=any0 其中初始值 y0 为常数，利用FPGA验证设计功能并且熟悉FPGA使用流程
一，实验目的： （1）基本掌握建模语句； （2）理解FPGA在设计流程中的作用； （3）熟悉FPGA设计流程。 二.实验涉及语法 （1）第二章的门级语法； （2）第三章的数据流语法 步骤： 1.建立工程 （1）打开QUARTUSII软件，在菜单栏中点击【file】-【project wizard】，会弹出工程设置对话框，工程名和新建顶层模块名字一定数值分析(13)：常微分方程的数值解法之线性多步法
线性多步法 1. 引言2. 线性多步法基本概念2.1 迭代表达式2.2 局部截断误差，阶，主局部截断误差 3. 一些常见的线性多步法3.1 显式Adams方法3.2 隐式Adams方法3.3 预估一校正方法 1. 引言 除了Runge-Kutta方法是否还有提高精度的方法？ 回答是肯定的，就是采用前面多个信息，比如:人群计数Bayesian Loss for Crowd Count Estimation with Point Supervision文章解读
摘要 当前的人群计数大多是基于密度图估计，使用高斯核将标注点生成真值（Ground Truth）密度图，以真值密度图为监督信号，通过网络生成的密度图计数求和获得人群计数，以及计算损失。然而由于密集人群的重叠、遮挡和透视等原因，以高斯核生成的真值密度图很难使人群计数达到最佳效果。 本第二次作业
main.m clear; clc; x=[25 40 50 60]; y=[95 75 63 54]; xh=70; lagrange(x,y,xh) lagrange.m function yh=lagrange(x,y,xh) n = length(x); m = length(xh); p = zeros(n,m); for k = 1:n t = ones(n,m); for j = 1:n if j~=k if《Lecxcy and SakuKumo》
非常好的一个题： 首先进行化简：$yn! - xn! = xy \Rightarrow yn! - xn! - xy + (n!)^{2} = (n!)^{2} \Rightarrow (n!+y)(n!-x) = (n!)^{2}$ 可以看到的是，式子左边是一个完全平方数。 那么显然式子的右边是它的两个因子，所以我们只需要找出右边的所有因子然后 - 1（因为对于n!的情况，x脚本中的read命令用法操作
脚本中的read命令用法操作 检出一倍push到git仓库 function dosomething () { if [ -d NewsourceCOde ] then echo "当前目录下已经有NewsourceCOde，此操作可能导致原有文件被覆盖，是否覆盖，是请按y/Y" read yn if [ $yn != "Y" ] && [ $yn != "y" ] then echo "【台大林轩田《机器学习基石》笔记】Lecture 2——Learning to Answer Yes/No
文章目录 Lecture 2:Learning to Answer Yes/NoPerceptron Hypothesis SetPerceptron Learning Algorithm(PLA)Guarantee of PLANon-Separable DataSummary Lecture 2:Learning to Answer Yes/No Perceptron Hypothesis Set 举个栗子： 某银行要决定是否要给客户发放信用Jsp页面实现文件上传下载
Jsp页面实现文件上传下载 po层 public class Up { private int id; private String yn; private String pn; public int getId() { return id; } public Up(int id, String yn, String pn) { this.id = id; this.yn = yn; this.pn = pn; } public void set