- Scanpy源码浅析之pp.normalize_total
何物昂
版本导入Scanpy,其版本为'1.9.1',如果你看到的源码和下文有差异,其可能是由于版本差异。importscanpyasscsc.__version__#'1.9.1'例子函数pp.normalize_total用于Normalizecountspercell,其源代码在scanpy/preprocessing/_normalization.py我们通过一个简单例子来了解该函数主要功能:将一
- 大模型入门(一)
pit_man
人工智能大模型
大模型入门(一)一、LLaMa模型介绍1)Pre-normalization2)SwiGLU激活函数3)RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门(一)——LLaMa/Alpaca/VicunaLLaMa模型是Meta开源的大模型,模型参数从7B到65B不等,LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B,而LLaMa-65B和Chinchilla-
- [Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization
emergency_rose
paper阅读笔记大数据
BN->IN,能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量1、原因1)生成图像的对比度主要取决于style图像,而非content图像;通过instancenormalization,可以去除content图像的个体对比度差异,从而简化生成过程2)高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock(包含卷积、池化、上采样、BN等)来实现,因此需要直接在architectur
- 深度学习速通系列:归一化和批量归一化
Ven%
深度学习速通系列自然语言处理人工智能深度学习python机器学习
在深度学习中,归一化和批量归一化是两种常用的技术,它们有助于提高模型的训练效率和性能。下面详细解释这两种技术:归一化(Normalization)归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间,通常是[0,1]或者[-1,1],或者使其具有零均值和单位方差。这样做的目的是减少不同特征之间的数值范围差异,使得模型训练更加稳定和高效。常见的归一化方法包括:最小-最大归一化(Min-MaxScaling
- 计算(Computation)即常规化(Normalization)
KeithTsui
类型系统与类型理论开发语言swift其他
一个表达式(Expression)的计算过程即是其常规化(Normalization)的过程,最终结果为某个类型的元素,即该表达式的值(Value)。在《类型(Type)是可构建集合(constructiveset)》一文阐述了,每个类型都定义了其元素是如何构建的,即可以通过该元素的构建过程来定义该元素。如,自然数Nat,由两个构建函数组成,记为,zero:Nat和successor:Nat->N
- MySQL 数据库的规范化与反规范化详解
yimeixiaolangzai
MySQL数据库mysql
在数据库设计中,规范化(Normalization)和反规范化(Denormalization)是两个重要的概念,它们直接影响数据的存储效率、数据一致性以及查询性能。本文将详细介绍MySQL中的第一范式、第二范式和第三范式,同时探讨反规范化的应用场景。一、规范化简介规范化是一种组织数据库结构的方法,旨在减少数据冗余、消除数据异常,确保数据的完整性。规范化通常通过一系列的规则(称为范式)来实现。常见
- sklearn preprocessing
perfectmanman
代码
sklearnpreprocessing代码代码来自Anaconda软件里sklearn模块init.py"""The:mod:`sklearn.preprocessing`moduleincludesscaling,centering,normalization,binarizationandimputationmethods."""from.dataimportBinarizerfrom.da
- 深度学习代码|Batch Normalization批归一化的代码实现
丁希希哇
深度学习代码手撕深度学习人工智能pytorch算法
文章目录一、导入相关库二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础(二)代码实现一、导入相关库importtorchfromtorchimportnnfromlabml_helpers.moduleimportModule二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础当输入X∈RB×C×H×WX\in\mathbb{R}^{B\timesC\timesH\timesW}X∈RB×C×H×W是
- 深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法
__momo__
PyTorch#DataProcessing深度学习batch人工智能
图片中,N是batchsize,c是channel。BN:在每一个channel内,对H,W,Batch做平均LN:在每一个batch内,对H,W,Channel做平均IN:在每一个channel和batch内,对H,W做平均GN:在每一个batch内,将channel进行分组,在分组内对H,W做平均。
- 批归一化(Batch Normalization,简称BN)层的作用!!
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码batch开发语言
批归一化(BatchNormalization,简称BN)层在卷积神经网络中的作用主要有以下几点:规范化数据:批归一化可以对每一批数据进行归一化处理,使其均值接近0,方差接近1。这有助于解决内部协变量偏移(InternalCovariateShift)问题,即网络训练过程中,由于每层的参数更新,导致后续层的输入分布发生变化。加速训练:通过规范化数据,批归一化可以使得网络更容易训练,因为网络不再需要
- Batch Normalization本质:平滑优化空间
CristianoC
相信BN层对大家来说并不陌生,今天除了讲解BN被大家说的比较多的东西外会讲一下BN真正work的本质。今天之所以来讲解BN是因为早上听了一个旷视的讲座,听完之后发现旷视研究院在今年1月19日发表的用来解决小批量训练BN不稳定的问题论文:MABN。这对于一般用自己电脑来训练网络的我来说感觉是一个福音,可以减缓batch_size设小之后性能降低的问题(谷歌在一个月前也提出了改进的FRN:一种不依赖b
- 各种Normalization的区别
小幸运Q
https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/82864477https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79810040其中两维C和N分别表示channel和batchsize,第三维表示H,W,可以理解为该维度大小是H*W,也就是拉长成一维,这样总体就可以用三维图形来表示。图片.pngB
- JPEG图像格式加速神经网络训练--使用DCT训练CNN
kadog
ByGPT神经网络cnn人工智能计算机视觉图像处理深度学习
JPEG图像格式加速神经网络训练JPEG图像格式加速神经网络训练工作原理DCT系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤4:反量化步骤5:获取DCT系数阶段2:输入处理预处理1:正规化(Normalization)预处理2:中心化(Centering)预处理3:选择性剔除预处理4:量化系数补偿预处理5:重
- 机器学习数据预处理方法(数据重编码) ##2
恒c
机器学习人工智能数据分析
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)一、离散字段的数据重编码1.OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化(Standardization)和归一化(Normalization)2.连续变量分箱3.连续变量特征转化的ColumnTransform
- LLaMA 模型中的Transformer架构变化
samoyan
llamatransformer深度学习
目录1.前置层归一化(Pre-normalization)2.RMSNorm归一化函数3.SwiGLU激活函数4.旋转位置嵌入(RoPE)5.注意力机制优化6.GroupQueryAttention7.模型规模和训练超参数8.分布式模型训练前置归一化与后置归一化的区别前置归一化(Pre-normalization)后置归一化(Post-normalization)结论1.前置层归一化(Pre-no
- sklearn实现数据标准化(Standardization)和归一化(Normalization)
恒c
sklearnpython机器学习
标准化(Standardization)sklearn的标准化过程,即包括Z-Score标准化,也包括0-1标准化,并且即可以通过实用函数来进行标准化处理,同时也可以利用评估器来执行标准化过程。接下来我们分不同功能以的不同实现形式来进行讨论:Z-Score标准化的评估器实现方法#首先是评估器导入fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#评估器的实例
- sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘sklearn人工智能python机器学习数据库pandas
文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差;需要消除样本不同属性具有不同量级时的影响:①数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位;②数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢;③依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感。在不同的问题中,
- 机器学习复习(6)——numpy的数学操作
不会写代码!!
人工智能机器学习复习机器学习算法机器学习numpy人工智能
加减法运算#创建两个不同的数组a=np.arange(4)#list(0,1,2,3b=np.array([5,10,15,20])#两个数组做减法运算b-a运行结果:计算数组的平方#b*2代表数组b每个元素乘以2#b**2代表数组b每个元素的2次方b**2运行结果:计算数组的正弦值#计算数组的正弦值np.sin(a)#np.cos(a)运行结果:normalization涉及的其他计算在norm
- 【深度学习】【BN】batch normalization(批量归一化)详解
忘却的旋律dw
深度学习人工智能
批量归一化(batchnormalization)开山之作:#BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift时间:2015年训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的时间内使他们收敛更加棘手。批量归一化是一种流行且有效的技术,尤其是可以加速深层网络的收敛速度。1、为什么使用批量归
- 机器学习和深度学习中的normalization(归一化)
实名吃香菜
深度学习机器学习深度学习人工智能
在机器学习和深度学习中,normalization(归一化)是一种重要的数据预处理步骤,它的目的是改变数值数据的形式,以使其在一个固定的范围内,通常是0到1,或者使其均值为0,标准差为1。归一化对于优化算法(如梯度下降),以及能够有效地训练深度学习网络是非常重要的。以下是一些归一化的关键点和常见类型:为什么需要归一化提高收敛速度:在优化算法中,归一化可以加速学习过程,因为它确保了所有的输入特征都在
- 【深度学习】数据归一化/标准化 Normalization/Standardization
神也在Copy
深度学习深度学习人工智能归一化标准化
目录一、实际问题二、归一化Normalization三、归一化的类型1.Min-maxnormalization(Rescaling)2.Meannormalization3.Z-scorenormalization(Standardization)4.非线性归一化4-1对数归一化4-2反正切函数归一化4-3小数定标标准化(DemicalPointNormalization)四、如何选择归一化函数
- 二维码提高对比度文献调研(2)--HINet: Half Instance Normalization Network for Image Restoration
utflpc
提高对比度
目录简介主要idea实验简介实验结果所遇到的问题运行失败信息GPU不够简介(1)论文名称:HINet:HalfInstanceNormalizationNetworkforImageRestorationCVPR2021(2)论文链接:https://arxiv.org/abs/2105.06086(3)源代码:https://github.com/megvii-model/HINet主要idea
- 【论文阅读】Long-Tailed Recognition via Weight Balancing(CVPR2022)附MaxNorm的代码
鱼小丸
论文阅读
目录论文使用方法weightdecayMaxNorm如果使用原来的代码报错的可以看下面这个论文问题:真实世界中普遍存在长尾识别问题,朴素训练产生的模型在更高准确率方面偏向于普通类,导致稀有的类别准确率偏低。key:解决LTR的关键是平衡各方面,包括数据分布、训练损失和学习中的梯度。文章主要讨论了三种方法:L2normalization,weightdecay,andMaxNorm本文提出了一个两阶
- Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization
Cat丹
目标:实时任意风格转移方法:adaptiveinstancenormalization原理:图像的风格就是特征图各个featurechannel跨空间的统计信息,比如mean和variance。迁移各个channel的mean和variance就可以实现风格迁移。效果:可实时实现任意风格图片转移,并且可以控制content-styletrade-off,styleinterpolation,col
- syncbn讲解(同步Batch Normalization)
fayetdd
计算机视觉深度学习pytorch神经网络目标检测
目前网络的训练多为多卡训练,大型网络结构以及复杂任务会使得每张卡负责的batch-size小于等于1,若不进行同步BN,movingmean、movingvariance参数会产生较大影响,造成BN层失效。为简化inference过程,以及商业代码保密,通常进行BN融合操作。即把BN参数融合至conv层。BN的性能和batchsize有很大的关系。batchsize越大,BN的统计量也会越准。然而
- 【MySQL 流浪之旅】 第五讲 数据库设计的三个范式
流浪字节π
流浪运维数据库mysql
系列文章目录【MySQL流浪之旅】第一讲MySQL安装【MySQL流浪之旅】第二讲MySQL基础操作【MySQL流浪之旅】第三讲MySQL基本工具【MySQL流浪之旅】第四讲MySQL逻辑备份前言数据库的设计三范式(Normalization)是关系型数据库设计的一种标准化过程,目的是消除冗余数据,提高数据存储的效率和数据查询的性能。三个范式分别是:第一范式(1NF):也称为原子性原则,要求数据库
- 【DeepLearning-2】预归一化(Pre-Normalization)策略
风筝超冷
人工智能
2.1层归一化(LayerNormalization)在PreNorm类中的数学原理:2.2代码实现:classPreNorm(nn.Module):def__init__(self,dim,fn):super().__init__()self.norm=nn.LayerNorm(dim)self.fn=fndefforward(self,x,**kwargs):returnself.fn(sel
- 机器学习_正则化、欠拟合和过拟合
you_are_my_sunshine*
机器学习机器学习人工智能
文章目录正则化欠拟合和过拟合正则化参数正则化机器学习中的正则化是在损失函数里面加惩罚项,增加建模的模糊性,从而把捕捉到的趋势从局部细微趋势,调整到整体大概趋势。虽然一定程度上地放宽了建模要求,但是能有效防止过拟合的问题,增加模型准确性。它影响的是模型的权重。normalization和standardization:标准化、规范化,以及归一化,是调整数据,特征缩放;regularization:而
- Batch Normalization(BN)批量归一化
搁浅丶.
机器学习与深度学习batch人工智能机器学习
[1502.03167]BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift(arxiv.org)1.研究背景深度神经网络的训练过程中,每一层输入数据的分布可能会随着网络参数的更新而发生变化,这种现象被称为内部协变量偏移(InternalCovariateShift)。这会使得每一层网络
- WisecondorX 拷贝数变异检测 NGS NIPT
茄子_0937
背景低深度全基因组测序(sWGS),主要通过覆盖深度的方法(DOC)检测CNV。DOC工具主要包含三个分析步骤:datanormalization,segmentationandaberrationcalling。datanormalization是获得可靠分析结果的基础,不进行normalization,拷贝数变化的分析会受到GCcontent,mappability,polymorphisms
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方