一、Group by子句和where子句的区别?
where筛选是在分组之前筛选,筛选完之后再group by
having是分组之后再筛选,筛选完之前先group by
执行顺序:where>sum、count等聚合函数>having
所以where条件里不能有聚合函数,因为where条件在聚合函数之前执行。
若须引入聚合函数来对group by 结果进行过滤 则只能用having。(此处不多说,自己想 是先执行聚合函数还是先过滤 然后比对我上面列出的执行顺序 一看便知)
样例:selectsum(score)fromstudentwheresex='man'groupbynamehavingsum(score)>210
注意事项 :
1、where 后不能跟聚合函数,因为where执行顺序大于聚合函数。
2、where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉,即在分组之前过滤数据,条件中不能包含聚组函数,使用where条件显示特定的行。
3、having 子句的作用是筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用having 条件显示特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组。
二、从属子句,什么样的句子是,从属子句?
基本上,我们将子句分为独立子句 (independent clauses)和从属子句 (dependent clauses);这意谓有些子句可以单独存在,有些则不行.独立子句又称为主要主句 (main clauses 或 principal clauses),而从属子句又称为附属子句 (subordinate clauses)--意谓附属子句必须依附主要主句才能存在.附属子句是由附属连接词 (subordinating conjunction,又称从属字 dependent word:如 because,and,but,yet,so 等 ) 来产生. 通常独立分句没有完整的谓语,只有非谓语.Standing by the door,he is smoking.从句有完整的谓语The man who is standing by the door is smoking.留意两处的 Standing ,前面有is这个系动词 证明它是谓语,而单独的standing 只能作为非谓语.
三、人工智能的最大技术工具集?
1、Azure机器学习
如果你没有高超的编程技能,但很希望能够涉足机器学习领域,那你应该好好研究Azure机器学习。(注意,你应该有一些机器学习和数据科学的基础,这样才能感受到该平台提供的好处)。它是基于云端的服务,提供的工具可用来部署预测模型作为分析解决方案。还可以用来测试机器学习模型,运行算法,并创建推荐系统等等。然而,用户界面是使用者对它的吐槽点,尤其是涉及到代码编写的时候。在这里可以了解更多关于Azure机器学习的内容!
2、Caffe(卷积神经网络框架)
Caffe的创建者是贾扬清,它是作为加州大学伯克利分校的Jia’s Ph.D研究的一部 分。现在已经发展成为深度学习的一个开源框架了,支持各种类型的软件架构设计会议及图像分割和图像分类。Caffe以其简单易读的源代码和绝佳的质量性能而大受追捧。一些否定者认为由于需要使用Cude/C++编写新的层,而且在为大型网络编写原始文件时很难使用。在这里了解Caffe的更多内容吧!
3、CNTK
CNTK(计算网络工具包)是一款深度学习的工具包,是由微软开发的“通过有向图将神经网络描述为一系列的计算步骤”。它可以帮助用户把不同类型的神经网络轻松地结合到一起,它有着巨大的性能,还允许分布式训练,灵活度非常高。另一方面,它的源代码没有那么的简单易读,而且缺乏可视化。这里可以了解更多关于CNTK!
4、Deeplearning4j
DeepLearning4J自称是专门适用于JVM的开源、分布式深度学习的库。它特别适于培训分布式深度学习网络,可以非常稳定的处理大量数据。它还可以整合Hadoop和Spark,可以从头开始实现机器学习算法。另一方面,对于机器学习来说,Java并不是非常受欢迎,所以DL4J不能像其它库那样依靠越来越多的代码库,因此开发成本可能会更高。此外,因为它是用Java构建的,所以必须自己手工创建显式类以便将矩阵添加到一起,而如果是用Python的话,那就不需要创建了。在这里了解更多关于DeepLearning4J!
5、IBM Watson
IBM Watson被称为“问答机器”。它使用分析能力和人工智能增强human-like的能力来应对问题。它可以帮助用户拥有强大的商业洞察力,然后在已经很明智的决定上做出更明智的决定。IBM还可以确保用户的数据得到世界级的安全保护和加密功能,而且承诺不会分享数据,除非你自己愿意。另一方面,它的缺点包括只能用英语,不能直接处理结构化数据,转换和集成需要耗费很高的成本。在这里了解更多关于IBM Watson!
6、Keras
Keras神经网络是一个用Python编写的开源库。如果你正在寻找哪些库可以允许用户执行快速而且简单的实验,那么Keras应该就是你需要的!它作用于卷积神经网络和/或复发性神经网络,也可以运行在两个CPU和GPU。其优点是易于使用,对于熟悉深入学习的开发者来说非常简单,但它的缺点就是如果想超越表面级别的定制可能会比较困难,其数据处理工具有点负担。不过,总的来说,这是一个正在发展中的API,已经走过了漫长的道路,没有人可以预言它的极限在哪里.
7、Pybrain
PyBrain是一个开源的、模块化的机器学习库。它完全面向框架,PyBrain旨在成为一个使用群众包括既有刚刚开始探索世界的学生,也有专门从事于深入学习和神经网络的计算机科学研究人员的工具。PyBrains库是由算法组成的,这些算法允许开发人员使用强化学习等概念,非监督机器学习和神经网络。在这里了解更多关于PyBrain!
8、Scikit-Learn
Scikit-learn机器学习是一个开源框架,Python有用的数据挖掘、数据分析和数据可视化。它有利于分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理,等等。它是建立在NumPy,SciPy,matplotlib。使用Python,工作速度比R和有伟大的表现。然而,没有分布式版本可用,不适合大数据集。了解更多关于scikit-learn这里!
9、Swift AI
Swift人工智能是Swift用于深度学习和神经网络的库,支持Mac机器(很快也会支持Linux)。这个库是由各种工具组成,允许开发人员创建神经网络,创建深度学习算法和信号处理。在GitHub页面上显示的示例项目表明Swift AI已经迅速被用于创建可以识别人类笔迹模式的软件。在这里了解更多关于Swift AI!
10、Tensorflow
最初是由谷歌的机器智能研究开发部门研究出来的,是用来进行深度学习神经网络和机器学习的研究,TensorFlow现在已经是semi-open-source库了,允许开发人员进行数值计算。AI开发者可以使用TensorFlow库在模式识别方面构建和训练神经网络。它是用Python和C++这两门强大的以及广受欢迎的编程语言编写的,允许分布式训练。它的缺点是不包含许多pre-trained模型,像Caffe一样,也不支持外部数据集。在这里了解更多关于TensorFlow!
11、Theano
Theano是一个使用计算机代数系统从而定义、优化、操作和评估数学表达式的Python库。如果你用深度学习处理,那就要处理很多数值的任务。Theano非常适合处理这些任务——特别是矩阵运算,符号变量,函数定义,可以即时编译为CPU或GPU的机器代码。Theano是时间最久的深度学习库之一,这意味着它非常成熟,但也意味着如果你想有一个高水平的抽象,它必须和其他库一起使用。在这里了解更多关于Theano!
12、Torch
Torch是一个用于科学计算的开源框架,支持机器学习算法。它得益于脚本语言LuaJIT和底层的C/CUDA实现,LuaJIT允许开发人员用C语言与Torch进行交互。正如在他们的网站上列出的那样,Torch使用者们的突出特性就是“强大的n维数组;线性代数的例程;神经网络、能源模型;快速和高效的GPU的支持。”此外,它还可以移植到iOS和Android的后端。Torch已经指出一些缺点,包括从目录中加载数据是非常困难,过于依赖Lua(相对较新的语言)使不容易被使用。在这里了解更多关于Torch!
四、人工智能数据集哪里找?
人工智能数据集可以在多种途径获得:
1. 公开数据集:许多机构和组织提供免费或开源的数据集,供研究人员和开发者使用。例如,UCI机器学习库、Kaggle、天池等。
2. 商业数据集:一些数据集供应商提供付费的数据集,涵盖各种领域,如图像、文本、语音等。
3. 自己构建数据集:如果无法找到合适的数据集,可以考虑自己构建数据集。这需要根据具体的需求和任务,收集和整理相关的数据。
4. 数据爬取:通过网络爬虫等技术,从网站、论坛等渠道收集数据。需要注意的是,数据爬取需要遵守相关法律法规和网站的使用条款。
在选择数据集时,需要考虑数据集的质量、覆盖面、适用性等因素。同时,根据具体任务和需求,对数据集进行预处理和清洗,以便更好地应用于模型训练和预测。
五、情场浪子句子?
我不稀罕浪子回头,喜欢我的人一定要一开始就痴心不改
六、什么是排序子句?
排序子句是指让句子与句子之间的顺序衔接自然、连贯,合乎人们的思维规律。主要考查学生对句意的把握,特别是感知语意内容,把握文意的连贯性的能力,通过文意理解把句子正确地联系起来。
排序子句题既考查了语句间的连贯,又考查了对多个语言单位的排序组合。
这种排序组合,既要考虑到所给的多个语言单位之间的内容、写作及逻辑联系,又必须结合已经给出的语言环境。
七、中秋橘子句子?
在这里秋天最美丽。柑橘成熟了,橘子树下像落下的晚霞一样,黄澄澄、金灿灿的给大地母亲披上了一件金黄的外衣。那颗深褐色的橘子树上挂满了沉甸甸的柑橘,这些淘气的小橘子们把橘子树压弯了腰,我们只好用枝干撑起树枝。秋风吹过,一阵阵浓郁的橘子香随风飘来,令人心旷神怡。说起这美味的橘子,那可真是又酸又甜、冰凉可口、晶莹如玉,让人流连忘返。现在它是枝繁叶茂了。我和爸爸经常在它的树荫下乘凉,有时还会顺手拿一个解渴。
秋天来了,秋天来了,果园里金黄一片,真好看呀!柿子在枝头挂着,就像一个个小灯笼,可好看了。橘子就像天上的小星星一样一个一个真可爱!秋天还有很多气味呢。菠萝甜甜的、梨香香的,还有很多很多好闻的气味呢。秋天多美呀,让我们一起走进秋天吧!
我爱秋天,我爱硕果累累的秋天,我爱凉风习习的秋天,我爱枫叶火红的秋天,我更爱橘子成熟的秋天。瑟瑟的秋风吹来,我似乎闻到了飘香的橘味
一片一片金黄的落叶那是秋天的信,苹果红红的那是秋天的脸蛋,橘子又甜又香那是秋天发出的气息,金黄的南瓜,那是秋天的双手,淡淡的云是秋天的话,仿佛在告诉我人它来到了。
八、新裙子句子?
今天在商场买了一条碎花裙,穿起来很修身,很好看,很喜欢!
九、我_杯子句子?
我的杯子寂寞,被倒进开水,滚烫的感觉,这就是恋爱的感觉。
水变温了,杯子很舒服,想想,这就是生活的感觉。
水变凉了,杯子害怕,也许这就是失去的感觉。
水彻底的凉,杯子难受,想把水倒出,杯子却掉在地上摔成一片一片的,我们发现,每一片上都有水的痕迹
十、水中仙子句子?
叶姿秀美,花香浓郁,亭亭玉立,叶色翠绿、花朵黄白、清香扑鼻
花朵秀丽,叶片青翠,花香扑鼻,清秀典雅
一阵风吹过,水仙摆动着它那柔软的身躯,在水面上翩翩起舞。
水仙花虽然不像柳树那样婀娜多姿,不像玫瑰那样富贵妖艳,。但它有洁白如玉、芳香醉人的花朵。
借水开花自一奇,水沉为骨玉为肌。
水仙花素来美其名曰“凌波仙子”。的确,它那动人的身姿使人一见倾心,顿生爱慕之情。在我家的写字台上就摆着一盆水仙花,白嫩的鳞茎里抽出好几条嫩绿的枝叶,在纵横交错的绿叶间,错落有致地开着几朵洁白无瑕的小花,花中嵌着一束黄金般的花蕊,散发出一股浓郁的芳香。一阵风吹过,小花连连点头,似乎牵着水晶衣裙,在水石之上翩翩起舞,使人见了心旷神怡,如痴如醉。我在寒冷的冬天很少用冷水,但是对水仙花却有些例外,天天坚持为花儿换水。看着花儿秀丽的神韵,闻着那沁人的清香,心里感到由衷的欣慰,更加喜爱水仙花了。