Student表有三列,分别是姓名.课程.成绩 Name Curricula Mark 张三 语文 70 李四 数学 80 王朝 英语 59 城南 马哲 70 王朝 语文 90 我想得到的效果是,列出各个学科及格的人名: 语文 化学 数学 张三 李四 王朝 学科不止3门,可能有八门怎么弄呢?其实这就是典型的维度方向变化. 准备数据: create table stgrade(Name varchar(10), Curricula varchar(10) , Mark int);goinsert…

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…

首先打开vs建立一个Analysis Services项目,然后点击数据源文件右键[新建数据源],根据数据源向导建立自己的数据源,如图1: 点击[确定],选择刚才的数据连接,点击[下一步]进入模拟信息窗体,这一步记得我的电脑只能选择“使用服务账户这一项”,不然后期处理多维数据集时会连接不上数据库,当然这个看个人电脑情况,因为我同事选择的是“使用特定windows用户名和密码”这一项依然处理成功了.这一步视个人电脑而定.图2: 然后[下一步]完成数据源向导.接下来建立数据源视图为建立多维数据集提供…

引言 本篇介绍tensor的维度变化. 维度变化改变的是数据的理解方式! view/reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze/unsqueeze:减少/增加维度 transpose/t/permute:转置,单次/多次交换 expand/repeat:维度扩展 view reshape 在pytorch0.3的时候,默认是view .为了与numpy一致0.4以后增加了reshape. 损失维度信息,如果不额外存储/记忆的话,恢复时会出现问题. 执行view/reshap…

话不多说,之前已经有一篇日志是利用oracle的存储过程生成日期维度表,接下来我们就用sqlserver来实现这个操作,如下面的步骤所示 1:创建日期维度表(Dim_time) USE [DW] GO /****** Object: Table [dbo].[Dim_time] Script Date: 12/19/2015 15:29:26 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO CREATE TABLE [dbo].[…

数据集分四类: 1.A∩B,既是所求数据集既在A中,又在B中 2.A∪B,既所求数据在数据集A中,或在数据集B中 3.A-B,既所求数据在数据集A中,不在数据集B中 4.B-A,既所求数据在数据集B中,不在数据集A中 和数学一样 数据集:参与数据集运算的两个数据集可以来自任何返回数据集的表达式:一张表,一张表的子集,多张表,临时表变量,虚拟列,甚至一个值并不是所有的数据集都可以直接做运算就像 1个人 + 1只老虎 不能等于2 一样,所以数据集运算需满足三个条件: 1 两个数据集之间必须具有相同数…

sqlDependency提供了这样一种能力:当被监测的数据库中的数据发生变化时,SqlDependency会自动触发OnChange事件来通知应用程序,从而达到让系统自动更新数据(或缓存)的目的. 快速上手可参见园友的下列文章 http://www.cnblogs.com/xrinehart/archive/2006/07/27/461106.html .NET 2.0 SqlDependency快速上手指南http://www.cnblogs.com/gesenkof99/archive/2…

本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年).Alexnet(2012年).GoogleNet(2014年).VGG(2014年).Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲CNN的资料都会提到该模型:该模型是为了识别手写字体和计算机打印字符而设计的, 而且该模型确实在手写体识别领域非常成功,曾被广泛应用于美国银行支票手写体识别. 具体的论文和例子可以参考:http://yann.lecun.c…

开篇介绍 对于维度成员和事实数据直接的关系看到更多的可能还是一对一,一对多的关系.比方在事实维度(或退化维度)中一个订单和明细号组合而成的ID,对应的就是事实表中的一条数据,这就是一对一的关系.比方说在产品维度中,一个产品维度成员可能对应着多个事实数据成员,这就是一对多的关系.说简单点,就是事实表的外键引用了维度表的主键,形成了这种关系. 下面的这个例子就是一种多对多的情况,通常情况下,如果维度和度量值组中间是多对多的关系,那么在它们之间就需要创建一个中间事实表. 这个中间事实表的主键在数据仓库…

1.img.crop((x1, y1, x2, y2)) 进行图片的裁剪 参数说明: x1, y1, x2, y2 表示图片的大小 2. img.resize((w, h)) # 进行图片的维度变化 参数说明:(w, h) 表示变换以后的图片的大小 代码说明:创建一个新的文件,对每张图片进行1/4 - 3/4进行裁剪, 对裁剪以后的图片进行图片维度的变化 第一步:进行文件,然后创建一个文件用于进行存储,如果不存在,就使用os.mkdir 进行创建 第二步:使用img.crop() 进行图片的裁剪…