今天拿到一个查询需求,需要统计某一天各个时间段内的记录数量. 具体是统计某天9:00至22:00时间段,每半小时内订单的数量,最后形成的数据形式如下: 时间段          订单数 9:00~9:30 xx个 9:30~10:00 xx个 ...   如果说是按每个小时来统计订单数量,这个是比较简单的,只要将订单表中的OrderTime字段中的小时取出,然后根据每个小时的值进行group by就可以了. select T.timehour,count(T.orderid) as number

容错声明: ①题目选自https://acm.ecnu.edu.cn/,不再检查题目删改情况 ②所有代码仅代表个人AC提交,不保证解法无误 E0001  A+B Problem First AC: 2017-10-13       Latest Modification: 2018-02-28 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a,b; int main() { cin>>a>>b; cout<<

原理:http://www.cppblog.com/christanxw/archive/2006/04/07/5126.html 算法理论请到原理这个传送门,代码中的注释,已经比较详细,所以我不会讲太多的原理,该文章本身就是以A*的思路,对算法进行一次速度上的优化,用一些更效率的方式来代替算法原理中必要的步骤. 针对算法原理,做出如下改动: 抛弃关闭列表,取而代之的是根据地图数据生成一个BYTE类型的二维数组,因为该数组在算法中可能需要修改,所以不能直接使用原始数据. 注:二维数组动态分配应为

题目: 现在有一条公路,起点是0公里,终点是100公里.这条公路被划分为N段,每一段有不同的限速.现在他们从A公里处开始,到B公里处结束.请帮他们计算在不超过限速的情况下,最少需要多少时间完成这段路程. 输入: 1.第一行为公路划分的段数N 2.接下来N行,每行三个正整数,分别是起始点,终止点(前后两段一定保证是连续的),和限速值(单位:公里/小时) 3.紧接是要计算的起始点A,和终止点B 输出: 1.输出为一行,即从A到B需要的最少时间(单位:小时),精确到小数点后两位 Sample Inpu

系列不小心又拖了好久,其实正儿八经的 blog 也好久没有写了,因为比较忙嘛,不过觉得 Hierarchical Clustering 这个话题我能说的东西应该不多,所以还是先写了吧(我准备这次一个公式都不贴  ).Hierarchical Clustering 正如它字面上的意思那样,是层次化的聚类,得出来的结构是一棵树,如右图所示.在前面我们介绍过不少聚类方法,但是都是“平坦”型的聚类,然而他们还有一个更大的共同点,或者说是弱点,就是难以确定类别数.实际上,(在某次不太正式的电话面试里)我曾

题目: 现在有一条公路,起点是0公里,终点是100公里.这条公路被划分为N段,每一段有不同的限速.现在他们从A公里处开始,到B公里处结束.请帮他们计算在不超过限速的情况下,最少需要多少时间完成这段路程. 输入: 1.第一行为公路划分的段数N 2.接下来N行,每行三个正整数,分别是起始点,终止点(前后两段一定保证是连续的),和限速值(单位:公里/小时) 3.紧接是要计算的起始点A,和终止点B 输出: 1.输出为一行,即从A到B需要的最少时间(单位:小时),精确到小数点后两位 Sample Inpu

ADAS超声波雷达 在倒车入库,慢慢挪动车子的过程中,在驾驶室内能听到"滴滴滴"的声音,这些声音就是根据超声波雷达的检测距离给司机的反馈信息. 倒车雷达系统,英文全称为REVERSING / PARKING AID SUBSYSTEM ,BACK SENSOR或PACKING SENSOR,英文简称RPA.目前被各种轿车特别是高级轿车作为汽车电装品的标准配置或售后的汽车电装品主是选配品,例如:德国的奔驰(BENZ), 宝马(BMW).美国的别克(BUICK).通用(GM).以及日本的日

一.TableView的Group样式中,默认的每个section都有sectionHeader和sectionFooter,只要调整这两个的大小就可以实现section之前的间距扩大或缩小 二.项目中代码 三.最终效果

CGRect frame=CGRectMake(0, 0, 0, CGFLOAT_MIN);   self.tableView.tableHeaderView=[[UIView alloc]initWithFrame:frame];   CGFLOAT_MIN 这个宏表示 CGFloat 能代表的最接近 0 的浮点数,64 位下大概是 0.00(300左右个)0225 这个样子 这样写单纯的为了避免一个魔法数字,这里用 0.1 效果是一样的. 大家能够试一下.

-(CGFloat)tableView:(UITableView*)tableView heightForHeaderInSection:(NSInteger)section { return 1.0; } -(CGFloat)tableView:(UITableView*)tableView heightForFooterInSection:(NSInteger)section { return 1.0; } -(UIView*)tableView:(UITableView*)tableVie

事实上在实际使用中,高次插值显然是很不适合的,高次插值将所有样点包涵进一个插值函数中,这是次幂高的原因.高次计算复杂,而且刚开始的一点误差会被方的很大.因此将整个区间分为若干个小区间,在每一个小区间进行插值这样更好,实现容易,也方便在一些嵌入式设备上使用.有不少需要插值方法的场景是在嵌入式的应用中. 我以等距节点的二次插值为例,以每三个节点为一个子区间. 等距节点二次插值很好写,由于每个区间只有三个插值节点,计算差商也不必使用拉格朗日插值中使用的递归,直接列表达式也很简单(实际上等距节点二次插值

Given a string, we can "shift" each of its letter to its successive letter, for example: "abc" -> "bcd". We can keep "shifting" which forms the sequence: "abc" -> "bcd" -> ... -> &quo

1821: [JSOI2010]Group 部落划分 Group Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 64 MB     聪聪研究发现,荒岛野人总是过着群居的生活,但是,并不是整个荒岛上的所有野人都属于同一个部落,野人们总是 拉帮结派形成属于自己的部落,不同的部落之间则经常发生争斗.只是,这一切都成为谜团了——聪聪根本就不知道部落究竟是如何分布的. 不过好消息是,聪聪得到了一份荒岛的地图.地图上标注了N个野人居住的地点(可以看作是平面上的坐标).我们知道,同一个部

(from:http://en.wikipedia.org/wiki/Mahalanobis_distance) Mahalanobis distance In statistics, Mahalanobis distance is a distance measure introduced by P. C. Mahalanobis in 1936.It is based on correlations between variables by which different patterns

最近给某大学网站制作一个功能,需要给全校所有的学生提供就业单位发布职位的自动匹配,学生登陆就业网,就可以查看适合自己的职位,进而可以在线投递. 全校有几万名学生,注册企业发布的职位也有上万,如何在很短的时间内(不影响学生访问网站),通过建立好的匹配模型迅速的对学生——职位进行匹配? 建模篇 我以前给银行开发过房地产自动估价软件,按照标准做法是用欧几里得贴近算法或者海明贴近度,但是那种算法太复杂,属于应用数学的范畴,需要依靠精准的建模.我们就业办的老师是在实战上打拼的,没有高深的理论基础,所以建模

今天遇到个小问题觉得挺有意思,与大家分享. 需求是这样的,对数据库中的一张表做按时间的分段统计,结果只要每个区间的数量. select YEAR(create_time) as nian,MONTH(create_time) as yue,count(customid)  from custom_info GROUP BY nian,yue 结构是这样的,哈哈 /solr/comment/browse?q=*%3A*&wt=json&indent=true&start=0&

一.开篇 在博客注册了三年,今天才决定写第一篇博客,警告自己不要懒!!! 二.关于ArcGIS JS 版本选择 在写这篇博客时ArcGIS JS 4.0正式版已经发布.它和3.x版本的不同是,Map不在是一个控件,而真的只是一张“图”,Map(4.0版本)需要在一个View里面来展示,在MapView里面就是一张平面图,在SceneView里面就一张三维地图.同一张地图在不同的View里面就可以呈现出不同的效果.但是4.0版本才是一个最初的版本,还有很多3.x有的功能没有被加入到其中.所以我打算

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周五实验室有同学报告了ICCV2013的一篇论文group sparsity and geometry constrained dictionary learning for action recognition from depth maps.这篇文章是关于Sparsing Coding的.Sparse coding并不是我的研究方向.在此仅仅是做个文献阅读后的笔记,权当开拓下我的视野. 从标题就能够看出,这篇论文试图通过学习到group sparsity和geometry constrain

•/etc/passwd文件用于存放用户账户信息,每行代表一个账户,每个账户的各项信息用冒号分割,例如: root:x:::root:/root:/bin/bash username:password:uid:gid:allname:homedir:shell .用户名. .密码,“x”代表密码存储在/etc/shadow中:当该值为其他任意非“x”值时,可以通过root用户切换(不需要密码),但是都无法通过非root用户切换到相应用户,因为无法获得起密码了. .uid,用户id,-499保留给