一.题目 1.找出张三的最高分和最低分以及对应的课程名 select * from course c,mark m where c.cid=m.cid and sid =(select sid from student where sname ='张三') and (cmark >=all(select cmark from course c,mark m where c.cid=m.cid and sid =(select sid from student where sname ='张三')

一个获取上海地区AQI质量的Python脚本 https://github.com/yanyueoo7/Raspberrypi/blob/master/GetPmData_Shanghai.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #Author:Tea import time import sys import json import random import requests reload(sys) sys.setdefaultenc

你认为每次项目的评分标准存在哪些问题,你认为的合理评分准则是怎样的(个人/结对/团队算三个) 评分的话我个人觉得是存在一些问题的. 第一,分数差异 问题:一个就是各班的成绩评分有高有低,有的班整体分数都比较高,有的班整体分数就比较低.这就导致最后平时分的划分的矛盾.虽然量化是标准的,但人这个变量是不统一的. 解决:暂无 第二,指标量化 问题:还有一个现实的问题就是团队项目是一个大的项目,我们判断一个团队给高分量化标准到底是什么? 是完成即可高分还是说要功能的完善?[如果完成即可高分那么结果请参照

用一条SQL语句查出每门课都大于80分的学生的姓名,数据表结构如下: 建表SQL如下: ; -- ---------------------------- -- Table structure for grade -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `grade`; CREATE TABLE `grade` ( `name` ) NOT NULL, `class` ) NOT NULL, `score` ) NOT NULL

1.Student类:类中有五个变量,分别是学号,姓名,三门成绩 package test3; public class Student { private int num; private String name; private double Chinese; private double English; private double math; private double avg; public Student() { } @Override public String toStrin

[导读]能快速掌握复杂信息,对成就卓越事业至关重要.ScottYoung的学习过程不只适用于学生,同样有助于学习复杂技能的专业知识. 能快速掌握复杂信息,对成就卓越事业至关重要.ScottYoung的学习过程不只适用于学生,同样有助于学习复杂技能的专业知识. 最近,在TED大会上,一位叫Scott Young的年轻人分享了他的一个惊人成就:他在一年之内,完成了MIT(麻省理工学院)计算机科学本科课程的全部33门课,并都通过了考试.重要的是,他完全是靠自学完成的,观看在线教程的讲座,再参加实际的考

Course表如下: 查询出每门课都大于80 分的学生姓名有两种方法. 1.select  distinct name from Course where name not in (select distinct name from Course where score<=80) 2.select  name    from Course group by name having min(score)>80

import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; /*有五个学生,每个学生有3门课的成绩,从键盘输入以上数据 (包括学生号,姓名,三门课成绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中.*/ public class Test

1 /*50 [程序 50 文件 IO] 2 题目:有五个学生,每个学生有 3 门课的成绩,从键盘输入以上数据(包括学生号,姓名,三门课成 3 绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中. 4 */ 5 6 /*分析 7 * 1.自定义类student,包括学号,姓名,科目1成绩,科目2成绩,科目3成绩,平均成绩 8 * public class 类名{ 9 *.数据类型 属性名称1: 10 *.数据类型 属性名称2: 11 * - 12 * }

时间:2017-09-11 整理:byzqy 题目:用一条SQL语句查询出每门课都大于80分的学生姓名. 最近面试C#开发工程师,碰到上面这个考数据库的题目,自己感觉有点难度,没有思路,现将找到的解决方案整理如下: 文件:SQLQuery1.sql /* 环境:Microsoft SQL Server 2012 工具: Microsoft SQL Server Management Studio 数据库: Interview 数据表: grade 详情: name class score 张三

1.1为什么选择序列模型 (1)序列模型广泛应用于语音识别,音乐生成,情感分析,DNA序列分析,机器翻译,视频行为识别,命名实体识别等众多领域. (2)上面那些问题可以看成使用(x,y)作为训练集的监督学习,但是输入与输出的对应关系有非常多的组合,比如一对一,多对多,一对多,多对一,多对多(个数不同)等情况来针对不同的应用. 1.2数学符号 (1)x(i)<t>前面的i表示第i个训练样本,t表示某个序列样本中索引位置,如下面的一句话是一个样本,“and”的索引是3,序列的长度用Tx表示,下面句

遇到问题要常思考为什么,做这道题的时候,要注意给定的数据范围. 第一行三个整数n,r,avg(n大于等于1小于等于1e5,r大于等于1小于等于1e9,avg大于等于1小于等于1e6),接下来n行,每行两个整数ai和bi,均小于等于1e6大于等于1 上面这句话就是提示我们要用长整型.......... // ConsoleApplication3.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include<iostream> #i

目录 第一周 循环序列模型 第二周 自然语言处理与词嵌入 第三周 序列模型和注意力机制 第一周 循环序列模型 在进行语音识别时,给定一个输入音频片段X,并要求输出对应的文字记录Y,这个例子中输入和输出数据就是序列模型. 音乐生产问题也是使用序列数据的一个例子. 在自然语言处理中,首先需要决定怎样表示一个序列里单独的单词,解决办法式创建一个词典.然后每个单词的序列表示可以使用该词典长度的一维数组来表示,匹配的位置数据为1,其它位置数据为0. 下面看一个循环神经网络模型: RNN反向传播示意图: 如

目录 第一周(深度学习的实践层面) 第二周(优化算法) 第三周(超参数调试.Batch正则化和程序框架) 目标: 如何有效运作神经网络,内容涉及超参数调优,如何构建数据,以及如何确保优化算法快速运行,从而使学习算法在合理时间内完成自我学习. 第一周(深度学习的实践层面) 如何选取一个神经网络的训练集.验证集和测试集呢? 如果数据量比较少,例如只有100条,1000条或者1万条数据,按照60%.20%.20%划分是比较合理的,但是在目前大部分数据都是远远大于这个数理级,也可以说是大数据规模的级别.

目录 前言 第一周(深度学习引言) 第二周(神经网络的编程基础) 第三周(浅层神经网络) 第四周(深层神经网络) 前言 目标: 掌握神经网络的基本概念, 学习如何建立神经网络(包含一个深度神经网络),以及如何在数据上面训练他们,最后将用一个深度神经网络进行辨认猫. (1)了解深度学习的概念 (2)了解神经网络的结构,使用算法并高效地实现 (3)结合神经网络的算法实现框架,编写实现一个隐藏层神经网络 (4)建立一个深层的神经网络(一般把层数大于等于3的神经网络称为深层神经网络) 第一周(深度学习引

3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色圈出).再之后是Layer.learning rate decay(紫色圈出).最后是Adam算法中的β1.β2.ε. (2)用随机取值代替网格点取值.下图左边是网格点取值,如果二维参数中,一个参数调试的影响特别小,那么虽然取了25个点,其实只相当于取了5个不同的点:而右图中随机取值取了多少个点就代

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 3.1 序列结构的各种序列(Various sequence to sequence architectures) 首先,我们先建立一个网络,这个网络叫做编码网络(encoder network)(上图编号 1 所示),它是一个 RNN 的结构, RNN 的单元可以是 GRU 也可以是 LSTM.每次只向该网络中输入一个法语单词,将输入序列接收完毕后,这个 RNN 网络会输出一个向量来代表

Week 2 Quiz: Natural Language Processing and Word Embeddings (第二周测验:自然语言处理与词嵌入) 1.Suppose you learn a word embedding for a vocabulary of 10000 words. Then the embedding vectors should be 10000 dimensional, so as to capture the full range of variation

第二周 自然语言处理与词嵌入(Natural Language Processing and Word Embeddings) 2.1 词汇表征(Word Representation) 词汇表示,目前为止一直都是用词汇表来表示词,上周提到的词汇表,可能是 10000 个单词,我们一直用 one-hot 向量来表示词.这种表示方法的一大缺点就是它把每个词孤立起来,这样使得算法对相关词的泛化能力不强. 换一种表示方式会更好,如果不用 one-hot 表示,而是用特征化的表示来表示每个词,man,w

Week 3 Quiz - Shallow Neural Networks(第三周测验 - 浅层神经网络) \1. Which of the following are true? (Check all that apply.) Notice that I only list correct options(以下哪一项是正确的?只列出了正确的答案) [ ]

第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量(RGB值的矩阵,最后延展成一维矩阵x,如下)作为输入,然后预测输出结果