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  • rank() over(业务逻辑) 作用:查出指定条件后的进行排名。特点是,加入是对学生排名,使用这个函数,成绩相同的两名是并列,下一位同学空出所占的名次。

    前言

    本篇介绍的三个函数均MySQL 8.x 以上版本,8.x以下版本会报语法错误,属于正常现象。

    MySQL 8.x 实际上就是 MySQL 5.8x,大概是为了通过更大版本型号数字,证明自己比友商先进吧。

    你可以通过 mysql --version (cmd命令)或者 select version() (sql语句)查看MySQL版本型号。

    LeetCode.178题(https://leetcode-cn.com/problems/rank-scores/

    上述的这道题,如果不使用本次用到的函数的答案如下,也就是说,如果你的MySQL无法使用本篇中的函数,可以通过下面的语法逻辑做替换。

    SELECT t1.Score as Score, ( SELECT COUNT(DISTINCT t2.Score) FROM Scores t2 WHERE t2.Score >= t1.Score ) AS `Rank` 
    FROM Scores t1 ORDER BY t1.Score DESC 

    rank() over(业务逻辑)

    作用:查出指定条件后的进行排名,条件相同排名相同,排名间断不连续。

    说明:例如学生排名,使用这个函数,成绩相同的两名是并列,下一位同学空出所占的名次。即:1 1 3 4 5 5 7

    SELECT id, name, score, rank() over(ORDER BY score DESC) AS 'rank' FROM student 

    dense_rank() over(业务逻辑)

    作用:查出指定条件后的进行排名,条件相同排名相同,排名间断不连续。

    说明:和rank() over 的作用相同,区别在于dense_rank() over 排名是密集连续的。例如学生排名,使用这个函数,成绩相同的两名是并列,下一位同学接着下一个名次。即:1 1 2 3 4 5 5 6

    SELECT id, name, score, dense_rank() over(ORDER BY score DESC) AS 'rank' FROM student 

    row_number() over(业务逻辑)

    作用:查出指定条件后的进行排名,条件相同排名也不相同,排名间断不连续。

    说明:这个函数不需要考虑是否并列,即使根据条件查询出来的数值相同也会进行连续排序。即:1 2 3 4 5 6

    SELECT id, name, score, row_number() over(ORDER BY score DESC) AS 'rank' FROM student 

     

    后记

    函数中的业务逻辑可以是复杂的,不局限于 ORDER BY,也可以加 PARTITION BY。

    ### 分班级排名
    SELECT id, name, score, class, row_number() over(PARTITION BY class ORDER BY score DESC) AS 'rank' 
    FROM student 

     

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  • ROW_NUMBER() OVER()函数用法详解 (分组排序 例子多)

    万次阅读 多人点赞 2018-09-18 19:11:38
    语法格式:row_number() over(partition by 分组列 order by排序列 desc) row_number() over()分组排序功能: 在使用 row_number() over()函数时候,over()里头的分组以及排序的执行晚于 where 、group by、 order...

    语法格式:row_number() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc)

    row_number() over()分组排序功能:

    在使用 row_number() over()函数时候,over()里头的分组以及排序的执行晚于 where 、group by、  order by 的执行。

    例一:

    表数据:

    create table TEST_ROW_NUMBER_OVER(
           id varchar(10) not null,
           name varchar(10) null,
           age varchar(10) null,
           salary int null
    );
    select * from TEST_ROW_NUMBER_OVER t;
    
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(1,'a',10,8000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(1,'a2',11,6500);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(2,'b',12,13000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(2,'b2',13,4500);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(3,'c',14,3000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(3,'c2',15,20000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(4,'d',16,30000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(5,'d2',17,1800);
    

    一次排序:对查询结果进行排序(无分组)

    select id,name,age,salary,row_number()over(order by salary desc) rn
    from TEST_ROW_NUMBER_OVER t

    结果:

    进一步排序:根据id分组排序

    select id,name,age,salary,row_number()over(partition by id order by salary desc) rank
    from TEST_ROW_NUMBER_OVER t

    结果:

     再一次排序:找出每一组中序号为一的数据

    select * from(select id,name,age,salary,row_number()over(partition by id order by salary desc) rank
    from TEST_ROW_NUMBER_OVER t)
    where rank <2

    结果:

    排序找出年龄在13岁到16岁数据,按salary排序

    select id,name,age,salary,row_number()over(order by salary desc)  rank
    from TEST_ROW_NUMBER_OVER t where age between '13' and '16'

    结果:结果中 rank 的序号,其实就表明了 over(order by salary desc) 是在where age between and 后执行的

    例二:

    1.使用row_number()函数进行编号,如

    select email,customerID, ROW_NUMBER() over(order by psd) as rows from QT_Customer

    原理:先按psd进行排序,排序完后,给每条数据进行编号。

    2.在订单中按价格的升序进行排序,并给每条记录进行排序代码如下:

    select DID,customerID,totalPrice,ROW_NUMBER() over(order by totalPrice) as rows from OP_Order

    3.统计出每一个各户的所有订单并按每一个客户下的订单的金额 升序排序,同时给每一个客户的订单进行编号。这样就知道每个客户下几单了:

    select ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by totalPrice)
     as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order

    4.统计每一个客户最近下的订单是第几次下的订单:

    with tabs as  
    (  
    select ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by totalPrice)
     as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order  
     )  
    select MAX(rows) as '下单次数',customerID from tabs 
    group by customerID 

    5.统计每一个客户所有的订单中购买的金额最小,而且并统计改订单中,客户是第几次购买的:

    思路:利用临时表来执行这一操作。

    1.先按客户进行分组,然后按客户的下单的时间进行排序,并进行编号。

    2.然后利用子查询查找出每一个客户购买时的最小价格。

    3.根据查找出每一个客户的最小价格来查找相应的记录。

        with tabs as  
         (  
        select ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by insDT) 
    as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order  
        )  
         select * from tabs  
        where totalPrice in   
        (  
        select MIN(totalPrice)from tabs group by customerID  
         ) 

    6.筛选出客户第一次下的订单。

    思路。利用rows=1来查询客户第一次下的订单记录。

        with tabs as  
        (  
        select ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by insDT) as rows,* from OP_Order  
        )  
        select * from tabs where rows = 1 
        select * from OP_Order 

    7.注意:在使用over等开窗函数时,over里头的分组及排序的执行晚于“where,group by,order by”的执行。

        select   
        ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by insDT) as rows,  
        customerID,totalPrice, DID  
        from OP_Order where insDT>'2011-07-22' 

     

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  • IoU(Intersection over Union)Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑战中,例如PASCAL VOC challenge中看多很多使用该标准的做法。通常我们在 ...

    有关图像分割评价标准详细信息可以看这里:一文了解目标检测/图像分割/coco数据集检测评价标准

    IoU(Intersection over Union)

    Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑战中,例如PASCAL VOC challenge中看多很多使用该标准的做法。

    通常我们在 HOG + Linear SVM object detectors 和 Convolutional Neural Network detectors (R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, etc.)中使用该方法检测其性能。注意,这个测量方法和你在任务中使用的物体检测算法没有关系。

    IoU是一个简单的测量标准,只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测,我们需要:
    1、 ground-truth bounding boxes(人为在训练集图像中标出要检测物体的大概范围);
    2、我们的算法得出的结果范围。

    也就是说,这个标准用于测量真实和预测之间的相关度,相关度越高,该值越高。

    如下图:

    这里写图片描述

    下图展示了ground-truth和predicted的结果,绿色标线是人为标记的正确结果,红色标线是算法预测出来的结果,IoU要做的就是在这两个结果中测量算法的准确度。

    这里写图片描述

    如上图,很简单,IoU相当于两个区域重叠的部分除以两个区域的集合部分得出的结果。
    一般来说,这个score > 0.5 就可以被认为一个不错的结果了。

    这里写图片描述

    python程序实现

    具体实现过程请移步:https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/

    def bb_intersection_over_union(boxA, boxB):
    	# determine the (x, y)-coordinates of the intersection rectangle
    	xA = max(boxA[0], boxB[0])
    	yA = max(boxA[1], boxB[1])
    	xB = min(boxA[2], boxB[2])
    	yB = min(boxA[3], boxB[3])
     
    	# compute the area of intersection rectangle
    	interArea = (xB - xA + 1) * (yB - yA + 1)
     
    	# compute the area of both the prediction and ground-truth
    	# rectangles
    	boxAArea = (boxA[2] - boxA[0] + 1) * (boxA[3] - boxA[1] + 1)
    	boxBArea = (boxB[2] - boxB[0] + 1) * (boxB[3] - boxB[1] + 1)
     
    	# compute the intersection over union by taking the intersection
    	# area and dividing it by the sum of prediction + ground-truth
    	# areas - the interesection area
    	iou = interArea / float(boxAArea + boxBArea - interArea)
     
    	# return the intersection over union value
    	return iou
    

    后记

    IoU在FCN中称为IU,初看Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation论文,其中的IU概念没有能理解,其实那里的IU也就是IoU,检测物体轮廓不一定非得是方框,也可以是沿着物体的边线:

    这里写图片描述

    在实际的任务中,根据不同的任务要求来写不同具体实现的检测方法,但说白了其实都是IoU或者IU。
    另外mean IU指的是不同类别识别准确度的平均值,比如一幅图中要识别三个物体,mean IU就是三个物体分别准确度加起来的平均值。

    参考资料:

    1、https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/
    2、https://stackoverflow.com/questions/25349178/calculating-percentage-of-bounding-box-overlap-for-image-detector-evaluation/42874377#42874377
    3、https://stackoverflow.com/questions/25349178/calculating-percentage-of-bounding-box-overlap-for-image-detector-evaluation/42874377#42874377

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  • 主要解决开机出现start pxe over ipv4 或者start pxe over ipv6 画面的修电脑实践。

    目录

    开端

    问题

    个人解决办法

    总结


    开端

    前面可能会有点啰嗦,可以直接点到总结。

    那晚天很好,正幻想着跟女神漫步于云间,可是手机屏幕突然出现一条信息让我心一颤。

    说真的,自从学了计算机我最怕听到的就是这句话,因为无论回答的是肯定还是否定,都会让自己陷入难堪的境地。好了,屁话不多说,这是一个解决办法的博客,不是一个流水文。

    问题

    开机出现start pxe over ipv4 和start pxe over ipv6 时该怎么办?如下图

    个人解决办法

    一开始尝试着去百度了下,但是得到的都是一堆进BIOS,例如:开机出现start pxe over ipv4 和start pxe over ipv6 要等很久,这表示网卡启动在BIOS中被启用或网卡启动设置在硬盘启动之前,如果之后能够进入系统,则只需要在BIOS中将关闭PXE网络启动,并把硬盘设置为第一启动项即可。

    可惜并没啥用。不过这倒是让我发现了一个问题,按照他上面说的尝试了下,开机时还是没反应,不过倒是显示出一句话:System not found。幸好我这蹩脚的英文没白学,这不就是没有操作系统吗?

    图来源网络

     

     问题找到了,可是其他问题又出来了,本来用着好好的电脑怎么可能会没有操作系统,想了想,把这辈子所学的回忆了一遍, ≥Ö滑‿稽Ö≤  操作系统放硬盘,开机时会在内存中被加载,如果找不到系统的话要么硬盘要么内存,可究竟是坏了还是松了?二话不说拆主机,打开主机后首先看见的就是内存条,内存条是用卡扣的,比较好拆,两手掰开卡扣就可以拿出来了,硬盘的话有些要打螺丝,所以我先试了下吧内存条拆开看看,但是硬件的坏很难检测出来,所以我也就用纸擦擦,用橡皮擦擦再把它装上去试试。

    合盖,开机!成了!

    总结

    开机出现start pxe over ipv4或者start pxe over ipv6 怎么办?

    1. 首先有可能是软件引导出现问题,就像百度到的:这表示网卡启动在BIOS中被启用或网卡启动设置在硬盘启动之前,如果之后能够进入系统,则只需要在BIOS中将关闭PXE网络启动,并把硬盘设置为第一启动项即可。这种解决办法网上一堆教程,这里就不说了。
    2. 如果按照上面的还做开机不了,尝试阅读屏幕上的字,如果出现System no found,有可能跟我本次出现的问题一样,内存条松了或者坏了又或者有污渍,又或者硬盘坏了或者松了,拆箱过程请百度。
    3. 如果按照上面做了开机还是有问题,或者自行重装系统后还是不行,请找专业维修电脑人员,切勿找计算机专业的,因为读计算机真的不一定会修电脑啊!!

     

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