- android - RelativeLayout 背景可绘制重叠内容
- android - 如何链接 cpufeatures lib 以获取 native android 库?
- java - OnItemClickListener 不起作用,但 OnLongItemClickListener 在自定义 ListView 中起作用
- java - Android 文件转字符串
select c1,c2,c3,c4,c5,c6
from table
where c5 in ('a', 'b')
从这里开始,我想将 c5 列拆分为两列,然后根据它们对 c6 的值对它们进行排名。一列应该由所有 a 结果组成,另一列应该是所有 b 结果。我已经能够使用 rank() 对它们进行排名,但无法将列分开。我还没有得到其他人曾经为我工作的技术。
最佳答案
select c1,c2,c3,c4,c5,c6, rank() over (partition by ... order by case when c5='a' then 1 case when c5='b' then 2 end) as rnk;
我不完全理解 c5 到底包含什么。将条件替换为 when c5='a'
以防万一。
关于hadoop - hive QL : split column into 2 columns and rank each column,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38509823/
我正在尝试找出一种计算排名的方法。现在它只需要每个条目的赢/输的比率,所以例如100 次中,有 99 次获胜,则胜率达到 99%。但如果一个参赛作品在 1 票中赢得 1 票,那么它的获胜排名将是 10
我尝试了以下操作,但它没有对每个类别进行明智的排名。相反,在不考虑类别的情况下对所有记录进行排名。我希望每个类别重新出现排名 select rs.Section,rs.Field1,rs.Field
如何获得在分区更改时重新启动的 RANK?我有这张表: ID Date Value 1 2015-01-01 1 2 2015-01-02 1 1; 关于
由于我们可以使用 row_number() 获得分配的行号如果我们想使用 dense_rank() 在不跳过分区内的任何数字的情况下找到每一行的排名,我们为什么需要rank()功能,我想不出任何用例
我很难搜索可以帮助我构建文本序列(特征)分类器的文档、研究或博客。我拥有的文本序列包含网络日志。 我正在使用 TensorFlow 构建 GRU 模型,并将 SVM 作为分类函数。我在处理张量形状时遇
我遇到了这类错误。 colsys.f:1367.51: 1 NOLD, ALDIF, K, NCOMP, M, MSTAR, 3,DUMM,0)
import tensorflow as tf x = [[1,2,3],[4,5,6]] y = [0,1] z = [1,2] x = tf.constant(x) y = tf.constant
我在学习 SQL 中的排名函数,发现它使用的排名与 pandas 方法不同。如何得到相同的答案? 提问链接:https://www.windowfunctions.com/questions/rank
在 SQL Server 数据库中,我有一个我对排名感兴趣的值表。 当我执行 RANK() OVER (ORDER BY VALUE DESC) 作为 RANK 时,我得到以下结果(在假设表中): R
我有一个包含以下字段的游戏 table : ID Name Email Points ---------------------------------- 1 Jo
我有以下 TensorFlow 代码: layer_1 = tf.add(tf.matmul(tf.cast(x, tf.float32), weights['h1']), biases['b1'])
我是 Sentdex 教程的神经网络新手。我尝试运行该代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist i
我是 tensorflow 的新手,我正在尝试将双向 LSTM 的一些代码从旧版本的 tensorflow 更新到最新版本 (1.0),但我收到此错误: Shape must be rank 2 bu
我正在使用以下格式的数据集: Column 1 (What I Have), Column 2 (What I need to see) 8 1 8 1 8 1 9 2 9
我有一个 Keras 函数模型(具有卷积层的神经网络),它可以很好地与 tensorflow 配合使用。我可以运行它,我可以适应它。 但是,使用tensorflow gpu时无法建立模型。 这是构建模
MPI 中的进程以什么顺序执行?我的意思是排名明智的顺序? 例如:rank == 0 首先,rank == 1 接下来? 我通过在运行时给出以下命令来考虑两个过程: mpirun -np 2 示例。
我正在尝试使用 cvxpy(因此使用 cvxopt)在具有 28 个节点和 37 条线路的相对简单的网络中对最佳功率流进行建模,但得到的是“Rank(A) < p or Rank([G; A] ) <
我是 tensorflow 的新手,我正在做一些在线练习以熟悉 tensorflow。我要执行以下任务: Create two tensors x and y of shape 300 from an
我有一个 Ubuntu 对话语料库的 .tfrecords 文件。我正在尝试读取整个数据集,以便我可以将上下文和话语分成几批。使用 tf.parse_single_example 我能够阅读一个示例。
实际上我们不能在 if 语句中使用 tf.var 作为 bool 来代替使用 tf.cond。我为规范化输入数据编写了这段代码,但出现了令人困惑的错误,我哪里做错了? def global_co
我是一名优秀的程序员,十分优秀!