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  • 1.13、last_value(value any)返回最后值

    717 2020-02-02 《TBase 使用手册》
    1.13、last_value(value any)返回最后值 1.13、last_value(value any)返回最后值 postgres =# select last_value ( amount ) over ( partition by begincity order by pubtime ),* FROM bills ...
  • 1.10、lag(value any [, offset integer [, default any]] )–返回偏移量值

    941 2020-02-02 《TBase 使用手册》
    1.10、lag(value any [, offset integer [, default any]] )—返回偏移量值 1.10、lag(value any [, offset integer [, default any]] )—返回偏移量值 offset integer是偏移值,正数时取前值,负数时取后值,没有取到值时用default代替 ...
  • 1.11、lead(value any [,offset integer [, default any]] )–返回偏移量值

    827 2020-02-02 《TBase 使用手册》
    1.11、lead(value any [,offset integer [, default any]] )—返回偏移量值 1.11、lead(value any [,offset integer [, default any]] )—返回偏移量值 offset integer是偏移值,正数时取后值,负数时取前值,没有取到值时用default代替 ...
  • 2. 数据模型与查询语言

    2. 数据模型与查询语言 2. 数据模型与查询语言 语言的边界就是思想的边界。 —— 路德维奇·维特根斯坦,《逻辑哲学》(1922) 数据模型可能是软件开发中最重要的部分了,因为它们的影响如此深远:不仅仅影响着软件的编写方式,而且影响着我们的解题思路 。 多数应用使用层层叠加的数据模型构建。对于每层数据模型的关键问题是:它是如何用低...
  • 1.9、ntile(分组数量)–让所有记录尽可以的均匀分布

    783 2020-02-02 《TBase 使用手册》
    1.9、ntile(分组数量)—让所有记录尽可以的均匀分布 1.9、ntile(分组数量)—让所有记录尽可以的均匀分布 postgres =# select ntile ( 2 ) over ( partition by begincity order by id ),* from bills ; ntile | ...
  • 举例

    举例 带属性的对象 函数重载 可重用类型(接口) 可重用类型(类型别名) 组织类型 类 全局变量 全局函数 举例 这篇指南的目的是教你如何书写高质量的 TypeScript 声明文件。 我们在这里会展示一些 API 的文档,以及它们的使用示例, 并且阐述了如何为它们书写声明文件。 这些例子是按复杂度递增的顺序组织的。 带属性的对...
  • 为主流用户而设计

    为主流用户而设计 为主流用户而设计 福特的T型车并不是市场上第一辆汽车,但确实第一辆为平民大众制造的汽车。 我们要为大多数人制造一辆汽车。这辆车......足够小,哪怕一个人也可以驾驶它、修理它。我们要为它设计出最简单、最先进的引擎,然后再投入生产。但这辆车的售价却非常低,不会有人因为工资不高而买不起它。 ----亨利.福特谈...
  • 使用 Beckhoff ADS 协议采集 PLC 数据

    使用 Beckhoff ADS 协议采集 PLC 数据 环境介绍 TwinCAT 软件中的配置 1.在 TwinCAT 软件中添加路由 2.查看 PLC 的 Amsnetid 以及 Port 3.查找变量 index group 和 index offset Neuron 中的配置 1.Neuron 安装 2.Neuron 配置 数据监控 1...
  • 举例

    举例 带属性的对象 函数重载 可重用类型(接口) 可重用类型(类型别名) 组织类型 类 全局变量 全局函数 举例 这篇指南的目的是教你如何书写高质量的 TypeScript 声明文件。 我们在这里会展示一些 API 的文档,以及它们的使用示例, 并且阐述了如何为它们书写声明文件。 这些例子是按复杂度递增的顺序组织的。 带属性的对象...
  • 2.3 监督学习 III

    2.3 监督学习 III 非参数学习器 K 最近邻(KNN) 距离度量:定义和计算“邻近性” 选取k :使用交叉验证调优超参数 K 的较高值防止过拟合 真实世界中使用 KNN 的地方 决策树和随机森林 泰坦尼克数据集 选择决策树中的分割 随机森林:决策树的集成 之后,我们就完成了监督学习的学习 练习材料和扩展阅读 2.3a 实现 KNN...