回答:謝謝邀請(qǐng)。由于沒有具體的場(chǎng)景,這里暫時(shí)舉一個(gè)例子吧。sql中把一個(gè)查詢結(jié)果當(dāng)作另一個(gè)表來(lái)查詢可以理解查詢結(jié)果為一個(gè)臨時(shí)表使用select語(yǔ)句查詢結(jié)果集即可。參考代碼:1:將結(jié)果作為一個(gè)臨時(shí)表,可以使用鏈接或者直接查詢select * from(SELECT SUM(NUM_QNTY4) AS sumNum, NUM_LINKIDFROM RW_STORE_QUNTYGROUP BY NUM_LIN...
回答:不能!甚至還不如access,我一直用mdb做我的數(shù)據(jù)庫(kù),這次有個(gè)小項(xiàng)目突然想用sqlite試試,結(jié)果很不理想,許多的sql語(yǔ)法都不支持,觸發(fā)器和視圖也不好用,存儲(chǔ)過(guò)程不支持,并發(fā)估計(jì)少量幾個(gè)支持。
問題描述:現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫(kù)有幾萬(wàn)條數(shù)據(jù),如何刪除重復(fù)數(shù)據(jù)只留下一條就行, 比如,有十條一樣的數(shù)據(jù),要?jiǎng)h除掉其他九條記錄,只留下一條就行
問題描述:關(guān)于mysql數(shù)據(jù)庫(kù)怎么導(dǎo)入數(shù)據(jù)這個(gè)問題,大家能幫我解決一下嗎?
問題描述:關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)怎么創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)這個(gè)問題,大家能幫我解決一下嗎?
...文,論文地址先說(shuō)說(shuō)論文的思路。這篇論文是在一個(gè)公開數(shù)據(jù)集isic上面進(jìn)行的訓(xùn)練和測(cè)試,這個(gè)數(shù)據(jù)集包含1萬(wàn)多張皮膚病圖片,其中包含惡黑和痣這兩種形態(tài)學(xué)非常相似,但是后果完全不一樣的兩個(gè)皮膚鏡下圖片數(shù)據(jù)集,惡黑...
我們這次用的數(shù)據(jù)集不再是tensorflow中內(nèi)置的數(shù)據(jù)集,而是自定義的數(shù)據(jù)集,我們先看一下我們的數(shù)據(jù)?? 所有的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在2_class這個(gè)文件夾中 文件夾中有airplane與lake這兩個(gè)子文件夾 分...
...mary節(jié)點(diǎn)和多個(gè)Secondary節(jié)點(diǎn),Mongodb Driver(客戶端)的所有數(shù)據(jù)都寫入Primary,Secondary從Primary同步寫入的數(shù)據(jù),以保持復(fù)制集內(nèi)所有成員存儲(chǔ)相同的數(shù)據(jù)集,提供數(shù)據(jù)的高可用。 下圖(圖片源于Mongodb官方文檔)是一個(gè)典型的Mongdb...
...實(shí)例分割模型。論文作者表示,他們成功使用Visual Genome數(shù)據(jù)庫(kù)中的邊界框注釋以及COCO數(shù)據(jù)庫(kù)中80個(gè)類別的掩碼注釋,訓(xùn)練Mask R-CNN檢測(cè)并分割3000個(gè)視覺概念。此外,該論文還首次探究了如何讓實(shí)例分割模型可以全面地理解視覺世...
...的優(yōu)勢(shì)在于它的規(guī)模,從吳恩達(dá)總結(jié)的下圖可以看出:當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時(shí),深度學(xué)習(xí)模型性能更好。除此之外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大(即層數(shù)更多,更復(fù)雜),它在大數(shù)據(jù)集下表現(xiàn)的性能就越好,這不同于傳統(tǒng)模型,傳統(tǒng)模型的性能一旦...
...AI專家的指導(dǎo)。 大賽官網(wǎng)(challenger.ai)同步上線了訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及驗(yàn)證數(shù)據(jù)集,供參賽選手下載,進(jìn)行算法設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練及評(píng)估。 參賽團(tuán)隊(duì)來(lái)自世界各地,包含多位國(guó)際頂級(jí)AI賽事冠軍 AI Challenger全球AI挑戰(zhàn)賽是由創(chuàng)新工...
...一驅(qū)動(dòng)力。遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),允許在特定的數(shù)據(jù)集上再利用已訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),并將其調(diào)整或遷移到其他數(shù)據(jù)集。之所以要復(fù)用已經(jīng)訓(xùn)練的 CNN,是因?yàn)橛?xùn)練時(shí)間太長(zhǎng)。例如,在 4 個(gè)英偉達(dá) K80 GPU 中將 ResN...
...易于理解,對(duì)中間值的缺失不敏感,可以處理不相關(guān)特征數(shù)據(jù)。缺點(diǎn):可能會(huì)產(chǎn)生過(guò)度匹配問題。適用數(shù)據(jù)類型:數(shù)值型和標(biāo)稱型 在構(gòu)造決策樹時(shí),我們需要解決的第一個(gè)問題就是,當(dāng)前數(shù)據(jù)集上哪個(gè)特征在劃分?jǐn)?shù)據(jù)分類時(shí)起...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
一、活動(dòng)亮點(diǎn):全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí),跨境業(yè)務(wù)福音!爆款云主機(jī)0.5折起:香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...