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以下のシナリオを手伝ってください。特定の ID と Case_Type についてループオーバーし、レコードを Valid または ERROR としてマークする必要がある一連のレコードがあります。

これは監査テーブルであるため、イベントはオープン/保留/完了またはオープン/完了のように順序付けられている必要があります

したがって、Rec_no 1 と 4 は、以下のサンプル データの ERROR です。Rec_no 5 (ID 9 の場合) には、最新の有効なステータス (「完了」) があります。

以下は、サンプル レコードです。

次の出力が必要です。

OVER() で簡単にクエリを作成しようとしていますが、mysql にはこれらの分析機能がありません...

IdTopic 1 または 2 のグループから 2 つのランダムな質問を受け、トピック 3 および 4 から 1 つのランダムな質問を受ける必要があります。

結果は次のようになります。

• IdTopic 1 からの 2 つのランダムな質問
• IdTopic 2 からの 2 つのランダムな質問
• IdTopic 3 から 1 つのランダムな質問
• IdTopic 4 からの 1 つのランダムな質問

合計 6 行

OVER 関数を使用すると、RANDOM による IdTopic の順序でデータを分割し、行番号 <= 1 または <=2 でフィルタリングします。

みんなありがとう ：）

同様の問題があります。どなたか解決策を教えてください。以下は表の値です

このような出力が欲しい

昇順で並べ替え、常に最初のレコードに対して 2 を減算し、その結果を後続のレコードに使用します。

Spark Java で分析/ウィンドウ関数 last_value を使用しようとしています。

Netezza クエリ:

このクエリを Spark Java (HiveSQLContext を使用せずに) に実装します。

}

}

エラー：

WindowSpec/Window オブジェクトの使い方がわかりませんでした。これについて提案してください。ご協力いただきありがとうございます

私はグーグルとスタック全体を見てきましたが、この問題に対する答えはまだ見つかりません。シンプレックス法に関連する結果、または最小の任意のシンプレックス (つまり、頂点が制約されていない) を見つけるための結果を見つけ続けています。分析的な解決策も考えられません。

N 次元の点の集合Mと任意の N 次元の点qが与えられた場合、 Sの頂点がMになければならない場合、内部点としてqを含む最小の N 次元のシンプレックスSを見つけるにはどうすればよいですか? ? 最適化で解けると思いますが、できれば解析解が欲しいです。決定論的アルゴリズムも問題ありません。

私はもともと K 最近隣人アプローチを使用していましたが、 qへの N+1 最近隣人が必ずしもqを含むシンプレックスを作成しない可能性があることに気付きました。

提供された支援に事前に感謝します。

キューブ セル、ディメンション、OLAP/BI などの上位レベルの構造に対する OrientDB のサポート状況はどのようなものですか? 分析関数/ウィンドウ関数? これらは、ハイエンド データベース (Oracle、MSSQL、Postgres) では一般的です。ありがとう。

簡単なフォーム送信 (電子メール) を持つアプリケーションがあります。私は MixPanel の追跡分析をアプリに統合しており、このフォームとの対話が発生するたびに追跡したいと考えています。具体的には、ユーザーがフォームの送信に成功したか失敗したか、およびその電子メールが何であるかを追跡したいと考えています。

いくつかの調査を行った後、最も簡単な方法はコントローラー レベルで追跡することです (ここで検証を実行し、送信が正当かどうかの全体的な決定を行います)。これには、コントローラーから JS 関数を実行する必要があります。これは可能ですか？これを行うより良い方法はありますか？

3 つのエピポーラ点対応、つまり 3 つの({x1, y1, 1}, {x2, y2, 1})構造があります。実際には、大きなエラーが含まれている(x1, y1, y2)ため、しかありません。x2これらの座標はすでに中央に配置され、正規化されています。3D 回転行列 が与えられた場合RotM、1 点の残差を計算する方法は次のとおりです。

確かに、これら 3 つの残差を数値的に最適化して を得ることができRotMます。これは自由度も 3 であるためです。しかし、回転を分析的に取得したい。

問題は、3 つの(x1, y1, y2)トリプレットが与えられた場合、回転行列を計算する式は何かということです。オイラー角やクォータニオンでも満足です。

ノート：

1. 回転が小さい。正確には、オイラー角のテーラー級数の 3 次項を破棄してもかまいません。
2. Wolfram Mathematica はこれを解決することを拒否しています.
3. 確か、このような変換を「透視変換」と呼んでいます。