SUM

MySQL中的合计函数SUM用于计算指定列的总和，语法为：SELECT SUM(列名) FROM 表名 [WHERE 条件]。例如，统计一个班级数学总成绩可以使用SUM(math)，同时也可以对多列使用SUM进行计算，但需要确保列值为数值类型。另外，SUM函数还可以与WHERE子句结合使用，以便筛选出特定条件下的总和结果。

在SQL语法中，SUM函数用于计算指定列的数值总和。例如，可以使用以下语句计算员工工资总和：SELECT SUM(SALARY) FROM EMPLOYEE_PAY_TBL。如果要计算不重复的工资总和，可以使用SELECT SUM(DISTINCT SALARY) FROM EMPLOYEE_PAY_TBL。

SQL聚合函数包括MAX（最大值）、MIN（最小值）、AVG（平均值）、SUM（总和）、COUNT（计数），处理数据时不计算null值。在处理男学生出生日期的最大值和最小值时，使用SELECT MAX(sBirthday), MIN(sBirthday) FROM student WHERE sSex='男'。另外，类型转换可以使用CAST(expression AS data_type[length])或CONVERT(data_type[length], expression)，用于数据类型转换。例如，计算平均成绩使用SELECT AVG(english) FROM score。COUNT(*)返回所有项数，包括NULL和重复项。对于唯一非空值的计算可以使用COUNT(DISTINCT expression)。例如，使用AdventureWorks2008R2数据库查询不同职位数量的例子如下：USE AdventureWorks2008R2; SELECT COUNT(DISTINCT JobTitle) FROM HumanResources.Employee;

SUM函数仅适用于数字类型数据。语法如下：SUM([DISTINCT] 列名)，示例：SELECT SUM(SALARY) FROM EMPLOYEE_PAY_TBL计算工资总和。SELECT SUM(DISTINCT SALARY) FROM EMPLOYEE_PAY_TBL计算去重后的工资总和。

图模型在机器学习领域应用广泛。与传统图模型相比，Sum-Product Networks (SPN) 模型具有更强的表达能力和更快的推理速度，因此在文本和图像数据建模方面得到广泛应用。 SPN 是一种新型深度概率模型。固定结构 SPN 的参数学习方法为模型训练提供了基础。研究人员也针对不同输入数据，探索了 SPN 结构和参数的联合学习方法，进一步提升了模型的灵活性。 SPN 支持判别式和生成式模型，为不同类型的机器学习任务提供了有力工具。实践证明，SPN 在文本分类任务中表现出色，展现了其在处理复杂数据方面的潜力。

SQL聚合函数包括SUM、AVG、MAX和MIN。SUM用于计算总和，AVG计算平均值，MAX和MIN分别用于获取最大和最小值。示例：SELECT SUM(Upoint) as 总积分 FROM Customers; SELECT AVG(Upoint) as 平均积分 FROM Customers; SELECT MAX(Upoint) as 最高积分, MIN(Upoint) as 最低积分 FROM Customers;