Rank-1 Count

在Oracle数据库中，计算记录条数时，count(*)比count(1)稍微更快一些。这是因为，count(*)会直接计算整个表的行数，而count(1)会计算每一行中常数1的个数，虽然两者的差别微小，但在大数据量的查询中，count(*)通常能提供更好的性能表现。与此同时，如果查询可以通过索引来检索数据，使用索引列来计数通常是最快的方式。例如，对于表t，计算索引列EMPNO的条数，执行SELECT COUNT(EMPNO) FROM t将比计算全表记录的速度更快。

Spark框架Word Count Scala源码

TopN：获取指定分组内满足指定条件的前N行数据。RowNumber：获取当前行在分组内排序后的行号。Rank：获取当前行在分组内去重排序后的行号。DenseRank：获取当前行在分组内不去重排序后的行号。

展示了NMF（非负矩阵分解）在Python中的分级Rank2 NMF实现，适用于Python 3.6及以上版本，基于Numpy库的参考代码。以下为该算法的基本流程和实现步骤： 采用分级Rank2 NMF方法，逐步分解矩阵，并进行层次性分解。 使用Python的Numpy库进行数值计算，简化实现过程。 以下为该算法的Python实现代码示例： import numpy as np # 假设输入矩阵X为m×n维 X = np.random.rand(10, 10) # 设置NMF的秩（rank）为2 rank = 2 # 初始化W和H矩阵 W = np.random.rand(X.shape[0], rank) H = np.random.rand(rank, X.shape[1]) # 进行迭代更新（梯度下降或其他方法） for i in range(100): H = H * np.dot(W.T, X) / np.dot(W.T, np.dot(W, H)) W = W * np.dot(X, H.T) / np.dot(np.dot(W, H), H.T) # 输出分解结果 print('W matrix:') print(W) print('H matrix:') print(H) 此代码实现了简单的Rank2 NMF，适用于更复杂的分级结构，通过调整算法细节可进行更深层次的分解。 NMF可以广泛应用于图像处理、文本分析等领域，尤其在处理稀疏矩阵时具有优势。

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;

项目概述 storm-word-count-demo4.zip 内包含一个 Storm 词频统计演示项目。项目中的 spout 组件继承自基类并实现相关接口，其主要功能是从指定数据源获取数据，为后续的词频统计步骤提供输入。

PowerBuilder连接MYSQL时，无法使用COUNT(*)和MAX()函数的解决方法如下。

Simultaneous Heat Transfer Search (SHTS) is a single-objective optimization technique designed for unconstrained problems. Unlike traditional heat transfer search, which utilizes only one heat transfer mode per iteration, SHTS divides the population and simultaneously applies all three heat transfer modes. The main differences between SHTS and HTS can be found in the following references: Synchronous Heat Transfer Search for Costly Numerical Optimization, 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2016, pp. 2982-2988; IEEE Paper Link Simultaneous Heat Transfer Search for Single-Objective Real Parameter Optimization Problems, TENCON 2016 IEEE, pp. 2138-2141, 2016; IEEE Paper Link Note: If N is the population size, exactly N function evaluations are required during a complete iteration of SHTS. For T iterations, the total number of function evaluations will be NT.

Oracle9i数据库管理基础I Ed 1[1].1 Vol.1.pdf

G(1,1)预测的进一步优化