ORDER BY 子句

Design an M-order adaptive echo canceller, with u(n) as the system input and d(n) as the desired response. The signal d(n) contains the echo of u(n). The system operates with an 8kHz sampling rate, and the echo canceller should be able to eliminate the echo within 16ms.

这是在ICLR 2018中实现的模型，使用损失函数学习WordNet上概念的高斯表示。损失函数基于截断的发散，惩罚顺序违规，反映数据的层次结构。学习到的表示捕捉了数据的层次结构，取得了HyperLex任务中的最先进结果。

order_by_、group_by_、having在SQL查询中的应用有着各自独特的作用和局限性。order_by用于排序返回结果集，group_by用于按列分组汇总数据，having用于筛选group_by分组后的结果。它们在SQL查询语句中扮演不同但关键的角色，深入理解它们的使用可以提升数据查询的效率和准确性。

替换 HAVING 子句，通过 WHERE 子句限制返回记录数目以优化查询性能。HAVING 子句仅在检索所有记录后才过滤结果集，导致排序和汇总等额外开销。通过在 WHERE 子句中应用筛选条件，可以减少不必要的开销。

在 Oracle SQL 中，HAVING 子句用于对分组后的结果进行过滤，它会在检索出所有记录并完成分组操作后才进行过滤，这可能导致额外的排序和聚合操作开销。 为了提高查询性能，建议尽可能使用 WHERE 子句替代 HAVING 子句。WHERE 子句在查询的早期阶段就对数据进行过滤，可以有效减少参与分组和排序操作的数据量，从而提高查询效率。 如果过滤条件依赖于聚合函数的结果，则必须使用 HAVING 子句。但在其他情况下，应该优先考虑使用 WHERE 子句来限制结果集。

避免使用HAVING子句，因为HAVING只在检索所有记录后对结果集进行过滤，这包括排序和总计等操作。通过使用WHERE子句限制记录数目，可以减少这些开销。例如，不高效的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’；而更高效的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGION。

在SQL查询优化中，推荐使用WHERE子句来限制记录数，而不是使用HAVING子句。HAVING子句会在检索所有记录后进行过滤，需要排序和总计等操作。通过使用WHERE子句，可以有效减少这些开销。例如，不推荐的写法是在LOCATION表中按REGION分组后再使用HAVING子句过滤不需要的REGION，而更高效的做法是在WHERE子句中直接排除不需要的REGION，然后再进行GROUP BY操作。

避免使用HAVING子句，因为它只在检索所有记录之后才进行结果集过滤，需要排序和总计等操作。通过WHERE子句限制记录数目可以减少这些开销。例如：非效率的写法如下：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’；而效率更高的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGION。

查询学生是否选修了全部课程。首先，确认课程数量；其次，遍历选课表，统计选修所有课程的学生；最后，根据学生号获取学生姓名。

SQL HAVING 子句用于筛选 HAVING 子句中的组，它在 GROUP BY 子句之后使用。HAVING 子句可用于根据组的聚合值（例如 SUM、COUNT、AVG）来过滤组。