一、题目 已知有表记录了每个大厅的活动开始日期和结束日期，每个大厅可以有多个活动。...请编写一个SQL查询合并在同一个大厅举行的所有重叠的活动，如果两个活动至少有一天相同，那他们就是重叠的 样例数据 +----------+-------------+-------------+ | hall_id...其中我们这边需要聚合到当前行的上一行。...4行数据，开始时间为2023-01-18 结束时间为2023-01-25的活动与第一行的活动存在交叉，所以应该被合并，但是由于中间，其前一行的活动截止日期为2023-01-17，早于该行活动的开始日期而被判断为不应该被合并...的最小值作为活动开始日期，end_day的最大值作为活动结束日期，得到最终结果。
探索 导出任务排队 这里讲讲实现思路： 前端请求服务端接口，告诉它要导出的日期范围、内容 服务端记录，插入队列 服务端监控脚本（可以用easyswoole等常驻型应用来完成），生成队列里的excel文件...，把任务标注成已经成功、对应的文件名 前端请求任务之后，间隔轮询后端，是否服务端导出完成，是的话则根据返回文件名下载文件 限制数据范围 这是比较重要的点，因为如果是不限制数据筛选范围，使用了排队导出的架构之后...，也可能导致机器资源占用过高（而且有被攻击的风险！）...我们可以根据筛选的日期范围，比如不能间隔超过50天，来限制，那么就要判断两个日期差距的日期了。...$diffDay = bcdiv($diffHour,24,2); // 差距的天数 if ($diffDay > 50){ echo "范围过大，不可间隔50天";die; } echo
实际最优结果：15 = 8 + 7 间隔调度问题（interval scheduling） 工作j在s_j时开始，在f_j时结束 我们说两个工作是兼容（compatible）的，如果它们相互之间没有重叠...目标是将这些活动分配给尽可能少的资源（例如会议室、机器等），同时确保没有两个在同一资源上分配的活动在时间上重叠。...，从最早结束的工作依次考虑 最短间隔（Shortest interval） 按照间隔时间f_j-s_j排序，从间隔最短的工作开始依次考虑 最少冲突（Fewest conflicts） 对于每项工作，统计与其冲突的工作的数量...因此，最早截止日期优先调度 S 是最优的，没有其他调度能够具有更少的逆序对并实现更小的最大延迟。...然而，它作为一个理论上的上限，可以用来衡量其他缓存算法（如LRU、LFU和随机替换）在实际场景中的效果。
，但是用长尾数据分布来检测和分割大量的目标类别仍然是一个具有挑战性的问题，研究较少。...对于一个大词汇量的分类器，得到有噪声日志的概率非常高，这很容易导致错误的识别。...为了缓解长尾现象造成的学习不平衡，我们提出了一种简单有效的重采样方法——NMS重采样，来重新平衡数据分布。...本文方法称为Forest R-CNN，可以作为一个即插即用模块，应用于大多数目标识别模型，能够识别1000多个类别。在大词汇表数据集LVIS上进行了广泛的实验。...此外，我们在LVIS数据集上获得了最先进的结果。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请联系删除。
这些数据集的问题集中在单个时间点或孤立的事件上，而现实中事件往往是同时发生并相互交织的。 现有数据集： TIMEQA：基于时间演变的事实构建问题，要求模型在特定时间点回答问题。...数据集构建过程： 从Wikidata提取时间相关事实 数据格式：将知识三元组和限定词转化为五元组格式（主体，关系，客体，开始时间，结束时间）。 分组整理：按主体分组，确保每组包含至少三个时间事实。...识别共时事实 算法设计：通过比较不同事实的时间戳来识别重叠部分，并将其分类为相等、重叠、期间或混合。...相等场景由于时间间隔完全重叠，对LLMs来说更容易处理。 复杂性增加：重叠和期间场景呈现出复杂的时间交叉，需要更多隐含推理来理解共时关系。...数学识别重叠：通过数学方法识别事件的重叠部分。
同样，一些系统依靠请求-响应模式来从事务性数据存储（如 SQL Server Reporting Services 或 SSRS、报告）中请求已更新的数据，像这样的系统总是在接近请求-轮询间隔结束时运行陈旧数据...理论上，用于识别新兴情况的工具可能具有时间内置的概念，并能提供使用该工具所需的丰富 API。 最后，对未来的准确指示来源于对过去的分析。...实际上，这就是传统 BI 的所有功能 - 对大量的历史数据进行汇总和分析，从而识别趋势。 遗憾的是，与更多的事务性系统相比，在使用这些系统时需要不同的工具和查询语言。...成功识别新兴情况需要实现过去数据和当前数据的无缝关联。 只有当对这两种数据使用相同的工具和查询语言时，才可能实现这种紧密集成。...该时间戳可能来自数据源本身（假设事件表示历史数据，且带有用于存储时间的显示列），或者可以设置为事件到达的时间。 实际上，时间是 StreamInsight 查询语言中的第一个类。
Hi, 我是小萝卜算子 一、引入 紧接上一篇文章：数仓面试——连续登录问题 表结构和数据一致 需求有所升级： 中间间隔一天，也算连续登录，求出连续4天登录的用户id（因为样例中1001用户连续3天登录，...5：按步骤四形成的用户和最终日期基准分组，过滤出次数大于等于4的数据 6：按照用户分组去重，获得最终结果 方法二：采用超过两天的登录间隔为分界线分组 SELECT id FROM ( SELECT...：根据基准日期分组，过滤出大于等于4天的数据 5：根据步骤四结果去重，获得最后结果 方法三：采用过滤掉连续登录的数据 SELECT id FROM ( SELECT id,...2：如果日期差小于等于2，则连续登录，记为0，否则记为1，记为日期基准 3：添加一个row_number和 count 窗口函数 4：取出日期基准为1的数据和最后一条数据 5：比较当前行和前一行rn的差...1的和最后一条提取出来，然后计算前后的序列差，但是要注意最后一条要特殊处理 方法四巧妙的利用sum窗口，基准为0的数据sum后还是数据本身，然后就能生成分组的基准 3：个人对类似分组操作，更倾向于方法二和方法四
当我们的数据涉及日期和时间时，分析随时间变化变得非常重要。Pandas提供了一种方便的方法，可以按不同的基于时间的间隔(如分钟、小时、天、周、月、季度或年)对时间序列数据进行分组。...比如进行数据分析时，我们需要将日数据转换为月数据，年数据等。在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。...例如将每日数据重新采样为每月数据。Pandas中的resample方法可用于基于时间间隔对数据进行分组。...Grouper 包含了key （包含日期的列）、frequency （分组依据的间隔）、closed （关闭间隔的一侧）和label （标记间隔）等参数。...所以我们可以使用提取的属性根据与日期相关的信息对数据进行分组。
如上图所示，图形中的x轴是非常糟糕的，重叠的几乎看不清。必须要对轴作处理，否则无法使用。...如上图所示，我们在原有代码的基础上做了两方面的修改，一个是将日期呈现为“月-日”的格式，这样可以缩短刻度标签；另一个是我们控制了x轴刻度标签的个数（如图中呈现了10个刻度值）。...date_format = mpl.dates.DateFormatter("%m-%d") ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)# 控制x轴显示日期的间隔天数...如上图所示，标签值之间形成了固定的间隔，即7天。但是还是存在重叠或拥挤问题，解决的办法有两种，一个是拉长间隔天数，另一个是将刻度标签旋转30度或45度。...date_format = mpl.dates.DateFormatter("%m-%d") ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)# 控制x轴显示日期的间隔天数
，不存在的日期也可以补0输出，但是我想自己控制查询日期的范围，好像无法做到。...结论 按照date分组查询统计对应的数值 查询从开始日期开始~数据库中最后一个分组有值的日期 输出到最后一个分组统计（num）有值的日期截止。...查询从开始日期~截止日期的范围 输出该范围内最后一个分组统计（num）有值的日期截止。...**查询从开始日期~**截止日期的范围 输出该范围内所有日期，无值的补0。...---- 额外话：其实直接获取全部的数据也是可以做到需求所要的效果：反正es查询性能很强大，可以直接查询全部数据，然后通过Java8的Stream的filter来进行日期范围条件过滤。
活动管理 在活动启动后跟踪追随者和不和谐成员的增长 将推文分组，评估哪些类型的推文有助于你实现目标 评估哪些活动为用户带来了最高价值 用户管理 根据参与、交易或加入日期细分用户 利用用户配置文件深入研究用户贡献...绘制用户从首次接触到交易的旅程 使用Discord中的批量直接消息与大规模用户通信 增长自动化 建立个性化的Discord入职流程 通过社交活动的自动验证管理奖励计划 轻松识别用户摩擦点 通过AI主题检测和词云自动提取产品反馈...钱包洞察力 将社区数据与链上数据联系起来 发现参与竞争项目的高潜力用户 确定高用户项目重叠 使用我们的预测模型了解用户类别 图片来源：Blaze 此外，社区运营者还可以使用 Blaze API 节省时间...，轻松将社区数据连接到其他收入活动，不仅能节省时间，还能直接量化社区的投资回报率。...而在 Web3 被赋予了更多可能性，可以运用多种分析工具，例如通过 CRM / 忠诚度计划和可操作的分析洞察，实现社区洞察与分析、通过可行的建议推动社区主导的增长，实现 Web3 功能的实现。
Gaps & Islands问题就是说：能不能把时间有重叠的行合并起来？也即最终的结果数据集应该是这个样子的： ?...实际上，大猫听说在处理基因数据的时候也常遇见这个问题，但是大猫自己没有接触，欢迎有经验的小伙伴分享经历哦。 那么，如何处理Gaps & Islands问题呢？...上一行代码中，使用的关键函数是累计最大值函数cummax。此外，由于cummax不能直接处理日期格式，所以需要先将日期转化为数字进行比较，完了再转换回日期。...接下来，我们需要新建一个grp分组变量，它用于将一个个“islands”区分开来——即如果当前行的stime小于etime.max，那么grp的数字不变（意味着观测之间有重叠）；但如果stime比etime.max...本 期总结 本期大猫带领大家学习了如何处理Gaps & Islands问题——也即如何合并时间上有重叠的观测。我们灵活使用了cummax与cumsum函数，他们在处理分组数据的时候尤其有用。
审稿和作者反馈阶段之间的这段时间 有些人可能已经注意到了，在审稿意见提交截止日期（7 月 15 日）和作者反馈阶段（7 月 25 日）之间还有一段时间间隔。...最后的结果是，在审稿意见提交截止日期 36 小时后，仍只有 73% 的论文收到了至少 3 份审稿意见，而且审稿人们已经提交了大约 90% 的审稿意见。...source=post_page）中所讨论的，NeurIPS 会与其它会议协作，从而甄别出一稿两投现象。这些会议在主题领域和审稿期间上都与 NeurIPS 有所重叠。...我们希望 NeurIPS 会议的内容是原创且新颖的。因此，我们希望能够积极地阻止一稿两投，也就是说不让两个不同的会议上出现相同的论文的情况发生。...此外，我们还希望防止作者试图利用系统漏洞进行一稿多投来增加某篇提交论文被接收的几率，而识别这类提交论文也给 PC 们增添了巨大的工作量。
可供参考的解题思路：使用窗口函数根据部门ID分组，在组内按照员工薪资降序排列并记为ranking，然后将该处理后的表和部门信息表进行内连接，从而把部门名称关联进来，最后在连接后的表上使用ranking=...输出内容包括： user_id（用户ID） num（用户登录日期间隔小于5天的次数） 结果样例如下图所示。...可供参考的解题思路：本题考查LEAD()函数在处理时间间隔问题上的使用方法，观察内层的查询部分，使用LEAD()函数在原有的login_time字段的基础上创造一列新的时间字段（即该用户下一次登录日期）..., next_login_time)计算日期差，最后分组聚合统计不同user_id的记录个数，即每个用户登录日期间隔小于5天的次数。...可供参考的解题思路：根据用户ID和日期进行分组，通过统计用户在各购买渠道购物的记录个数来判断某用户在某日期购物时采用的访问方式（web、app和both）。
usertype FROM TRIP_DATA_STREAM where usertype='Subscriber'; 使用Window Tumbling来执行流式分析 Window Tumbling将给定时间间隔内的数据分组到大小固定的不重叠的窗口中...由此可以看出在每个给定的时间间隔内所开始的行程都被记录了下来。 使用Window Session执行流式分析 在Window session中，数据被分组在特定的Session中。...例如，如果设置一个1分钟的Session，并且在一分钟的时间间隔内让数据不可用，则会开始一个新的Session来进行数据分组。...当数据在20秒的时间间隔内不可用时，就会开始一个新的Session来进行数据分组。 例如00:01:09到00:01:57之间的时间间隔。...使用Window Hopping执行流分析 在Window Hopping中，通过前进给定的时间间隔，将数据按给定的时间间隔分组到重叠的窗口中。
业务问题：每天更新"订单明细表"里的间隔周数。...计算规则是当前日期与支付时间的相隔周数（值为其中一个，１周，２周，４周，８周，１６周，１６周以上） 【解题思路】 使用逻辑树分析方法，将问题拆解为2个子问题： 1）计算当前日期与支付时间的相隔周数 2...）根据间隔周数条件分组 1.计算当前日期与支付时间的相隔周数 设计到日期，要能想到《猴子从零学会SQL》里讲过的日期函数。...常用计算日期差的函数有俩datediff和timestampdiff。具体用法如下： 这里使用timestampdiff函数可以直接计算两个日期的相差周数。...set 间隔周数 = (timestampdiff(WEEK,支付时间,NOW())); 查询结果： 2.根据间隔周数条件分组 可以使用case when 条件表达式，对间隔周数按条件进行分组。
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