SQL分组计算入门指南

在数据库中，日期被存储为数字，因此可以使用加法和减法等算术运算符进行计算。您可以增加或减少日期值，计算日期之间的天数差，甚至可以将小时数转换为天数后进行计算。以下是一些常见操作示例：

图计算项目里的大杀器，Spark GraphX的资料一直不算多。Spark.GraphX.in.Action这份 PDF 算是比较系统的，逻辑清晰，案例也实在，挺适合用来入门或者打基础的。 图结构的数据用起来爽，但一上手就懵？嗯，GraphX 正好能帮你解开这个结。像社交网络关系、推荐系统里的用户-商品图，这些都能搞。 文档里不少示例是基于 spark-graphx_2.12-2.4.5.jar 写的，如果你项目刚好也是 Spark 2.x 的版本，那就贴合。没有花里胡哨的语法，逻辑也直接清晰。 如果你习惯边看边实践，建议先把 GraphX 项目的 jar 包拉下来，比如这个版本的GraphX

MATLAB有限域计算入门 本指南将帮助你开始使用MATLAB进行有限域计算。我们将涵盖以下主题： 有限域表示: 学习如何在MATLAB中表示不同类型的有限域，包括素数域和扩展域。 基本运算: 掌握如何在有限域中执行加法、减法、乘法、求逆和指数运算。 多项式运算: 了解如何在MATLAB中创建和操作有限域上的多项式，包括加法、乘法、除法和求最大公约数。 应用举例: 我们将通过一些实际应用案例展示有限域计算的强大功能，例如纠错码和密码学。

分布式计算的入门利器，Spark Core的学习资料还挺丰富的，尤其适合你这种想自己摸索的开发者。资源整理得比较齐全，涵盖从搭环境到跑任务。嗯，自己搭个小集群练练手，理解就更深了。 Apache Spark的架构其实不难，最核心的就是RDD这个东西，理解了它，数据怎么流转就一清二楚。你可以去看看这个版本：Spark-2.0.2-bin-hadoop2.6，兼容性还不错，跑在本地也没问题。 顺手推荐一个和 Spark 搭配比较多的老伙计——Hadoop。如果你还没搞过，可以试试这个：构建大数据 hadoop 分布式集群。配置稍微复杂点，但动手一次就熟了，Spark 任务调度也更顺畅。 啦，想进一

大数据学习其实没有想象中那么复杂，尤其是掌握了Hadoop这些核心技术，简直就像掌握了一把通往大数据世界的钥匙。你会发现，Hadoop不仅仅是一个工具，它背后的分布式计算架构让你能高效地海量数据。而且这套资料包给你了从基础到进阶的完整学习路径，既包括了理论知识，也包含了具体的实践课程。比如那份《大数据、云计算系统架构师顶级课程_产品书 V4.0【20180104】.pdf》，它详细了大数据的前沿技术，不止涵盖Hadoop，还有其他技术栈如HBase、Spark、Hive等，简直可以让你快速成为云计算系统架构师。如果你想打好基础，《大数据预科班（JAVA 加强班）》培训课程大纲中对Java的强调

MATLAB的矩阵操作是其核心功能之一，对于刚入门的同学来说，非常有帮助，尤其是在数学建模中。MATLAB提供了强大的矩阵运算功能，能够快速处理复杂的线性代数运算。常见的矩阵运算包括矩阵的加减、乘法、转置、求逆、特征值分解等，这些操作对于解决实际问题至关重要。掌握好这些矩阵运算，可以大大提高在科学计算和工程应用中的效率。

矩阵的加减法类似于纯量的加减，要求矩阵必须具有相同的维度。例如，在MATLAB中，可以直接对矩阵和纯量进行加减运算，系统会逐元素应用加减操作。例如，定义矩阵A和纯量5进行加法操作后得到新矩阵A = [6 7 8 7 6]。另外，可以将不同维度的矩阵和纯量进行加减运算。

对查询结果进行分组计算有助于精确控制数据分析的层次和范围。分组语句的形式通常为 [GROUP BY ] [HAVING ]，能够细化计算函数作用的对象。

在SQL语句中，当使用混合单独项（如DEPTNO）和分组函数（如COUNT）时，必须包含一个GROUP BY子句来指定这些单独项（在本例中为DEPTNO）。如果缺少GROUP BY子句，则会出现“not a single-group function”错误消息，并且会用星号（*）指出有问题的列。您可以通过添加GROUP BY子句来纠正此错误。