strSqlU2 = "insert into t_order_hist(province_code,super_account_no, account_no, Old_Phone_No,\ Old_Service_Code, Old_Account_Alias, Branch_No, Operator_Id, User_Name, Free_Month, Corp_Id,\ Process_Time, Last_Operator, Last_Time, Last_Trans, charge_type, NEW_PHONE_NO, NEW_SERVICE_CODE,\ NEW_ACCOUNT_ALIAS, NEW_BRANCH_NO,CUST_MANAGER_ID)\ select province_code,super_account_no, account_no, Old_Phone_No,\ Old_Service_Code, Old_Account_Alias, Branch_No, Operator_Id, User_Name, Free_Month, Corp_Id,\ Process_Time, Last_Operator, Last_Time, Last_Trans, charge_type, NEW_PHONE_NO, NEW_SERVICE_CODE,\ NEW_ACCOUNT_ALIAS, NEW_BRANCH_NO,CUST_MANAGER_ID from t_service_order where super_account_no=:1 or account_no =:2";

这是一段 SQL 语句，用于向数据库表 t_order_hist 中插入数据。具体的数据来源于 t_service_order 表中满足条件 super_account_no=:1 或 account_no=:2 的记录。这些数据包括 province_code、super_account_no、account_no、Old_Phone_No、Old_Service_Code、Old_Account_Alias、Branch_No、Operator_Id、User_Name、Free_Month、Corp_Id、Process_Time、Last_Operator、Last_Time、Last_Trans、charge_type、NEW_PHONE_NO、NEW_SERVICE_CODE、NEW_ACCOUNT_ALIAS、NEW_BRANCH_NO 和 CUST_MANAGER_ID 这些字段的值。其中 :1 和 :2 是占位符，具体的值需要在执行 SQL 语句时传入。

相关问题

def draw_distribution_histogram(nums, path='', is_hist=True, is_kde=True, is_rug=False, is_vertical=False, is_norm_hist=False): """ bins: 设置直方图条形的数目 is_hist: 是否绘制直方图 is_kde: 是否绘制核密度图 is_rug: 是否绘制生成观测数值的小细条 is_vertical: 如果为True，观察值在y轴上 is_norm_hist: 如果为True，直方图高度显示一个密度而不是一个计数，如果kde设置为True，则此参数一定为True """ sns.set() # 切换到sns的默认运行配置 sns.distplot(nums, bins=20, hist=is_hist, kde=is_kde, rug=is_rug, \ hist_kws={"color": "steelblue"}, kde_kws={"color": "purple"}, \ vertical=is_vertical, norm_hist=is_norm_hist) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel("XXX") plt.ylabel("YYY") # 添加标题 plt.title("Distribution") plt.tight_layout() # 处理显示不完整的问题 if path: plt.savefig(path, dpi=300) plt.show()改善上面的这个函数代码

这个函数代码已经很不错了，但是可以根据实际需要进行一些改进，如下：

1. 可以将函数参数进行修改，使其更加灵活，比如：

def draw_distribution_histogram(nums, 
                                bins=20, 
                                hist=True, 
                                kde=True, 
                                rug=False, 
                                vertical=False, 
                                norm_hist=False, 
                                xlabel="", 
                                ylabel="", 
                                title="", 
                                savepath=""):

2. 可以对绘制的图形进行更多的设置，增加代码的可读性和灵活性，比如：

# 设置直方图和核密度图的颜色和线型
hist_kws = dict(color="steelblue", alpha=0.7, linewidth=1.5)
kde_kws = dict(color="purple", alpha=0.7, linewidth=1.5)

# 绘制直方图和核密度图
sns.distplot(nums, 
             bins=bins, 
             hist=hist, 
             kde=kde, 
             rug=rug, 
             hist_kws=hist_kws, 
             kde_kws=kde_kws, 
             vertical=vertical, 
             norm_hist=norm_hist)

# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel(xlabel)
plt.ylabel(ylabel)

# 添加标题
plt.title(title)

# 调整图形布局
plt.tight_layout()

# 保存图形到文件
if savepath:
    plt.savefig(savepath, dpi=300)

# 显示图形
plt.show()

3. 可以添加异常值处理和数据清洗的代码，以保证绘制出来的图形更加准确和可靠，比如：

# 剔除异常值和缺失值
nums = nums[(nums >= np.percentile(nums, 0.1)) & (nums <= np.percentile(nums, 99.9))].dropna()

# 对数据进行标准化处理
nums = (nums - np.mean(nums)) / np.std(nums)

根据实际需要进行修改和添加，可以使函数更加完善和实用。

解释一下这段代码function [bg_hist_new, fg_hist_new] = updateHistModel(new_model, patch, bg_area, fg_area, target_sz, norm_area, n_bins, grayscale_sequence, bg_hist, fg_hist, learning_rate_pwp) % Get BG (frame around target_sz) and FG masks (inner portion of target_sz) pad_offset1 = (bg_area-target_sz)/2; % we constrained the difference to be mod2, so we do not have to round here assert(sum(pad_offset1==round(pad_offset1))==2, 'difference between bg_area and target_sz has to be even.'); bg_mask = true(bg_area); % init bg_mask pad_offset1(pad_offset1<=0)=1; bg_mask(pad_offset1(1)+1:end-pad_offset1(1), pad_offset1(2)+1:end-pad_offset1(2)) = false; pad_offset2 = (bg_area-fg_area)/2; % we constrained the difference to be mod2, so we do not have to round here assert(sum(pad_offset2==round(pad_offset2))==2, 'difference between bg_area and fg_area has to be even.'); fg_mask = false(bg_area); % init fg_mask pad_offset2(pad_offset2<=0)=1; fg_mask(pad_offset2(1)+1:end-pad_offset2(1), pad_offset2(2)+1:end-pad_offset2(2)) = true; fg_mask = mexResize(fg_mask, norm_area, 'auto'); bg_mask = mexResize(bg_mask, norm_area, 'auto');、

这段代码主要是用于更新目标的背景模型和前景模型的直方图。具体而言，该函数根据输入的参数，生成目标所在区域的背景掩码和前景掩码，然后将这些掩码进行缩放，以适应直方图的大小。然后，该函数使用新的图像模型（new_model）和先前的背景模型（bg_hist）和前景模型（fg_hist）来更新背景模型和前景模型的直方图。更新的方式是将新模型与原模型进行加权平均，其中权重由学习率（learning_rate_pwp）控制。最终，该函数返回更新后的背景模型和前景模型的直方图（bg_hist_new和fg_hist_new）。该函数中使用了一些辅助函数，包括mexResize，用于调整掩码的大小，以及assert，用于确保输入参数的正确性。