bank_record.csv

时间: 2023-12-23 17:00:28 浏览: 26
bank_record.csv是一个银行交易记录的数据文件,其中包含了客户在银行进行的多笔交易的详细信息。这些信息包括交易时间、交易类型、交易金额、交易地点等。 在这个数据文件中,可以通过对交易时间进行排序和筛选来分析客户的交易习惯和行为模式。例如,可以通过分析交易时间的分布来了解客户在一天中不同时间段的交易活动情况,从而为银行制定更合理的营销策略和服务安排提供参考。 另外,通过对交易类型和交易金额进行统计和分析,银行可以更好地了解客户的消费习惯和资金流动情况,从而为客户提供更精准的金融服务。 此外,bank_record.csv中的交易地点信息也可以为银行提供重要的参考,通过对客户在不同地点的消费情况进行分析,银行可以更好地理解客户的生活和工作轨迹,为客户提供更便捷的服务。 总之,bank_record.csv是一个非常有价值的数据文件,银行可以通过对其中的交易信息进行分析和挖掘,更好地了解客户需求,提升服务质量,实现双赢。
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此段代码是C语言编写,请添加注解strcpy(T_restax.mesg_type,S_cifcdetail.cust_status); strcpy(T_restax.acct_type,S_cifcdetail.deal_cert_type); strcpy(T_restax.self_certification,S_cifcdetail.finance_cert_type); strcpy(T_restax.holder_type,S_cifcdetail.telex_no); strcpy(T_restax.addr_country_code,S_cifcdetail.national_code1); strcpy(T_restax.city_en,S_cifcdetail.addr3); strcpy(T_restax.res_country_code,S_cifcdetail.national_code3); strcpy(T_restax.tin_issuedby,S_cifcdetail.national_code4); strcpy(T_restax.explanation,S_cifcdetail.base_bank_name); strcpy(T_restax.bir_country_code,S_cifcdetail.national_code2); strcpy(T_restax.bir_country_name,S_cifcdetail.addr2); strcpy(T_restax.nationality,S_cifcdetail.industry_code);

// 使用strcpy函数将S_cifcdetail结构体中的字段值复制到T_restax表的相应字段中 strcpy(T_restax.mesg_type, S_cifcdetail.cust_status); // 复制S_cifcdetail结构体中的cust_status字段值到T_restax表的mesg_type字段 strcpy(T_restax.acct_type, S_cifcdetail.deal_cert_type); // 复制S_cifcdetail结构体中的deal_cert_type字段值到T_restax表的acct_type字段 strcpy(T_restax.self_certification, S_cifcdetail.finance_cert_type); // 复制S_cifcdetail结构体中的finance_cert_type字段值到T_restax表的self_certification字段 strcpy(T_restax.holder_type, S_cifcdetail.telex_no); // 复制S_cifcdetail结构体中的telex_no字段值到T_restax表的holder_type字段 strcpy(T_restax.addr_country_code, S_cifcdetail.national_code1); // 复制S_cifcdetail结构体中的national_code1字段值到T_restax表的addr_country_code字段 strcpy(T_restax.city_en, S_cifcdetail.addr3); // 复制S_cifcdetail结构体中的addr3字段值到T_restax表的city_en字段 strcpy(T_restax.res_country_code, S_cifcdetail.national_code3); // 复制S_cifcdetail结构体中的national_code3字段值到T_restax表的res_country_code字段 strcpy(T_restax.tin_issuedby, S_cifcdetail.national_code4); // 复制S_cifcdetail结构体中的national_code4字段值到T_restax表的tin_issuedby字段 strcpy(T_restax.explanation, S_cifcdetail.base_bank_name); // 复制S_cifcdetail结构体中的base_bank_name字段值到T_restax表的explanation字段 strcpy(T_restax.bir_country_code, S_cifcdetail.national_code2); // 复制S_cifcdetail结构体中的national_code2字段值到T_restax表的bir_country_code字段 strcpy(T_restax.bir_country_name, S_cifcdetail.addr2); // 复制S_cifcdetail结构体中的addr2字段值到T_restax表的bir_country_name字段 strcpy(T_restax.nationality, S_cifcdetail.industry_code); // 复制S_cifcdetail结构体中的industry_code字段值到T_restax表的nationality字段

π(b_type, COUNT(*))(σ(1=1)(bank_card) ⨝ bank_card.b_id=bank_card.b_id (γ(b_id)(bank_card)))转化为sql应该写成什么

这是一个比较复杂的 SQL 语句,以下是可能的写法: ``` SELECT b_type, COUNT(*) FROM ( SELECT b_id FROM bank_card GROUP BY b_id ) AS bank_card_grouped JOIN bank_card ON bank_card.b_id = bank_card_grouped.b_id GROUP BY b_type; ``` 这个 SQL 语句的功能是: 1. 在 `bank_card` 表上进行自然连接(`⨝`)和投影(`γ`),得到一个只包含 `b_id` 列的关系表 `bank_card_grouped`。 2. 在 `bank_card_grouped` 和 `bank_card` 表之间进行等值连接(`=`)。 3. 在连接结果上按 `b_type` 列进行分组(`GROUP BY b_type`)。 4. 对于每个分组,计算该分组中元组的数量(`COUNT(*)`)并输出。

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帮我优化一下这段代码配置2M波特率的CANFD :#include "can.h" #include "gd32c10x.h" #include "gd32c10x_eval.h" void can_gpio_config(void) { rcu_periph_clock_enable(RCU_CAN0); rcu_periph_clock_enable(RCU_CAN1); rcu_periph_clock_enable(RCU_GPIOB); rcu_periph_clock_enable(RCU_AF); gpio_init(GPIOB,GPIO_MODE_IPU,GPIO_OSPEED_50MHZ,GPIO_PIN_8); gpio_init(GPIOB,GPIO_MODE_AF_PP,GPIO_OSPEED_50MHZ,GPIO_PIN_9); gpio_init(GPIOB, GPIO_MODE_IPU, GPIO_OSPEED_50MHZ, GPIO_PIN_5); gpio_init(GPIOB, GPIO_MODE_AF_PP, GPIO_OSPEED_50MHZ, GPIO_PIN_6); gpio_pin_remap_config(GPIO_CAN0_PARTIAL_REMAP , ENABLE); gpio_pin_remap_config(GPIO_CAN1_REMAP, ENABLE); } void can_config(void) { can_parameter_struct can_parameter; can_fdframe_struct can_fd_parameter; can_fd_tdc_struct can_fd_tdc_parameter; can_struct_para_init(CAN_INIT_STRUCT, &can_parameter); can_deinit(CAN0); can_deinit(CAN1); can_parameter.time_triggered = DISABLE; can_parameter.auto_bus_off_recovery = DISABLE; can_parameter.auto_wake_up = DISABLE; can_parameter.auto_retrans = ENABLE; can_parameter.rec_fifo_overwrite = DISABLE; can_parameter.trans_fifo_order = DISABLE; can_parameter.working_mode = CAN_NORMAL_MODE; can_init(CAN0, &can_parameter); can_init(CAN1, &can_parameter); can_frequency_set(CAN0, CAN_BAUD_RATE); can_frequency_set(CAN1, CAN_BAUD_RATE); can_struct_para_init(CAN_FD_FRAME_STRUCT, &can_fd_parameter); can_fd_parameter.fd_frame = ENABLE; can_fd_parameter.excp_event_detect = ENABLE; can_fd_parameter.delay_compensation = ENABLE; can_fd_tdc_parameter.tdc_filter = 0x04; can_fd_tdc_parameter.tdc_mode = CAN_TDCMOD_CALC_AND_OFFSET; can_fd_tdc_parameter.tdc_offset = 0x04; can_fd_parameter.p_delay_compensation = &can_fd_tdc_parameter; can_fd_parameter.iso_bosch = CAN_FDMOD_ISO; can_fd_parameter.esi_mode = CAN_ESIMOD_HARDWARE; can_fd_init(CAN0, &can_fd_parameter); can_fd_init(CAN1, &can_fd_parameter); can_fd_frequency_set(CAN0, CANFD_BAUD_RATE); can_fd_frequency_set(CAN1, CANFD_BAUD_RATE); can1_filter_start_bank(14); can_filter_mask_mode_init(DEV_CAN0_ID, DEV_CAN0_MASK, CAN_EXTENDED_FIFO0, 0); can_filter_mask_mode_init(DEV_CAN1_ID, DEV_CAN1_MASK, CAN_EXTENDED_FIFO0, 15); nvic_irq_enable(CAN0_RX0_IRQn, 7, 0); nvic_irq_enable(CAN1_RX0_IRQn, 7, 0); can_interrupt_enable(CAN0, CAN_INTEN_RFNEIE0); can_interrupt_enable(CAN1, CAN_INTEN_RFNEIE0); }

#查询历史记录 def Get_history(): # 连接数据库 conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=DESKTOP-JM5K5CS;DATABASE=bank;UID=sa;PWD=1') # 获取游标 cursor = conn.cursor() # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title('查询历史记录') # 创建标签和输入框 label_account_number = tk.Label(window, text='卡号:') label_account_number.grid(row=0, column=0) entry_account_number = tk.Entry(window) entry_account_number.grid(row=0, column=1) label_password = tk.Label(window, text='密码:') label_password.grid(row=1, column=0) entry_password = tk.Entry(window, show='*') entry_password.grid(row=1, column=1) label_start_date = tk.Label(window, text='交易日期:') label_start_date.grid(row=2, column=0) entry_start_date = tk.Entry(window) entry_start_date.grid(row=2, column=1) label_transaction_type = tk.Label(window, text='交易方式:') label_transaction_type.grid(row=3, column=0) transaction_var = tk.StringVar(value='所有') transaction_radios = [ ('所有', '所有'), ('存款', '存款'), ('取款', '取款'), ('转入', '转入'), ('转出', '转出') ] for i, (text, value) in enumerate(transaction_radios): radio = tk.Radiobutton(window, text=text, variable=transaction_var, value=value) radio.grid(row=i + 4, column=1) label_password = tk.Label(window, text='备注:') label_password.grid(row=4, column=0) entry_password = tk.Entry(window, show='*') entry_password.grid(row=4, column=1) # 创建按钮和文本框 text_history = tk.Text(window) text_history.grid(row=2, column=0, rowspan=6) def get_history(): # 查询数据 account_number = entry_account_number.get() password = entry_password.get() transaction_date = entry_start_date.get() transaction_type = None if transaction_var.get() != '所有': transaction_type = transaction_var.get() # 查询卡号和密码是否匹配 cursor.execute("SELECT * FROM Accounts WHERE account_number = ? AND password = ?",

SELECT t1.supplier_id, t1.ky_count, t1.ky_amount, IFNULL(t2.ky_refund_count,0) as ky_refund_count, IFNULL(t2.ky_refund_amount,0) as ky_refund_amount FROM ( SELECT a.supplier_id, count( DISTINCT c.order_no ) AS ky_count, SUM( IFNULL( c.record_amount, 0 )) / 100 AS ky_amount FROM settle_order a INNER JOIN settle_order_receipt b ON a.order_id = b.order_id INNER JOIN cash_withdrawal_record c ON b.third_trade_no = c.order_no WHERE a.is_del = 0 AND a.order_time >= '2023-05-28 00:00:00' AND a.order_time < '2023-05-29 00:00:00' AND a.order_type in (70,75) AND a.supplier_id IN (78,63,58,57,64,72,71,74,83,77,70,69,67,82,65,87,73,59,66,60,86,85,79,80,84,90) AND b.channel_code = 61 AND c.con_bank_account_no IN ( 247, 325 ) AND c.record_status = 1 AND c.record_time > '2023-05-01 00:00:00' GROUP BY a.supplier_id ) t1 LEFT JOIN ( SELECT a.supplier_id, count( DISTINCT b.order_no ) AS ky_refund_count, SUM( IFNULL( b.record_amount, 0 )) / 100 AS ky_refund_amount FROM settle_order_refund a INNER JOIN cash_withdrawal_record b ON a.third_refund_id = b.order_no WHERE a.is_del = 0 AND a.order_type in (70,75) AND a.apply_time >= '2023-05-28 00:00:00' AND a.apply_time < '2023-05-29 00:00:00' AND a.supplier_id IN (78,63,58,57,64,72,71,74,83,77,70,69,67,82,65,87,73,59,66,60,86,85,79,80,84,90) AND a.channel_code = 61 AND b.con_bank_account_no IN ( 247, 325 ) AND b.record_status = 5 AND b.record_time > '2023-05-01 00:00:00' GROUP BY a.supplier_id ) t2 ON t1.supplier_id = t2.supplier_id order by t1.supplier_id asc

def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab

select lot_hs.lot_id as lot_id,lot_type,lot_hs.mainpd_id, created_time,COMPLETE_TIME, value(bank.banktime,0) as banktime , round ( ( 1.00*(days(COMPLETE_TIME)-days(created_time)) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0),3) as use_days, customer_id, coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id) as cust_id2, cc.cycletime_target as ct_target, date,layer, round(count() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target)*0.9,0) cnt, row_number() over(partition by coalesce(cc.cust_id_define,lot_hs.customer_id),cc.cycletime_target order by ( ( days(COMPLETE_TIME)-days(created_time) + (hour(COMPLETE_TIME)-hour(created_time))*1.00/24 + (minute(COMPLETE_TIME)-minute(created_time))*1.00/24/60 + (second(COMPLETE_TIME)-second(created_time))*1.00/24/60/60) - value(bank.banktime,0))/layer) id From (select date(a.claim_time) as date, a.lot_id, a.lot_type,a.mainpd_id,a.prodspec_id,a.custprod_id, case when(date(b.created_time) <= '2009-01-05') then b.created_time + 21 days else b.created_time end as created_time, CASE WHEN A.CUST_id in ('MCA','NPA','SET') THEN a.COMPLETE_TIME ELSE a.COMPLETE_TIME END COMPLETE_TIME, a.cust_id as customer_id, a.ope_category, c.layer From f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT a, f3rpt.fvlot b, (select mainpd_id, sum(masks)layer from f3rpt.ASMCRPT_VW_MAINPD_MASKS_ALL group by mainpd_id) as c, (select * from (select lot_id, max(claim_time)claim_time, count(case when(ope_category='Ship')then lot_id else null end) as LS, count(case when(ope_category='Unship') then lot_id else null end) as LUS from f3rpt.F3_TB_DAILY_FABOUT where substr(lot_id,1,2) not in('CA','CW','ES','E0','EM') and lot_type = 'Production' AND LOT_ID NOT LIKE 'H%' and substr(lot_id,7,4)='.00F' and ope_category in ('Ship','Unship') and year(claim_time) = year(current date - 1 days) and month(claim_time) = month(current date - 1 days) group by lot_id) as a where LS - LUS > 0 ) as lot Where a.lot_id = b.lot_id and b.mainpd_id = c.mainpd_id and a.lot_id = lot.LOT_ID and a.claim_time = lot.claim_time and a.ope_category = 'Ship' and a.cust_id in ('SM','BOE','GSC','NPA','GTA') ) as lot_hs left outer join (select lot_id,max(bankin_time) banktime from f3rpt.asmc_dpm where bankin_time>0 group by lot_id) bank on (lot_hs.lot_id = bank.lot_id) left join f3cim.f3cim_cfg_cust_rule cc on case when lot_hs.customer_id='WXM' THEN 'WII'||SUBSTR(lot_hs.mainpd_id,6,1) else lot_hs.customer_id end = cc.cust_id and locate(cc.mainpd_id,lot_hs.mainpd_id)>0 and locate(cc.prodspec_id,lot_hs.prodspec_id)>0 and locate(cc.custprod_id_45,substr(lot_hs.custprod_id,3,3))>0 where lot_hs.ope_category = 'Ship' ;以上sql如何优化

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