14500和18600区别

14500和18600是hashcat命令中的两个参数。在hashcat中，参数代表了不同的功能和选项。根据引用中的内容，命令hashcat -a 0 -m 1000 952a058e0f087c0acaecb751ce5ca5b7 rockyou.txt --force 中的-m参数指定了密码算法类型，而-a参数指定了攻击模式。而引用中的命令hashcat -m 0 -a 3 25d55ad283aa400af464c76d713c07ad ?d?d?d?d?d?d?d?d中的-a参数是指定了不同的攻击模式。不同的参数会导致hashcat使用不同的攻击策略，从而影响破解结果。

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如何用sql语句达到如下效果 部门 男薪水 女薪水 合计薪水 01 9000 5500 14500 02 4500 9000 13500

你可以使用SQL语句中的聚合函数SUM和CASE WHEN语句来实现这个效果。下面是一个示例：

SELECT
  部门,
  SUM(CASE WHEN 性别 = '男' THEN 薪水 ELSE 0 END) AS 男薪水,
  SUM(CASE WHEN 性别 = '女' THEN 薪水 ELSE 0 END) AS 女薪水,
  SUM(薪水) AS 合计薪水
FROM
  表名
GROUP BY
  部门;

请将上述示例中的"表名"替换为你实际使用的表名，并确保表中包含"部门"、"性别"和"薪水"这些列名。这个查询将根据部门进行分组，并计算男性和女性的薪水总和，以及所有员工的薪水总和。结果将按部门进行展示。

用R语言实现如下代码：创建一个抽样框行列值为 150*60（即150 个居委会） 手个居委会所包含的户数在 [30.60]之问（服从均匀分布），每个居委会户数在 [350,600]之间（服从均匀分布），再假设指标值中包含 7个异常值（随机挑选7个位置替换），分别为(0,0,0,12500,1005 15600，14500）。第一阶段用 PPS 抽样抽 20 个居委会，每个居委会抽6户，求该市平均每户服装消费金额的估计及其置信度为 90%的置信区间。

以下是用 R 语言实现上述需求的代码：

# 设置种子，保证结果可重复
set.seed(123)

# 创建抽样框
n.communities <- 150
n.households <- runif(n.communities, min = 30, max = 60)
n.households <- round(n.households)
household.size <- runif(n.communities, min = 350, max = 600)
household.size <- round(household.size)
data <- data.frame(household = rep(1:n.communities, n.households),
                   community = rep(1:n.communities, times = n.households),
                   income = rnorm(sum(n.households), mean = 50000, sd = 10000))

# 添加异常值
outlier.idx <- sample(1:nrow(data), 7)
data[income == 0, ][1:3] <- c(12500, 1005, 15600)
data[income == 14500, ][1] <- 0

# PPS 抽样
n.sample.communities <- 20
sample.communities <- sample(1:n.communities, n.sample.communities, 
                             prob = n.households / sum(n.households))
sample.households <- lapply(sample.communities, function(x) {
  n.sample.households <- 6
  sample(data$household[data$community == x], n.sample.households)
})
sample.households <- unlist(sample.households)

# 计算估计量和标准误
sample.mean <- mean(data$income[sample.households])
n.sample.households <- length(sample.households)
pps.factor <- sum(n.households[sample.communities])/n.sample.households
se <- sqrt(var(data$income[sample.households]) / n.sample.households) * pps.factor

# 计算置信度为 90% 的置信区间
t <- qt(0.95, df = n.sample.households - 1)
lower.bound <- sample.mean - t * se
upper.bound <- sample.mean + t * se

# 输出结果
cat(paste("估计的平均每户服装消费金额为", round(sample.mean, 2), "元\n"))
cat(paste("90% 置信区间为 [", round(lower.bound, 2), ",", round(upper.bound, 2), "] 元"))

上述代码中，首先创建了一个抽样框，其中包含 150 个居委会和每个居委会的户数和户数中的家庭收入。然后添加了 7 个异常值。接着使用 PPS 抽样抽取了 20 个居委会和每个居委会的 6 户，计算了平均每户消费金额的估计量和标准误，并计算了置信度为 90% 的置信区间。最后输出了结果。