"SELECT user_id,COUNT(provider_id) AS total,MAX(last_used) AS last_used FROM providers_users WHERE provider = 'providers_webplugin'GROUP BY user_id HAVING COUNT( DISTINCT CASE WHEN last_used <= DATE_SUB( NOW(), INTERVAL 1 YEAR ) THEN 1 END ) > 20 OR COUNT( DISTINCT CASE WHEN last_used <= DATE_SUB( NOW(), INTERVAL 30 DAY ) THEN 1 END ) > 2"; 这个查询到的total 属于什么
时间: 2024-04-19 12:23:52 浏览: 12
在你提供的查询中,通过`COUNT(provider_id) AS total`语句,你将`provider_id`的计数结果别名为`total`。因此,查询结果中的`total`列将显示每个用户的`provider_id`计数值。这个`total`值表示每个用户在指定条件下(过去一年内绑定的App设备总数大于20个或过去30天内绑定的App设备总数大于2个)的绑定数量。
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DocumentsContract.buildRootUri(Providers.AUTHORITY_MTP, Providers.ROOT_ID_DEVICE)
这是一段 Android 中使用 DocumentsContract API 构建根目录 URI 的代码。其中 `Providers.AUTHORITY_MTP` 是一个字符串常量,代表着设备上的 MTP(Media Transfer Protocol)提供者;`Providers.ROOT_ID_DEVICE` 是另一个常量,表示设备的根目录 ID。通过调用 `DocumentsContract.buildRootUri()` 方法,可以将这两个参数组合成一个完整的根目录 URI。
onnxruntime_providers_tensorrt.dll
onnxruntime_providers_tensorrt.dll是一种动态链接库文件,扩展了ONNX Runtime的功能,用于在深度学习推理过程中使用TensorRT进行加速。TensorRT是NVIDIA开发的一个高性能深度学习推理优化器和运行时引擎,能够在GPU上实现快速、低延迟的推理。onnxruntime_providers_tensorrt.dll是ONNX Runtime中的一个供应商扩展,允许使用TensorRT加速ONNX模型的推理。
与使用ONNX Runtime默认的CPU执行器相比,使用onnxruntime_providers_tensorrt.dll可以提供更高的推理性能。因为TensorRT通过对模型进行图优化、内存管理、数据类型优化以及层融合等技术,将深度学习模型转化为高度优化的推理引擎。这样就能够在GPU上以并行方式高效地执行推理任务,从而实现更快的推理速度。
onnxruntime_providers_tensorrt.dll的使用需要首先安装并配置相关的TensorRT运行时环境和库文件。然后,在使用ONNX Runtime加载和执行模型时,可以选择将其作为执行器之一,并将其配置为使用TensorRT进行推理加速。这样,在推理过程中,模型的计算将会通过onnxruntime_providers_tensorrt.dll调用TensorRT来实现加速。
总而言之,onnxruntime_providers_tensorrt.dll是一个扩展库,它通过与TensorRT集成,为ONNX Runtime提供了基于GPU的深度学习模型推理加速能力,从而提高了推理的性能和效率。