使用视图sxy_student_view和相关基本表查找商学院选修了课程数学的学生学号，姓名，课程号，学分，用sql语句写出

假设我们有以下几个基本表：

1. `students` 表，包含学生的学号 (`student_id`)、姓名 (`name`) 等信息；
2. `courses` 表，包含课程的信息，如课程号 (`course_code`)、学分 (`credit`) 等；
3. `enrollments` 表，记录学生选课情况，包含学生学号 (`student_id`) 和课程号 (`course_code`)。

为了找到商学院选修了数学课程的学生学号、姓名、课程号和学分，我们可以使用 SQL 的 INNER JOIN 和 WHERE 子句，如下所示：

SELECT s.student_id, s.name, c.course_code, c.credit
FROM students s
JOIN enrollments e ON s.student_id = e.student_id
JOIN courses c ON e.course_code = c.course_code
WHERE s.college = '商学院' AND c.subject = '数学';

在这个查询中：
- `JOIN` 用于连接 `students`, `enrollments`, 和 `courses` 表，基于学生选课和课程的关系。
- `WHERE` 子句限制结果只包括商学院的学生且选修的是数学课程。

相关问题

如何使用WeAutomate工具将sxy1.xlsx, sxy2.xlsx, 和 sxy3.xlsx 这三个Excel文件依据姓名字段内容合并为一个新的文件，新文件命名为'新202409.xlsx'?

WeAutomate是一款自动化工具，可以帮助你在不需要人工干预的情况下完成一些重复性的任务，如处理Excel文件。以下是使用WeAutomate合并多个Excel文件并按特定字段排序的基本步骤：

1. **安装及配置**: 首先，你需要确保已经安装了WeAutomate，并熟悉其基本操作界面。如果还没安装，可以访问官方网站下载并按照指示进行设置。

2. **打开项目**: 打开WeAutomate工作空间，创建一个新的项目或者选择现有项目。

3. **添加脚本**: 创建一个新的Python或相关的脚本任务。WeAutomate通常支持多种编程语言插件。

4. **读取文件**: 使用合适的库，如pandas或openpyxl，导入sxy1.xlsx, sxy2.xlsx, 和 sxy3.xlsx 文件。例如：

   import pandas as pd

   dfs = [pd.read_excel(f'sxy{i+1}.xlsx') for i in range(3)]

5. **数据合并**: 将所有DataFrame通过`concat`或`append`函数合并，可以根据姓名字段进行合并，比如 `df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)`.

6. **筛选和排序**: 确保每个文件中的姓名字段都有相同的列名，然后根据该字段进行排序，例如 `df.sort_values('姓名', inplace=True)`。

7. **保存结果**: 将合并并排序后的数据框写入新的Excel文件，指定路径和名称：

   df.to_excel('新202409.xlsx', index=False)

8. **运行任务**: 配置好脚本后，点击运行按钮，WeAutomate会自动执行这个任务，生成'新202409.xlsx'文件。

float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0; for (int i = 0; i < sample_size; i++) { sx += sample_data[i].year; sy += sample_data[i].salary; sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year; sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary; } float a = (sxy * sample_size - sx * sy) / (sxx * sample_size - sx * sx); float b = (sxx * sy - sx * sxy) / (sxx * sample_size - sx * sx);将它变成拟合成二次函数模型

可以将上述代码改为拟合成二次函数模型的代码如下：

float sx = 0, sy = 0, sxx = 0, sxy = 0, sxxy = 0, sxxx = 0;     
for (int i = 0; i < sample_size; i++) {         
    sx += sample_data[i].year;         
    sy += sample_data[i].salary;         
    sxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year;         
    sxy += sample_data[i].year * sample_data[i].salary;
    sxxy += sample_data[i].year * sample_data[i].year * sample_data[i].salary;
    sxxx += sample_data[i].year * sample_data[i].year * sample_data[i].year;
}     
float a = (sxx * sxxy - sxy * sxxx) / (sxx * sxx - sx * sxxx);
float b = (sxx * sxy - sx * sxxy) / (sxx * sxx - sx * sxxx);
float c = (sy - a * sxx - b * sx) / sample_size;

其中，a、b、c 分别是二次函数模型的三个系数，即 y = ax^2 + bx + c。