oracle统计不同集团不同类别的完成率，代码怎么写

我建议您使用 Oracle 语句 SELECT GROUP, CATEGORY, COUNT(*) AS COMPLETED_COUNT FROM TABLE_NAME GROUP BY GROUP, CATEGORY; 来统计不同集团不同类别的完成率。

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不同多普勒频移下的ofdm误码率代码

OFDM（正交频分复用）是一种用于无线通信系统的多载波调制技术。在OFDM系统中，多个子载波被分配给不同的用户，每个子载波上都可以传输数据。 OFDM系统的性能可以通过误码率来衡量。当使用多普勒频移时，OFDM系统中的子载波会发生频率偏移，这会影响系统性能和误码率。

针对不同多普勒频移下的OFDM误码率代码，需要进行以下步骤：

1. 确定多普勒频移范围：在OFDM系统中，多普勒频移值与无线通信环境和运动物体的速度有关。因此，需要确定多普勒频移范围，以便确定OFDM误码率代码的设计参数。

2. 设计抗多普勒频移的OFDM系统：根据确定的多普勒频移范围，需要设计抗多普勒频移的OFDM系统。这可以通过使用一些技术和算法来实现，例如频率同步技术、多种载波间隔的OFDM系统、自适应符号间干扰抑制等。

3. 仿真和测试：一旦设计了抗多普勒频移的OFDM系统，需要进行仿真和测试。这可以通过使用MATLAB或其他仿真工具来完成。在仿真中需要考虑多个参数，如子载波数量、符号周期、星座图大小以及信噪比等。

4. 分析和评估：最后，需要对仿真和测试结果进行分析和评估。这可以通过计算OFDM系统的误码率和误差向量幅度等来完成。

综上所述，设计不同多普勒频移下的OFDM误码率代码需要进行多个步骤和考虑多个因素。其中主要步骤为确定多普勒频移范围、设计抗多普勒频移的OFDM系统、仿真和测试以及分析和评估。

不同模型准确率csv文件 箱线图 代码

好的，您需要一个Python环境和一些必要的库来完成这个任务：

1. pandas - 用于数据处理和操作
2. matplotlib - 用于绘图
3. seaborn - 用于更美观的绘图

首先，您需要一个包含准确率数据的CSV文件。该文件应该具有以下格式：

| Model | Accuracy |
|-------|----------|
| Model A | 0.85 |
| Model B | 0.92 |
| ... | ... |

接下来，您可以使用以下代码来绘制一个箱线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('accuracy.csv')

# 绘制箱线图
sns.set(style="whitegrid")
ax = sns.boxplot(x='Model', y='Accuracy', data=data)
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=45)

# 显示图形
plt.show()

这将生成一个包含所有模型准确率的箱线图。您可以根据需要调整图形的大小和其他细节。