select c.`stock_id`,a.`stock_name`,a.`coupon_amount`, a.`transaction_minimum`, b.`company_name`, a.`start_time`, a.`end_time`, (select count(1) from user_coupon where `activity_id` = a.`id`) as `grant`,(select count(1) from user_coupon where `activity_id` = a.`id` and (status = "20" or status = "30")) as `receive`,(select count(1) from user_coupon where `activity_id` = a.`id` and status = "30") as `writeOff` from wx_coupon a left join baishiof_company b on a.company_id = b.company_id left join user_coupon c on a.`id` = c.`activity_id` group by c.`stock_id`

时间: 2023-08-03 10:02:48 浏览: 82
RAR

PHPSHE B2C.rar_ebusiness_operation_phpshe

这是一个 SQL 查询语句，用于从多个表中获取优惠券活动的相关信息。查询语句如下： ```sql SELECT c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id) AS grant, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND (status = "20" OR status = "30")) AS receive, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND status = "30") AS writeOff FROM wx_coupon a LEFT JOIN baishiof_company b ON a.company_id = b.company_id LEFT JOIN user_coupon c ON a.id = c.activity_id GROUP BY c.stock_id ``` 这个查询语句通过左连接（LEFT JOIN）操作将三个表 wx_coupon、baishiof_company 和 user_coupon 进行关联。通过 GROUP BY 子句对 c.stock_id 进行分组，以获取每个股票的相关信息。同时，使用子查询统计了每个活动的发放数量（grant）、领取数量（receive）和核销数量（writeOff）。 请注意，这只是一个 SQL 查询语句的示例，具体的结果需要根据实际数据和数据库结构来确定。
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select a.*, b.name activityName, c.name productName, c.member_max memberMax, d.status as complete, group_concat(if(e.face_value is null, "", e.face_value) separator "\n") as rewardAmount, group_concat(if(e.coupon_code is null, "", e.coupon_code ) separator "\n") as couponCode , group_concat(if(e.coupon_id is null, "", e.coupon_id) separator "\n") as caId from marketing_group_tool_group_member a left join marketing_group_tool_group_info d on a.group_id = d.id left join marketing_group_tool_activity b on a.activity_id = b.activity_id left join marketing_group_tool_product_base c on a.product_id = c.product_id left join marketing_group_tool_send_coupon_record e on (a.group_id = e.group_id and a.card_no = e.card_no) left join wx_recommend_organization organization on b.organization_id = organization.id where ((organization.tree_id between 2002000000000000 and 2002999999999999) or (organization.tree_id between 1000000000000000 and 1999999999999999) or (organization.tree_id between 2000000000000000 and 2999999999999999) or (organization.tree_id between 3000000000000000 and 3999999999999999) or (organization.tree_id between 4000000000000000 and 4999999999999999) or (organization.tree_id between 6000000000000000 and 6999999999999999) or (organization.tree_id between 5000000000000000 and 5999999999999999) or (organization.tree_id between 10000000000000000 and 10999999999999999) or (organization.tree_id between 8000000000000000 and 8999999999999999) or (organization.tree_id between 9000000000000000 and 9999999999999999) or (organization.tree_id between 11000000000000000 and 11999999999999999) or (organization.tree_id between 12000000000000000 and 12999999999999999) or (organization.tree_id between 13000000000000000 and 13999999999999999) or (organization.tree_id between 14000000000000000 and 14999999999999999) or (organization.tree_id between 15000000000000000 and 15999999999999999) or (organization.tree_id between 16000000000000000 and 16999999999999999) or (organization.tree_id between 17000000000000000 and 17999999999999999) ) and 1 = 1 group by a.id, a.activity_id , a.group_id , a.product_id , a.activity_referral_code, a.product_referral_code , a.openid , a.unionid , a.nickname , a.head_img , a.mobile , a.is_sub_buy , a.is_sub_progress , a.is_sub_success , a.sort , a.card_no , a.create_time , a.is_received_notice , a.is_received_progress , a.is_received_success , b.name, c.name, c.member_max , d.status order by a.id desc limit 0,20;

2. 避免使用 select *，只选择需要的字段，可以减少数据量和网络传输开销。 3. 尽量避免使用 group_concat，这会导致 MySQL 在内部生成临时表，会消耗大量的内存和 CPU 时间，可以考虑在应用层进行拼接。 4. ...

SELECT sum(t.pay_amount)+sum(t.promotion_amount)+SUM(t.author_coupon_subsidy)+SUM(t.actual_zt_pay_promotion)+SUM(t.actual_zr_pay_promotion)+SUM(t.refund_amount)+SUM(t.jylp_wp_amount)+SUM(t.post_amount)+SUM(t.promotion_amount_yf) as 'b_amount',\n" + "SUM(t.platform_service_fee)+SUM(t.commission)+SUM(t.channel_fee)+SUM(t.colonel_service_fee)+SUM(t.channel_promotion_fee)+SUM(t.other_sharing_amount)+SUM(t.yfx_amount)+SUM(t.jylp_yp_amount) as 's_amount'\n" + "from dy_settlement_push_input t where t.deleted = '0'

3. author_coupon_subsidy：优惠券补贴金额 4. actual_zt_pay_promotion：直通车支付优惠金额 5. actual_zr_pay_promotion：直冲支付优惠金额 6. refund_amount：退款金额 7. jylp_wp_amount：加油礼品卡支付金额 8....

第一个SQL： SELECT orders.id,orders.user_id,orders.cityarea_id,orders.batchcode,orders.status, orders.pay_status,orders.real_pay,orders.total,orders.money,orders.pay_type, orders.premium,orders.createtime,orders.paytime,orders.confirmtime, orders.is_evaluate,orders.pay_method,orders.exp_user_id, orders.return_score, orders.is_change,orders.reward_money,orders.isvalid,orders.after_sale_status,orders.remark, orders.use_coupon_detail,orders.block_chain_price, users.name,users.weixin_name,users.weixin_fromuser, users.phone,wcoe.diy_area_name from wsy_o2o.weixin_cityarea_orders orders left join wsy_o2o.weixin_cityarea_supply supply on orders.cityarea_id = supply.id left join wsy_o2o.weixin_cityarea_payonline_orders wcco on orders.batchcode=wcco.batchcode left join wsy_user.weixin_users users on users.id = orders.user_id LEFT JOIN wsy_o2o.weixin_cityarea_orders_extend wcoe ON orders.batchcode = wcoe.batchcode WHERE orders.types=3 and orders.customer_id = 41 AND orders.isvalid=true GROUP BY orders.batchcode ORDER BY orders.id DESC limit 0,20; 第二个SQL： SELECT orders.id,orders.user_id,orders.cityarea_id,orders.batchcode,orders.status, orders.pay_status,orders.real_pay,orders.total,orders.money,orders.pay_type, orders.premium,orders.createtime,orders.paytime,orders.confirmtime, orders.is_evaluate,orders.pay_method,orders.exp_user_id, orders.return_score, orders.is_change,orders.reward_money,orders.isvalid,orders.after_sale_status,orders.remark, orders.use_coupon_detail,orders.block_chain_price, users.name,users.weixin_name,users.weixin_fromuser, users.phone,wcoe.diy_area_name ,writes.ActivityStatus,writes.NewMoney from wsy_o2o.weixin_cityarea_orders orders left join wsy_o2o.weixin_cityarea_supply supply on orders.cityarea_id = supply.id left join wsy_o2o.weixin_cityarea_payonline_orders wcco on orders.batchcode=wcco.batchcode left join wsy_user.weixin_users users on users.id = orders.user_id LEFT JOIN wsy_o2o.weixin_cityarea_orders_extend wcoe ON orders.batchcode = wcoe.batchcode LEFT JOIN wsy_dream.ShopWrite writes on orders.batchcode = writes.Batchcode WHERE orders.types=3 and orders.customer_id = 41 AND orders.isvalid=true GROUP BY orders.batchcode ORDER BY orders.id DESC limit 0,20; 为什么查询结果从0.7秒变成了3.7秒？

查询结果从0.7秒变成3.7秒可能是由于以下原因导致的： 1. SQL语句中的表连接（JOIN）操作过多：第二个SQL语句相较于第一个SQL语句多了一个表连接，即LEFT JOIN wsy_dream.ShopWrite writes on orders.batchcode = ...

INSERT INTO dy_check_statistics (ID, data_date, statistics_type, order_type, province_name, pay_amount, post_amount, promotion_amount, author_coupon_subsidy, actual_zt_pay_promotion, actual_zr_pay_promotion, refund_amount, platform_service_fee, commission, channel_fee, colonel_service_fee, channel_promotion_fee, other_sharing_amount, packing_amount, yfx_amount, promotion_amount_yf, jylp_yp_amount, jylp_wp_amount, txje, create_time, creator_name, update_time, updater_name, deleted, remark) select #{id}, #{date}, '1', NULL, NULL, IFNULL(sum(a.pay_amount),0), IFNULL(sum(a.post_amount),0), IFNULL(sum(a.promotion_amount),0), IFNULL(sum(a.author_coupon_subsidy),0), IFNULL(sum(a.actual_zt_pay_promotion),0), IFNULL(sum(a.actual_zr_pay_promotion),0), IFNULL(sum(a.refund_amount),0), IFNULL(sum(a.platform_service_fee),0), IFNULL(sum(a.commission),0), IFNULL(sum(a.channel_fee),0), IFNULL(sum(a.colonel_service_fee),0), IFNULL(sum(a.channel_promotion_fee),0), IFNULL(sum(a.other_sharing_amount),0), IFNULL(sum(a.packing_amount),0), IFNULL(sum(a.yfx_amount),0), IFNULL(sum(a.promotion_amount_yf),0), IFNULL(sum(a.jylp_yp_amount),0), IFNULL(sum(a.jylp_wp_amount),0), #{txje}, now(), 'system', now(), 'system', 0, NULL from ${fromTable} a

3. select #{id}, #{date}, '1', NULL, NULL, IFNULL(sum(a.pay_amount),0), IFNULL(sum(a.post_amount),0), IFNULL(sum(a.promotion_amount),0), IFNULL(sum(a.author_coupon_subsidy),0), IFNULL(sum(a.actual_zt...

优化下发代码 def __init__(self, driver): self.driver = driver self.wait = WebDriverWait(self.driver, 10) try: # 选择门店按钮 self.select_store_button = self.wait.until( EC.visibility_of_element_located((By.XPATH, '元素的xpath')) ) # 店名搜索框 self.select_store_input = self.wait.until( By.CSS_SELECTOR, 'div.index-module_account-select-search-wrapper__pWNeA input.life-core-input') # 始终选择搜索后的第一个店 self.store_button = self.wait.until(By.CSS_SELECTOR, ".index-module_account-select-item-pc__text__G0o02:first-child") # 券码输入框 self.coupon_input = self.wait.until(By.XPATH, '//input[@placeholder="请输入12-15位数字券码"]') # 验证按钮 self.coupon_button = self.wait.until( By.XPATH, '//div[@class="src-pages-HomeV2-components-VerificationV2-index-module__submitBtn--phChf--212e2"]') except TimeoutException: print('元素在页面中不可见')

self.select_store_input = self.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'div.index-module_account-select-search-wrapper__pWNeA input.life-core-input') self.store_button = self.find_element(By.CSS_SELECTOR, "....

is_wx = self.is_login(driver) if is_wx == 1: Element_UI.element_css_selector_click(driver, '[class="anticon anticon-close-circle"]') if self.is_coupon(driver) == 2: Element_UI.element_class_name_click(driver, 'ant-modal-close') else: pass else: if self.is_coupon(driver) == 2: Element_UI.element_class_name_click(driver, 'ant-modal-close') else: pass return True 翻译这段代码

这段代码是一个Python函数，实现的功能是在网页上点击一些... ... 如果没有登录，则直接判断是否有优惠券弹窗出现，如果有，则通过class name找到并点击一个关闭按钮，否则不做处理。 最后，函数返回True表示执行成功。

帮我解析一下这个java错误，Caused by: org.h2.jdbc.JdbcSQLSyntaxErrorException: Syntax error in SQL statement "SELECT C.PERIOD_NO, C.BILL_MONTH, C.LOCAL_AIR_CODE, C.INT_DOM_INDICATOR, 'GLOBAL' AS CHECK_CODE, CASE WHEN COUPON_COUNT_GLOBAL = COUPON_COUNT_REPORT AND TAX_AMT_GLOBAL = TAX_AMT_REPORT AND ISC_AMT_GLOBAL = ISC_AMT_REPORT AND UATP_AMT_GLOBAL = UATP_AMT_REPORT AND GROSS_AMT_GLOBAL = GROSS_AMT_REPORT THEN 'S' ELSE 'F' END AS CHECK_RESULT_IND, TAX_AMT_GLOBAL AS TAX_AMT_ACTUAL, TAX_AMT_REPORT AS TAX_AMT_EXPECTED, ISC_AMT_GLOBAL AS ISC_AMT_ACTUAL, ISC_AMT_REPORT AS ISC_AMT_EXPECTED, UATP_AMT_GLOBAL AS UATP_AMT_ACTUAL, UATP_AMT_REPORT AS UATP_AMT_EXPECTED, GROSS_AMT_GLOBAL AS GROSS_AMT_ACTUAL, GROSS_AMT_REPORT AS GROSS_AMT_EXPECTED, COUPON_COUNT_GLOBAL AS COUPON_COUNT_ACTUAL, COUPON_COUNT_REPORT AS COUPON_COUNT_EXPECTED FROM ( ( SELECT BILL_MONTH, PERIOD_NO, LOCAL_AIR_CODE, INT_DOM_INDICATOR, SUM(COUPON_COUNT) AS COUPON_COUNT_GLOBAL, CASE WHEN SUM(GROSS_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(GROSS_AMT_BILLING) END AS GROSS_AMT_GLOBAL, CASE WHEN SUM(BILL_TAX_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(BILL_TAX_BILLING) END AS TAX_AMT_GLOBAL, CASE WHEN SUM(ISC_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(ISC_AMT_BILLING) END AS ISC_AMT_GLOBAL, CASE WHEN SUM(UATP_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(UATP_AMT_BILLING) END AS UATP_AMT_GLOBAL FROM OWB_GLOBAL_REPORT WHERE REPORT_TYPE = 'R' AND DELETE_IND IS NULL AND PERIOD_NO = ? AND BILL_MONTH = ? AND INT_DOM_INDICATOR = ? AND LOCAL_AIR_CODE = ? GROUP BY BILL_MONTH, PERIOD_NO, LOCAL_AIR_CODE, INT_DOM_INDICATOR) C[*] INNER JOIN ( SELECT BILL_MONTH, PERIOD_NO, LOCAL_AIR_CODE, INT_DOM_INDICATOR, SUM(COUPON_COUNT) AS COUPON_COUNT_REPORT, CASE WHEN SUM(GROSS_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(GROSS_AMT_BILLING) END AS GROSS_AMT_REPORT, CASE WHEN SUM(BILL_TAX_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(BILL_TAX_BILLING) END AS TAX_AMT_REPORT, CASE WHEN SUM(ISC_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(ISC_AMT_BILLING) END AS ISC_AMT_REPORT, CASE WHEN SUM(UATP_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(UATP_AMT_BILLING) END AS UATP_AMT_REPORT FROM OWB_REPORT WHERE ADJ_MONTH IS NULL AND PERIOD_NO = ? AND BILL_MONTH = ? AND INT_DOM_INDICATOR = ? AND LOCAL_AIR_CODE = ? GROUP BY BILL_MONTH, PERIOD_NO, LOCAL_AIR_CODE, INT_DOM_INDICATOR) R ON C.BILL_MONTH = R.BILL_MONTH AND C.PERIOD_NO = R.PERIOD_NO AND C.LOCAL_AIR_CODE = R.LOCAL_AIR_CODE AND C.INT_DOM_INDICATOR = R.INT_DOM_INDICATOR )"; expected "UNION, EXCEPT, MINUS, INTERSECT, ORDER, OFFSET, FETCH, LIMIT, SAMPLE_SIZE, FOR, )";

这个错误是由于Java程序中的SQL语句存在语法错误导致的。根据错误信息，语法错误出现在SQL查询语句的最后部分。错误提示指出在预期的位置上应该是"UNION, EXCEPT, MINUS, INTERSECT, ORDER, OFFSET, FETCH, LIMIT, ...

#如果用户领取特定优惠券2次以上，那么提取出第一次和最后一次领取的时间 t2=dataset3[['user_id','coupon_id','date_received']] t2.date_received=t2.date_received.astype('str') t2=t2.groupby(['user_id','coupon_id'])['date_received'].agg(lambda x:':'.join(x)).reset_index() t2['receive_number']=t2.date_received.apply(lambda s:len(s.split(':'))) t2=t2[t2.receive_number>1] t2['max_date_received']=t2.date_received.apply(lambda s:max([int(d) for d in s.split(':')])) t2['min_date_received']=t2.date_received.apply(lambda s:min([int(d) for d in s.split(':')])) t2=t2[['user_id','coupon_id','max_date_received','min_date_received']] 详细解释这段代码

1. 首先，代码创建一个名为t2的新数据集，并将原始数据集中的'user_id'、'coupon_id'和'date_received'列加入其中。 2. 将't2'数据集中的日期格式转换为字符串类型。 3. 将't2'数据集按照'user_id'和'coupon_id'...

Traceback (most recent call last): File "d:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3629, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 136, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 163, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5198, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5206, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: ('User_id', 'Coupon_id', 'max_date_received', 'min_date_received') The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\python相关2\任务二.py", line 251, in <module> train = get_dataset(train_history_field, train_middle_field, train_label_field) File "D:\python相关2\任务二.py", line 147, in get_dataset user_feat = get_user_feat(label_field) # 用户特征 File "D:\python相关2\任务二.py", line 69, in get_user_feat t2=t2['User_id','Coupon_id','max_date_received','min_date_received'] File "d:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3505, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "d:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3631, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: ('User_id', 'Coupon_id', 'max_date_received', 'min_date_received')

这个错误可能是因为在调用 t2['User_id','Coupon_id','max_date_received','min_date_received'] 时，需要将 key 用中括号括起来，即 t2[['User_id','Coupon_id','max_date_received','min_date_received']]。

$(function(){ $(".head-title span").click(function(){ history.go(-1); }); $(".tab_coupon div").click(function(){ $(".tab_coupon div").removeClass("active"); $(this).addClass("active"); var type = $(this).data("type"); $(".list_coupon div").each(function(n){ $(this).hide(); if(n + 1 == type) $(this).show(); }); });

这是一段jQuery代码，用于实现交互功能。代码中包含两个事件处理函数： 1. 当".head-title span"元素被点击时，会执行一个匿名函数，该函数调用了history.go(-1)方法，用于返回上一页。 2. 当".tab_coupon div...

if (requestParams.getCouponId()!=null && totalFee>=10000){ CouponVo couponVo = couponClient.getById(requestParams.getCouponId(), userId); if (couponVo==null){ throw new HmallException("用户劵不存在或已失效"); } if (couponVo.getRuleType()==CST.COUPON_RULE_TYPE_DEDUCE){ order.setTotalFee(totalFee-couponVo.getAmount()); }else if (couponVo.getRuleType()==CST.COUPON_RULE_TYPE_DISCOUNT){ order.setTotalFee(calc(totalFee,couponVo.getAmount())); } }

在这段代码中，你首先判断了请求参数中的优惠券ID是否不为空，并且订单的总费用是否大于等于10000。如果满足这两个条件，就根据优惠券的规则对订单的总费用进行处理。 然而，你需要注意一些潜在的问题。在Java中，...

#预测函数 def get_predict(datas=datasets_yc,model=model,features=['Discount_rate','Distance'],outfiles='D:/a.python/a.python算法/1期末/数据挖掘实战案例_O2O优惠劵使用预测/temp/result01.csv'): data_yc = datas[features] pre_yc = model.predict_proba(data_yc)[:,1] result = datas[['User_id','Coupon_id','Date_received']] result['probability'] = pre_yc #保存为提交所用的csv文档 result.to_csv(outfiles,index=None,header=None)

这是一个使用指定模型对指定数据集进行预测的函数，其中： - 参数 datas 是一个DataFrame，包含待...- 将预测结果与原数据集中的用户ID、优惠券ID和领取日期合并为一个新的DataFrame，并将预测结果保存为CSV文件。

# 优惠券15天内核销率 feature_Coupon[prefixs+'15_consume_rate'] = list(map(lambda x,y: x/y if y!=0 else 0, feature_Coupon[prefixs + '15days_consume_cnt'], feature_Coupon[prefixs + 'received_cnt'])) # 优惠券15天内被核销的最大时间间隔 t6 = data[data['label']==1].copy() t6['time_gap'] = (t6['date'] - t6['date_received']).map(lambda x:x.total_seconds()/(24*60*60)) pivot = pd.pivot_table(t6, index=keys4, values='time_gap', aggfunc=np.max) pivot = pd.DataFrame(pivot).rename(columns={'time_gap':prefixs + '15days_max_time_gap'}).reset_index() feature_Coupon = pd.merge(feature_Coupon, pivot, on=keys4, how='left')请用groupby（函数改写）

feature_Coupon[prefixs+'15_consume_rate'] = feature_Coupon.apply(lambda x: x[prefixs + '15days_consume_cnt'] / x[prefixs + 'received_cnt'] if x[prefixs + 'received_cnt'] != 0 else 0, axis=1) # 优惠券...

# 特征01归一化处理 ProcessDataSet1 = preprocess(dataset1, feature1, True) ProcessDataSet1_x = ProcessDataSet1.drop( ['user_id', 'label', 'coupon_id'], axis=1) for i in ProcessDataSet1_x.columns: ProcessDataSet1_x[i] = MinMaxScaler(copy=True, feature_range=(0, 1)).fit_transform(ProcessDataSet1_x[i].values.reshape(-1, 1)) ProcessDataSet1_norm = pd.concat([ProcessDataSet1['user_id'], ProcessDataSet1['label'], ProcessDataSet1['coupon_id'], ProcessDataSet1_x], axis=1) ProcessDataSet1_norm.to_csv(os.path.join(DataPath, 'ProcessDataSet1_norm.csv'), index=None)将上述代码改写，功能不变

ProcessDataSet1_x = ProcessDataSet1.drop(['user_id', 'label', 'coupon_id'], axis=1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) ProcessDataSet1_x = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(ProcessDataSet1_x)...

SELECT c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id) AS grant, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND (status = "20" OR status = "30")) AS receive, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND status = "30") AS writeOff FROM wx_coupon a LEFT JOIN baishiof_company b ON a.company_id = b.company_id LEFT JOIN user_coupon c ON a.id = c.activity_id GROUP BY c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time;以上代码出现了You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'grant , ( SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND (status ' at line 1这个错误，修复他

c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time; 在上面的修复中，将 grant 列名修改为 total_grant。你可以根据需要选择其他合适的列名...
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各个角色的具体功能如下： 1.网站首页 新闻信息展示：主要展示了音乐商城演唱会的相关新闻信息，了解最新的新闻动态。 在线留言：用户可以在线进行留言，管理员可以对留言信息进行管理。 用户注册：实现了游客在线注册成为网站会员的功能，游客输入个人信息进行注册。 演出票务购买：以列表形式展示了演出的票务信息，并能在线进行购买，可以按照城市和分 类进行查询，并进行购买。 音乐商品：注册用户可以在线进行音乐相关商品的购买。 2.系统管理员 管理员信息管理：实现了对管理员的基本信息管理，能够对管理员密码进行修改。 注册用户管理：可以对注册用户的基本信息进行审核管理。 站内新闻管理：实现了音乐网站的新闻信息的管理。 订单信息管理：可以对票务订单信息和购买音乐商品的订单信息进行管理。 用户结账管理：可以查看用户的结账信息，并能对结账信息进行管理。 留言板管理：实现了对前台首页的留言板信息的管理，并能对留言信息进行回复。 系统管理：实现了系统的管理，包括系统公告，系统简介等。 3.系统管理员注册用户 个人资料管理：实现了对个人的资料信息的管理，并能对个人资料进行修改。 我的订单：查...
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基于JAVA+SpringBoot+MySQL的网上图书商城设计与实现.docx

基于JAVA+SpringBoot+MySQL的网上图书商城设计与实现.docx
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【java毕业设计】百色学院创新实践学分认定系统源码（ssm+mysql+说明文档+LW）.zip

本系统主要包含了等系统用户管理、通知公告管理、申报信息管理、申报信息管理多个功能模块。下面分别简单阐述一下这几个功能模块需求。 管理员的登录模块：管理员登录系统对本系统其他管理模块进行管理。 用户的登录模块：用户登录本系统，对个人的信息等进行查询，操作可使用的功能。 用户注册模块：游客用户可以进行用户注册，系统会反馈是否注册成功。 添加管理员模块：向本系统中添加更多的管理人员，管理员包括普通管理员和超级管理员。 通知公告管理模块： 通知公告列表：将数据库的通知公告表以列表的形式呈现给管理员。 添加通知公告：实现管理员添加通知公告。 修改通知公告：实现管理员修改通知公告。 申报信息管理模块： 申报信息列表：将数据库的申报信息表以列表的形式呈现给管理员。 添加申报信息：实现管理员添加申报信息。 修改申报信息：实现管理员修改申报信息。 申报信息管理模块： 申报信息列表：显示系统的所有申报信息，可以通过关键字查询。 申报信息删除：对输入错误或过期的申报信息删除。 教师信息管理模块： 教师信息列表：显示系统的所有教师信息，可以通过关键字查询。 教师信息删除：对输入错误或过...
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Python中快速友好的MessagePack序列化库msgspec

资源摘要信息:"msgspec是一个针对Python语言的高效且用户友好的MessagePack序列化库。MessagePack是一种快速的二进制序列化格式，它旨在将结构化数据序列化成二进制格式，这样可以比JSON等文本格式更快且更小。msgspec库充分利用了Python的类型提示（type hints），它支持直接从Python类定义中生成序列化和反序列化的模式。对于开发者来说，这意味着使用msgspec时，可以减少手动编码序列化逻辑的工作量，同时保持代码的清晰和易于维护。 msgspec支持Python 3.8及以上版本，能够处理Python原生类型（如int、float、str和bool）以及更复杂的数据结构，如字典、列表、元组和用户定义的类。它还能处理可选字段和默认值，这在很多场景中都非常有用，尤其是当消息格式可能会随着时间发生变化时。 在msgspec中，开发者可以通过定义类来描述数据结构，并通过类继承自`msgspec.Struct`来实现。这样，类的属性就可以直接映射到消息的字段。在序列化时，对象会被转换为MessagePack格式的字节序列；在反序列化时，字节序列可以被转换回原始对象。除了基本的序列化和反序列化，msgspec还支持运行时消息验证，即可以在反序列化时检查消息是否符合预定义的模式。 msgspec的另一个重要特性是它能够处理空集合。例如，上面的例子中`User`类有一个名为`groups`的属性，它的默认值是一个空列表。这种能力意味着开发者不需要为集合中的每个字段编写额外的逻辑，以处理集合为空的情况。 msgspec的使用非常简单直观。例如，创建一个`User`对象并序列化它的代码片段显示了如何定义一个用户类，实例化该类，并将实例序列化为MessagePack格式。这种简洁性是msgspec库的一个主要优势，它减少了代码的复杂性，同时提供了高性能的序列化能力。 msgspec的设计哲学强调了性能和易用性的平衡。它利用了Python的类型提示来简化模式定义和验证的复杂性，同时提供了优化的内部实现来确保快速的序列化和反序列化过程。这种设计使得msgspec非常适合于那些需要高效、类型安全的消息处理的场景，比如网络通信、数据存储以及服务之间的轻量级消息传递。 总的来说，msgspec为Python开发者提供了一个强大的工具集，用于处理高性能的序列化和反序列化任务，特别是当涉及到复杂的对象和结构时。通过利用类型提示和用户定义的模式，msgspec能够简化代码并提高开发效率，同时通过运行时验证确保了数据的正确性。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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STM32 HAL库函数手册精读：最佳实践与案例分析

![STM32 HAL库函数手册精读：最佳实践与案例分析](https://khuenguyencreator.com/wp-content/uploads/2020/07/bai11.jpg) 参考资源链接：[STM32CubeMX与STM32HAL库开发者指南](https://wenku.csdn.net/doc/6401ab9dcce7214c316e8df8?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. STM32与HAL库概述 ## 1.1 STM32与HAL库的初识 STM32是一系列广泛使用的ARM Cortex-M微控制器，以其高性能、低功耗、丰富的外设接
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如何利用FineReport提供的预览模式来优化报表设计，并确保最终用户获得最佳的交互体验？

针对FineReport预览模式的应用，这本《2020 FCRA报表工程师考试题库与答案详解》详细解读了不同预览模式的使用方法和场景，对于优化报表设计尤为关键。首先，设计报表时，建议利用FineReport的分页预览模式来检查报表的布局和排版是否准确，因为分页预览可以模拟报表在打印时的页面效果。其次，通过填报预览模式，可以帮助开发者验证用户交互和数据收集的准确性，这对于填报类型报表尤为重要。数据分析预览模式则适合于数据可视化报表，可以在这个模式下调整数据展示效果和交互设计，确保数据的易读性和分析的准确性。表单预览模式则更多关注于表单的逻辑和用户体验，可以用于检查表单的流程是否合理，以及数据录入
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大学生社团管理系统设计与实现

资源摘要信息:"基于ssm+vue的大学生社团管理系统.zip" 该系统是基于Java语言开发的，使用了ssm框架和vue前端框架，主要面向大学生社团进行管理和运营，具备了丰富的功能和良好的用户体验。 首先，ssm框架是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的整合，其中Spring是一个全面的企业级框架，可以处理企业的业务逻辑，实现对象的依赖注入和事务管理。SpringMVC是基于Servlet API的MVC框架，可以分离视图和模型，简化Web开发。MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 SpringBoot是一种全新的构建和部署应用程序的方式，通过使用SpringBoot，可以简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 Vue.js是一个用于创建用户界面的渐进式JavaScript框架，它的核心库只关注视图层，易于上手，同时它的生态系统也十分丰富，提供了大量的工具和库。 系统主要功能包括社团信息管理、社团活动管理、社团成员管理、社团财务管理等。社团信息管理可以查看和编辑社团的基本信息，如社团名称、社团简介等；社团活动管理可以查看和编辑社团的活动信息，如活动时间、活动地点等；社团成员管理可以查看和编辑社团成员的信息，如成员姓名、成员角色等；社团财务管理可以查看和编辑社团的财务信息，如收入、支出等。 此外，该系统还可以通过微信小程序进行访问，微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或者搜一下即可打开应用。同时，它也实现了应用“用完即走”的理念，用户不用关心是否安装太多应用的问题。应用将无处不在，随时可用，但又无需安装卸载。 总的来说，基于ssm+vue的大学生社团管理系统是一款功能丰富、操作简便、使用方便的社团管理工具，非常适合大学生社团的日常管理和运营。