wikisql 数据集解释_维基百科的用户贡献的数据集(Wikipedia User Contribution Dataset)_数据挖掘_科研数据集...

Wikisql数据集是一个结构化查询数据集，由维基百科用户贡献的一系列SQL查询和其对应的结果组成。该数据集包含超过24,000个SQL查询，覆盖了超过80,000个表格和数百万行数据。每个查询都包含一个自然语言问题、一个SQL查询和该查询在数据库中的结果。该数据集的目的是为了帮助开发基于自然语言的接口（NLIs），这些接口可以根据用户提供的问题自动生成SQL查询，从而快速地检索数据库中的信息。这个数据集已经成为了自然语言处理、数据库和机器学习领域的重要资源，被广泛用于开发和测试各种SQL自动生成模型和算法。

相关问题

SELECT a.*, i.bank_card, i.open_bank, u.id_card FROM `payment_contribution_detail` a LEFT JOIN author_info i ON a.author_id = i.id LEFT JOIN base_user u ON i.user_id = u.id WHERE a.contribution_id = '1173891793412005889' GROUP BY a.author_id

你的问题是：如何根据 contribution_id 从 payment_contribution_detail 表中获取作者的相关信息（包括银行卡号、开户行和身份证号码）？

你可以使用以下 SQL 查询来实现：

SELECT
    a.*,
    i.bank_card,
    i.open_bank,
    u.id_card
FROM
    `payment_contribution_detail` a
    LEFT JOIN author_info i ON a.author_id = i.id
    LEFT JOIN base_user u ON i.user_id = u.id
WHERE
    a.contribution_id = '1173891793412005889'
GROUP BY a.author_id

这个查询会从 `payment_contribution_detail` 表中获取所有符合条件 `contribution_id = '1173891793412005889'` 的记录，并且使用左连接（LEFT JOIN）将 `author_info` 表和 `base_user` 表与之关联。然后，根据 `author_id` 进行分组（GROUP BY），以确保每个作者只出现一次。在结果中，你将得到作者的详细信息，包括银行卡号（bank_card）、开户行（open_bank）和身份证号码（id_card）。

解释下段matlab代码 for i=1:10 [Total_VIV]=multiPOD(Sel_Cross_section,i,PODnum,0,tzxl,zzb,yq,fyxs,Vortextype,IsPODmodify); %%%%总涡激力 filt_Votex_induced_force(:,1)=filt(Votex_induced_force(:,1),300,40,30,7.5)/1000000; %%%%对应涡振类型总涡激力 filt_Total_VIV(:,3)=filt(Total_VIV(:,3),300,40,30,7.5)./1000000; %%%%前extractmodenum阶本征模态对应气动力 [Temp_Dorminant_frequency,Temp_Angle]=CPSDP(filt_Votex_induced_force(:,1),filt_Total_VIV(:,3)); %%%%%获取卓越频率处相位差 Output_filt_Total_VIV(:,i)=filt_Total_VIV(:,3); Total_Dorminant_frequency(i)=Temp_Dorminant_frequency; Total_Angle(i)=Temp_Angle; [Total_Amptitude, Amptitude_filt_x, Amptitude_filt_y]=Contribution_Com(filt_Votex_induced_force(:,1),filt_Total_VIV(:,3),Dorminant_frequency(i),Angle(i)); Total_Error(i)=(Total_Amptitude-Amptitude_filt_x)/Amptitude_filt_x; s=corrcoef([filt_Votex_induced_force(:,1),filt_Total_VIV(:,3)]); Total_Coefficient(i)=s(2,1); clear s; end save Total_Dorminant_frequency.txt Total_Dorminant_frequency -ascii save Total_Coefficient.txt Total_Coefficient -ascii save Total_Error.txt Total_Error -ascii save Total_Angle.txt Total_Angle -ascii save Output_filt_Total_VIV.txt Output_filt_Total_VIV -ascii

这段 MATLAB 代码是一个 for 循环，用于计算和保存一些数据。下面是对代码的解释：

1. 使用 for 循环，从 i=1 到 i=10 迭代。

2. 在循环内部，调用了名为 multiPOD 的函数，并传入一些参数。函数返回一个名为 Total_VIV 的结果。

3. 使用 filt 函数对 Votex_induced_force(:,1) 进行滤波处理，并将结果保存在 filt_Votex_induced_force(:,1) 中。

4. 使用 filt 函数对 Total_VIV(:,3) 进行滤波处理，并将结果保存在 filt_Total_VIV(:,3) 中。

5. 调用了名为 CPSDP 的函数，传入 filt_Votex_induced_force(:,1) 和 filt_Total_VIV(:,3) 作为参数，并返回 Temp_Dorminant_frequency 和 Temp_Angle。

6. 将 filt_Total_VIV(:,3) 的第三列保存在 Output_filt_Total_VIV 的第 i 列。

7. 将 Temp_Dorminant_frequency 保存在 Total_Dorminant_frequency 的第 i 个元素。

8. 将 Temp_Angle 保存在 Total_Angle 的第 i 个元素。

9. 调用名为 Contribution_Com 的函数，并传入参数进行计算，返回 Total_Amptitude, Amptitude_filt_x, Amptitude_filt_y。

10. 计算 Total_Error，并将结果保存在 Total_Error 的第 i 个元素。

11. 使用 corrcoef 函数计算 filt_Votex_induced_force(:,1) 和 filt_Total_VIV(:,3) 之间的相关系数，并将结果的第二行第一列保存在 Total_Coefficient 的第 i 个元素。

12. 清除变量 s。

13. 结束循环。

14. 使用 save 函数将 Total_Dorminant_frequency, Total_Coefficient, Total_Error, Total_Angle, Output_filt_Total_VIV 分别保存为文本文件。

总结：该代码通过迭代循环计算并保存一系列数据，包括总涡激力、滤波后的数据、卓越频率处的相位差、贡献度、误差、相关系数等。最后，将这些数据保存为文本文件。