09:24:16 SELECT name, 80 - tot_cred AS credits_left FROM student WHERE dept_name = 'Comp. Sci.' GROUP BY name HAVING credits_left > 0 ORDER BY credits_left ASC LIMIT 0, 10 Error Code: 1055. Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'lab.student.tot_cred' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by 0.000 sec

这个错误是由于在MySQL的新版本中，如果使用了`GROUP BY`语句，那么在`SELECT`语句中不能出现未被聚合的列。

你可以通过将`tot_cred`列聚合一下，或者将其加入到`GROUP BY`语句中来解决这个问题。

以下是修改后的MySQL语句：

SELECT name, 80 - SUM(tot_cred) AS credits_left
FROM student
WHERE dept_name = 'Comp. Sci.'
GROUP BY name
HAVING credits_left > 0
ORDER BY credits_left ASC
LIMIT 0, 10;

在这个语句中，我们使用了`SUM`函数将`tot_cred`列聚合起来，以便在`SELECT`语句中使用。

同时，我们也将`name`列加入到`GROUP BY`语句中。

这个修改后的语句应该可以正确地返回结果了。

相关问题

create trigger tr_insert on takes for insert as declare @sno varchar(5) declare @cno varchar(5) declare @credit numeric(3,0) select @sno=ID,@cno=course_id from inserted select @credit=credits from course where course_id=@cno update student set tot_cred=tot_cred+@credit where ID=@sno go

这是一个 SQL Server 数据库中的触发器，用于在 takes 表中插入数据时，更新 student 表中的 tot_cred 字段。具体来说，当在 takes 表中插入一条数据时，触发器会从 inserted 表中获取学生的 ID 和课程的 course_id，并从 course 表中获取该课程的学分 credits。然后，触发器会根据学生的 ID 和课程的学分更新 student 表中的 tot_cred 字段，以反映该学生现在已获得的总学分数。当所有更新完成后，触发器会结束执行。

if cfg.deepsupervision: masks_preds = net(imgs) loss = 0 for masks_pred in masks_preds: tot_cross_entropy = 0 for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() #二值化处理 if cfg.n_classes > 1: sub_cross_entropy = F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item()#计算损失 else: sub_cross_entropy = dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item()#预测分割掩码和真实标签相似度，将两个结果转化为二值化的掩码，然后计算交集并集 tot_cross_entropy += sub_cross_entropy #计算总损失 tot_cross_entropy = tot_cross_entropy / len(masks_preds) #计算平均损失 tot += tot_cross_entropy #计算总平均损失 else: masks_pred = net(imgs) for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() if cfg.n_classes > 1: tot += F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item() else: tot += dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item() pbar.update(imgs.shape[0])

这段代码是语义分割任务中的损失计算部分，其中使用了深监督（Deep Supervision）的方法。在深监督中，一个模型通常会产生多个输出，每个输出都对应着不同的层或分支，在训练过程中，每个输出都会计算一次损失，并反向传播更新梯度。这个方法可以有效地加快模型的收敛速度，并提高模型的鲁棒性。

如果cfg.deepsupervision为True，表示使用深监督方法。代码首先使用网络net对输入图像imgs进行预测，得到多个预测掩码masks_pred。接下来，对于每一个预测掩码masks_pred，计算它与真实掩码true_masks之间的交叉熵损失或Dice系数损失，并将它们累加得到总的损失tot_cross_entropy。最后，将总的损失除以预测掩码的数量，得到平均损失tot_cross_entropy，并将它加到总平均损失tot中。

如果cfg.deepsupervision为False，表示不使用深监督方法。代码中仍然使用网络net对输入图像imgs进行预测，得到一个预测掩码masks_pred。接下来，计算它与真实掩码true_masks之间的交叉熵损失或Dice系数损失，并将它们累加得到总的损失tot。

最后，代码使用进度条pbar来显示训练的进度。其中pbar.update(imgs.shape[0])表示当前已经处理了多少张图片。