ERROR: 错误: 对于表"nrow",丢失FROM子句项 LINE 3: ... referencing new table as nrow for each row when (nrow.score... ^ SQL state: 42P01 Character: 286

时间: 2023-05-27 14:04:42 浏览: 304
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SQL 错误提示

这个错误提示是因为在 SQL 语句的第三行缺少 FROM 子句。具体来说，"nrow" 这个表没有指定它要从哪个表中获取数据，所以需要指定一个 FROM 子句来解决这个错误。您需要检查语句中是否缺少了 FROM 子句，或者在语句中添加需要的 FROM 子句。
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SQL命令之FROM子句

FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，之间用逗号分隔。        在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列所属的表或视图。        例如在student和worker表中同时存在useid列，在查询两个表中的useid时应 使用下面语句格式加以限定： SELECT username,worker.useid FROM student,worker WHERE student.useid=worker.useid        在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图
image/jpeg

sql错误

sql错误sql错误sql错误

create or replace trigger produce_vip_card after insert on vip_customer for each row declare deposit number; begin case when nrow.level_of_membership = '1' then deposit := 200; when nrow.level_of_membership = '2' then deposit := 300; when nrow.level_of_membership = '3' then deposit := 500; end case; insert into vip_card(margin,card_number,registry_date,phone_number) values(deposit, card_number_incremental.nextval, to_char(sysdate(),'YY/MM/DD'), :new.phone_number); end; /

这是一个触发器（Trigger），用于在 VIP 客户表（vip_customer）中插入新行时自动创建 VIP 卡（vip_card）。该触发器将会在每个插入操作时执行，对于每一行进行操作。 该触发器的逻辑如下： 1. 声明一个变量 ...

Warning message: In matrix(ranking, nrow = 1, ncol = ncol(rankings)) : data length [3] is not a sub-multiple or multiple of the number of columns [10] >Warning message: In matrix(ranking, nrow = 1, ncol = ncol(rankings)) : data length [3] is not a sub-multiple or multiple of the number of columns [10] >

这个警告信息通常表示在使用 matrix() 函数时，试图将长度为3的向量转换为行数为1、列数为10的矩阵，但长度和列数不匹配。 根据警告信息来看，你的 ranking 向量的长度为3，而 rankings 数据框的列数为10。这...

for (auto it : m_pts) { qDebug() << QStringLiteral("it:") << it ; for (int nRow = 0; nRow < it.x(); nRow++) { qDebug() << QStringLiteral("nRow:") << nRow << QStringLiteral("it.y():") <<it.y() ; for (int nCol = 0; nCol < it.y(); nCol++) { qDebug() << QStringLiteral("nCol:") << nCol << QStringLiteral("it.x():") << it.x(); ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255; } } }这段代码有点问题，nRow和nCOl没有意义，该如何修改

根据代码的意图，似乎是想在一个二维图像上将一些像素点设置为白色（255）。但是这段代码实现的方式有些... ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } } 这样修改后，每次内层循环都会将不同的像素点设置为白色。

data_mt.gene <- read.table("4.All_SMT/6.Single_function_gene/3.mt.gene/HSM.mRNA.cpm.Symbol.mt.gene.txt", + header=TRUE, row.names=1,col.names=1:84) Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, dec = dec, : line 14523 did not have 85 elements In addition: Warning message: In read.table("mt.gene.txt", : 表头名称和'col.names'的长度不一样

ncol(read.table("4.All_SMT/6.Single_function_gene/3.mt.gene/HSM.mRNA.cpm.Symbol.mt.gene.txt", header=TRUE, nrow=1)) 这将输出文件中的列数。一旦你知道了实际的列数，你就可以将col.names参数设置为...

for (int nRow = 0; nRow < ImgBin.rows; nRow++) { for (int nCol = 0; nCol < ImgBin.cols; nCol++) { ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } }如何将这个mat里的坐标转成点集

ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } // 将二值图像转换为点集 vector<Point> points; findNonZero(ImgBin, points); 在上面的代码中，我们使用findNonZero函数将二值图像ImgBin转换为一个点集points。这...

def table_line(img, size=(512, 512), hprob=0.5, vprob=0.5, row=50, col=30, alph=15): sizew, sizeh = size inputBlob, fx, fy = letterbox_image(img[..., ::-1], (sizew, sizeh)) pred = model.predict(np.array([np.array(inputBlob) / 255.0])) pred = pred[0] vpred = pred[..., 1] > vprob ##竖线 hpred = pred[..., 0] > hprob ##横线 vpred = vpred.astype(int) hpred = hpred.astype(int) colboxes = get_table_line(vpred, axis=1, lineW=col) rowboxes = get_table_line(hpred, axis=0, lineW=row) ccolbox = [] crowlbox = [] if len(rowboxes) > 0: rowboxes = np.array(rowboxes) rowboxes[:, [0, 2]] = rowboxes[:, [0, 2]] / fx rowboxes[:, [1, 3]] = rowboxes[:, [1, 3]] / fy xmin = rowboxes[:, [0, 2]].min() xmax = rowboxes[:, [0, 2]].max() ymin = rowboxes[:, [1, 3]].min() ymax = rowboxes[:, [1, 3]].max() ccolbox = [[xmin, ymin, xmin, ymax], [xmax, ymin, xmax, ymax]] rowboxes = rowboxes.tolist() if len(colboxes) > 0: colboxes = np.array(colboxes) colboxes[:, [0, 2]] = colboxes[:, [0, 2]] / fx colboxes[:, [1, 3]] = colboxes[:, [1, 3]] / fy xmin = colboxes[:, [0, 2]].min() xmax = colboxes[:, [0, 2]].max() ymin = colboxes[:, [1, 3]].min() ymax = colboxes[:, [1, 3]].max() colboxes = colboxes.tolist() crowlbox = [[xmin, ymin, xmax, ymin], [xmin, ymax, xmax, ymax]] rowboxes += crowlbox colboxes += ccolbox rboxes_row_, rboxes_col_ = adjust_lines(rowboxes, colboxes, alph=alph) rowboxes += rboxes_row_ colboxes += rboxes_col_ nrow = len(rowboxes) ncol = len(colboxes) for i in range(nrow): for j in range(ncol): rowboxes[i] = line_to_line(rowboxes[i], colboxes[j], 10) colboxes[j] = line_to_line(colboxes[j], rowboxes[i], 10) return rowboxes, colboxes

具体来说，函数调用了 get_table_line 函数对二值预测图进行处理，得到横线和竖线的坐标信息。然后，函数对坐标信息进行调整，得到更加精确的表格线位置信息。最后，函数将横线和竖线的位置信息合并成表格线的位置...

class CSmallEnemy : public CGameRole { public: CSmallEnemy::CSmallEnemy(int nRow, int nCol); ~CSmallEnemy();}修改错误

class CSmallEnemy : public CGameRole { public: CSmallEnemy(int nRow, int nCol); ~CSmallEnemy(); }; 在类内部定义函数时不需要再次加上类名作为限定符。同时，函数定义后需要加上分号。

> for (i in 1:nrow(f1)) { + # 如果第一列为空，跳过 + if (f1[i, 1] == "") { + next + } + key <- strsplit(as.character(f1[i, 1]), ";", fixed = TRUE)[[1]][1] + match_row <- f2 %>% filter(col1_f2 == key) + if (nrow(match_row) > 0) { + # 将右文件的后两列连接到左文件中 + f1[i, 2:3] <- match_row[1, 2:3] + } else { + # 如果找不到匹配的行，用NA填充 + f1[i, 2:3] <- NA + } + } Error in filter(): ℹ In argument: col1_f2 == key. Caused by error: ! object 'col1_f2' not found Run rlang::last_trace() to see where the error occurred.怎么修改

根据错误提示，您的代码中filter()函数中引用的col1_f2不存在。您需要检查f2中是否有名为col1_f2的列，并且列名是否拼写正确。如果列名不正确，您需要将代码中的列名修改为正确的列名。如果f2中没有col1_f2...

for (auto it : m_pts) { for (int nRow = it.y(); nRow < it.y()+4; nRow++) { for (int nCol = it.x(); nCol < it.x()+4; nCol++) { ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } }这个函数将点集遍历，但我只想让我点下的点设为白色，该如何修改

for (int nRow = it.y(); nRow < it.y()+4; nRow++) { for (int nCol = it.x(); nCol < it.x()+4; nCol++) { if (nRow >= 0 && nRow < ImgBin.rows && nCol >= 0 && nCol < ImgBin.cols) { ImgBin.row(nRow)....

fix <- data.frame(data@fix[, 1: 5]) fix <- fix %>% dplyr:: select(ID,ALT,REF,everything) gt<- data.frame(data@gt[, 2]) beta <- as.numeric(unlist(strsplit(as.character( gt$data.gt... 2.), split= ":"))[se q(1,nrow(gt)* 5, 5)]) se <- as.numeric(unlist(strsplit(as.character( gt$data.gt... 2.), split= ":"))[se q(2,nrow(gt)* 5, 5)]) p <- as.numeric(unlist(strsplit(as.character( gt$data.gt... 2.), split= ":"))[se q(3,nrow(gt)* 5, 5)])

3. 从 data@gt 的第二列中提取数据，用冒号 : 分割，并把结果存储在一个名为 gt 的数据框中。 4. 从 gt 数据框中提取第一列中每5个元素中的第一个元素，并把结果存储在名为 beta 的变量中。 5. 从 gt 数据框中提取第...

import cv2 def save_image(img, path, nrow=10, padding=5): N,C,W,H = img.shape if (N%nrow!=0): print("N%nrow!=0") return ncol=int(N/nrow) img_all = [] for i in range(ncol): img_ = [] for j in range(nrow): img_.append(img[i*nrow+j]) img_.append(np.zeros((C,W,padding))) img_all.append(np.concatenate(img_, 2)) img_all.append(np.zeros((C,padding,img_all[0].shape[2]))) img = np.concatenate(img_all, 1) img = np.concatenate([np.zeros((C,padding,img.shape[2])), img], 1) img = np.concatenate([np.zeros((C,img.shape[1],padding)), img], 2) min_=img.min() max_=img.max() img=(img-min_)/(max_-min_)*255 img=img.transpose((1,2,0)) if C==3: img = img[:,:,::-1] img_.append

img_.append 的作用是将图像 img_ 添加到 img_all 列表中。这段代码是一个图像拼接的函数，用于将多个图像按照指定的行数和间距进行拼接，并保存为一张大图像。在这个函数中，img_ 是一个包含多个图像的列表，通过...

import cv2 def save_image(img, path, nrow=10, padding=5): N,C,W,H = img.shape if (N%nrow!=0): print("N%nrow!=0") return ncol=int(N/nrow) img_all = [] for i in range(ncol): img_ = [] for j in range(nrow): img_.append(img[i*nrow+j]) img_.append(np.zeros((C,W,padding))) img_all.append(np.concatenate(img_, 2)) img_all.append(np.zeros((C,padding,img_all[0].shape[2]))) img = np.concatenate(img_all, 1) img = np.concatenate([np.zeros((C,padding,img.shape[2])), img], 1) img = np.concatenate([np.zeros((C,img.shape[1],padding)), img], 2) min_=img.min() max_=img.max() img=(img-min_)/(max_-min_)*255 img=img.transpose((1,2,0)) if C==3: img = img[:,:,::-1] cv2.imwrite(path,img)

接下来，函数会检查 N 是否能被 nrow 整除，如果不能整除，则会打印 "N%nrow!=0" 的提示信息，并返回。 然后，函数会计算 ncol，表示每行显示的图像数量。 接下来，函数会创建一个空列表 img_all，用于存储拼接后...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tqdm import tqdm # tqdm 是显示循环进度条的库 class CliffWalkingEnv: def __init__(self, ncol, nrow): self.nrow = nrow self.ncol = ncol self.x = 0 # 记录当前智能体位置的横坐标 self.y = self.nrow - 1 # 记录当前智能体位置的纵坐标 def step(self, action): # 外部调用这个函数来改变当前位置 # 4 种动作, change[0]:上, change[1]:下, change[2]:左, change[3]:右。坐标系原点(0,0) # 定义在左上角 change = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]] self.x = min(self.ncol - 1, max(0, self.x + change[action][0])) self.y = min(self.nrow - 1, max(0, self.y + change[action][1])) next_state = self.y * self.ncol + self.x reward = -1 done = False if self.y == self.nrow - 1 and self.x > 0: # 下一个位置在悬崖或者目标 done = True if self.x != self.ncol - 1: reward = -100 return next_state, reward, done def reset(self): # 回归初始状态,坐标轴原点在左上角 self.x = 0 self.y = self.nrow - 1 return self.y * self.ncol + self.x将上述代码的每一行都进行注释并解释它在这个位置的作用

from tqdm import tqdm class CliffWalkingEnv: def __init__(self, ncol, nrow): self.nrow = nrow # 网格世界的行数 self.ncol = ncol # 网格世界的列数 self.x = 0 # 记录当前智能体位置的横坐标 self.y = ...

for (auto it : m_pts) { /*int rect_x = it.x() - RECT_SIZE/4 ; int rect_y = it.y() - RECT_SIZE /4; cv::Rect rect(rect_x, rect_y, RECT_SIZE, RECT_SIZE); rect = rect & cv::Rect(0, 0, ImgBin.cols, ImgBin.rows); for (int nRow = rect_y - rect.height; nRow < rect_y + rect.height; nRow++) { for (int nCol = rect_x - rect.width; nCol < rect_x + rect.width; nCol++) {*/ ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255; } /* }在画出图片边缘1到时候，会进入断点

这段代码的作用是将m_pts中的点在ImgBin图像上标记为白色（像素值为255），从而画出图片的边缘。代码中使用了一个矩形rect来确定需要标记的区域，如果该区域超出了ImgBin图像的边界，则会进行裁剪。...

在qgraphicsview中用此函数遍历多个点集for (auto it : m_pts) { /*int rect_x = it.x() - RECT_SIZE/4 ; int rect_y = it.y() - RECT_SIZE /4; cv::Rect rect(rect_x, rect_y, RECT_SIZE, RECT_SIZE); rect = rect & cv::Rect(0, 0, ImgBin.cols, ImgBin.rows); for (int nRow = rect_y - rect.height; nRow < rect_y + rect.height; nRow++) { for (int nCol = rect_x - rect.width; nCol < rect_x + rect.width; nCol++) {*/ ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255; }在超出图片的地方会进入断点

ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } } 这里，使用 cv::Rect 的 & 运算符来确保 rect 不会超出图像的范围。同时，在循环中使用 rect.x 和 rect.y 作为起始值，确保不会越界。

result_table<-data.frame() + n<-nrow(new_data1) + for (i in 1:3) { + new_point<-c(new_point[i,1],new_point[i,2],new_point[i,3]) + result<-c(point_inside_ellipse(point = new_point,xyz=xyz0) ,point_inside_ellipse(point = new_point,xyz=xyz1) ,point_inside_ellipse(point = new_point,xyz=xyz2) ) + result_table <- rbind(result_table, result) + } + print(result_table) + } Error in new_point[i, 1] : 量度数目不对

这个错误可能是由于new_point的维度不正确导致的。在第一次迭代中，new_point是空的，因此new_point[i,1]会引发“量度数目不对”的错误。你可以在for循环之前手动初始化new_point来解决这个问题。以下是一个...

library(limma) expFile="tcga.FRGexp.txt" cliFile="time.txt" rt=read.table(expFile,sep="\t",header=T,check.names=F) rt=as.matrix(rt) rownames(rt)=rt[,1] exp=rt[,2:ncol(rt)] dimnames=list(rownames(exp),colnames(exp)) data=matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames) data=avereps(data) data=data[rowMeans(data)>0,] setwd("D:\\TCGA\\Fer\\10.tcgaMergeTime") data = read.table("tcga.FRGexp.txt",sep="\t",header=TRUE,row.names=1) group=sapply(strsplit(colnames(data),"\\-"),"[",4) group=sapply(strsplit(group,""),"[",1) group=gsub("2","1",group) data=data[,group==0] colnames(data)=gsub("(.*?)\\-(.*?)\\-(.*?)\\-(.*?)\\-.*","\\1\\-\\2\\-\\3",colnames(data)) data=t(data) data=avereps(data)

9. data=matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames): 这行代码将矩阵exp转换为数值矩阵，并设置行名和列名。 10. data=avereps(data): 这行代码调用了自定义的函数avereps，...

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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。