标签: average

我找到了http://code.google.com/p/solrnet/wiki/Stats链接.

但我无法理解.

我想使用solr查询使用min,max类函数.

我的查询(显示圆形和颜色D和清晰度FL和克拉重量的最小,最大和平均价格.(此查询将根据用户的动态选择进行生成)

(形状:"圆形")和(颜色:"D")和(净度:"FL")和(CaratWeight:[1到10])

但是我怎样才能使用这种功能并选择特定的列.

现在我有点接近......

通过使用以下网址,我得到min,max,count和mean..things那些我想要的.但它的xml格式.现在我想要进行推理.我想在我的asp.net代码中使用此结果,并希望进行进一步的计算.

http://localhost:8983/solr/coreMikisa/select/?q=*%3A*&version=2.2&start=0&rows=10&indent=on&stats=true&stats.field=Price 

所以请回复..我怎么能得到???

我有一张桌子:

我必须进行sql查询以获得平均值v并命令平均值在v函数中具有#n最佳名称.用户必须在执行此查询之前选择想要拥有的最佳#n.

为了有:

有人能帮我吗？

这是我的问题:

我有一张这样的桌子:

 Table Log
 int id;
 int time;
 timestamp DATE;
 int sid (FK to table Site);

和一个表站点:

 Table Site;
 int id;
 varchar title;

在我的日志表中,一个站点可以存在0或N次,我需要获得每个站点的时间总和.

这个请求已经完成并且似乎有效,现在我需要获取站点标题以及我日志中特定时间段的平均时间.

这是我的查询:

SELECT site, AVG(sumtime)
FROM (
    SELECT Site.TITLE as site, SUM(time) as sumtime FROM Log
    INNER JOIN sites ON Site.ID = Log.sid
    WHERE Log.DATE between '2012-11-13' AND '2012-11-15'
    GROUP BY Site.TITLE
) AS t1
GROUP BY t1.site;

但是在这种情况下,平均值似乎不起作用,我得到的值是我在子查询中计算的总和,任何帮助？

编辑:

这是一个数据样本:

Site
1 SiteA
2 SiteB

Log
1 2500 "2012-11-14 07:00:01" 1
2 3500 "2012-11-14 07:10:01" …

我有一个表格，我想计算一列的平均值，但只计算最后 10 行。

SELECT AVG(columnName) as avg FROM tableName

我不能直接申请 top 因为这个查询只返回一行。我需要一种方法来获取最新的 10 行并对它们求平均值。

我使用了traceroute命令并ping了我的亚马逊实例.这是我回来的结果:

traceroute to 10.250.19.146 (10.250.19.146), 30 hops max, 60 byte packets

1  ip-10-8-145-1.us-west-2.compute.internal (10.8.145.1)  0.996 ms  1.234 ms  3.698 ms
2  100.70.166.213 (100.70.166.213)  0.855 ms  1.179 ms 100.70.166.117 (100.70.166.117)  0.860 ms
3  100.70.175.66 (100.70.175.66)  0.925 ms 100.70.175.174 (100.70.175.174)  0.771 ms 100.70.175.238 (100.70.175.238)  0.811 ms
4  100.70.173.157 (100.70.173.157)  0.811 ms 100.70.172.193 (100.70.172.193)  0.866 ms 100.70.173.69 (100.70.173.69)  0.849 ms
5  100.70.164.46 (100.70.164.46)  4.411 ms 100.70.163.206 (100.70.163.206)  4.655 ms  4.915 ms
6  ip-10-250-19-146.us-west-2.compute.internal (10.250.19.146)  0.563 ms  0.267 ms  0.267 ms

使用这些数据,我如何计算平均RTT时间？

我有一个用户列表.每个用户都有一个waitTime属性.如何获得waitTime列表中所有用户的平均值？下面的代码可能会有效,但我猜测有更好的方法.

sum = 0
for user in self.done:
    sum += user.waitTime 
sum/len(self.done)

我有以下家庭作业.我们的老师没有好好教我们,所以我需要额外的帮助.

编写一个Java程序,在五个测验中输入一个学生的五个分数.输出五个分数的总和和平均值.确定并显示最高和最低分数.

这就是我现在被困住的方式.我上次只有Q3,它只显示平均分和最低分没有最高分.请帮助我完成这项工作!

import java.util.Scanner;
import java.io.*;

class Quizzes
{

    public static void main(String[] args) {
    int Q1, Q2, Q3, Q4, Q5;
    double average;

    Scanner keyboard = new Scanner(System.in);
    System.out.print("Enter Quizzes: ");
    Q1 = keyboard.nextInt();
    Q2 = keyboard.nextInt();
    Q3 = keyboard.nextInt();
    Q4 = keyboard.nextInt();
    Q5 = keyboard.nextInt();

    average = (Q1 + Q2 + Q3 + Q4 + Q5) / 5;
    System.out.println("Average Score is: " + average);

    if (Q1 < Q2 && Q1 < Q3) {
        System.out.println("The lowest score is: " …

我正在尝试获得该平均值以给我2个小数，因此我得到的不是17.4534，而是17.45。我在使用AVG的2个地方分别使用CAST尝试了各种组合，但似乎什么也无法工作。

这是我目前的代码，用于给出平均值（只有太多的小数）。

<?php
$sql3 = "SELECT AVG(app_tests.test_resultPercent) FROM app_tests"; 
$result3 = mysqli_query($conn,$sql3) or die(mysqli_error());
while($row3 = mysqli_fetch_array($result3))
    {
        echo "<h3>".$row3['AVG(app_tests.test_resultPercent)'];
    }
?>
</h3><p>Average % Lift</p>

How can I use Java 8 streams to calculate an average of the stream elements? Because I cannot use a stream twice I have to do it in one iteration. The stream contains custom beans holding a float value. The number of elements in the stream may vary. Hence, I want to sum up the float value of all elements in the stream and divide it by the number of elements in the stream.

Update: Finally I need the sum …

我使用TensorFlow，我有2张量prediction，并label在标签不是一个热点。如何确定预测的准确性？我尝试使用tf.metrics.accuracy，tf.metrics.auc但都返回了[0, 0]这是我的神经网络：

import tensorflow.compat.v1 as tf
from random import randint
import numpy as np
import math
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
global mnist

class AICore:
    def __init__(self, nodes_in_each_layer):
        self.data_in_placeholder = tf.placeholder("float", [None, nodes_in_each_layer[0]])
        self.data_out_placeholder = tf.placeholder("float")
        self.init_neural_network(nodes_in_each_layer)

    def init_neural_network(self, n_nodes_h):
        #n_nodes_h constains the number of nodes for each layer
        #n_nodes_h[0] = number of inputs
        #n_nodes_h[-1] = number of outputs
        self.layers = [None for i in range(len(n_nodes_h)-1)]
        for i in range(1, len(n_nodes_h)): …