sql where子查詢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

MySQL 雲端資料庫 設計寶典

為了解決sql where子查詢的問題，作者孫惠民 這樣論述：

　　「範例式引導講述，學習最有效率」   　　※ 教導讀者使用MySQL無介面無開發工具直接建立應用系統資料庫(MySQL Database)用書。 　　※ 教導讀者：MySQL視覺化資料庫管理工具：MySQL WorkBench的管理設定與操作。 　　※ 教導讀者MySQL資料庫結合JSON結構設計統計與分析式SQL技術用書。 　　※ 附贈全書所有章節的MySQL SQL程式範例檔案，可直接上線使用。   　　MySQL內建了視覺化資料庫管理與設計軟體平台：MySQL WorkBench！使用此資料庫發展平台，可使用視覺化設計與操作方式來管理MySQL Server、以及視覺化設計方式來

管理與維護所有MySQL資料庫物件！而且MySQL更新增了JSON設計功能，讓資料庫能處理與儲存JSON格式資料以及提供了豐富用來處理JSON資料文件的函數集，讓MySQ更適合用來做為雲端應用軟體的資料庫系統！   　　本書全程使用MySQL WorkBench視覺化資料庫管理平台做為資料庫程式發展平台！Step By Step循序漸進的教導讀者與資料庫管理師各種MySQL的資料庫開發及應用與SQL程式設計技術，包含完整的JSON資料文件設計與維護的程式技術，讀完全書，必定能讓所有讀者與資料庫管理師都成為MySQL的設計熟手！

sql where子查詢進入發燒排行的影片

實現一大區域環境因子監測之物聯網系統

為了解決sql where子查詢的問題，作者蘇智暘 這樣論述：

本論文主要建立一校園環境因子監測物聯網，系統中傳輸架構運用LongRange(LoRa)低功耗、長距離之傳輸技術，架設於人口活動密度高且範圍較大的大學校園。首先，在不同區域之感測器有所不同，室內偵測之項目有: 溫度、相對濕度、懸浮微粒、一氧化碳、二氧化碳；則室外偵測之項目有: 溫度、相對濕度、風速、懸浮微粒、紫外線，並由溫濕度及風速等數據以計算出體感溫度，作為是否適合活動的依據。LoRaWAN Class C具有資料延遲最低之特色，本系統實驗證實終端設備在下行鏈路延遲與電池壽命的平衡下，它是較佳的傳輸通訊協定。Gateway運用工業電腦，撰寫C# Windows Forms應用程式，以解析來

自不同偵測點的資料每小時上傳至Microsoft Azure雲端資料庫，保存資料的完整儲存。Web-Server端利用 ASP.NET開發網頁程式發佈數據，並與Google Map API整合，定位不同之偵測站，使用者即可透過網頁查詢環境品質之趨勢與進一步之數據分析與評估。經本文系統證實採用LoRa無線通訊傳輸架構之校園環境因子監測物聯網，其數據傳輸均能有95%以上之成功率。再者，本系統亦利用Petri nets模擬工具軟體，由基本工作流程之建模開始，建構出一套完整的校園環境因子監測物聯網流程的資料模型，並經模擬與驗證完成系統之可行性。關鍵字：LoRa、低功耗網路、物聯網、環境因子監測、LoR

aWAN、Azure 雲端資料庫。

Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化

為了解決sql where子查詢的問題，作者MattHarrison,TheodorePetrou 這樣論述：

　　【最齊全！徹底活用Pandas的114技】   　　想學Pandas，看官方文件就夠了？ 　　對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』   　　不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順

利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？   　　從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。   　　本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。   　　正面

對決真實資料集！ 　　目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：   　　●IMDB 5000電影資料集 　　●Tesla股票資料集 　　●Kaggle問卷資料集 　　●鑽石品質資料集 　　●美國大學資料集 　　●美國國內航班資料集 　　●丹佛市的犯罪案件資料集  　　●阿爾塔年積雪資料集 　　●美國燃油經濟資料集  　　…等   　　最齊全的Pandas技巧教學！ 　　為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範

例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：   　　●處理資料集中的缺失值 　　●處理索引爆炸的問題 　　●組合多個Pandas物件 　　●在DataFrame中新增和刪除欄位 　　●取得特定欄位的統計資訊 　　●轉置DataFrame的運算方向 　　●減少DataFrame的記憶體用量 　　●混用位置和標籤來選取資料 　　●透過Pandas實現SQL的功能  　　●對多個欄位進行分組及聚合運算 　　●將資料集重塑成整齊的形式 　　●過濾包含時間序列資料的欄位 　　●搭配Matp

lotlib和Seaborn來視覺化資料 　　●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯 　　…等 　　 　　如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！    本書特色   　　●全面採用最新的Pandas 1.x版本 　　●最齊全的Pandas教學，傳授114招實用技巧 　　●附有超過114個範例，還有多到無法細數的資料分析的寶貴經驗，從做中學才更有效 　　●使用真實世界中的資料集，累積實戰能力  　　●搭配NumPy、Matplotlib、Seaborn、 Pandarallel、Gr

eat Expectations、pytest、Hypothesis 等工具，擴增你的武器庫 　　●完整說明CSV檔、JSON檔、SQL資料及HTML表格等資料類型的載入方式 　　●本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容

觸控面板業先進規劃排程系統之個案研究

為了解決sql where子查詢的問題，作者李正民 這樣論述：

觸控面板(Touch Panel，或稱觸控螢幕)，集輸入與輸出功能於一體，可以減省設備體積並增加操作的直覺性和便捷性，使觸控面板 迅速應用於各個領域中，更在智慧手機的風潮帶動下需求不斷成長，在未來可望成為各種人機介面的主流。 小型觸控面板生產業者，在面臨台、日、韓及中國大陸同業大廠的大批 量經濟規模生產成本競爭態勢下，為追求生存空間，轉而選擇生產小量多樣的特 定領域產品。但小量多樣的生產型態需要有良好的生產管理作業系統支持。 本研究在探討先進規劃排程系統(APS)，如何應用在生產型態為少量多樣，且講求生產良率的觸控面板業的生產作業中，以協助生產管理人員快速準確的做好生產排

程工作，進一步掌握生產進度，並可以快速的回覆客戶交期，協助業務回應接單的速度。