举个🌰，有以下表内数据

name |score

select
   (select
       row_number() over (partition by name order by rand()) as rn   -- 指定name字段的值做聚合
   from table_name
   where condition) t
where t.rn <= 2     -- 指定（随机）取数据的个数
                    举个????，有以下表内数据name        |scorea                      |10a                      |11b                      |9b                      |10b                      |8a                      |3a                      |7c                      |4c          
一、ElasticSearch的分组聚合
官网文档地址：
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-bucket-terms-aggregation.html#_multi_field_terms_aggregation
实现背景：实现类似SQL的group by功能：
select team,age from a_perso
				
ID与XID是联合主键，row_number()里面只按ID分组，存在同一ID同一DT有多条数据，按DT降序排序会失效，此时函数会对这多条数据随机排出123名，每执行一次脚本，结果会有差异。
如果外层查询是通过限制`WHERE RN=1`来取值，那取值结果就会存在随机性。...
直接看代码吧
select t.classno ,t.sno,t.score
ntile(5) over(partition by  classno order by t.sno) as ntile
from t_score t order by ntile
意思：根据 classno
分组后再进行每个相同classno的集合尽量地平均分5组。
				
group by是分组函数，partition by是分区函数（像sum()等是聚合函数），注意区分。
1、over函数的写法：
over（partition by class order by sroce）
先对class中相同的进行分区，在class中相同的情况下对sroce进行排序
例：查询每个班的第一名的成绩：如下
SELECT	* 
FROM	(select name,class,sr...
				
`row_number() over (partition by ... order by ...)`是SQL中的一种窗口函数，它可以在给定的分区内按照指定的顺序为每行生成一个唯一的行号。
例如，如果你有一个表`sales`，其中包含销售数据，你可能想要按照销售员、销售日期和销售额对销售数据进行排序，并为每个销售员在每天的销售数据生成一个唯一的行号。你可以使用以下查询来实现这一目的：
SELECT 
    salesperson, 
    date, 
    amount,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY salesperson, date ORDER BY amount DESC) as sales_rank
FROM sales
这个查询将会为每个销售员在每天的销售数据分配一个唯一的行号，并按照销售额降序排序。
				【pytorch报错】If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True
                【pytorch报错】If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True
                    leap_ruo: 
                    transformer版本是多少  这个太低有可能也有问题，我一般是4.9+
                【pytorch报错】If you tried to load a PyTorch model from a TF 2.0 checkpoint, please set from_tf=True
                    丶 40321: 
                    我torch1.91怎么也还是报错呀
                jieba的几个分词接口：cut、lcut、posseg.cut、posseg.lcut
                    leap_ruo: 
                    哦哦，经验判断是可以的，且可以获取到词性（但是词性准确率不高）
                jieba的几个分词接口：cut、lcut、posseg.cut、posseg.lcut
                    小徐爱吃_山楂锅盔: 
                    他应该是说psg.cut能不能实现jieba.cut中的精确分词模式吧