摘要：本文基于PyTorch框架实现MNIST手写数字识别任务。主要步骤包括：1)使用DataLoader加载并预处理MNIST数据集；2)构建三层全连接神经网络模型；3)采用SGD优化器进行模型训练；4)评估模型性能并进行调优；5)保存模型并展示预测结果。实验结果表明该方法能有效识别手写数字，预测准确率较高。项目代码已开源在GitHub，包含完整的数据处理、模型训练和评估流程。

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1.求group by之后和的占比先做group by分组汇总，再单独inner join连接到和，最后分组结果除以连接到的和selectifnull(hour_diff,'--合计--') hour_diff,count(1) cnt,count(1)/tot pctfrom(select timestampdiff(hour,createtime,activate_time) hour_dif