Solo il 12% dei veri proprietari di casa sa identificare tutti i tipi di pavimento dalle immagini
sei uno di loro?
Riuscite a identificare queste biciclette e accessori da ciclismo senza esitazione?
Solo il 5% dei fanatici del fitness riesce a identificare tutti i 40 pezzi di attrezzatura
riesci a dimostrare di essere un’élite?
Pensi di essere un’esperta di bellezza? Solo il 5% migliore ottiene il massimo dei voti in questo quiz “Nomina la categoria di trucco”
Pensi di essere un esperto di camion Ram? Solo il 5% migliore ottiene un punteggio perfetto
Il 99% delle persone sbaglia queste lingue Mostra di essere nel top 1%!
Solo i veri ragazzi degli anni ’80 possono superare questo quiz retr
o sui loghi software
and 3% more of the world’s population due to conflicts and internal displacements. This is the highest number on record and represents a significant humanitarian challenge. Organizations like the UNHCR are working to provide assistance and protection to refugees and displaced persons, but the scale of the crisis requires increased international cooperation and support.
Pensi di essere un esperto di marchi sportivi? Il 98% fallisce questo folle quiz di riconoscimento del logo!
La maggior parte dei motociclisti ne azzecca meno della metà – Riuscirai ad affrontare questo brutale quiz motociclistico?
Il 90% delle persone usa in modo improprio le proprie carte di credito: sei una di queste?
Il 98% dei viaggiatori non riconosce le banconote locali
The maximum number of unique for a given group. The number of unique objects for that group is calculated. This method allows for estimating unique counts for multiple groupings, reducing the overall query time. For example, if you have a table of customer transactions, you might want to know how many unique products each customer bought, how many unique customers visited each store, and how many unique products were sold in each region. Instead of running three separate COUNT(DISTINCT …) queries, you can run one `estimate_distinct_count_for_multiple_groups` query. **Parameters:** * `table_name`: The name of the table to query. * `group_by_columns`: A list of column names to group by. Each element in the list can be either a string (representing a single column) or a tuple of strings (representing multiple columns that should be treated as a single grouping unit). * `count_distinct_column`: The name of the column for which to count distinct values within each group. * `error_rate`: (Optional) The desired error rate for the HyperLogLog++ algorithm. This value should be between 0 and 1. A smaller error rate results in more accurate estimates but may require more memory. Defaults to 0.01. **Returns:** A list of dictionaries, where each dictionary represents a grouping and contains the following keys: * `group_by_key`: A string representation of the column(s) used for grouping. * `estimated_distinct_count`: The estimated number of distinct values for the `count_distinct_column` within that group. **Example Usage:** python from google.cloud import bigquery client = bigquery.Client() # Example table with customer transactions table_id =
Solo il 5% degli amanti della bellezza riesce a nominare 23/40 di questi marchi di trucco da una foto
Quanti ne riesci a indovinare?
