Domanda1su40
Walking Character
2%
Princess Right

Per raffreddare rapidamente una lattina di soda, cosa dovresti fare?

A Immergerla direttamente in acqua ghiacciata.
B Avvolgerla in un tovagliolo di carta bagnato e congelarla.
C Avvolgerla in un asciugamano asciutto e congelarla.
D Metterla nella parte più calda del frigorifero.
In attesa...
Rispondi alla domanda sopra per continuare!
Valuta questa domanda
Advertisements

Quiz che potrebbero piacerti

Curiosità
Inizia il quiz

Stai pianificando una vacanza? Scopri se riesci a superare questo quiz sui loghi degli hotel che il 90% dei viaggiatori fallisce!

Curiosità
Inizia il quiz

Pensi di amare le crociere? Solo i veri amanti del mare superano questo popolare quiz sui loghi delle crociere

Curiosità
Inizia il quiz

Solo i veri appassionati di auto possono identificare tutti questi leggendari SUV – Quanti riesci a indovinare?

Curiosità
Inizia il quiz

Pi u’ di 10 errori? Ora di ritirarsi dal giardinaggio, amico

Curiosità
Inizia il quiz

Il 99% degli americani non riconosce la propria carta di credito! Dimostra di essere nell’1% migliore

Curiosità
Inizia il quiz

Sfida Prezzi Ville di Lusso: Ottieni 28+ Risposte Corrette per Dimostrare di Conoscere la Vera Ricchezza

Curiosità
Inizia il quiz

Dallo studio alla strada: il 99% non riesce a identificare tutti questi loghi di abbigliamento sportivo

Curiosità
Inizia il quiz

Memoria del logo dell’auto per over 40 anni! Non riesci a riconoscerne 35? Non vantarti di guidare buone macchine!

Curiosità
Inizia il quiz

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 =

Curiosità
Inizia il quiz

Il 90% delle persone non conosce queste abilità di base per le riparazioni domestiche – Tu le conosci?

Curiosità
Inizia il quiz

Riesci a identificare queste valute mondiali? La maggior parte delle persone no

Curiosità
Inizia il quiz

Riesci a identificare questi utensili domestici e da giardino senza indovinare?