Domanda1su40
Walking Character
2%
Princess Right

Oh, il suono di chiamare un amico un tempo! Come si chiamava questo telefono classico che stava sulle scrivanie in tante case Boomer? Solo i veri Boomer ricordano di aver girato pazientemente quel disco!

A Telefono a quadrante rotante
B Telefono a pulsanti
C Telefono cordless
D Smartphone
In attesa...
Rispondi alla domanda sopra per continuare!
Valuta questa domanda
Advertisements

Quiz che potrebbero piacerti

Curiosità
Inizia il quiz

Il 99% delle persone sbaglia queste lingue Mostra di essere nel top 1%!

Curiosità
Inizia il quiz

Solo il 2% dei veri fanatici della tecnologia riesce a identificare tutti i loghi delle aziende informatiche sei uno di loro?

Curiosità
Inizia il quiz

Sfida Definitiva dell’Indovinello Calorico: Guarda Questi Cibi e Cerca di Non Fallire Miseramente!

Curiosità
Inizia il quiz

Pensi di conoscere lo sport? Nomina questi articoli sportivi, se hai il coraggio!

Curiosità
Inizia il quiz

Riesci a nominare queste opere d’arte iconiche? La maggior parte delle persone non ci riesce esperti s

Curiosità
Inizia il quiz

Solo i veri amanti della moda possono superare questo quiz sulle borse iconiche

Curiosità
Inizia il quiz

Riesci a nominare questi giocattoli iconici della tua infanzia? La maggior parte delle persone fallisce spettacolarmente!

Curiosità
Inizia il quiz

Solo i veri cuochi over 50 ottengono il 100% in questo quiz sui nomi delle pentole: sei ufficialmente una leggenda della cucina?

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

La maggior parte dei motociclisti ne azzecca meno della metà – Riuscirai ad affrontare questo brutale quiz motociclistico?

Curiosità
Inizia il quiz

Riesci a identificare questi smartphone solo guardandoli?

Curiosità
Inizia il quiz

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?