Oopsbox – Page 7 – Dress to attack

Flat-Plat-Blue-Dark GTK 3.20 Theme/Style

A Material Design-like flat theme for GTK3, GTK2, and GNOME Shell.

This theme is currently tested on Ubuntu 16.04
GTK theme and Shell theme based on Flat-Plat-Blue theme

Installation

Download a archive.
Extract it to the themes directory.
- For system-wide installation to /usr/share/themes
- For user-specific installation to ~/.themes
Use gnome-tweak-tool to change the theme.

GDM (Lock/Login Screen)

Backup an existing .gresource file. (Skip this step when you just update it.)

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
sudo cp /usr/share/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource /usr/share/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource.bk~
sudo cp /usr/share/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource /usr/share/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource.bk~
```
sudo cp /usr/share/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource /usr/share/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource.bk~
```
Replace with the new one.
- If you put this theme in /usr/share/themes:
  Plain text
  Copy to clipboard
  Open code in new window
  EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
  sudo cp /usr/share/themes/Flat-Plat-Blue-Dark/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource /usr/share/gnome-shell
  sudo cp /usr/share/themes/Flat-Plat-Blue-Dark/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource /usr/share/gnome-shell
```
sudo cp /usr/share/themes/Flat-Plat-Blue-Dark/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource /usr/share/gnome-shell
```
- If you put this theme in ~/.themes:
  Plain text
  Copy to clipboard
  Open code in new window
  EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
  sudo cp ~/.themes/Flat-Plat-Blue-Dark/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource /usr/share/gnome-shell
  sudo cp ~/.themes/Flat-Plat-Blue-Dark/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource /usr/share/gnome-shell
```
sudo cp ~/.themes/Flat-Plat-Blue-Dark/gnome-shell/gnome-shell-theme.gresource /usr/share/gnome-shell
```
Restart GNOME Shell (press Alt+F2, then type r).

Screenshots

Change Log

2016/06/07/
– Initial release
2016/06/12
– Fix switch and top bar
– Improved ripple effect

P.S./ป.ล.
ช่วงนี้ดาร์ก ๆ ก็ใช้ธีมดาร์ก ๆ หล่ะกัน ^_^

มาใช้ zsh กัน มัน Cool กว่าเยอะ

เดิมปกติ bash shell ซึ่งเป็น shell มาตรฐานของ Ubuntu ก็เพียงพอต่อการใช้งานในระดับนึงแล้วหล่ะ แต่ไม่เคยมีอะไรพอดี ^_^ zsh ช่วยให้อะไรหลายอย่างง่ายขึ้น เช่น ช่วยเพิ่ม Productivity ให้ developer noob ส่วน feature เด่น ๆ ของ zsh คร่าว ๆ ก็มี

Autocompleted
ตรวจคำสั่งที่พิมพ์ผิด (ก็ไม่ทุกคำสั่งหรอก)
รองรับ Right-hand prompt
Plugin/Module เด่น ๆ ก็มี Oh my zsh และ Prezto

เริ่มก็ลง zsh กันซะ

sudo apt install zsh

sudo apt install zsh

ต่อมาก็เปลี่ยนเข้าใช้ zsh เป็นค่าเริ่มต้นเมื่อเปิด Terminal โดยใช้คำสั่ง chsh

a@b:~$ chsh

Password:

Changing the login shell for a

Enter the new value, or press ENTER for the default

a@b:~$ chsh Password: Changing the login shell for a Enter the new value, or press ENTER for the default Login Shell [/bin/bash]: /bin/zsh

a@b:~$ chsh
Password: 
Changing the login shell for a
Enter the new value, or press ENTER for the default
  Login Shell [/bin/bash]: /bin/zsh

แล้วก็ใช้ path ของ zsh ไปแทน bash shell แล้วก็ login เข้าใหม่ไป 1 ที

ทีนี้อย่างอื่นก็ได้หมดละ ต่อไปก็เพิ่ม Module ให้ zsh เป็นสเต็ปต่อไป อย่างที่บอกคือมันมีเด่น ๆ อยู่ 2 ตัวคือ Oh My zsh และ Prezto

Oh my zsh (http://ohmyz.sh/) เป็น configuration framework ที่รวบรวม plugin และ theme สำหรับ zsh เพื่อให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยจะรวบรวม plugin สำหรับโปรแกรมหลาย ๆ ตัวที่มักใช้กันบ่อย ๆ พวก git, vagrant, composer, rails, docker อื่น ๆ อีก
Prezto (https://github.com/sorin-ionescu/prezto) เป็น configuration framework ของ zsh เช่นเดียวกับ oh-my-zsh เริ่มเดิมทีนั้น Prezto นั้นเป็น fork ของ oh-my-zsh แต่เนื่องจากแนวคิดไปคนละทางกับ oh-my-zsh เลยถูก rewrite ใหม่ ทำให้เราเพิ่มความสามารถหรือลูกเล่นให้กับ zsh ได้มากเดิม ไม่ว่าจะเป็น theme หรือ plugin (ใน Prezto จะเรียกว่า module) ซึ่งดูแล้วส่วนมากจะเป็นพวก alias ซะมากกว่า

เราเลือก Prezto นะ ^_^ วิธีใช้/ติดตั้ง ก็มีคนเขียนเอาไว้ดีมาก (ขี้เกียจเขียนต่อ 555) ตามนี ลองใช้ Prezto กับ zsh (https://armno.github.io/2015/03/24/oh-my-zsh-to-prezto)

ปล. ส่วน Theme เราก็ชอบ Theme powerlevel9k (https://github.com/bhilburn/powerlevel9k)

หากจะอธิบายว่าความรักคืออะไรจะเปิดพจนานุกรมดูก็ได้ ไม่ผิดอะไรแต่ไม่ได้ผล

หากจะอธิบายว่าความรักคืออะไรจะเปิดพจนานุกรมดูก็ได้ ไม่ผิดอะไรแต่ไม่ได้ผล

ประโยคหนึ่งจากคำนำของหนังสือเล่มนี้ “สถิติฉบับการ์ตูน” โดย Takehiko Ohgami แปลโดยบดินทร์ พรวิลาวัณย์ ของสำนักพิมพ์ ส.ส.ท – สมาคมส่งเสริมเทคโนโลยี(ไทย-ญี่ปุ่น) ขนาดก็ไม่ใหญ่มาก 240 หน้า

เราซื้อหนังสือเล่มนี้มาตอนปลายเดือนมกราคมที่ผ่านมา จากร้านซีเอ็ดบุ๊ค (เล่มละ 265 บาท) มันก็อยู่ในถุงซีเอ็ดและวางอยู่หลังรถตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา จนเมื่ออาทิตย์ที่แล้วเราเอารถไปล้างและเด็กล้างรถก็เก็บ ๆ สมบัติหลังรถเรามารวม ๆ กอง ๆ ไว้ด้วยกัน ^_^

อืมมม เดี๋ยวคงหาเวลาอ่าน เราเลือกเล่มนี้เพราะมันมีเหตุต้องระลึกชาติและต้องใช้เรื่องเกี่ยวกับสถิตินิดหน่อย เบื่อ ๆ แนววิชาการจ๋าถ้าเลี่ยงได้ก็จะเลี่ยง เอาแบบอ่านง่าย ๆ หล่ะกัน ก่อนซื้อก็สุ่มอ่านบางบท บางหน้า อืมม อ่านง่ายดี งั้นเอาเลย

ปกติเราเข้าห้องน้ำจะหยิบการ์ตูนไปอ่านด้วย วันนี้เดินไปหยิบเล่มนี้หล่ะกัน ด้วยตัวหนังสือเองถึงแม้จะเปลี่ยนวิธีถ่ายทอดเป็นการ์ตูนซะครึ่งนึง แต่ความเป็นวิชาการก็ยังถ่ายทอดได้ไม่มีตก บกพร่อง อืมมถือว่าดี

มันทำให้เราตามไปดูหนังสือเล่มอื่นของสำนักพิมพ์นี้และคนเขียน/คนแปล เผื่อมีเรื่องที่อยากอ่าน

ระดับความชอบ : (4 / 5)

Re-Visit

วันนี้ 20 กุมภาพันธ์ 2559 เป็นวันที่วงพอสกลับมามีเพลงให้ฟังอีกครั้งชื่อเพลง “รักอยู่รอบกาย” เราก็รอฟังเพลงนะ เพลงที่เป็นเสียงร้องของคุณโจ้ แต่ก็มีดราม่านิดหน่อยแต่เราก็รอฟังจากแหล่ง Official นะ รอฟังแบบตื่นเต้นเลย

ช่วงที่รอฟังเพลงด้วย อ่านการ์ตูนไปเรื่อยเปื่อย (นี่คือช่วงว่างแว๊บนึงจริง ๆ ) นึกถึงรายงานทางด้านสาธารณสุขรายงานหนึ่งที่คนขอรายงานมักจะบอกว่า “Re-Visit โรค XX ภายใน YY ชั่วโมง/วัน นะ” ทำนองนี้ คำว่า Re-Visit ง่าย ๆ บ้าน ๆ ก็คือการกลับมารักษาซ้ำด้วยโรคเดิม จะสาเหตุหนึ่ง สอง สาม หรืออะไรก็แล้วแต่ ซึ่งกลุ่มรายงานนี้มักจะถูกนำมาเป็น CQI ของโรงพยาบาลด้วย

เรื่องคุณภาพเรื่องนั้นจบไปหล่ะกัน แต่เราในฐานะของนักคอมพิวเตอร์ที่จะนำเสนอข้อมูลตรงนั้นออกมา มาดูหนึ่งในวิธีในการเรียกดูข้อมูล Re-Visit ออกมากันดีกว่า

สมมุติว่าเรามีข้อมูลดัมมี่ หุ่นนิ่ง ๆ ตั้งไว้หล่ะกัน (เราใช้บริการจากเว็บ www.generatedata.com เหมือนเดิม ทุกอย่างสมมุติหมดนะ วันที่เอย โรคเอย เผื่อสงสัย)

id เป็น PK เฉย ๆ
HN เป็น Hospital Number ใครไปโรงพยาบาล ก็จะได้ยินคำนี้ คือรหัสที่โรงพยาบาลตั้งขึ้นแทนตัวบุคคลเพื่อไม่ให้ซ้ำกันหล่ะกัน
VisitDateTime เป็นวันที่เข้าทำการรักษา
PDX เป็นโรคที่วินิจฉัย

สมมุติมีข้อมูลประมาณนี้

DROP TABLE IF EXISTS `Visit`;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Visit` (

`id` mediumint(9) NOT NULL,

`HN` varchar(255) DEFAULT NULL,

`VisitDateTime` datetime(6) DEFAULT NULL,

`PDX` varchar(255) DEFAULT NULL

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

TRUNCATE TABLE `Visit`;

INSERT DELAYED INTO `Visit` VALUES

(1000, '10', '2015-12-28 12:03:00.000000', 'Z133'),

(1001, '10', '2016-08-01 12:21:00.000000', 'J069'),

(1002, '9', '2015-11-25 12:42:00.000000', 'K30'),

(1003, '4', '2015-07-13 12:14:00.000000', 'Z00'),

(1004, '10', '2015-12-21 12:20:00.000000', 'U77'),

(1005, '4', '2015-08-31 12:16:00.000000', 'K30'),

(1006, '3', '2016-05-26 12:16:00.000000', 'Z00'),

(1007, '10', '2015-04-29 12:10:00.000000', 'K30'),

(1008, '7', '2015-02-24 12:59:00.000000', 'J069'),

(1009, '10', '2016-06-06 12:11:00.000000', 'Z00'),

(1010, '2', '2015-04-21 12:29:00.000000', 'Z00'),

(1011, '5', '2016-02-09 12:08:00.000000', 'Z000'),

(1012, '7', '2016-07-12 12:09:00.000000', 'E119'),

(1013, '6', '2016-02-04 12:29:00.000000', 'Z480'),

(1014, '3', '2016-10-31 12:52:00.000000', 'Z133'),

(1015, '7', '2015-05-24 12:47:00.000000', 'Z133'),

(1016, '7', '2016-01-01 12:34:00.000000', 'Z000'),

(1017, '3', '2015-08-01 12:11:00.000000', 'Z133'),

(1018, '8', '2016-02-22 12:27:00.000000', 'U77'),

(1019, '6', '2015-08-29 12:54:00.000000', 'Z480'),

(1020, '1', '2016-02-28 12:43:00.000000', 'E119'),

(1021, '8', '2015-10-18 12:19:00.000000', 'Z480'),

(1022, '7', '2016-05-29 12:30:00.000000', 'Z133'),

(1023, '1', '2016-07-23 12:47:00.000000', 'J069'),

(1024, '3', '2015-12-08 12:42:00.000000', 'Z00'),

(1025, '7', '2016-12-08 12:45:00.000000', 'U77'),

(1026, '5', '2016-12-10 12:42:00.000000', 'Z480'),

(1027, '3', '2015-05-21 12:19:00.000000', 'Z480'),

(1028, '7', '2016-11-28 12:45:00.000000', 'U77'),

(1029, '7', '2015-06-27 12:16:00.000000', 'J00'),

(1030, '10', '2015-08-23 12:33:00.000000', 'E119'),

(1031, '5', '2015-12-05 12:22:00.000000', 'Z9912'),

(1032, '8', '2016-12-27 12:27:00.000000', 'Z133'),

(1033, '1', '2016-05-01 12:12:00.000000', 'E119'),

(1034, '9', '2015-07-06 12:26:00.000000', 'Z133'),

(1035, '3', '2015-07-05 12:49:00.000000', 'Z9912'),

(1036, '3', '2015-03-03 12:35:00.000000', 'J00'),

(1037, '1', '2016-09-07 12:25:00.000000', 'U77'),

(1038, '8', '2016-03-31 12:25:00.000000', 'K30'),

(1039, '9', '2016-03-21 12:51:00.000000', 'Z000'),

(1040, '3', '2015-03-11 12:38:00.000000', 'Z480'),

(1041, '2', '2016-10-12 12:29:00.000000', 'Z000'),

(1042, '4', '2016-08-13 12:04:00.000000', 'E119'),

(1043, '8', '2015-11-10 12:13:00.000000', 'E119'),

(1044, '5', '2016-07-08 12:57:00.000000', 'Z133'),

(1045, '6', '2015-05-12 12:05:00.000000', 'J069'),

(1046, '8', '2016-01-23 12:27:00.000000', 'U77'),

(1047, '2', '2016-01-21 12:03:00.000000', 'J00'),

(1048, '4', '2015-12-29 12:38:00.000000', 'K30'),

(1049, '2', '2016-10-02 12:26:00.000000', 'Z133'),

(1050, '8', '2015-06-07 12:40:00.000000', 'Z000'),

(1051, '10', '2015-07-21 12:33:00.000000', 'Z9912'),

(1052, '2', '2017-02-08 12:02:00.000000', 'K30'),

(1053, '2', '2015-08-26 12:34:00.000000', 'U77'),

(1054, '4', '2017-02-05 12:52:00.000000', 'Z133'),

(1055, '7', '2016-05-07 12:07:00.000000', 'J069'),

(1056, '2', '2016-12-20 12:57:00.000000', 'Z480'),

(1057, '5', '2015-04-07 12:39:00.000000', 'U77'),

(1058, '6', '2015-08-24 12:52:00.000000', 'E119'),

(1059, '6', '2015-08-10 12:54:00.000000', 'K30'),

(1060, '5', '2016-01-09 12:19:00.000000', 'Z000'),

(1061, '1', '2015-05-26 12:31:00.000000', 'K30'),

(1062, '7', '2017-02-05 12:46:00.000000', 'J00'),

(1063, '7', '2016-12-24 12:16:00.000000', 'Z480'),

(1064, '1', '2016-01-20 12:04:00.000000', 'Z480'),

(1065, '6', '2016-01-06 12:38:00.000000', 'U77'),

(1066, '4', '2015-12-19 12:56:00.000000', 'E119'),

(1067, '1', '2016-11-29 12:37:00.000000', 'J069'),

(1068, '9', '2015-03-26 12:36:00.000000', 'U77'),

(1069, '1', '2016-08-17 12:01:00.000000', 'K30'),

(1070, '3', '2016-02-26 12:42:00.000000', 'J069'),

(1071, '6', '2016-08-23 12:17:00.000000', 'J00'),

(1072, '10', '2016-03-19 12:54:00.000000', 'Z9912'),

(1073, '1', '2017-02-18 12:31:00.000000', 'Z000'),

(1074, '9', '2016-02-05 12:51:00.000000', 'Z480'),

(1075, '9', '2015-11-14 12:30:00.000000', 'K30'),

(1076, '6', '2015-03-23 12:34:00.000000', 'E119'),

(1077, '10', '2015-08-26 12:11:00.000000', 'Z9912'),

(1078, '9', '2015-05-04 12:58:00.000000', 'Z480'),

(1079, '9', '2016-01-04 12:47:00.000000', 'U77'),

(1080, '8', '2016-03-28 12:53:00.000000', 'Z480'),

(1081, '6', '2016-03-21 12:05:00.000000', 'Z480'),

(1082, '6', '2016-07-05 12:16:00.000000', 'Z000'),

(1083, '3', '2015-06-19 12:00:00.000000', 'Z133'),

(1084, '1', '2016-05-19 12:26:00.000000', 'Z000'),

(1085, '6', '2015-12-15 12:05:00.000000', 'U77'),

(1086, '5', '2015-05-31 12:28:00.000000', 'Z9912'),

(1087, '2', '2015-05-25 12:53:00.000000', 'K30'),

(1088, '6', '2016-11-09 12:51:00.000000', 'J069'),

(1089, '5', '2016-07-24 12:22:00.000000', 'J069'),

(1090, '10', '2016-12-11 12:22:00.000000', 'J069'),

(1091, '1', '2015-09-25 12:37:00.000000', 'J069'),

(1092, '9', '2015-06-26 12:13:00.000000', 'Z133'),

(1093, '8', '2016-10-24 12:21:00.000000', 'Z000'),

(1094, '1', '2017-01-25 12:07:00.000000', 'Z00'),

(1095, '5', '2015-09-21 12:21:00.000000', 'E119'),

(1096, '6', '2017-02-05 12:05:00.000000', 'Z480'),

(1097, '4', '2016-05-13 12:52:00.000000', 'Z9912'),

(1098, '7', '2016-12-08 12:38:00.000000', 'Z000'),

(1099, '6', '2015-08-26 12:00:00.000000', 'Z00');

-- Indexes for table `Visit`

ALTER TABLE `Visit`

ADD PRIMARY KEY (`id`);

DROP TABLE IF EXISTS `Visit`; CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Visit` ( `id` mediumint(9) NOT NULL, `HN` varchar(255) DEFAULT NULL, `VisitDateTime` datetime(6) DEFAULT NULL, `PDX` varchar(255) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; TRUNCATE TABLE `Visit`; INSERT DELAYED INTO `Visit` VALUES (1000, '10', '2015-12-28 12:03:00.000000', 'Z133'), (1001, '10', '2016-08-01 12:21:00.000000', 'J069'), (1002, '9', '2015-11-25 12:42:00.000000', 'K30'), (1003, '4', '2015-07-13 12:14:00.000000', 'Z00'), (1004, '10', '2015-12-21 12:20:00.000000', 'U77'), (1005, '4', '2015-08-31 12:16:00.000000', 'K30'), (1006, '3', '2016-05-26 12:16:00.000000', 'Z00'), (1007, '10', '2015-04-29 12:10:00.000000', 'K30'), (1008, '7', '2015-02-24 12:59:00.000000', 'J069'), (1009, '10', '2016-06-06 12:11:00.000000', 'Z00'), (1010, '2', '2015-04-21 12:29:00.000000', 'Z00'), (1011, '5', '2016-02-09 12:08:00.000000', 'Z000'), (1012, '7', '2016-07-12 12:09:00.000000', 'E119'), (1013, '6', '2016-02-04 12:29:00.000000', 'Z480'), (1014, '3', '2016-10-31 12:52:00.000000', 'Z133'), (1015, '7', '2015-05-24 12:47:00.000000', 'Z133'), (1016, '7', '2016-01-01 12:34:00.000000', 'Z000'), (1017, '3', '2015-08-01 12:11:00.000000', 'Z133'), (1018, '8', '2016-02-22 12:27:00.000000', 'U77'), (1019, '6', '2015-08-29 12:54:00.000000', 'Z480'), (1020, '1', '2016-02-28 12:43:00.000000', 'E119'), (1021, '8', '2015-10-18 12:19:00.000000', 'Z480'), (1022, '7', '2016-05-29 12:30:00.000000', 'Z133'), (1023, '1', '2016-07-23 12:47:00.000000', 'J069'), (1024, '3', '2015-12-08 12:42:00.000000', 'Z00'), (1025, '7', '2016-12-08 12:45:00.000000', 'U77'), (1026, '5', '2016-12-10 12:42:00.000000', 'Z480'), (1027, '3', '2015-05-21 12:19:00.000000', 'Z480'), (1028, '7', '2016-11-28 12:45:00.000000', 'U77'), (1029, '7', '2015-06-27 12:16:00.000000', 'J00'), (1030, '10', '2015-08-23 12:33:00.000000', 'E119'), (1031, '5', '2015-12-05 12:22:00.000000', 'Z9912'), (1032, '8', '2016-12-27 12:27:00.000000', 'Z133'), (1033, '1', '2016-05-01 12:12:00.000000', 'E119'), (1034, '9', '2015-07-06 12:26:00.000000', 'Z133'), (1035, '3', '2015-07-05 12:49:00.000000', 'Z9912'), (1036, '3', '2015-03-03 12:35:00.000000', 'J00'), (1037, '1', '2016-09-07 12:25:00.000000', 'U77'), (1038, '8', '2016-03-31 12:25:00.000000', 'K30'), (1039, '9', '2016-03-21 12:51:00.000000', 'Z000'), (1040, '3', '2015-03-11 12:38:00.000000', 'Z480'), (1041, '2', '2016-10-12 12:29:00.000000', 'Z000'), (1042, '4', '2016-08-13 12:04:00.000000', 'E119'), (1043, '8', '2015-11-10 12:13:00.000000', 'E119'), (1044, '5', '2016-07-08 12:57:00.000000', 'Z133'), (1045, '6', '2015-05-12 12:05:00.000000', 'J069'), (1046, '8', '2016-01-23 12:27:00.000000', 'U77'), (1047, '2', '2016-01-21 12:03:00.000000', 'J00'), (1048, '4', '2015-12-29 12:38:00.000000', 'K30'), (1049, '2', '2016-10-02 12:26:00.000000', 'Z133'), (1050, '8', '2015-06-07 12:40:00.000000', 'Z000'), (1051, '10', '2015-07-21 12:33:00.000000', 'Z9912'), (1052, '2', '2017-02-08 12:02:00.000000', 'K30'), (1053, '2', '2015-08-26 12:34:00.000000', 'U77'), (1054, '4', '2017-02-05 12:52:00.000000', 'Z133'), (1055, '7', '2016-05-07 12:07:00.000000', 'J069'), (1056, '2', '2016-12-20 12:57:00.000000', 'Z480'), (1057, '5', '2015-04-07 12:39:00.000000', 'U77'), (1058, '6', '2015-08-24 12:52:00.000000', 'E119'), (1059, '6', '2015-08-10 12:54:00.000000', 'K30'), (1060, '5', '2016-01-09 12:19:00.000000', 'Z000'), (1061, '1', '2015-05-26 12:31:00.000000', 'K30'), (1062, '7', '2017-02-05 12:46:00.000000', 'J00'), (1063, '7', '2016-12-24 12:16:00.000000', 'Z480'), (1064, '1', '2016-01-20 12:04:00.000000', 'Z480'), (1065, '6', '2016-01-06 12:38:00.000000', 'U77'), (1066, '4', '2015-12-19 12:56:00.000000', 'E119'), (1067, '1', '2016-11-29 12:37:00.000000', 'J069'), (1068, '9', '2015-03-26 12:36:00.000000', 'U77'), (1069, '1', '2016-08-17 12:01:00.000000', 'K30'), (1070, '3', '2016-02-26 12:42:00.000000', 'J069'), (1071, '6', '2016-08-23 12:17:00.000000', 'J00'), (1072, '10', '2016-03-19 12:54:00.000000', 'Z9912'), (1073, '1', '2017-02-18 12:31:00.000000', 'Z000'), (1074, '9', '2016-02-05 12:51:00.000000', 'Z480'), (1075, '9', '2015-11-14 12:30:00.000000', 'K30'), (1076, '6', '2015-03-23 12:34:00.000000', 'E119'), (1077, '10', '2015-08-26 12:11:00.000000', 'Z9912'), (1078, '9', '2015-05-04 12:58:00.000000', 'Z480'), (1079, '9', '2016-01-04 12:47:00.000000', 'U77'), (1080, '8', '2016-03-28 12:53:00.000000', 'Z480'), (1081, '6', '2016-03-21 12:05:00.000000', 'Z480'), (1082, '6', '2016-07-05 12:16:00.000000', 'Z000'), (1083, '3', '2015-06-19 12:00:00.000000', 'Z133'), (1084, '1', '2016-05-19 12:26:00.000000', 'Z000'), (1085, '6', '2015-12-15 12:05:00.000000', 'U77'), (1086, '5', '2015-05-31 12:28:00.000000', 'Z9912'), (1087, '2', '2015-05-25 12:53:00.000000', 'K30'), (1088, '6', '2016-11-09 12:51:00.000000', 'J069'), (1089, '5', '2016-07-24 12:22:00.000000', 'J069'), (1090, '10', '2016-12-11 12:22:00.000000', 'J069'), (1091, '1', '2015-09-25 12:37:00.000000', 'J069'), (1092, '9', '2015-06-26 12:13:00.000000', 'Z133'), (1093, '8', '2016-10-24 12:21:00.000000', 'Z000'), (1094, '1', '2017-01-25 12:07:00.000000', 'Z00'), (1095, '5', '2015-09-21 12:21:00.000000', 'E119'), (1096, '6', '2017-02-05 12:05:00.000000', 'Z480'), (1097, '4', '2016-05-13 12:52:00.000000', 'Z9912'), (1098, '7', '2016-12-08 12:38:00.000000', 'Z000'), (1099, '6', '2015-08-26 12:00:00.000000', 'Z00'); -- -- Indexes for table `Visit` -- ALTER TABLE `Visit` ADD PRIMARY KEY (`id`);

DROP TABLE IF EXISTS `Visit`;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Visit` (
  `id` mediumint(9) NOT NULL,
  `HN` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `VisitDateTime` datetime(6) DEFAULT NULL,
  `PDX` varchar(255) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

TRUNCATE TABLE `Visit`;

INSERT DELAYED INTO `Visit` VALUES
(1000, '10', '2015-12-28 12:03:00.000000', 'Z133'),
(1001, '10', '2016-08-01 12:21:00.000000', 'J069'),
(1002, '9', '2015-11-25 12:42:00.000000', 'K30'),
(1003, '4', '2015-07-13 12:14:00.000000', 'Z00'),
(1004, '10', '2015-12-21 12:20:00.000000', 'U77'),
(1005, '4', '2015-08-31 12:16:00.000000', 'K30'),
(1006, '3', '2016-05-26 12:16:00.000000', 'Z00'),
(1007, '10', '2015-04-29 12:10:00.000000', 'K30'),
(1008, '7', '2015-02-24 12:59:00.000000', 'J069'),
(1009, '10', '2016-06-06 12:11:00.000000', 'Z00'),
(1010, '2', '2015-04-21 12:29:00.000000', 'Z00'),
(1011, '5', '2016-02-09 12:08:00.000000', 'Z000'),
(1012, '7', '2016-07-12 12:09:00.000000', 'E119'),
(1013, '6', '2016-02-04 12:29:00.000000', 'Z480'),
(1014, '3', '2016-10-31 12:52:00.000000', 'Z133'),
(1015, '7', '2015-05-24 12:47:00.000000', 'Z133'),
(1016, '7', '2016-01-01 12:34:00.000000', 'Z000'),
(1017, '3', '2015-08-01 12:11:00.000000', 'Z133'),
(1018, '8', '2016-02-22 12:27:00.000000', 'U77'),
(1019, '6', '2015-08-29 12:54:00.000000', 'Z480'),
(1020, '1', '2016-02-28 12:43:00.000000', 'E119'),
(1021, '8', '2015-10-18 12:19:00.000000', 'Z480'),
(1022, '7', '2016-05-29 12:30:00.000000', 'Z133'),
(1023, '1', '2016-07-23 12:47:00.000000', 'J069'),
(1024, '3', '2015-12-08 12:42:00.000000', 'Z00'),
(1025, '7', '2016-12-08 12:45:00.000000', 'U77'),
(1026, '5', '2016-12-10 12:42:00.000000', 'Z480'),
(1027, '3', '2015-05-21 12:19:00.000000', 'Z480'),
(1028, '7', '2016-11-28 12:45:00.000000', 'U77'),
(1029, '7', '2015-06-27 12:16:00.000000', 'J00'),
(1030, '10', '2015-08-23 12:33:00.000000', 'E119'),
(1031, '5', '2015-12-05 12:22:00.000000', 'Z9912'),
(1032, '8', '2016-12-27 12:27:00.000000', 'Z133'),
(1033, '1', '2016-05-01 12:12:00.000000', 'E119'),
(1034, '9', '2015-07-06 12:26:00.000000', 'Z133'),
(1035, '3', '2015-07-05 12:49:00.000000', 'Z9912'),
(1036, '3', '2015-03-03 12:35:00.000000', 'J00'),
(1037, '1', '2016-09-07 12:25:00.000000', 'U77'),
(1038, '8', '2016-03-31 12:25:00.000000', 'K30'),
(1039, '9', '2016-03-21 12:51:00.000000', 'Z000'),
(1040, '3', '2015-03-11 12:38:00.000000', 'Z480'),
(1041, '2', '2016-10-12 12:29:00.000000', 'Z000'),
(1042, '4', '2016-08-13 12:04:00.000000', 'E119'),
(1043, '8', '2015-11-10 12:13:00.000000', 'E119'),
(1044, '5', '2016-07-08 12:57:00.000000', 'Z133'),
(1045, '6', '2015-05-12 12:05:00.000000', 'J069'),
(1046, '8', '2016-01-23 12:27:00.000000', 'U77'),
(1047, '2', '2016-01-21 12:03:00.000000', 'J00'),
(1048, '4', '2015-12-29 12:38:00.000000', 'K30'),
(1049, '2', '2016-10-02 12:26:00.000000', 'Z133'),
(1050, '8', '2015-06-07 12:40:00.000000', 'Z000'),
(1051, '10', '2015-07-21 12:33:00.000000', 'Z9912'),
(1052, '2', '2017-02-08 12:02:00.000000', 'K30'),
(1053, '2', '2015-08-26 12:34:00.000000', 'U77'),
(1054, '4', '2017-02-05 12:52:00.000000', 'Z133'),
(1055, '7', '2016-05-07 12:07:00.000000', 'J069'),
(1056, '2', '2016-12-20 12:57:00.000000', 'Z480'),
(1057, '5', '2015-04-07 12:39:00.000000', 'U77'),
(1058, '6', '2015-08-24 12:52:00.000000', 'E119'),
(1059, '6', '2015-08-10 12:54:00.000000', 'K30'),
(1060, '5', '2016-01-09 12:19:00.000000', 'Z000'),
(1061, '1', '2015-05-26 12:31:00.000000', 'K30'),
(1062, '7', '2017-02-05 12:46:00.000000', 'J00'),
(1063, '7', '2016-12-24 12:16:00.000000', 'Z480'),
(1064, '1', '2016-01-20 12:04:00.000000', 'Z480'),
(1065, '6', '2016-01-06 12:38:00.000000', 'U77'),
(1066, '4', '2015-12-19 12:56:00.000000', 'E119'),
(1067, '1', '2016-11-29 12:37:00.000000', 'J069'),
(1068, '9', '2015-03-26 12:36:00.000000', 'U77'),
(1069, '1', '2016-08-17 12:01:00.000000', 'K30'),
(1070, '3', '2016-02-26 12:42:00.000000', 'J069'),
(1071, '6', '2016-08-23 12:17:00.000000', 'J00'),
(1072, '10', '2016-03-19 12:54:00.000000', 'Z9912'),
(1073, '1', '2017-02-18 12:31:00.000000', 'Z000'),
(1074, '9', '2016-02-05 12:51:00.000000', 'Z480'),
(1075, '9', '2015-11-14 12:30:00.000000', 'K30'),
(1076, '6', '2015-03-23 12:34:00.000000', 'E119'),
(1077, '10', '2015-08-26 12:11:00.000000', 'Z9912'),
(1078, '9', '2015-05-04 12:58:00.000000', 'Z480'),
(1079, '9', '2016-01-04 12:47:00.000000', 'U77'),
(1080, '8', '2016-03-28 12:53:00.000000', 'Z480'),
(1081, '6', '2016-03-21 12:05:00.000000', 'Z480'),
(1082, '6', '2016-07-05 12:16:00.000000', 'Z000'),
(1083, '3', '2015-06-19 12:00:00.000000', 'Z133'),
(1084, '1', '2016-05-19 12:26:00.000000', 'Z000'),
(1085, '6', '2015-12-15 12:05:00.000000', 'U77'),
(1086, '5', '2015-05-31 12:28:00.000000', 'Z9912'),
(1087, '2', '2015-05-25 12:53:00.000000', 'K30'),
(1088, '6', '2016-11-09 12:51:00.000000', 'J069'),
(1089, '5', '2016-07-24 12:22:00.000000', 'J069'),
(1090, '10', '2016-12-11 12:22:00.000000', 'J069'),
(1091, '1', '2015-09-25 12:37:00.000000', 'J069'),
(1092, '9', '2015-06-26 12:13:00.000000', 'Z133'),
(1093, '8', '2016-10-24 12:21:00.000000', 'Z000'),
(1094, '1', '2017-01-25 12:07:00.000000', 'Z00'),
(1095, '5', '2015-09-21 12:21:00.000000', 'E119'),
(1096, '6', '2017-02-05 12:05:00.000000', 'Z480'),
(1097, '4', '2016-05-13 12:52:00.000000', 'Z9912'),
(1098, '7', '2016-12-08 12:38:00.000000', 'Z000'),
(1099, '6', '2015-08-26 12:00:00.000000', 'Z00');

--
-- Indexes for table `Visit`
--
ALTER TABLE `Visit`
  ADD PRIMARY KEY (`id`);

ข้อมูล Re-Visit ในที่นี้หมายถึงมีการเข้ามารักษาซ้ำ (ในโรคเดิม) เช่น

+------+------+----------------------------+-------+

| id | HN | VisitDateTime | PDX |

+------+------+----------------------------+-------+

| 1033 | 1 | 2016-05-01 12:12:00.000000 | E119 |

| 1020 | 1 | 2016-02-28 12:43:00.000000 | E119 |

| 1067 | 1 | 2016-11-29 12:37:00.000000 | J069 |

| 1023 | 1 | 2016-07-23 12:47:00.000000 | J069 |

| 1091 | 1 | 2015-09-25 12:37:00.000000 | J069 |

| 1069 | 1 | 2016-08-17 12:01:00.000000 | K30 |

| 1061 | 1 | 2015-05-26 12:31:00.000000 | K30 |

| 1037 | 1 | 2016-09-07 12:25:00.000000 | U77 |

+------+------+----------------------------+-------+ | id | HN | VisitDateTime | PDX | +------+------+----------------------------+-------+ | 1033 | 1 | 2016-05-01 12:12:00.000000 | E119 | | 1020 | 1 | 2016-02-28 12:43:00.000000 | E119 | | 1067 | 1 | 2016-11-29 12:37:00.000000 | J069 | | 1023 | 1 | 2016-07-23 12:47:00.000000 | J069 | | 1091 | 1 | 2015-09-25 12:37:00.000000 | J069 | | 1069 | 1 | 2016-08-17 12:01:00.000000 | K30 | | 1061 | 1 | 2015-05-26 12:31:00.000000 | K30 | | 1037 | 1 | 2016-09-07 12:25:00.000000 | U77 |

+------+------+----------------------------+-------+
| id   | HN   | VisitDateTime              | PDX   |
+------+------+----------------------------+-------+
| 1033 | 1    | 2016-05-01 12:12:00.000000 | E119  |
| 1020 | 1    | 2016-02-28 12:43:00.000000 | E119  |
| 1067 | 1    | 2016-11-29 12:37:00.000000 | J069  |
| 1023 | 1    | 2016-07-23 12:47:00.000000 | J069  |
| 1091 | 1    | 2015-09-25 12:37:00.000000 | J069  |
| 1069 | 1    | 2016-08-17 12:01:00.000000 | K30   |
| 1061 | 1    | 2015-05-26 12:31:00.000000 | K30   |
| 1037 | 1    | 2016-09-07 12:25:00.000000 | U77   |

จะเห็นว่า อีตา HN=1 มารักษาหลายครั้งและบางครั้งที่มาก็ถูกวินิจฉัยด้วยโรคเดิม ๆ ที่เคยมา บางครั้งก็ไม่ซ้ำ แต่เราสนใจตัวที่ซ้ำหล่ะกัน ตามโจทย์ที่ว่า “Re-Visit โรค XX ภายใน YY ชั่วโมง/วัน นะ” วิธีการก็คือ เราจะใช้การ JOIN ตัวมันเองออกมาเพื่อหาความต่าง ส่วนฟังก์ชั่น TIMESTAMPDIFF ก็หาความต่างของสองช่วงเวลาในหน่วยที่กำหนด ลองหาอ่านเพิ่มเติมนะครับ

SELECT

A.*,

V.*,

TIMESTAMPDIFF(DAY, A.VisitDateTime, V.VisitDateTime) AS DayOfReVisit

FROM Visit A

LEFT JOIN Visit V ON A.HN = V.HN AND A.PDX = V.PDX

WHERE A.VisitDateTime > V.VisitDateTime

ORDER BY A.HN;

SELECT A.*, V.*, TIMESTAMPDIFF(DAY, A.VisitDateTime, V.VisitDateTime) AS DayOfReVisit FROM Visit A LEFT JOIN Visit V ON A.HN = V.HN AND A.PDX = V.PDX WHERE A.VisitDateTime > V.VisitDateTime ORDER BY A.HN;

SELECT 
    A.*,
    V.*,
    TIMESTAMPDIFF(DAY, A.VisitDateTime, V.VisitDateTime) AS DayOfReVisit
FROM Visit A 
    LEFT JOIN Visit V ON A.HN = V.HN AND A.PDX = V.PDX
WHERE A.VisitDateTime > V.VisitDateTime
ORDER BY A.HN;

ผลลัพธ์ก็จะประมาณนี้

นี่ก็แค่หนึ่งในหลาย ๆ วิธี ขอให้สนุกกับการดูข้อมูล ฮ่าาาาา

ปล. ไปรอฟังเพลงรักอยู่รอบกายด้วยกัน

Still.

ท่ามกลางความเสียใจที่ไม่มีใครสน
ท่ามกลางหยดน้ำตาที่มันยังรินไหลหล่น

— ฉากที่แพ้ Music Video นี้ก็คือตั้งแต่นาทีที่ 0.49-1.35 เราว่ามันพิีคสุด ๆ แล้ว

Auto-reconnecting Logitech Bluetooth Mouse (M557) under Ubuntu 15.04

Press the bluetooth mouse’s discovery mode.
Open a terminal and type the command
Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
hcitool scan
hcitool scan
```
hcitool scan
```
Insert the line with the rest of the entries below the starting <devices> tag in file
Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
/usr/share/gnome-bluetooth/pin-code-database.xml
/usr/share/gnome-bluetooth/pin-code-database.xml
```
/usr/share/gnome-bluetooth/pin-code-database.xml
```
Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter

<device oui="00:1F:20:" type="mouse" name="Bluetooth Mouse M557" pin="0000"/>
 <device oui="00:1F:20:" type="mouse" name="Bluetooth Mouse M557" pin="0000"/>
```

<device oui="00:1F:20:" type="mouse" name="Bluetooth Mouse M557" pin="0000"/>
```
Enjoy your USB Port.

1 ปีที่ผ่านมา

ต้นปีที่แล้วพยายามตั้งเป้าไว้หลายเรื่อง จะสิ้นปีแล้ว แต่ความสำเร็จของเป้าหมายเสือกสวนทาง เริ่มชักห่วยลงทุกที T_T ปีนี้ตั้งเป้าไว้ไม่เยอะ เพราะปีที่แล้วก็ไม่ผ่านเยอะเหมือนกัน

อ่านหนังสือ Textbook ให้จบ 2 เล่ม

เอาง่าย ๆ เลยว่าเราห่วยภาษาอังกฤษ แล้วเราก็อยากเก่ง (คิดดีนะ) อยากพูด ฟัง อ่าน เขียน ให้รู้เรื่องขึ้นมาบ้าง คือพูดกับฟังที่เอาไว้ที่หลังหล่ะกัน เน้นอ่านก่อนเพราะคิดว่าง่ายสำหรับเราที่สุดละ ต้นปียัดเท็กซ์บุคลงแทบเล็ต ส่วนใหญ่แต่ก็คือทั้งหมดแหล่ะ คือเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ล้วน ๆ ด้วยความที่ตั้งเป้าหมายที่ 2 ว่าต้องรู้เทคโนโลยีใหม่ ทำข้อนี้สำเร็จแม่งได้ 2 เรื่อง วิน (แม่งคืออย่างโกง 5555) ท้ายสุดก็คืออยู่แบบนั้นแหล่ะ คือมีอ่านแบบผ่าน ๆ หลายเล่ม แต่เสือกเลือกเฉพาะในบทในเรื่องที่สนใจ ซึ่งก็ถือว่าไม่จบเล่มนะ

ผลคือข้อนี้ ไม่ผ่าน

ศึกษาเทคโนโลยีใหม่ 1 อย่าง

โลกกว้างและไปเร็วมากยิ่งอายุมากขึ้นก็ยิ่งเดินช้า ที่จริงประสบการณ์มันควรจะเป็นไปในทิศทางเดียวกันกับเวลาที่ผ่านไปใช่ไหม ถ้ามองผิวเผินคือใช่ มันเป็นเช่นนั้นแหล่ะ แต่จริง ๆ แล้วคือประสบการณ์ในเทคโนโลยีเก่า ๆ (คืออย่างแก่อ่ะ) งั้นเป้านี้ก็ตั้งไว้ 1 เรื่องหล่ะกัน ช่วงกลางปี มองเรื่อง AngularJS/React กับ NoSQL ไว้

ผลคือข้อนี้ ไม่ผ่าน ดูแป๊บ ๆ ก็เลิกไปโดยปริยาย มีประเด็นให้วิเคราะห์ต่อนิดนึงเรื่องแรงจูงใจในการเรียนรู้ ปีนี้มันไม่มีเกี่ยวกับฟิลล์นี้จริง ๆ ?

เข้านอนก่อนหกทุ่มทุกวัน

พอแก่ตัวขึ้นสุขภาพเริ่มชักแย่ มันอาจมีหลายปัจจัยนะแต่เราเชื่อว่าอย่างนึงคือ การพักผ่อนให้เพียงพอ เราใช้งานร่างกายเราหักโหมเกินไป มันอาจได้บางอย่างมาแต่ระยะยาวแล้วมันไม่คุ้มเลย เราทำงานเกิน 10 ชม. ต่อวันซึ่งปกติมันเยอะเกินไปแล้ว มีช่วงนึงถือเอาสเต็ปของคุณภูภู่มาปรับกับชีวิตทำงานเลยเรื่องเวลานอนคืออย่างโหด

ก่อน 6 ทุ่มมันได้แค่ไม่ถึงเดือนพูดแล้วเศร้า ยิ่งช่วงปลายปีมีหนังของคุณเต๋อ “ฟรีแลนซ์..ห้ามป่วย ห้ามพัก ห้ามรักหมอ ” ขำด้วย เจ็บจิ๊ด เดินออกจากโรง ใช่ เราต้องรักตัวเองเราต้องทำให้ได้ รีบนอน ดูแลสุขภาพ ออกกำลังาย พอหนังออกก็กลับไปวัฎจักรเดิม เชี้ยยยยยย

ผลข้อนี้ก็ไม่ผ่าน

เก็บเงินออม 50 % ของรายได้ทั้งปี

เราไม่มีปัจจัยให้ต้องฟุ่มเฟือยเท่าไหร่นะ ส่วนใหญ่เท่าที่สังเกตสันดานและพฤติกรรมตัวเองแล้วมักใช้จ่ายไปในเรื่องไร้สาระ 555 เพราะงั้นก็เก็บ ๆ ออม ๆ หล่ะกัน อย่างน้อยก็เก็บไว้เยอะ ๆ พอได้เยอะ ๆ แล้วเอามาใช้เรื่องไร้สาระได้เยอะขึ้น 5555

มันมีช่วงเบียดเบียดเงินออมไปช่วงนึง ซึ่งที่จริงแล้วมันผิดวินัยกับตัวเองด้วยแล้วมันก็ส่งผลกระทบหลายเรื่อง เอาเป็นว่าเป็นบทเรียนให้เรียนรู้นะ และจดจำไม่โกรธแต่ไม่ลืม คือมันจะไม่เกิดกรณีแบบนี้อีก ไม่สัญญาหรอกแต่จะไม่ทำ

ผลข้อนี้ก็ไม่ผ่าน

ออก Dirty Lab/Open source เล็ก ๆ อย่างน้อย 2 โปรเจค

มันต้องมีอะไรที่ทำให้ชีวิตสบายขึ้นสำหรับคนขี้เกียจ ข้อนี้ผ่านนะ 5555

ปีหน้า (พ.ศ. 2559) ตั้งเป้าหมายใหม่

อ่านเท็กซ์บุคเกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่ 2 เล่ม (รวมเป้าหมายเดิมปี 2558 ซะ โตไปไม่โกงนะแจ๊ะ)
นอนก่อน 5 ทุ่ม ลดเวลาลงสิ หกทุ่มไม่นอนใช่ไหม
เงินออม 50% ของรายได้ แบงค์ปัจจุบันมันไม่เอื้อมั้ง (โทษไปเรื่อย) เดิมเป็นกรุงไทยแต่ปีนี้จะเปลี่ยนแม่งเลย ดู ME by TMB อัตราดอกเบี้ยที่ 2.55 % นี่โอเลยนะ พี่เล็กเริ่มไปก่อนละคงต้องไปปรึกษา
ปีหน้าปั่นจักรยานให้ได้ 1,400 กม. เหมือนจะเยอะใช่ไหม แต่วันละ 5 กม.เอง
Dirty Lab 2 เผื่อเป้าอื่นไม่ผ่าน ไอ้นีปีนี้ผ่านปีหน้าก็ต้องผ่านสิ

เค้าบอกว่าให้ตั้งเป้าหมายโง่ ๆ จะได้ผลลัพธ์ง่าย ๆ จะได้มีกำลังใจ ปีหน้าธันวามาดูกันอีกที เย้ ๆ ๆ ๆ

Monkey and the Ball of Secrets

เจปันคงหาลูกบอลอยู่แน่ ๆ ?

MySQL : Select the count of values grouped by ranges

ถ้าเราเคยเห็นรายงานหรือกราฟที่นำเสนอข้อมูลในรูปแบบของช่วงข้อมูล ที่เห็นกันบ่อย ๆ ก็เช่นรายงานปิรามิดประชากรอันนี้ชัดเลย ไม่คุ้นก็ประมาณนี้ (นี่อ้างอิงข้อมูลสุขภาพของจังหวัดเราเลยนะ)

ข้อมูลปิรามิดประชากรบอกอะไร // เพิ่มสาระ

ปิรามิดประชากร แสดงเพื่อให้เปรียบเทียบเห็นความแตกต่างของข้อมูลระหว่างทั้งสองเพศได้ชัดเจน กราฟแท่งแทนข้อมูลของเพศชายและหญิงจะวางคู่กันไว้ด้านขวาและด้านซ้ายของแกนปิรามิด สำหรับแต่ละหมวดอายุ โดยอายุน้อยที่สุดจะอยู่แท่งล่างสุด เริ่มตั้งแต่หมวดอายุ 0 – 4 ปี, 5 – 9 ปี สูงขึ้นเรื่อยๆ ด้านบนสุดคือหมวดอายุที่สุงที่สุด ซึ่งจะมีจำนวนประชากรน้อยกว่าหมวดอายุอื่นๆ ทำให้ส่วนบนเป็นยอดแหลม จึงเรียกว่าปิรามิด
รูปร่างของปิรามิดจะแสดงให้เห็นถึงผลสะสมของการเกิด การตายและการย้ายถิ่น เช่น

-ถ้าอัตราเกิดยังคงสูงขึ้น ประชากรในวัยเด็กจะมีจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ฐานของปิรามิดจะกว้างออก ถ้าอัตราเกิดกำลังลดลง ฐานของปิรามิดจะค่อยๆ แคบเข้า
-ถ้าอัตราตายลดลง อันเป็นผลมาจากความก้าวหน้าทางการแพทย์และสุขอนามัยที่ทำให้คนอายุยืนขึ้น ยอดของปิรามิดซึ่งแสดงถึงจำนวนประชากรวัยสูงอายุก็จะค่อยๆ กว้างออก
-การตายในสงครามหรืออุบัติเหตุที่เกิดจากการใช้ชีวิตโลดโผนในหมู่วัยรุ่นชาย อาจทำให้จำนวนประชากรชายน้อยกว่าหญิงในหมวดอายุเดียวกัน ซึ่งจะแสดงให้เห็นจากแท่งกราฟด้านซ้ายจะสั้นกว่าด้านขวา

คร่าว ๆ ก็ประมาณนี้ แต่ก่อนจะได้ข้อมูลลักษณะนี้มาเราก็มักจะมีแหล่งข้อมูลดิบว่าคนนี้เป็นใคร อายุเท่าไหร่เป็นร้อยเป็นล้านเรคคอร์ด แล้วค่อยมาแยกตามกลุ่มข้อมูลอีกที ในที่นี้เราจะแยกตามกลุ่มอายุเพื่อให้ได้ข้อมูลนำไปพล็อตกราฟในลักษณะปิรามิดข้างบน

สมมุตินะครับสมมุติเราจะแบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็นช่วง ๆ ละ 5 ปีหล่ะกัน จากข้อมูลที่เราสร้างแบบดัมมี่ขึ้นมา (เราใช้บริการจากเว็บ generatedata.com นะ สะดวกดี)

DROP TABLE `persondemo`;

CREATE TABLE `persondemo` (

`id` mediumint(8) unsigned NOT NULL auto_increment,

`age` mediumint default NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) AUTO_INCREMENT=1;

INSERT INTO `persondemo` (`age`) VALUES (11),(88),(73),(75),(8),(45),(40),(61),(62),(69),(28),(1),(84),(5),(13),(75),(76),(78),(45),(35),(23),(52),(56),(40),(91),(6),(61),(41),(52),(42),(33),(90),(4),(55),(90),(75),(97),(28),(36),(2),(51),(46),(49),(79),(87),(22),(76),(3),(9),(56),(23),(45),(56),(85),(65),(30),(31),(21),(13),(36),(88),(22),(20),(16),(73),(95),(17),(56),(29),(94),(59),(38),(31),(36),(47),(37),(33),(3),(90),(22),(41),(85),(76),(90),(54),(58),(73),(30),(12),(4),(3),(38),(78),(78),(26),(85),(78),(68),(31),(11);

DROP TABLE `persondemo`; CREATE TABLE `persondemo` ( `id` mediumint(8) unsigned NOT NULL auto_increment, `age` mediumint default NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) AUTO_INCREMENT=1; INSERT INTO `persondemo` (`age`) VALUES (11),(88),(73),(75),(8),(45),(40),(61),(62),(69),(28),(1),(84),(5),(13),(75),(76),(78),(45),(35),(23),(52),(56),(40),(91),(6),(61),(41),(52),(42),(33),(90),(4),(55),(90),(75),(97),(28),(36),(2),(51),(46),(49),(79),(87),(22),(76),(3),(9),(56),(23),(45),(56),(85),(65),(30),(31),(21),(13),(36),(88),(22),(20),(16),(73),(95),(17),(56),(29),(94),(59),(38),(31),(36),(47),(37),(33),(3),(90),(22),(41),(85),(76),(90),(54),(58),(73),(30),(12),(4),(3),(38),(78),(78),(26),(85),(78),(68),(31),(11);

DROP TABLE `persondemo`;

CREATE TABLE `persondemo` (
  `id` mediumint(8) unsigned NOT NULL auto_increment,
  `age` mediumint default NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) AUTO_INCREMENT=1;

INSERT INTO `persondemo` (`age`) VALUES (11),(88),(73),(75),(8),(45),(40),(61),(62),(69),(28),(1),(84),(5),(13),(75),(76),(78),(45),(35),(23),(52),(56),(40),(91),(6),(61),(41),(52),(42),(33),(90),(4),(55),(90),(75),(97),(28),(36),(2),(51),(46),(49),(79),(87),(22),(76),(3),(9),(56),(23),(45),(56),(85),(65),(30),(31),(21),(13),(36),(88),(22),(20),(16),(73),(95),(17),(56),(29),(94),(59),(38),(31),(36),(47),(37),(33),(3),(90),(22),(41),(85),(76),(90),(54),(58),(73),(30),(12),(4),(3),(38),(78),(78),(26),(85),(78),(68),(31),(11);

วิธีแรก คำสั่ง SQL ที่มักเห็นอยู่บ่อย ๆ ในการแบ่งชุดข้อมูลก็จะเป็นการใช้ CASE ..WHEN มีกี่ช่วงก็แบ่งไป

SELECT SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 0 AND 4 THEN 1 END)

, SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 5 AND 9 THEN 1 END)

, SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 10 AND 14 THEN 1 END)

, SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 15 AND 19 THEN 1 END)

, SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 20 AND 24 THEN 1 END)

...

FROM YOURTABLE

...

SELECT SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 0 AND 4 THEN 1 END) , SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 5 AND 9 THEN 1 END) , SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 10 AND 14 THEN 1 END) , SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 15 AND 19 THEN 1 END) , SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 20 AND 24 THEN 1 END) ... ... ... FROM YOURTABLE ...

SELECT  SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 0 AND 4 THEN 1 END)
,       SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 5 AND 9 THEN 1 END)
,       SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 10 AND 14 THEN 1 END)
,       SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 15 AND 19 THEN 1 END)
,       SUM(CASE WHEN COL1 BETWEEN 20 AND 24 THEN 1 END)
... 
... 
... 
FROM YOURTABLE 
...

อีกวิธีนึง ก็ใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ของ SQL เอง วันนี้จะเสนอ FLOOR() เพื่อมาคำนวณหาช่วงข้อมูล ฟังก์ชันนี้ไปอ่านเพิ่มเติมเอาหล่ะกันนะ ^_^

SELECT

CONCAT(5 * FLOOR((age/5)), ' - ', 5 * FLOOR((age/5)) + 4) AS `range`,

COUNT(id) AS `NumberOfPerson`

FROM `persondemo`

GROUP BY 1

ORDER BY 5 * FLOOR((age/5))

SELECT CONCAT(5 * FLOOR((age/5)), ' - ', 5 * FLOOR((age/5)) + 4) AS `range`, COUNT(id) AS `NumberOfPerson` FROM `persondemo` GROUP BY 1 ORDER BY 5 * FLOOR((age/5))

SELECT
    CONCAT(5 * FLOOR((age/5)), ' - ', 5 * FLOOR((age/5)) + 4) AS `range`,
    COUNT(id) AS `NumberOfPerson`
FROM `persondemo`
GROUP BY 1
ORDER BY 5 * FLOOR((age/5))

ข้อมูลที่ได้ก็ประมาณนี้

+---------+----------------+

| range | NumberOfPerson |

+---------+----------------+

| 0 - 4 | 7 |

| 5 - 9 | 4 |

| 10 - 14 | 5 |

| 15 - 19 | 2 |

| 20 - 24 | 7 |

| 25 - 29 | 4 |

| 30 - 34 | 7 |

| 35 - 39 | 7 |

| 40 - 44 | 5 |

| 45 - 49 | 6 |

| 50 - 54 | 4 |

| 55 - 59 | 7 |

| 60 - 64 | 3 |

| 65 - 69 | 3 |

| 70 - 74 | 3 |

| 75 - 79 | 11 |

| 80 - 84 | 1 |

| 85 - 89 | 6 |

| 90 - 94 | 6 |

| 95 - 99 | 2 |

+---------+----------------+

20 rows in set (0.00 sec)

+---------+----------------+ | range | NumberOfPerson | +---------+----------------+ | 0 - 4 | 7 | | 5 - 9 | 4 | | 10 - 14 | 5 | | 15 - 19 | 2 | | 20 - 24 | 7 | | 25 - 29 | 4 | | 30 - 34 | 7 | | 35 - 39 | 7 | | 40 - 44 | 5 | | 45 - 49 | 6 | | 50 - 54 | 4 | | 55 - 59 | 7 | | 60 - 64 | 3 | | 65 - 69 | 3 | | 70 - 74 | 3 | | 75 - 79 | 11 | | 80 - 84 | 1 | | 85 - 89 | 6 | | 90 - 94 | 6 | | 95 - 99 | 2 | +---------+----------------+ 20 rows in set (0.00 sec)

+---------+----------------+
| range   | NumberOfPerson |
+---------+----------------+
| 0 - 4   |              7 |
| 5 - 9   |              4 |
| 10 - 14 |              5 |
| 15 - 19 |              2 |
| 20 - 24 |              7 |
| 25 - 29 |              4 |
| 30 - 34 |              7 |
| 35 - 39 |              7 |
| 40 - 44 |              5 |
| 45 - 49 |              6 |
| 50 - 54 |              4 |
| 55 - 59 |              7 |
| 60 - 64 |              3 |
| 65 - 69 |              3 |
| 70 - 74 |              3 |
| 75 - 79 |             11 |
| 80 - 84 |              1 |
| 85 - 89 |              6 |
| 90 - 94 |              6 |
| 95 - 99 |              2 |
+---------+----------------+
20 rows in set (0.00 sec)

ดึกมากแล้ว นอนเหอะ นะ ^_^

Howto : Windows 10 Login Screen Background Changer

คุณเบื่อกับหน้าจอล็อกอินเดิม ๆ ใช่ไหม ?

โปรเจคอยู่บน GitHub ตอนนี้ล่าสุดเวอร์ชั่น 1.2
https://github.com/PFCKrutonium/Windows-10-Login-Background-Changer