分页存储过程1

本文介绍了一个SQL存储过程,该过程实现了根据输入参数进行灵活的数据分页查询,并提供了获取记录总数的功能。通过设置不同的参数,可以实现高效地从数据库中检索特定范围内的记录。

CREATE  procedure  pTest 
  (@pagesize  int, 
  @pageindex  int, 
  @docount  bit, 
  @this_id  int) 
  as 
  if(@docount=1) 
  begin 
  select  count(id)  from  luntan  where  this_id=@this_id
 end
 else
 begin
  declare  @PageLowerBound  int
  declare  @PageUpperBound  int
  set  @PageLowerBound=(@pageindex-1)*@pagesize
  set  @PageUpperBound=@PageLowerBound+@pagesize
  create  table  #pageindex(id  int  identity(1,1)  not  null,nid  int)
  set  rowcount  @PageUpperBound
  insert  into  #pageindex(nid)
  select  id  from  luntan  where  this_id=@this_id  order  by  reply_time  desc
  select  O.*
  from  luntan  O,#pageindex  p
  where  O.id=p.nid  and  p.id>@PageLowerBound  and  p.id<=@PageUpperBound  order  by  p.id
  end

    
  存储过程会根据传入的参数@docount来确定是不是要返回所有要分页的记录总数  
 
set rowcount @PageUpperBound当记录数达到@PageUpperBound时就会停止处理查询  
select id   只把id列取出放到临时表里,select   a.*   from   luntan   a,@indextable   t   where   a.id=t.nid  
  and   t.id>@PageLowerBound   and   t.id<=@PageUpperBound   order   by   t.id  
  而这句也只从表中取出所需要的记录,而不是所有的记录

 

 

 

 

 

 

 

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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