LeetCode Database 题目

编号 175 - 183 相关内容
175.
SELECT Person.FirstName, Person.LastName, Address.City, Address.State
FROM Person LEFT JOIN Address
ON Person.PersonId = Address.PersonId;
176.
SELECT MAX(Salary) AS SecondHighestSalary
FROM Employee 
WHERE Salary 
NOT IN (SELECT MAX(Salary) FROM Employee);
SELECT
    ( SELECT DISTINCT Salary FROM Employee ORDER BY Salary DESC LIMIT 1, 1)
SecondHighestSalary;
177.
CREATE FUNCTION getNthHighestSalary(N INT) RETURNS INT
BEGIN
    SET N=N-1;
  RETURN (
      # Write your MySQL query statement below.
      SELECT DISTINCT Salary
      FROM Employee
      ORDER BY Salary DESC
      LIMIT N,1
  );
END
178. (*)
SELECT
    S1.Score,
    Count(DISTINCT S2.Score) rank
FROM
    Scores S1 INNER JOIN
    Scores S2
    ON S1.Score <= S2.Score
GROUP BY
    S1.id 
ORDER BY
    S1.Score DESC;
180.
SELECT 
    DISTINCT Num ConsecutiveNums 
FROM
    Logs L1
WHERE
    Num=(SELECT Num FROM Logs WHERE Id=L1.Id+1)
    AND
    Num=(SELECT Num FROM Logs WHERE Id=L1.Id+2);
181.
SELECT E1.Name Employee
FROM Employee E1 INNER JOIN Employee E2
ON E1.ManagerId = E2.Id
WHERE E1.Salary > E2.Salary;
182.
SELECT Email
FROM Person
GROUP BY Email
HAVING Count(Email) > 1;
183.
SELECT Name Customers
FROM Customers
WHERE Id NOT IN 
(SELECT CustomerId FROM Orders);
SELECT C1.Name Customers
FROM Customers C1 LEFT JOIN Orders O1
ON C1.Id = O1.CustomerId
WHERE O1.CustomerId IS null;
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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