函数

本文全面介绍了SQL中的各类函数,包括聚合、配置、转换、加密、游标、日期时间、数学、元数据、排名、行集、安全、字符串、系统、系统统计及文本图像函数。深入探讨了函数的作用、分类与应用,为读者提供了SQL函数的完整指南。

函数类别

作用

聚合函数

执行的操作是将多个值合并为一个值。例如 COUNT、SUM、MIN 和 MAX。

配置函数

是一种标量函数,可返回有关配置设置的信息。

转换函数

将值从一种数据类型转换为另一种。

加密函数

支持加密、解密、数字签名和数字签名验证。

游标函数

返回有关游标状态的信息。

日期和时间函数

可以更改日期和时间的值。

数学函数

执行三角、几何和其他数字运算。

元数据函数

返回数据库和数据库对象的属性信息。

排名函数

是一种非确定性函数,可以返回分区中每一行的排名值。

行集函数

返回可在 Transact-SQL 语句中表引用所在位置使用的行集。

安全函数

返回有关用户和角色的信息。

字符串函数

可更改 char、varchar、nchar、nvarchar、binary 和 varbinary 的值。

系统函数

对系统级的各种选项和对象进行操作或报告。

系统统计函数

返回有关 SQL Server 性能的信息。

文本和图像函数

可更改 text 和 image 的值。

函数的组成
函数的目标是返回一个值。大多数函数都返回一个标量值(scalar value),标量值代表一个数据单元或一个简单值。实际上,函数可以返回任何数据类型,包括表、游标等可返回完整的多行结果集的类型。本章不准备讨论到这个深度,第12章将讲解如何创建和使用用户自定义函数,以返回更复杂的数据。

函数己经存在很长时间了,它的历史比SQL还要长。在几乎所有的编程语言中,函数调用的方式都是相同的:

Result=Function()

在T-SQL中,一般用SELECT语句来返回值。如果需要从查询中返回一个值,就可以把SELECT当成输出运算符,而不用使用等号:

SELECT Function()

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值