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()

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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