oracle rownum

本文深入解析了Oracle查询过程中ROWNUM背后的运行机制,包括如何执行查询、获取行号及应用ROWNUM条件来筛选结果集的过程。通过理解ROWNUM机制,用户可以更有效地进行数据检索和操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

rownum背后的机制: 
1 Oracle executes your query.

2 Oracle fetches the first row and calls it row number 1.

3 Have we gotten past row number meets the criteria? If no, then Oracle discards the row, If yes, then Oracle return the row.

4 Oracle fetches the next row and advances the row number (to 2, and then to 3, and then to 4, and so forth).

5 Go to step 3.

简单翻译:

1.先按照where中除了rownum以外的其他的条件查询出结果并生成结果集 
2.给第一步生成的结果集加上rownum伪列 
3.按照rownum的条件进一步限制。如果一条记录不符合rownum的限制条件,则丢弃,而且下一条记录的rownum还是从1开始重新计数 

 

oracle的 rownum机制 这篇文章讲解的很清楚了!

内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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