【SAP HANA 42】HANA中你没见过的异形分组?

目录

一、数据结构准备

二、GROUPING SETS 

三、ROLLUP 

四、CUBE 

五、BEST 

六、LIMIT  

七、WITH SUBTOTAL 

八、 WITH BALANCE

九、WITH TOTAL 

十、TEXT_FILTER 

十一、 FILL UP 

十二、SORT MATCHS TO TOP 


        在SAP HANA中除了日常开发中常用的分组模式外,HANA还提供了各种分组模式达到数据重构的效果,下面开始介绍HANA的开发中的各种“异形”分组的用法

一、数据结构准备

-- 创建测试表结构
CREATE COLUMN TABLE WIP.Z_TEST_T1 ( 
	Z_ID INT PRIMARY KEY, 
	Z_CUSTOMER VARCHAR(5), 
	Z_YEAR INT, 
	Z_PRODUCT VARCHAR(5), 
	Z_SALES INT 
);

-- 测试数据
INSERT INTO WIP.Z_TEST_T1 VALUES(1, 'C1', 2009, 'P1', 100);
INSERT INTO WIP.Z_TEST_T1 VALUES(2, 'C1', 2009, 'P2', 200);
INSERT INTO WIP.Z_TEST_T1 VALUES(3, 'C1', 2010, 'P1', 50);
INSERT INTO WIP.Z_TEST_T1 VALUES(4, 'C1', 2010, 'P2', 150);
INSERT INTO WIP.Z_TEST_T1 VALUES(5, 'C2', 2009, 'P1', 200);
INSERT INTO WIP.Z_TEST_T1 VALUES(6, 'C2', 2009, '
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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