Oracle第三章

本文详细介绍了Oracle数据库中常用的字符串、数学、日期以及聚合函数,包括concat、initcap、length、substr、replace、CEIL、FLOOR、ROUND、TRUNC、sysdate、to_char、to_date、systimestamp、to_timestamp、add_months、months_between、max、min、count、sum和avg等,通过实例展示了它们的用法和功能。

第三章 组函数

字符串函数

-- concat   连接两个字符串

select concat('abc','ABC') from dual;

select 'abc'||'ABC' from dual;

select concat(first_name,'_')||last_name con,t.* from EMPLOYEES t;

-- initcap  返回字符串,第一个大写,其余小写

select initcap(email) from EMPLOYEES;

-- length   返回字符串长度

select length(email),t.* from EMPLOYEES t;

-- lower    所有字符小写

-- upper    所有字符大写

select lower(first_name),upper(last_name),t.* from EMPLOYEES t;

-- substr 字符串截取

select substr('123456789',3,4) from dual;

从第 3个 截取,截取 4 个字符

 

-- replace 字符串替换

select replace('he love you', 'he', 'i') from dual;

I love you

 

 

数学函数

-- CEIL 返回大于或等于给出数字的最大整数

select ceil('123.456789') from dual;

select ceil('123') from dual;

-- FLOOR 返回小于或等于给出数字的最小整数

select floor('123.456789') from dual;

-- Round 函数进行四舍五入

select round(124.1666,-2),round(124.1666,2) from dual;

-2,小数点前两位,四舍五入

2,小数点前两位,四舍五入

-- trunc 函数进行截取,直接截取,不进行四舍五入

select trunc(124.1666,-2) , trunc(124.16666,2) from dual;

日期函数

select sysdate from dual;

select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from dual;

select to_char(sysdate,'yyyy-mm-dd hh12:mi:ss') from dual;

select to_date('2019-02-27 18:30:31','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') from dual;

 

select systimestamp from dual;

select to_timestamp('2019-02-27 18:30:31.123','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss.ff') from dual;

 

-- add_Months 增加或减去月份

select add_months(sysdate2) from dual;

select add_months(sysdate-2) from dual;

 

-- months_between 显示日期相差的月数

select months_between(

       to_date('2019-02-01','yyyy-mm-dd')

       to_date('2019-10-01','yyyy-mm-dd')

) from dual;

 

聚合函数,组函数

-- max 最大值

select department_id,max(salary) from EMPLOYEES  group by department_id;

-- min 最小值

select manager_id,min(salary) from EMPLOYEES group by manager_id;

-- count 统计

select count(1) from EMPLOYEES;

-- sum 总和

SELECT department_id,SUM(salary) SUMSAL FROM EMPLOYEES GROUP BY department_id;

-- avg 平均

SELECT department_id,AVG(salary) AVGSAL FROM EMPLOYEES GROUP BY department_id;

 

 

表关系 设计阶段

多表连接 SQL实现阶段

 

示例:

 

 

 

 

 

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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