EXEC和sp_executesql的区别

首先是微软library对sp_executesql的介绍(http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms188001.aspx), 并指出相对于exec(ute)的优势:

  • 由于 sp_executesql 字符串中的 Transact-SQL 语句的实际文本在两次执行之间并未改变,因此,查询优化器应该可以将第二次执行中的 Transact-SQL 语句与第一次执行时生成的执行计划相匹配。 因此,SQL Server 不必编译第二条语句。

  • Transact-SQL 字符串只生成一次。

  • 整数参数按其本身格式指定。 不需要转换为 Unicode。

然后是兴百放( http://www.cnblogs.com/xbf321/archive/2008/11/02/1325067.html)对其重复利用执行计划的验证, 摘要如下:

MSSQL为我们提供了两种动态执行SQL语句的命令,分别是EXEC和sp_executesql;通常,sp_executesql则更具有优势,它提供了输入输出接口,而EXEC没有。还有一个最大的好处就是利用sp_executesql,能够重用执行计划,这就大大提供了执行性能(对于这个我在后面的例子中会详加说明),还可以编写更安全的代码。EXEC在某些情况下会更灵活。除非您有令人信服的理由使用EXEC,否侧尽量使用sp_executesql.
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,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[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