行列转换

select
e.empno, e.ename,
substr(p,instr(p,'/',1,rn)+1, instr(p,'/',1,rn+1) - instr(p,'/',1,rn)-1)
from ep e,
(select rownum rn from dual connect by rownum<10) t
where instr(p,'/',1,rn)>0
order by 1,rn ;

select
e.empno, e.ename,
decode( t.rn, 1,job, 2,mgr, 3,hiredate, 4,sal, 5,comm,deptno) magic_col
from emp e,
(select rownum rn from dual connect by rownum<6) t
order by 1;

[@more@]

知识点:

1, SEQUENCE 在实例全局是连续的

2,ASP.NET 使用BLOB 有32K大小限制,解决方法:

http://kb.cnblogs.com/a/1610681/

3, SQL 精妙语句

http://www.hackhome.com/InfoView/Article_185107_4.html

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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