oracle4

本文通过具体实例演示了多种SQL查询技巧,包括获取员工基本信息、计算年薪、执行数学运算、获取系统时间等,展示了如何利用SQL解决实际问题。

443. 【上机】完成下面的 SQL 语句,并截图表示出结果。

  • i. 每个员工的所有信息
  • Select * from emp;
  • ii. 每个人的部门编号,姓名,薪水
  • iii. 每个人的年薪
  • iv. 计算 2*3 的值(利用虚拟表:dual)
  • v. 得到当前时间
  • vi. 求每个人的年薪,列的别名:“年薪”
  • vii. 计算每个人的全年的收入包括月薪和年终津贴(使用:nvl 函数处理 - null 值)
  • viii. 求姓名和薪水和津贴,格式为 smith-sal-123(利用拼接字符串)

01 select * from emp;



     EMPNO ENAME      JOB              MGR HIREDATE         SAL       COMM
---------- ---------- --------- ---------- --------- ---------- ----------
    DEPTNO
----------
      7369 SMITH      CLERK           7902 17-12月-8        800           
                                           0                              
        20

      7499 ALLEN      SALESMAN        7698 20-2月-81       1600        300
        30

      7521 WARD       SALESMAN        7698 22-2月-81       1250        500
        30

      7566 JONES      MANAGER         7839 02-4月-81       2975           
        20

      7654 MARTIN     SALESMAN        7698 28-9月-81       1250       1400
        30

      7698 BLAKE      MANAGER         7839 01-5月-81       2850           
        30


     EMPNO ENAME      JOB              MGR HIREDATE         SAL       COMM
---------- ---------- --------- ---------- --------- ---------- ----------
    DEPTNO
----------
      7782 CLARK      MANAGER         7839 09-6月-81       2450           
        10

      7788 SCOTT      ANALYST         7566 19-4月-87       3000           
        20

      7839 KING       PRESIDENT            17-11月-8       5000           
                                           1                              
        10

      7844 TURNER     SALESMAN        7698 08-9月-81       1500          0
        30

      7876 ADAMS      CLERK           7788 23-5月-87       1100           
        20

      7900 JAMES      CLERK           7698 03-12月-8        950           
                                           1                              
        30

     EMPNO ENAME      JOB              MGR HIREDATE         SAL       COMM
---------- ---------- --------- ---------- --------- ---------- ----------
    DEPTNO
----------

      7902 FORD       ANALYST         7566 03-12月-8       3000           
                                           1                              
        20

      7934 MILLER     CLERK           7782 23-1月-82       1300           
        10


14 rows selected.

02 select deptno,ename,sal from emp


    DEPTNO ENAME             SAL
---------- ---------- ----------
        20 SMITH             800
        30 ALLEN            1600
        30 WARD             1250
        20 JONES            2975
        30 MARTIN           1250
        30 BLAKE            2850
        10 CLARK            2450
        20 SCOTT            3000
        10 KING             5000
        30 TURNER           1500
        20 ADAMS            1100
        30 JAMES             950
        20 FORD             3000
        10 MILLER           1300

14 rows selected.

03 select ename ,sal*12 as nianxin from emp


ENAME         NIANXIN
---------- ----------
SMITH            9600
ALLEN           19200
WARD            15000
JONES           35700
MARTIN          15000
BLAKE           34200
CLARK           29400
SCOTT           36000
KING            60000
TURNER          18000
ADAMS           13200
JAMES           11400
FORD            36000
MILLER          15600

14 rows selected.

04 select 2*3 from dual;


       2*3
----------
         6
1 row selected.

05 select sysdate from dual


SYSDATE  
---------
15-4月-17
1 row selected.
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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