通过ORG ID 取SOB ID(转)

本文介绍了一段用于从 Oracle 数据库中查询特定组织单位信息的 SQL 语句。该查询涉及多个表的联接操作,并通过指定的上下文和语言环境来获取精确的数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

SELECT o3.org_information3,o3.attribute3

     INTO l_org_information3l_company_desc

     FROM hr_all_organization_units    o,

          hr_all_organization_units_tl otl,

          hr_organization_information  o2,

          hr_organization_information  o3

    WHERE o.organization_id   = o2.organization_id

      AND o.organization_id   = o3.organization_id

      AND o2.org_information_context || '' = 'CLASS'

      AND o3.org_information_context = 'Operating Unit Information'

      AND o2.org_information1 = 'OPERATING_UNIT'

      AND o2.org_information2 = 'Y'

      AND o.organization_id   = otl.organization_id

      AND otl.language        = USERENV('LANG')

      AND o.organization_id   = &p_org_id;--OU id

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import json from collections import OrderedDict def process_collision_data(input_file, output_file): # 读并解析JSONL文件 data = [] with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: data.append(json.loads(line, object_pairs_hook=OrderedDict)) # 按时间戳升序排序 #data.sort(key=lambda x: x["timestamp"]) # 设置最后一帧的mask为yes data[0]['mop_pnc_info'][0]['mask'] = 'yes' # 从后向前处理 for i in range(0,len(data)-2 , 1): current = data[i] next_item = data[i + 1] # 提场景信息 current_scene_id = current['scene_id'] next_scene_id = next_item['scene_id'] # 提image_path的目录名 current_dir = current['image_path'].split('/')[-2] next_dir = next_item['image_path'].split('/')[-2] # 判断是否同一场景 if current_scene_id == next_scene_id and current_dir == next_dir: # 轨迹变化检测 next_points = tuple(next_item['mop_pnc_info'][0]['roadPoints']) curr_points = tuple(current['mop_pnc_info'][0]['roadPoints']) if curr_points != next_points: # 切换mask值 next_mask = next_item['mop_pnc_info'][0]['mask'] current['mop_pnc_info'][0]['mask'] = 'no' if next_mask == 'yes' else 'yes' else: # 保持相同mask current['mop_pnc_info'][0]['mask'] = next_item['mop_pnc_info'][0]['mask'] else: # 不同场景,重置为yes current['mop_pnc_info'][0]['mask'] = 'yes' # 写入输出文件 with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: for item in data: f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n') # 使用示例 if __name__ == "__main__": process_collision_data( "./task4/output/rank_test.jsonl", "processed_collision.jsonl" ) 处理sence_id ,按照sence_id 分组 image_path的value按照“/”分割,按照分割后的倒数第二个值,即相机类型进行分组, 处理timestamps  降序 处理 mop_pnc_info下的roadpoints  : 处理方案:针对每条数据生成list(假设每个type记录的最后一帧数据为碰撞发生时/发生后,针对每条记录生成一个list(坐标列表),并赋值sob[mask]=yes,然后对比前一帧数据,如果相同,对前一帧数据的mask进行赋值yes,如果不同,则赋值no) 注意每个相机type,每个sence_id赋值时的初始化值均为yes。(当相机类型/sence_id发生变化时,对当前数据的mask进行重新赋值为 yes)
07-29
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