字符串分割自定义函数(SQL)

本文介绍了一个SQL字符串分割函数的Bug及修复方法。通过调整函数实现,解决了特殊字符导致的分割错误问题。
修改以前写的一个字符串分割自定义函数出现的bug.[@more@]今天博客园中看到一朋友写的SQL中分割字符串函数:
http://www.cnblogs.com/czwand/archive/2007/11/21/966910.html
在回帖中看到一朋友说到:
select * from dbo.split('01__02__03','__')
发生错误,返回的结果不是我们原本要的结果:
-------------------
--想要的结果
01
02
03
-----------------
--实际结果:
01
_02
_03

以前我也写过类似的字符串分割自定义函数,也没有想过上面出现的这样问题。
我原来的函数是这样的:

/*
StringToTable
*/
CREATE FUNCTION StringToTable(@StringX varchar(8000),@Split nvarchar(10))
RETURNS @TableResult TABLE(TableID nvarchar(20))
AS
BEGIN
DECLARE @Index int
SET @Index=CHARINDEX(@Split,@StringX,1)
WHILE (@Index>=1)
BEGIN
INSERT INTO @TableResult SELECT LEFT(@StringX,@Index-1)
SELECT

@StringX=RIGHT(@StringX,LEN(@StringX)-@Index),@Index=CHARINDEX(@Split,@StringX,1)
END
IF(@StringX<>'') INSERT INTO @TableResult SELECT @StringX
RETURN
END


使用类似的select * from dbo.split('01__02__03','__') 一样出问题。
经过一下的修改就可以了,修改后程序为:

/*
StringToTable
*/
CREATE FUNCTION StringToTable(@StringX varchar(8000),@Split nvarchar(10))
RETURNS @TableResult TABLE(TableID nvarchar(20))
AS
BEGIN
DECLARE @Index int
DECLARE @LenIndex int
SELECT @LenIndex=LEN(@Split),@Index=CHARINDEX(@Split,@StringX,1)
WHILE (@Index>=1)
BEGIN
INSERT INTO @TableResult SELECT LEFT(@StringX,@Index-1)
SELECT

@StringX=RIGHT(@StringX,LEN(@StringX)-@Index-@LenIndex+1),@Index=CHARINDEX(@Split,@Stri

ngX,1)
END
IF(@StringX<>'') INSERT INTO @TableResult SELECT @StringX
RETURN
END

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/7764484/viewspace-987702/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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