Oracle带参数的视图

1.创建包并且在包中建立方法

create or replace package pkg_date is
  /*设定开始日期:yyyMMdd*/
  function set_startDate(stDate varchar2) return varchar2;
  /*取得开始日期*/
  function get_startDate return varchar2;
  /*设定结束日期:yyyMMdd*/
  function set_endDate(edDate varchar2) return varchar2;
  /*取得结束日期*/
  function get_endDate return varchar2;

end pkg_date;

 

2.在包体中建里具体实现的方法

create or replace package body pkg_date is
  startDate varchar2(8);
  endDate varchar2(8);
  function set_startDate(stDate varchar2) return varchar2 is--注意:包体中stDate必须与包中的声明一致
   begin
    startDate:=stDate;
    return stDate;
   end;
 
  function get_startDate return varchar2 is
  begin
    return startDate;
  end;
 
  function set_endDate(edDate varchar2) return varchar2 is
   begin
    endDate:=edDate;
    return edDate;
   end;
 
  function get_endDate return varchar2 is
  begin
    return endDate;
  end;
end pkg_date;

 

3.创建带参视图

CREATE OR REPLACE VIEW 视图名称 AS
SELECT * FROM 表 where startDate = PKG_DATE.get_startDate() and endDate = PKG_DATE.get_endDate();

 

4.调用视图

SELECT * FROM 视图
      where pkg_date.set_startDate('20150714')='20150714'  -- 注意:等号左右两边的值必须相同
      and pkg_date.set_endDate('20150714')='20150714'

 

SIFT算法是一种用于图像处理的特征提取算法,其基本原理如下: 1. 尺度空间极值检测:通过高斯差分金字塔来检测图像中的极值点。 2. 关键点定位:通过对极值点进行精确定位,得到关键点的位置和尺度。 3. 方向分配:对关键点进行方向分配,使其具有旋转不变性。 4. 关键点描述:通过关键点周围的梯度信息,生成关键点的描述子。 FLANN算法是一种快速最近邻搜索算法,其基本原理如下: 1. 建立k-d树:将数据集分成多个子集,每个子集都是一个节点,构建一棵k-d树。 2. 最近邻搜索:从根节点开始,递归地向下遍历k-d树,找到最近邻点。 RANSAC算法是一种用于估计模型参数的算法,其基本原理如下: 1. 随机采样:从数据集中随机选择一组数据,用于估计模型参数。 2. 模型拟合:使用随机采样得到的数据,估计模型参数。 3. 内点选择:将所有数据带入模型,计算误差,将误差小于一定阈值的数据点标记为内点。 4. 模型评估:计算内点数量,如果内点数量大于一定阈值,则认为模型可靠。 5. 重复执行:重复执行以上步骤,直到找到最优模型。 三角化算法是一种用于三维重建的算法,其基本原理如下: 1. 通过多视图几何,将多个二维图像中的特征点对应起来。 2. 根据相机的内参和外参,将特征点转换为三维空间中的点。 3. 使用三角化算法,将多个视角中的三维点进行融合,得到最终的三维模型。 BA算法是一种用于相机位姿优化的算法,其基本原理如下: 1. 建立初始的相机位姿。 2. 将三维点投影到图像平面上,计算其在图像上的误差。 3. 通过最小化误差,优化相机位姿。 4. 重复执行以上步骤,直到相机位姿收敛。 MVS算法是一种用于多视图三维重建的算法,其基本原理如下: 1. 通过多视图几何,将多个二维图像中的特征点对应起来。 2. 根据相机的内参和外参,将特征点转换为三维空间中的点。 3. 使用MVS算法,将多个视角中的三维点进行融合,得到最终的三维模型。 ICP算法是一种用于点云配准的算法,其基本原理如下: 1. 建立初始的点云配准。 2. 将一个点云中的点投影到另一个点云上,计算其在另一个点云上的最近邻点。 3. 通过最小化点云之间的距离,优化点云的配准。 4. 重复执行以上步骤,直到点云配准收敛。
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