SQL Server函数

一、聚合函数

函数功能
Avg求平均
Min求最小
Checksum_agg返回组中各值的校检值。空值将被忽略
Sum求和
Max求最大值
Count返回组中的项数。和count_big的区别在于始终返回int类型
Count_big返回组中的项数。和count的区别在于始终返回bigint类型
Stdev返回指定表达式中所有值的标准偏差
Stdevp返回指定表达式中所有的总体标准偏差
Grouping指示是否聚合group by列表中的指定列表达式。在结果集中,如果groupping返回1则指示聚合;如果返回0则指示不聚合。如果指定了group by,则grouping只能在select列表、having和order by 子句中
Var返回指定表达式中所有值的方差
Varp返回指定表达式中所有值的总体方差

二、数学函数

函数功能
Abs返回指定数值表达式的绝对值(正值)的数学函数
Acos数学函数,返回其余弦所指定的float表达式的角(弧度);也被称为反余弦
Asin返回以弧度表示的角,其正弦为指定float表达式。也称为反正弦
Atan返回以弧度表示的角,其正切为指定的float表达式。它也称之为反正切函数
Atn2返回以弧度表示的角,该角位与正X轴和原点至点(y,x)的射线之间,其中x和y是这两个指定浮点表达式的值
Tan返回输入表达式的正切值
Ceiling返回大于或等于指定数值表达式的最小整数
Cos一个数学函数,返回指定的float表达式返回指定角度(以弧度为单位)的三角正弦值
Sin以近似数字(float)表达式返回指定角度(以弧度为单位)的三角正弦值
Cot一个数学函数,返回指定的float表达式中所指定角度(以弧度为单位)的三角余切值
DEGREES返回以弧度指定的角的相应角度
Exp返回指定的float表达式的指数值
Floor返回小于或等于指定数值表达式的最大整数
Log返回指定的float表达式的自然对数
Log10返回指定的float表达式的常用对数(以底数为10的对数)
PI返回PI常量
Power返回指定表达式的指定幂的值
Rand返回从0~1之间的随机float值
Round返回一个数值,,舍入到指定的长度或精度
Sign返回指定表达式的正号(+1)、零(0)或负数(-1)
Sqrt返回指定浮点数的平方根
Square返回指定浮点数的平方
Radians对于在数值表达式中输入的度数值返回弧度值

转载于:https://www.cnblogs.com/95CC/p/6716680.html

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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