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一句话概括视图与表的区别—“是否保存了实际的数据”。所以视图并不是数据库真实存储的数据表，它可以看作是一个窗口，通过这个窗口我们可以看到数据库表中真实存在的数据。所以我们要区别视图和数据表的本质，即视图是基于真实表的一张虚拟的表，其数据来源均建立在真实表的基础上。
随着子查询嵌套的层数的叠加，SQL语句不仅会难以理解而且执行效率也会很差，所以要尽量避免这样的使用。
通常任何可以使用单一值的位置都可以使用。也就是说， 能够使用常数或者列名的地方，无论是 SELECT 子句、GROUP BY 子句、HAVING 子句，还是 ORDER BY 子句，几乎所有的地方都可以使用。
a.首先执行不带WHERE的主查询
b.根据主查询结果匹配product_type，获取子查询结果
c.将子查询结果再与主查询结合执行完整的SQL语句
数据仓库和数据集市详解：ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS
@TOC 数据流向 应用示例 何为数仓DW Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。 数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。 数据仓库并不是数据的最终目的地
2020-12-20打卡
1.1 视图 一句话概括视图与表的区别—“是否保存了实际的数据”。所以视图并不是数据库真实存储的数据表，它可以看作是一个窗口，通过这个窗口我们可以看到数据库表中真实存在的数据。所以我们要区别视图和数据表的本质，即视图是基于真实表的一张虚拟的表，其数据来源均建立在真实表的基础上。 1.2 子查询 1.2.1 嵌套子查询 随着子查询嵌套的层数的叠加，SQL语句不仅会难以理解而且执行效率也会很差，所以要尽量避免这样的使用。 1.2.2标量子查询 通常任何可以使用单一值的位置都可以使用。也就是说， 能够使用常数或者
PowerBuilder DW报表转换Excel源程序
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：《黄国酬dw2xls源程序》是一款专门用于将PowerBuilder DataWindow报表转换为Excel格式的工具，它可以帮助用户提高数据处理和分析效率。该源程序包含了dw2xls.pbl、dw2xlsDemo.pbl等文件，可用于定制和优化转换过程，满足特定的业务需求。 1. DW报表转换Excel概述 数据仓库（...
【初入DW之复杂一点的查询2】
文章目录一、各种各样的函数1.算数函数2.字符串函数二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 一、各种各样的函数 SQL自带了各种各样的函数，极大地提高了SQL语言的便利性。 所谓函数，就是类似于一个黑匣子，我们输入一个值，它便按照预设的程序定义给出返回值，这个输入的值就称为参数。 函数大致分为如下几类： 算术函数 （用来进行数值计算的函数） 字符串函数 （用来进行字符串操作的函数） 日期函数 （用来进行日期操作的函数） 转换函数 （用来转换数据类型和值的函数） 聚合函数 （用来进行数据聚合的函数） 函数总个
APB-wdt.zip
实现32位APB总线下的看门狗设计，经过ASIC和FPGA功能仿真，经过多次流片验证，能够满足用户的实际应用需求。
dw_apb_wdt_db.zip_DW_apb_wdt_Verilog的wdt_apb watchdog_dw_wdt ver
verilog实现watchdog参考文档，可用于实现watchdog。
【初入DW之SQL复杂一点的查询1（视图与子查询）】
文章目录前言一、视图1.视图的作用二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 有关视图、子查询、各种各样的函数、谓词以及CSAE表达式的学习记录如下。 一、视图 “视图不是表，视图是虚表，视图依赖于表。” 1.视图的作用 那既然已经有数据表了，为什么还需要视图呢？主要有以下几点原因： 通过定义视图可以将频繁使用的SELECT语句保存以提高效率。 通过定义视图可以使用户看到的数据更加清晰。 通过定义视图可以不对外公开数据表全部字段，增强数据的保密性。 通过定义视图可以降低数据的冗余。 二、使用步骤 1.
dw_apb_i2c_databook_dw_apb_dw_apb_i2c_databook_DW_apb_i2c代码_i2cd
designerware i2c spec
DW学习--MySQL03（复杂查询）
目录1 视图2 子查询3 习题14 各种函数5 谓词6 CASE表达式7 习题2 1 视图 2 子查询 3 习题1 4 各种函数 5 谓词 6 CASE表达式 7 习题2
告别理论纠结！用ADS和Sigrity玩转电源完整性：从PDN阻抗优化到芯片供电仿真全流程
本文详细介绍了如何利用ADS和Sigrity工具进行电源完整性（PI）分析，从PDN阻抗优化到芯片供电仿真的全流程。通过频域、直流和时域分析，工程师可以精确评估电源网络性能，优化设计以避免电压波动和系统失效。文章还提供了ADS和Sigrity PowerDC的实战操作指南，帮助读者掌握现代PI设计的核心技术。
【机电杂谈2】BLDC和PMSM的特点和区别
在日常生活中，小到电动玩具，大到电动汽车，永磁电机的身影可以说是无处不在。有刷直流电机、无刷直流电机、永磁同步电机由于其结构和输出特定的不同也被应用到不同的场合。如果你经常拆一些玩具和家电，就会看到大量的有刷直流电机和无刷直流电机，而永磁同步电机主要应用在高精度的工业伺服和电动汽车领域。本文就从电机的结构和控制方面，对这几种常见的永磁电机做简单的梳理和归纳。
数仓简介：ODS、DW和DM概念区分
目录ODS——操作性数据DW——数据仓库DM——数据集市2.数据仓库的ODS、DW和DM概念 ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。 2.数据仓库的ODS、DW和DM概念 概念 定义 特征 个人理解 ODS &
从Gotham到Foundry：拆解Palantir三大产品线，看它如何用‘本体’统一企业数据与AI
本文深入解析Palantir的三大产品线Gotham、Foundry和Apollo，揭示其如何通过独特的'本体'架构实现企业数据与AI的无缝融合。从国防情报到商业决策，Palantir的产品架构展现了强大的数据整合与AI赋能能力，为企业构建数字孪生提供革命性解决方案。
数据仓库DW、ODS、DM概念及其区别
数据仓库DW、ODS、DM概念及其区别 一、整体结构 在具体分析数据仓库之前先看下一下数据中心的整体架构以及数据流向 数据中心整体架构 DB 是现有的数据来源(也称各个系统的元数据)，可以为mysql、SQLserver、文件日志等，为数据仓库提供数据来源的一般存在于现有的业务系统之中。 ETL的是 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源迁移到目标...
设计四翼无人机（Quadcopter）的自主降落控制算法
为四翼无人机建立动力学模型，包括其姿态（Pitch, Roll, Yaw）和位置（X, Y, Z）的变化。可以使用Aerospace Blockset中的预制模块，或者根据具体需求构建自定义模型。示例：简化动力学模型利用块模拟四翼无人机的基本行为，确保模型能够反映电机输出如何影响姿态和位置变化。
2026 AI Agent Harness Engineering 生态报告：开源工具链的现状与未来趋势
IEEE P2863-2025《通用人工智能自主代理技术架构与评估规范》于2025年11月正式发布，将AI Agent（通用人工智能自主代理）定义为：一种具备感知（Perception）、记忆（Memory）、推理（Reasoning）、规划（Planning）、行动（Action）五大核心能力闭环，能够在无显式指令覆盖全部环节的前提下，自主完成特定领域或开放领域复杂任务的智能实体。
DW及建模
DW的数据模型 范式建模 RDB建模方法的三大范式设计 1NF：属性的原子性，不可再分（json字段可有下属数组的形式） 2NF：每个非主属性由整个主键函数决定，不能由主键的部分决定（基本信息–主键决定 与 衍生信息 主键不能决定） 3NF：每列都和主键列直接相关,而不是间接相关，其它字段间无依赖（业务表拆分为多维度关系表） EDW中3NF建模，基于一些其它的原因，并非完全3NF建模，甚...
OpenCV-Python实战（10）——详解 OpenCV 轮廓检测
在计算机视觉领域，轮廓通常指图像中对象边界的一系列点。因此，轮廓通常描述了对象边界的关键信息，包含了有关对象形状的主要信息，该信息可用于形状分析与对象检测和识别。在本文中，将首次通过简单示例了解轮廓的基本概念，然后通过实际示例来了解如何检测和压缩轮廓，最后利用介绍如何利用图像矩描述检测到的轮廓属性。
数据分层/ODS/DW/DM
数据分层/ODS/DW/DM数据分层数据分层的目的ODS层 （Operational Data Store 又称数据运营层）DW层（data warehouse 数据仓库）DM层 (data market 数据集市） 数据分层 数据分层的目的 我们对数据进行分层的一个主要原因就是希望在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下面几个原因： 1.清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。 2.数据血缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终给业
4、Vitis_HLS、Vivado 和 Vitis IDE 工具的设置与使用
本文详细介绍了使用Vitis_HLS、Vivado和Vitis IDE进行FPGA开发的完整流程，涵盖开发板选择、软件安装、IP设计与模拟、综合、导出以及在FPGA上的实现与验证。以Xilinx Artix-7和Zynq系列开发板为例，指导用户从环境搭建到最终硬件验证，完成一个32位加法器IP的开发，适用于嵌入式系统和硬件加速项目的学习与实践。
深度学习部署工程师--8（docker+TensorRT部署到推理+yolo人体检测）下
本文介绍了YOLOv5模型通过TensorRT加速部署的流程。首先需要检查磁盘空间，确保有30GB可用。文章对比了不同推理方式的性能：int8量化+TensorRT可达200FPS，纯TensorRT为166FPS，CUDA为147FPS，CPU为93FPS。重点讲解了将YOLOv5模型导出为ONNX格式的详细步骤，包括修改Detect类的forward方法以移除decode运算，使用git patch批量修改代码，安装必要的依赖库，以及通过onnx-graphsurgeon工具修改ONNX图结构。最终目标
《ODS、DW、ADS 三层架构全解析：数仓建模思想一次看懂》
本文解析了数据仓库(ODS/DW/ADS)的分层建模思想：ODS层作为"原材料仓库"保存原始数据，DW层作为"加工车间"进行标准化和聚合处理（含DWD明细层、DWM中间层、DWS服务层），ADS层作为"出口"直接支撑业务应用。文章通过概念解析+场景案例+可视化图示，说明分层设计能解决数据杂乱、查询困难等问题，形成"原始→标准化→聚合→可用"的闭环流程。随着湖仓一体技术的发展，分层思想依然适用但实现更灵活。掌握这一架构能设计出高复
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
ODS、DW、DM
https://zhuanlan.zhihu.com/p/354299771 ODS、DW、DM 鑫第弟 本科生的小渣渣 由于网上的资料过于片段化，导致我们在了解ODS、DW、DM时，不能很好的掌握理解该部分知识，而且查阅过多资料属实浪费时间。所以我将知识整理，以便更好的了解该部分知识，文章最后将给出参考来源。 先介绍几个概念 （1）DB（数据库），是现有的数据来源（也称各个系统的元数据），可以分为mysql、SQL Server、文件日志等，为数据仓库提供数据来源的一般存在于现有的业务系统之中。 （2）
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
浅析DW2.0架构
浅析DW2.0架构
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
DW 开源项目教程
DW 开源项目教程 项目介绍 DW 是一个功能强大的数据处理工具，旨在简化数据分析和可视化的流程。该项目由 strongwolf 开发，提供了丰富的功能和灵活的配置选项，适用于各种数据处理需求。 项目快速启动 安装 首先，克隆项目仓库到本地： git clone https://github.com/strongwolf/DW.git 进入项目目录： cd DW 安装依赖： pip insta...
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