select sortname as itemname from itemsort where id=1 ;

本文提供了一个简单的SQL查询示例,展示了如何从名为'itemsort'的表中选择ID为1的记录的'sortname'字段,并将其别名设置为'itemname'。

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select sortname as itemname  from itemsort  where id=1 ;
public List<TmZf> queryTmZfList(JSONObject jsonObject) throws Exception { String id = jsonObject.getString("id"); String country = jsonObject.getString("country"); String oceanTargetName = jsonObject.getString("oceanTargetName"); String satelliteId = jsonObject.getString("satelliteId"); String data = jsonObject.getString("data"); String sortName = jsonObject.getString("prop");//排序字段名称 String sort = jsonObject.getString("order");//排序规则 if (StringUtils.isEmpty(sortName)) { sortName = "archiveDate"; } boolean flag = false; if ("ascending".equals(sort)) { flag = true; } String date = ""; String startTime = ""; String endTime = ""; if (StringUtils.isNotEmpty(data)) { date = data.replace("[", "").replace("]", ""); } if (StringUtils.isNotEmpty(date)) { String[] split = date.split(","); startTime = split[0]; endTime = split[1]; } //条件查询 List<TmZf> tmZfList = tmzfDao.queryTmZfList(country, oceanTargetName, satelliteId, startTime, endTime); //多条件排序 List<TmZf> tmZfs = sortTmZf(tmZfList, sortName, flag); for (TmZf tmZf : tmZfs) { // 雷达侦察参数内容是以text格式存储,因此,这里将其中需要转换的字段摘出来,逐个转义 if(StringUtils.isNotEmpty(tmZf.getLongitude()) && StringUtils.isNotEmpty(tmZf.getLatitude())){ Double longitude = Double.parseDouble(tmZf.getLongitude()); BigDecimal bigDecimal = new BigDecimal(longitude); longitude =bigDecimal.setScale(3, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); Double latitude = Double.parseDouble(tmZf.getLatitude()); BigDecimal bigDecimal1 = new BigDecimal(latitude); latitude =bigDecimal1.setScale(3, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue(); tmZf.setLatitude(String.valueOf(latitude)); tmZf.setLongitude(String.valueOf(longitude)); } } return tmZfs; } 如果不使用原生sql的方式,这个方法如何修改,可以实现动态排序,jpa框架
07-17
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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