练手、练手

本文介绍了一个使用PL/SQL实现的员工招聘过程自动化程序。该程序通过两个游标分别获取部门需求和申请者信息,并根据申请者的志愿及部门需求进行匹配,最终更新招聘结果到数据库中。当第一志愿部门名额已满时,程序会尝试将申请者匹配到第二志愿。

create or replace procedure p_employee_hire(resultinfo out testpackage.test_cursor)
is
d_department_name varchar2(20);
d_requirement_num number;
d_re number:=0;
sd_re number:=0;
u_user_id varchar2(20);
u_user_point number(3,1);
u_first_wish varchar2(20);
u_second_wish varchar2(20);
--r_department_name varchar2(20);
--r_hire_user_in varchar2(20);
cursor department is select requirement_num,department_name from t_department_requirements for update;
cursor userinfo is select user_id,user_point,first_wish,second_wish from t_user_apply_info order by user_point desc;
begin

open department;
open userinfo;
loop
fetch userinfo into u_user_id,u_user_point,u_first_wish,u_second_wish;
exit when userinfo%notfound;
--判断志愿并插入数据:
select requirement_num,department_name into d_requirement_num,d_department_name from t_department_requirements where department_name=u_first_wish;
if d_requirement_num>0 then
insert into t_result_info values(u_first_wish,u_user_id,u_user_point);
update t_department_requirements set requirement_num=requirement_num-1 where department_name=u_first_wish;
end if;
if d_requirement_num<=0 then
select requirement_num,department_name into d_requirement_num,d_department_name from t_department_requirements where department_name=u_second_wish;
if d_requirement_num>0 then
insert into t_result_info values(u_second_wish,u_user_id,u_user_point);
update t_department_requirements set requirement_num=requirement_num-1 where department_name=u_second_wish;
end if;
end if;
end loop;
Exception
when No_data_found then
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('没有找到数据');
when others then
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('操作异常');
open resultinfo for select * from t_result_info;
close department;
close userinfo;
end;

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值