SQL CASE

SQL查询年龄分布
SELECT L.id, L.name, L.zero_three_num, L.four_six_num, seven_nine_num, ten_or_more_num,
(L.zero_three_num+L.four_six_num+seven_nine_num+ten_or_more_num) total
FROM (SELECT r.id, r.name,
CASE ISNULL(s.zero_three_num,'')--处理null值,因为null与任务数相加都是null,这样结果集无法排序.
WHEN '' THEN 0 ELSE s.zero_three_num --如果不是null值则,使用原来的值.
END zero_three_num,--0至3岁人的数量
CASE ISNULL(s.four_six_num,'')
WHEN '' THEN 0 ELSE s.four_six_num
END four_six_num,--4至6岁
CASE ISNULL(s.seven_nine_num,'')
WHEN '' THEN 0 ELSE s.seven_nine_num
END seven_nine_num,-- 7至9岁
CASE ISNULL(s.ten_or_more_num,'')
WHEN '' THEN 0 ELSE s.ten_or_more_num
END ten_or_more_num --10岁以上
FROM gos_region r
LEFT OUTER JOIN
(SELECT t.${region_id_macro},
SUM(
CASE
WHEN t.child_age IN (0,1,2,3) THEN 1 ELSE 0
END) zero_three_num,--0至3岁人的数量
SUM(
CASE
WHEN t.child_age IN (4,5,6) THEN 1 ELSE 0
END) four_six_num, --4至6岁
SUM(
CASE
WHEN t.child_age IN (7,8,9) THEN 1 ELSE 0
END) seven_nine_num, -- 7至9岁
SUM(
CASE
WHEN t.child_age >=10 THEN 1 ELSE 0
END) ten_or_more_num --10岁以上

FROM "Xxx_INFO" t
WHERE to_char(t.publish_date, 'yyyy-MM-dd') >= ?
and to_char(t.publish_date, 'yyyy-MM-dd') <= ? AND t.publish_state='1'
GROUP BY t.${region_id_macro}
) s
ON r.id = s.${region_id_macro}
WHERE ${g2s_region_where} AND r.use2_flag=1
) L
ORDER BY total DESC;
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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