实现数据的列转入到行中的过程语言

本文介绍了一段SQL脚本,用于批量更新用户所属多个机构的CMS系统中机构信息,通过删除现有记录并重新插入更新后的数据来实现机构转换。


drop PROCEDURE RSPDB.GET_CMS_BRANCH
/*
功能:一个用户有机构多个机构。
1 1
1 2
1 3
转变成效果 1 1,2,3
*/
go
CREATE OR REPLACE PROCEDURE RSPDB.GET_CMS_BRANCH ()
LANGUAGE SQL
BEGIN
DECLARE @USERNO VARCHAR(200);
DECLARE @DEPTNO VARCHAR(200);
DECLARE @ROWNUM INT;
DELETE FROM F_COM_CMS_SM_USER_SP_TEMP;
FOR FORCURSOR AS SELECT DEPTNO,USERNO,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY USERNO ORDER BY USERNO,DEPTNO) ROWNUM FROM F_COM_CMS_SM_USER_SP do
SET @DEPTNO = DEPTNO;
SET @USERNO = USERNO;
SET @ROWNUM = ROWNUM;
if @ROWNUM = 1 then
INSERT INTO F_COM_CMS_SM_USER_SP_TEMP VALUES(@DEPTNO,@USERNO);
ELSE
MERGE INTO F_COM_CMS_SM_USER_SP_TEMP A
USING (SELECT @USERNO USERNO,@DEPTNO DEPTNO FROM SYSIBM.DUAL) B
ON A.USERNO = B.USERNO
WHEN MATCHED THEN UPDATE
SET A.DEPTNO = A.DEPTNO|| ',' ||B.DEPTNO;
end if;
END FOR;
MERGE INTO SYS_USER_INFO A
USING (SELECT DEPTNO,USERNO FROM F_COM_CMS_SM_USER_SP_TEMP) B
ON A.LOGIN_NAME = B.USERNO
WHEN MATCHED THEN UPDATE
SET A.BRANCH_GKNO_CMS = B.DEPTNO;

END
GO

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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