sql server 2005 导出用户表数据字典(转载)

本文介绍了如何使用SQLServer2005导出用户表数据字典的方法,包括默认导出当前数据库中所有用户表、自定义表的数据字典导出,以及利用集成服务SSIS导出数据字典为Excel文件。
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--作用:用于sql server 2005 导出用户表数据字典
--1 默认导出当前数据库中所有用户表(xtype = 'u')的数据字典;
--2 可以在xtype = 'u'替换为如下所示语句xtype = 'u' and name in ('son','Person') 导出自定义的表的数据字典;
--3 可以利用集成服务SSIS导出数据字典的excel文件,形成文档;
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select sysobjects.name as "表名",syscolumns.name as "字段名",
case when systypes.name in ('binary','char','nchar') then (systypes.name + '(' + cast(syscolumns.prec as varchar(50)) + ')')
when systypes.name in ('decimal','numeric') then (systypes.name + '(' + cast(syscolumns.prec as varchar(50)) + ',' + cast(syscolumns.scale as varchar(50)) + ')')
when systypes.name in ('nvarchar','varchar','varbinary') then (case when syscolumns.prec = -1 then (systypes.name + '(MAX)') else (systypes.name + '(' + cast(syscolumns.prec as varchar(50)) + ')') end)
else systypes.name end as "字段类型",
syscomments.text as "默认值", case when syscolumns.isnullable = 1 then 'Y' else 'N' end as "能否为空",
cast(sys.extended_properties.value as varchar(1024)) as "备注"
from syscolumns inner join systypes on syscolumns.xtype = systypes.xtype left join sysobjects
on syscolumns.id = sysobjects.id left outer join sys.extended_properties
on ( sys.extended_properties.minor_id = syscolumns.colid and sys.extended_properties.major_id = syscolumns.id) left outer join syscomments
on syscolumns.cdefault = syscomments.id where syscolumns.id in (select id from sysobjects where xtype = 'u') and (systypes.name <> 'sysname') order by sysobjects.name asc
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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