过滤重复值,用sql

Hibernate复杂查询优化
本文介绍了一个使用Hibernate开发的软件在进行跨七个表的复杂查询时遇到的问题及解决方案。作者最终选择使用本地SQL查询来创建视图,并通过一个特定的SQL语句解决了重复值的问题。
最近使用hibernate开发公司内部使用的软件工程管理和代码同步纪录的软件
遇到一个跨7个表查询的功能,查询比较复杂,弃用基于实体查询,转用本地sql查询
建立一个视图:vw_medcfiles
视图有depot_path,changlist_no字段
depot_path有重复值时,取changlist_no最大的纪录。
后来我用语句:
select * from vw_medcfiles v where (V.depot_path,v.changelist_no) in ( SELECT t1.depot_path,max(t1.changelist_no) from VW_MEdCFILES t1 GROUP BY t1.depot_path )
过滤掉depot_path字段的重复值。
性能不敢恭维,但本系统不考虑性能,还没想到更方便的sql语句,不想用存储过程,暂时这样用先
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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