Oracle数据库之rownum使用总结(备忘)

本文介绍了在Oracle数据库中实现分页查询的方法。通过使用rownum关键字,可以有效地获取指定区间内的记录。文章给出了具体的示例说明如何实现从第21条记录到第39条记录的查询。
今天遇到遇到一问题---在Oracle中用sql写一个分页语句,也即是查找某个区间的记录的问题,拿到这个问题,首先想到的就是TOP关键字,可是尝试了一下失败了,原因是Oracle根本就没有Top这个关键字,是sql server中的关键字,后来在别人的帮助下,又在网上搜了一下,oracle中有一个rownum关键字,能够实现这个功能,下面总结下:
1. rownum中的数据是怎么分配的:Oracle中的rownum的是在取数据的时候产生的序号
2. rownum对于=,>,<的支持:首先‘=’,rownum对于‘=’只支持rownum=1的条件,等于其他的整数,是查询不出来任何结果的。例:select * from test where rownum=1。Rownum对于‘>’的任何查询条件都是FALSE的,例:select * from test where rownum>1,该查询语句是什么结果也查询不出来的;rownum对于‘<’的查询条件是成立的,例:select * from test where rownum<10。
3. 那么如何查询出某个区间的记录哪?下面给出一例子:
查询出21---39之间的记录
select *
from (select row_.*, rownum rownum_
from (select * from test) row_
where rownum < 40)
where rownum_ > 20;
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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