【2019-2020春学期】数据库作业17:SQL练习9 - CURSOR

IF (exists (select * from sys.objects where name = ‘proc_cursor’))
DROP PROCEDURE proc_cursor
GO
CREATE PROCEDURE proc_cursor --创建存储过程 名为proc_cursor
AS
DECLARE @Sno char(9)–定义变量
DECLARE @Sname char(20)–定义变量
DECLARE mycursor CURSOR FOR select Sno,Sname from Student --声明游标 名为mycursor用到Student表
OPEN mycursor --打开游标
FETCH NEXT FROM mycursor INTO @Sno,@Sname
WHILE(@@FETCH_STATUS=0) --遍历所有的数据
BEGIN
PRINT ‘游标成功取出一条数据:’
PRINT @Sno
PRINT @Sname
PRINT********************
FETCH NEXT FROM mycursor INTO @Sno,@Sname --取下一条游标数据
END
CLOSE mycursor --关闭游标
DEALLOCATE mycursor --删除游标
GO
EXEC proc_cursor --EXEC执行
GO

运行结果:
游标成功取出一条数据:
201215126
张成民
'********************

游标:用来协调主语言和sql对于输出数据的不协调。
是系统为用户开设的数据缓冲区,存放sql的处理结果

游标声明

declare <游标名> cursor for <查询语句>;

打开游标

open 游标名

关闭游标

close 游标名

删除游标

deallocate 游标名

取出数据

Fetch from 游标名 Into 变量

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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