CTE使用[SQL server 2005]

本文通过创建表格并插入数据的方式,演示了如何使用SQL进行角色及其子级的查询,并展示了如何构建递归公用表表达式(CTE)来获取特定角色的所有下级角色。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

CREATE TABLE TB(Id int ,RoleNo varchar(20),RoleName varchar(20),ParentId INT)
INSERT TB
SELECT 2,'000000','系统管理员',0 UNION ALL
SELECT 5,'100000','中心站管理员',0 UNION ALL
SELECT 6,'100001','中心站操作员',5 UNION ALL
SELECT 7,'200000','管理站管理员',0 UNION ALL
SELECT 8,'200001','管理站操作员',7 UNION ALL
SELECT 9,'300000','基站管理员',0 UNION ALL
SELECT 10,'300001','基站操作员',9 UNION ALL
SELECT 11,'300002','xxxx',10 UNION ALL
SELECT 12,'300003','ssss',10

--SELECT * FROM TB
;WITH CTE AS
(
SELECT * FROM TB  WHERE ID=9
UNION ALL
SELECT T.* FROM TB T,CTE WHERE T.ParentId=CTE.Id
)
SELECT * FROM CTE

DROP TABLE TB
/*
9 300000 基站管理员 0
10 300001 基站操作员 9
11 300002 xxxx 10
12 300003 ssss 10
*/

今天看到一个bom问题,其实都看他们写过很多了

今天自己试了试,写了一。

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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