Access，SqlServer， Oracle， DB2 常用的几个函数

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本文对比了Access、SqlServer、Oracle及DB2等不同数据库系统中常用操作的语法差异，包括获取系统时间、字符串处理、日期操作等功能，为数据库迁移或跨平台开发提供参考。

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

序号

简述

Access语法

SqlServer语法

Oracle语法

DB2语法

解决方案

01

系统时间

Date()/Now()

GETDATE()

SYSDATE

GetSysTimeStr

02

连接字符串

&

+

||

+

GetConcatStr

03

截取字符串

Mid

SubString

SubStr

SubString

GetSubStr

04

小写字符串

LCase

Lower

Lower

Lower

GetLowerStr

05

大写字符串

UCase

Upper

Upper

Upper

GetUpperStr

06

查找字符串

InStr

CharIndex

CharIndex

InStr

GetFindStr

07

替换空值

IIF+IsNull

Coalesce

Nvl

Coalesce

GetNullStr

08

条件取值

IIF

Case+When+Else
有时候可用IsNull

DeCode或Case

IIF

GetCaseStr

09

字段类型转换

Str、var、….

Convert或cast

To_Char,To_Number.

GetConvertStr

10

日期字符串

‘2004-10-9’

#2004-10-19#

‘2004-10-9’

GetDateStr

11

最大值加1

GetNextNumStr

12

Like语句函数

Like ‘101*’

Like ‘101%’

Like ‘101%’

GetLikeStr

13

日期比较 DateDiff('d',.......DateDiff(d,......
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五大主流数据库比较 （DB2 Oracle MySQL SyBase SQLServer）
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基于双向长短期记忆网络(BILSTM)的MATLAB数据分类预测代码实现与应用
最新发布
08-09
基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据分类预测技术及其在MATLAB中的实现方法。首先解释了BILSTM的工作原理，强调其在处理时间序列和序列相关问题中的优势。接着讨论了数据预处理的重要性和具体步骤，如数据清洗、转换和标准化。随后提供了MATLAB代码示例，涵盖从数据导入到模型训练的完整流程，特别指出代码适用于MATLAB 2019版本及以上。最后总结了BILSTM模型的应用前景和MATLAB作为工具的优势。 适合人群：对机器学习尤其是深度学习感兴趣的科研人员和技术开发者，特别是那些希望利用MATLAB进行数据分析和建模的人群。 使用场景及目标：①研究时间序列和其他序列相关问题的有效解决方案；②掌握BILSTM模型的具体实现方式；③提高数据分类预测的准确性。 阅读建议：读者应该具备一定的编程基础和对深度学习的理解，在实践中逐步深入理解BILSTM的工作机制，并尝试调整参数以适应不同的应用场景。
路径规划人工势场法及其改进Matlab代码，包括斥力引力合力势场图，解决机器人目标点徘徊问题
08-09
用于机器人路径规划的传统人工势场法及其存在的问题，并提出了一种改进方法来解决机器人在接近目标点时出现的徘徊动荡现象。文中提供了完整的Matlab代码实现，包括引力场、斥力场和合力场的计算，以及改进后的斥力公式引入的距离衰减因子。通过对比传统和改进后的势场图，展示了改进算法的有效性和稳定性。此外，还给出了主循环代码片段，解释了关键参数的选择和调整方法。 适合人群：对机器人路径规划感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者，尤其是有一定Matlab编程基础并希望深入了解人工势场法及其改进算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行机器人路径规划的研究项目或应用场景，旨在提高机器人在复杂环境中导航的能力，确保其能够稳定到达目标点而不发生徘徊或震荡。 其他说明：本文不仅提供理论解析，还包括具体的代码实现细节，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合提供的代码进行实验和调试，以便更好地掌握改进算法的应用技巧。
基于LBP特征与DBN算法的人脸识别MATLAB程序实现及优化
08-09
基于LBP特征与深度信念网络(DBN)的人脸识别MATLAB程序。该程序利用LBP进行特征提取，构建了一个四层DBN模型，其中包括三层隐含层和一层输出层。通过RBM预训练和BP反向传播算法微调，实现了高精度的人脸识别，准确率达到98%，错误率为1.67%。此外，程序还包括学习曲线绘制功能，用于调整正则化参数和其他超参数，以优化模型性能。 适合人群：对机器学习、深度学习以及人脸识别感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效人脸识别的应用场景，如安防监控、身份验证等。主要目标是提高人脸识别的准确性和效率，同时提供详细的代码实现和优化技巧。 其他说明：文中提到的ORL数据库已做对齐处理，直接应用LBP可能会导致一定的误差。硬件方面，程序在i7 CPU上运行约需半小时完成一次完整的训练。为加快速度，可以考虑将RBM预训练改为GPU版本，但需额外配置MATLAB的并行计算工具箱。
三菱FX3U六轴标准程序：实现3轴本体控制与3个1PG定位模块，轴点动控制、回零控制及定位功能，搭配气缸与DD马达转盘的多工位流水作业方式
08-09
三菱FX3U PLC的六轴控制程序，涵盖本体三轴和扩展的三个1PG定位模块的控制。程序实现了轴点动、回零、相对定位和绝对定位等功能，并集成了多个气缸和一个由DD马达控制的转盘，用于转盘多工位流水作业。文中展示了部分核心代码，解释了各个功能的具体实现方法和技术细节。同时，强调了该程序在工业自动化领域的广泛应用及其重要性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉三菱PLC编程的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要实现复杂多轴控制和流水线作业自动化的工业环境，如制造业生产线。目标是提高生产效率和精度，减少人工干预。 其他说明：该程序不仅展示了具体的编程技巧，还提供了对系统架构和逻辑控制的理解，有助于进一步优化和扩展工业自动化解决方案。
北京交通大学机器人技术与应用研究性学习
08-09
完整报告（PDF）、完整代码
MATLAB实现基于子空间方法的MIMO-OFDM信道估计与均衡系统
08-09
本项目使用MATLAB开发了一套完整的MIMO-OFDM系统信道估计与均衡解决方案，采用子空间方法进行精确信道参数估计，并集成MMSE均衡器实现高效信号补偿，适用于5G等现代无线通信场景。
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