projectProblemSummary

本文分享了DB2数据库中的实用查询技巧,包括处理NULL值、全连接操作、排名函数及结果集编号的方法,并介绍了JavaScript参数传递注意事项及CSS文本控制技巧。

 

1.db2里面要将一个含null值的字段排序。(注:含null值的字段 order by 时为null的记录会排在最前面)
答案:SELECT coalesce(money,'0') FROM moneytab order by money desc

2.div 控制滚动条 style="overflow-y:auto; overflow-x:hidden; height:255px; width:800px;" 的样式。

3.在db2里面查询数据full join操作时 两个数据集要共用一个列的值的情况下为了确保这个共用的列有值
(case when a.year IS NULL then b.year else a.year end) AS year,
当a表的year字段为null时取b表的year字段。

4.db2里面rank() over(order by 字段名 desc) 的使用,当需要在一个结果集里面对多个字段排名时使用partition by 分割排名。
select * from (
select year,BROKERNAME,
rank() over(partition by year order by je desc ) jerank,je,
rank() over(partition by year order by pc desc ) pcrank,pc,
rank() over(partition by year order by zc desc ) zcrank,zc
from (
select year(THEYEAR)as year,BROKERNAME ,sum(MAINAGENTMONEY) as je,sum(MAINAGENTCOUNT) as pc,sum(MERGECOUNT) as zc
from T_RZ_BOND_DETAIL WHERE BONDSTYPE = 'Q'
group by year(THEYEAR) ,BROKERNAME) as t) as tb
where brokername='国泰君安证券股份有限公司'

5.db2里面为结果集增加一个编号列 使用ROW_NUMBER() OVER() AS RN.
--select ROW_NUMBER() OVER() AS RN, a.* from a

6.开始/运行/输入cmd  提示  “命令提示符已被系统管理员停用”。
解决方法:开始/运行/gpedit.msc,
在用户配置-管理模板-系统-CTRL+ALT+DELE选项,在左边找到“删除任务管理器”
双击打开,设置为未配置,或者禁用。

7.调用js的function ()时 需要传一个1.2.3这样的参数,会报js错,但是传1.2这样的参数就不会报错,为什么呢?
答案是当参数为1.2时js会认为这个参数是一个数字,可以通过。当参数为1.2.3时js无法识别所以就报错了。
解决办法是将参数转为'1.2.3'这种形式就ok了。

8.郁闷哇!  java.lang.NoSuchMethodException: com.ylj.action.Ss_kpiYearMonthAction.dddddddd
action里面明明有这个方法还说找不到这个方法。。
居然是因为ActionForm actionForm,ActionMapping actionMapping, HttpServletRequest request,HttpServletResponse response
这些参数顺序写返了。。。。。。。。。。。。。。。。2009-04-23

9.db2函数 里面 1.不能使用 select  into 语句 2.好像不能使用char()类型的参数
----------计算基金分仓累计交易量
CREATE FUNCTION DF_GETFOUNDATION(idates date)
      RETURNS decimal(20,2)
BEGIN  atomic
        DECLARE iresult decimal(20,2);

        set iresult=(select coalesce(sum(MONTHVOL_F),0) as calcmoney  from T_JJ_XSGTJA
                         where  year(yearandmonth)=year(idates) and yearandmonth<=idates);
  return iresult;
END

-----------计算机构累计交易量
CREATE FUNCTION DF_GETORGAN(idates date)
      RETURNS decimal(20,2)
BEGIN  atomic
        DECLARE iresult decimal(20,2);

        set iresult=(select (coalesce(sum(MONTHVOL_F),0)+coalesce(sum(MONTHVOL_SS),0)+coalesce(sum(MONTHVOL_I),0)+coalesce(sum(MONTHVOL_QFII),0)+coalesce(sum(MONTHVOL_OTHER),0)) as calcmoney  from T_JJ_XSGTJA
                         where  year(yearandmonth)=year(idates) and yearandmonth<=idates);
  return iresult;
END

10.css控制字符串不换行 多次用到它 每次都记不住要到处找。。。。。。。唉!还是记一下。
语法:
white-space : normal | pre | nowrap
取值:
normal   : 默认值。默认处理方式。文本自动处理换行。假如抵达容器边界内容会转到下一行
pre   : 换行和其他空白字符都将受到保护。这个值需要IE6+或者 !DOCTYPE 声明为 standards-compliant mode 支持。如果 !DOCTYPE 声明没有指定为 standards-compliant mode ,此属性可以使用,但是不会发生作用。结果等同于 normal 。参阅 pre 对象
nowrap   : 强制在同一行内显示所有文本,直到文本结束或者遭遇 br 对象。参阅 noWrap 属性

11.DB2中select top n的语法
DB2中对应的select top n在DB2中对应的语法是
select * from tablea fetch first n row only
--取last n就 order by id desc

 

 12.javax.servlet.jsp.JspException: Cannot find bean under name org.apache.struts.taglib.html.BEAN

编写jsp页面被这个问题卡了一阵,原是因为我在<form 表单里面使用的 <html:text 这种struts标签 。。嗯!还得仔细点。

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用与性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能与安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度与系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务与实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度与用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化与架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
内容概要:本文介绍了一个基于Java和Vue的书法笔迹特征的字体鉴别与生成系统的设计与实现,融合深度学习与全栈开发技术。系统通过卷积神经网络(CNN)结合注意力机制提取书法笔迹的多层次特征,利用多标签分类与对比学习模型实现字体风格的高效鉴别,并采用条件生成对抗网络(CGAN)实现个性化字体的自动生成。后端基于Spring Boot框架处理数据管理与AI服务调度,前端使用Vue.js构建交互友好的界面,结合Elasticsearch实现大规模书法数据的快速检索。系统还构建了书法样本数据库,支持风格标注、相似性搜索与动态优化,形成集特征提取、风格识别、字体生成与数据管理于一体的智能化平台。; 适合人群:具备一定Java、Vue和深度学习基础,从事全栈开发、AI应用研发或对数字人文、文化遗产保护感兴趣的研发人员、高校师生及技术人员。; 使用场景及目标:①应用于书法艺术的数字化保护与风格鉴别;②支持书法教育中的笔迹分析与教学辅助;③服务于艺术品鉴定、个性化字体设计及文化创意产业的AI生成需求;④为研究人员提供可扩展的书法数据分析与模型实验平台; 阅读建议:此资源包含完整的模型描述与代码示例,建议结合前后端实现与AI模型训练流程进行系统学习,重点关注特征提取、多标签分类、GAN生成及Elasticsearch检索的集成应用,并通过实际调试加深对系统架构与算法协同的理解。
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