存储过程分页

本文详细解析了创建分页存储过程的方法,包括如何根据页码、每页大小、当前页数来计算SQL查询语句,实现数据分页展示。通过实例演示了从数据库中获取指定页面的数据,并计算总页数。
创建包:
create or replace package testpackage is
  type test_cursor is ref cursor;
end testpackage;
分页存储过程:
create or replace procedure fenye(tableName   in varchar2,
                                  Pagesizeb   in number,
                                  pageNow     in number,
                                  myrows      out number,
                                  myPageCount out number,
                                  p_cursor    out testpackage.test_cursor) is
  -- 声明变量  定义部分
  v_sql   varchar2(1000);
  v_begin number := (pageNow - 1) * Pagesizeb + 1;
  v_end   number := pageNow * Pagesizeb;

begin
  v_sql := 'select b.* from  (select a.* ,rownum nm from (select * from ' ||
           tableName || ') a where rownum <' || v_end ||
           ') b where b.nm > ' || v_begin || '';
  open p_cursor for v_sql;

  v_sql := 'select count(*) from ' || tableName || '';
  execute immediate v_sql
    into myrows;

  if mod(myrows, Pagesizeb) = 0 then
    myPageCount := myrows / Pagesizeb;
  else
    myPageCount := myrows / Pagesizeb + 1;
  end if;

end;



 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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