26、BigQuery 高级功能与操作指南

BigQuery 高级功能与操作指南

一、数据合并操作

在处理数据时,经常需要将不同表的数据进行合并。例如,将公共数据集表中的行合并到目标表中,可以使用 MERGE 语句。以下是一个示例:

MERGE ch08eu.hydepark_stations T 
USING  
  (SELECT * 
   FROM `bigquery-public-data`.london_bicycles.cycle_stations 
   WHERE name LIKE '%Hyde%') S 
ON T.id = S.id 
WHEN MATCHED THEN 
   UPDATE 
   SET bikes_count = S.bikes_count  
WHEN NOT MATCHED BY TARGET THEN 
   INSERT(id, installed, locked, name, bikes_count) 
   VALUES(id, installed, locked,name, bikes_count) 
WHEN NOT MATCHED BY SOURCE THEN 
   DELETE

这个查询将源表中的行合并到目标表 ch08eu.hydepark_stations 中,通过 id 列进行记录连接。具体操作如下:
1. 匹配时 :将目标表中的 bikes_count 设置为源表中的值,其他列保持不变。
2.

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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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