昨天调CS又调不通了

博主前两天重装了系统,然而昨天晚上进行调试时,却怎么都无法调试成功,博主为此感到郁闷。
前两天重装了系统,昨天晚上怎么调都调不通了,真郁闷 
错误信息 SQL错误 (1305):FUNCTION bj_database.calculate_shift_overlap does not exist -- 删除已存在的视图 DROP VIEW IF EXISTS bj_database.view_work_order_list_filter; -- 创建或替换视图 CREATE OR REPLACE VIEW bj_database.view_work_order_list_filter AS WITH RECURSIVE -- 生成10天时间维度(包含过去2天 + 未来7天) date_dimension AS ( SELECT DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 2 DAY) AS target_date UNION ALL SELECT DATE_ADD(target_date, INTERVAL 1 DAY) FROM date_dimension LIMIT 10 ), -- 生成所有班次维度(白班和夜班) shift_dimension AS ( SELECT target_date, '白班' AS shift_type, TIMESTAMP(target_date, '08:00:00') AS shift_start, TIMESTAMP(target_date, '20:00:00') AS shift_end FROM date_dimension UNION ALL SELECT target_date, '夜班', TIMESTAMP(target_date, '20:00:00'), TIMESTAMP(DATE_ADD(target_date, INTERVAL 1 DAY), '08:00:00') FROM date_dimension ), -- 获取工单基础信息(含责任人逻辑) work_order_params AS ( SELECT w.workOrderNo AS `指令`, w.prodplanId AS `批次`, w.lineName AS `线体`, w.itemNo AS `单板代码`, w.itemName AS `单板名称`, w.taskQty AS `计划总数`, w.outputQty AS `当前产出`, GREATEST(TIMESTAMPDIFF(HOUR, w.scheduleStartDate, w.scheduleEndDate), 0.1) AS total_duration_hours, COALESCE( pc.计员, CASE WHEN w.factoryName = '河源' AND w.craftSection IS NOT NULL AND LOCATE('背板', w.craftSection) > 0 THEN '徐捷如' WHEN w.factoryName = '河源' AND w.itemName REGEXP '^PPC|^PA|^PD|^PN|^ZXSDR BS8800 C100 PSUB0' THEN '何东' WHEN w.factoryName = '河源' AND w.externalType IN ('ES', 'MSR(R10)', 'CLS', 'IC', 'MSTP') THEN '钟慧珊' WHEN w.factoryName = '河源' AND w.externalType = '5G-WS' THEN '无线' WHEN w.factoryName = '河源' AND w.externalType IN ('CR', 'CSR(R10)', 'DCCS', 'IPRAN-C', 'ECSR') THEN '孙树冬' WHEN w.factoryName = '河源' AND w.externalType IN ( '5G_CMxU', '5G_COLT', '5G_CONT', 'A10', 'CHS', 'CPE', 'DSL', 'EODN', 'J10', 'ONT', 'POL', 'PON_MxU', 'PON_OLT', 'PONG', 'POND', 'OTN', 'ITPS', 'MSAP', 'CLOUD', 'CT', 'ESI', 'IAD', 'iCDN', 'uSmartView', 'VCS', 'VCT' ) THEN '肖应仲' WHEN w.factoryName = '河源' AND w.externalType IN ('C-SPN', 'IPRAN-A', 'SPN', 'D-SPN', 'IPRAN', 'IPTN') THEN '徐捷如' WHEN w.factoryName = '河源' AND w.externalType IN ('CDCG', 'DC_P', 'DPS', 'POWER', 'PS_S', 'SSE', 'TSE', '3GPLAT', 'DC_S', 'SE') THEN '祁思佳' WHEN w.factoryName = '河源' AND w.externalType = 'RRS' THEN '何东' WHEN w.factoryName = '深圳' AND w.externalType IN ('ITPS', 'RSS') THEN '江启一' WHEN w.factoryName = '深圳' AND w.externalType IN ('OTN', 'WDM') THEN '杨港会' WHEN w.factoryName = '深圳' AND w.externalType = 'CP' THEN '周旭升' ELSE '未分配' END ) AS `责任人`, w.factoryName AS `工厂`, w.craftSection AS `主工序`, w.scheduleStartDate AS `计划开始时间`, w.scheduleEndDate AS `计划结束时间`, IFNULL(l.`线体`, '') != '' AS is_valid_line FROM bj_database.work_order_daily w LEFT JOIN ( SELECT DISTINCT `单板代码`, `计员` FROM bj_database.part_category ) pc ON w.itemNo = pc.`单板代码` LEFT JOIN ( SELECT DISTINCT `线体` FROM bj_database.lineteamleader ) l ON w.lineName = l.`线体` WHERE w.scheduleStartDate IS NOT NULL AND w.scheduleEndDate IS NOT NULL AND w.taskQty > 0 AND w.itemNo IS NOT NULL AND w.itemName IS NOT NULL ), planned_by_shift AS ( SELECT wp.`指令`, s.target_date, s.shift_type, ROUND( COALESCE( (CAST(wp.`计划总数` AS DECIMAL(10,2)) * GREATEST( 0, TIMESTAMPDIFF(MINUTE, GREATEST(s.shift_start, wp.`计划开始时间`), LEAST(s.shift_end, wp.`计划结束时间`) ) / 60.0 ) / wp.total_duration_hours ), 0 ), 2 ) AS plannedOutput FROM work_order_params wp JOIN shift_dimension s ON wp.`计划开始时间` < s.shift_end AND wp.`计划结束时间` > s.shift_start ), -- 获取工单的历史实际产出 actual_by_shift AS ( SELECT wp.`指令`, s.target_date, s.shift_type, SUM(wp.`当前产出`) AS actualOutput, ROUND( COALESCE( (CAST(MAX(wp.`计划总数`) AS DECIMAL(10,2)) - CAST(MAX(wp.`当前产出`) AS DECIMAL(10,2))) * calculate_shift_overlap( s.shift_start, s.shift_end, wp.`计划开始时间`, wp.`计划结束时间` ), 0 ), 2 ) AS targetOutput FROM work_order_params wp JOIN shift_dimension s ON wp.`计划开始时间` < s.shift_end AND wp.`计划结束时间` > s.shift_start AND wp.`当前产出` > 0 AND s.target_date BETWEEN DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 2 DAY) AND CURDATE() GROUP BY wp.`指令`, s.target_date, s.shift_type ), -- 合并计划与实际产出 combined_by_shift AS ( SELECT p.`指令`, p.target_date, p.shift_type, p.plannedOutput, COALESCE(a.actualOutput, 0) AS actualOutput, COALESCE(a.targetOutput, 0) AS targetOutput FROM planned_by_shift p LEFT JOIN actual_by_shift a ON p.`指令` = a.`指令` AND p.target_date = a.target_date AND p.shift_type = a.shift_type ), -- 最终输出:按时间班次展示完整排产数据 final_output AS ( SELECT s.target_date AS `日期`, s.shift_type AS `班次类型`, COALESCE(wp.`批次`, '空排产') AS `批次`, COALESCE(wp.`线体`, '未分配') AS `线体`, COALESCE(wp.`单板代码`, '无') AS `单板代码`, COALESCE(wp.`单板名称`, '无') AS `单板名称`, COALESCE(wp.`计划总数`, 0) AS `计划总数`, COALESCE(wp.`当前产出`, 0) AS `当前产出`, COALESCE(wp.`计划总数` - wp.`当前产出`, 0) AS `剩余数量`, COALESCE(wp.`责任人`, '未分配') AS `责任人`, COALESCE(wp.`工厂`, '未知') AS `工厂`, COALESCE(wp.`主工序`, '无') AS `主工序`, COALESCE(wp.total_duration_hours, 0) AS `总工时(小时)`, wp.is_valid_line AS `是否有效线体`, -- 前天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 2 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.actualOutput END), 0) AS `前天白班实际产出`, COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 2 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.targetOutput END), 0) AS `前天白班目标产出`, COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 2 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `前天白班计划产出`, -- 昨天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.actualOutput END), 0) AS `昨天白班实际产出`, COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.targetOutput END), 0) AS `昨天白班目标产出`, COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `昨天白班计划产出`, -- 今天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = CURDATE() AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.actualOutput END), 0) AS `今天白班实际产出`, COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = CURDATE() AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.targetOutput END), 0) AS `今天白班目标产出`, COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = CURDATE() AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `今天白班计划产出`, -- 今天 夜班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = CURDATE() AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.actualOutput END), 0) AS `今天夜班实际产出`, COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = CURDATE() AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.targetOutput END), 0) AS `今天夜班目标产出`, COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = CURDATE() AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `今天夜班计划产出`, -- 明天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `明天白班计划产出`, -- 明天 夜班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 1 DAY) AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `明天夜班计划产出`, -- 后天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 2 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `后天白班计划产出`, -- 后天 夜班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 2 DAY) AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `后天夜班计划产出`, -- 第3天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 3 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第3天白班计划产出`, -- 第3天 夜班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 3 DAY) AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第3天夜班计划产出`, -- 第4天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 4 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第4天白班计划产出`, -- 第4天 夜班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 4 DAY) AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第4天夜班计划产出`, -- 第5天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 5 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第5天白班计划产出`, -- 第5天 夜班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 5 DAY) AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第5天夜班计划产出`, -- 第6天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 6 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第6天白班计划产出`, -- 第6天 夜班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 6 DAY) AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第6天夜班计划产出`, -- 第7天 白班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) AND cs.shift_type = '白班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第7天白班计划产出`, -- 第7天 夜班 COALESCE(MAX(CASE WHEN cs.target_date = DATE_ADD(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) AND cs.shift_type = '夜班' THEN cs.plannedOutput END), 0) AS `第7天夜班计划产出` FROM shift_dimension s LEFT JOIN work_order_params wp ON 1=1 LEFT JOIN combined_by_shift cs ON wp.`指令` = cs.`指令` AND s.target_date = cs.target_date AND s.shift_type = cs.shift_type GROUP BY s.target_date, s.shift_type, wp.`批次`, wp.`线体`, wp.`单板代码`, wp.`单板名称`, wp.`计划总数`, wp.`当前产出`, wp.`责任人`, wp.`工厂`, wp.`主工序`, wp.total_duration_hours, wp.is_valid_line ) -- 最终输出 SELECT * FROM final_output ORDER BY `日期`, `班次类型`;
08-03
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
在科技快速演进的时代背景下,移动终端性能持续提升,用户对移动应用的功能需求日益增长。增强现实、虚拟现实、机器人导航、自动驾驶辅助、手势识别、物体检测与距离测量等前沿技术正成为研究与应用的热点。作为支撑这些技术的核心,双目视觉系统通过模仿人类双眼的成像机制,同步获取两路图像数据,并借助图像处理与立体匹配算法提取场景深度信息,进而生成点云并实现三维重建。这一技术体系对提高移动终端的智能化程度及优化人机交互体验具有关键作用。 双目视觉系统需对同步采集的两路视频流进行严格的时间同步与空间校正,确保图像在时空维度上精确对齐,这是后续深度计算与立体匹配的基础。立体匹配旨在建立两幅图像中对应特征点的关联,通常依赖复杂且高效的计算算法以满足实时处理的要求。点云生成则是将匹配后的特征点转换为三维空间坐标集合,以表征物体的立体结构;其质量直接取决于图像处理效率与匹配算法的精度。三维重建基于点云数据,运用计算机图形学方法构建物体或场景的三维模型,该技术在增强现实与虚拟现实等领域尤为重要,能够为用户创造高度沉浸的交互环境。 双目视觉技术已广泛应用于多个领域:在增强现实与虚拟现实中,它可提升场景的真实感与沉浸感;在机器人导航与自动驾驶辅助系统中,能实时感知环境并完成距离测量,为路径规划与决策提供依据;在手势识别与物体检测方面,可精准捕捉用户动作与物体位置,推动人机交互设计与智能识别系统的发展。此外,结合深度计算与点云技术,双目系统在精确距离测量方面展现出显著潜力,能为多样化的应用场景提供可靠数据支持。 综上所述,双目视觉技术在图像处理、深度计算、立体匹配、点云生成及三维重建等环节均扮演着不可或缺的角色。其应用跨越多个科技前沿领域,不仅推动了移动设备智能化的发展,也为丰富交互体验提供了坚实的技术基础。随着相关算法的持续优化与硬件性能的不断提升,未来双目视觉技术有望在各类智能系统中实现更广泛、更深层次的应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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