41、高级 SQL 与过程化 SQL 深入解析

高级 SQL 与过程化 SQL 深入解析

1. 序列操作

在数据库操作中,有时需要对序列进行管理。可以使用 DROP SEQUENCE 命令从数据库中删除序列。例如,要删除之前创建的序列,可以使用以下命令:

DROP SEQUENCE CUS_CODE_SEQ;
DROP SEQUENCE INV_NUMBER_SEQ;

需要注意的是,删除序列并不会删除已分配给表属性(如 CUS_CODE INV_NUMBER )的值,它只是从数据库中删除序列对象,表列中的值仍会保留在数据库中。

为了保持原始数据集,在某些情况下,需要删除新添加的客户、发票和行记录。可以使用以下命令:

DELETE FROM INVOICE WHERE INV_NUMBER = 4010;
DELETE FROM CUSTOMER WHERE CUS_CODE = 20010;
COMMIT;

这些命令会删除最近添加的发票、与该发票关联的所有发票行记录( LINE 表的 INV_NUMBER 外键定义了 ON DELETE CASCADE 选项)以及最近添加的客户。 COMMIT 语句将所有更改保存到永久存储中。之后,需要重新创建 CUS_CODE_SEQ

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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