PLS-00231

create or replace function Two
      return Number
      is
      begin
        return 2;
      end Two;
create or replace  procedure PrintTwo
      is
       myNum Number;
     begin
      select Two()
      into myNum
      from dual;
      dbms_output.put_line(myNum);
    end PrintTwo;
以上函数和过程,放在函数和过程中声明,调用正常。注意two函数被printtwo过程以sql语句形式调用。

若将此二程序段放入一个package中,函数私有方式,则包体编译时出错,报pls-00231错误,函数不能在sql语句中使用之类。

原因为何?

pl sql和sql对于oracel而言,是两个不同的引擎,因而对于sql引擎而言,plsql包中私有的two函数,是无法发现的。

所以包中使用two函数,方法有两种:

1 在包头声明中声明two函数,即将two函数作公有声明,此时可以select two into mynum from dual;形式调用,当然这样将无法隐藏two函数。

2 以mynum:=two;方式调用,由于此种方式以pl sql引擎解析,所以可以正常使用以私有方式声明的two函数。

可见需以合适的方式将two函数暴露给sql或plsql引擎方可使用。那么若不将two作公有声明,而用包名.two方式调用,不一样可定位到two函数?哦当然不行,你忘了two未作公有声明,在包外无论如何都是不可见。。。。。。。

### Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) 教程概述 Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) 是一种用于分析复杂因果关系的统计方法,特别适合于预测导向的研究。它通过分解结构方程模型为测量模型和结构模型两部分来实现数据分析[^2]。以下是关于 PLS-SEM 的学习资料和教程的详细介绍: #### 1. 测量模型与结构模型 PLS-SEM 的核心在于其将模型分为两个主要部分:测量模型和结构模型。测量模型描述了观测变量与潜在变量之间的关系,而结构模型则表示潜在变量之间的因果关系[^3]。 ```python # 示例代码展示如何使用 Python 进行基本的矩阵操作(适用于 PLS-SEM) import numpy as np # 创建一个简单的协方差矩阵示例 cov_matrix = np.array([[1, 0.5], [0.5, 1]]) # 输出协方差矩阵 print(cov_matrix) ``` #### 2. 软件工具推荐 对于初学者而言,选择合适的软件工具是学习 PLS-SEM 的关键步骤之一。以下是一些常用的软件工具及其特点: - **SmartPLS**: 专为 PLS-SEM 设计的软件,界面友好,适合初学者快速上手[^4]。 - **R 包**: 如 `plspm` 和 `semPLS`,提供了强大的灵活性和可扩展性,适合希望深入理解算法原理的研究者[^5]。 #### 3. 学习资源推荐 为了更好地掌握 PLS-SEM,可以参考以下资源: - **书籍**: 《A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)》由 Hair 等人编写,是一本经典的入门教材[^6]。 - **在线课程**: 平台如 Coursera 和 Udemy 提供了关于 PLS-SEM 的专门课程,通常包含实际案例分析和软件操作演示[^7]。 - **学术论文**: 阅读相关领域的高水平学术论文可以帮助理解 PLS-SEM 在不同场景中的应用[^8]。 #### 4. 实践案例 通过实践案例可以加深对 PLS-SEM 的理解。例如,在市场营销研究中,PLS-SEM 可以用来分析顾客满意度、品牌忠诚度等因素之间的关系[^9]。 ```python # 使用 SmartPLS 或 R 包进行实际数据分析的伪代码示例 from plspm import PLSPM # 假设数据集已加载到变量 data 中 model = PLSPM(data, scheme="centroid") results = model.fit() print(results.summary()) ```
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