oracle表查询(5)

查看表结构
SQl>desc dept;

查看所有列
select * from dept


查询指定列
select ename
saljob from emp   查询emp表中的saljob

如何取消重复行
select distinct deptno,job from emp;

set timing on

打开显示操作时间的开关(就是每次查询所用的时间在每次查询结果会显示出来)

insert into users (userid,username
userpss) select *from users;
复制表数据

使用算数表达式
显示每个雇员所有的年工资
select sal*12
ename from emp
如果加上奖金可以这样
select sal*12+comm*12
ename from emp

使用列的别名
select ename "
姓名"sal*12as "年收入"  from emp

如何处理null
奖金有可能为零,oracle有个毛病,如果在运算符里有个null值,那么整个运算结果就都变为为null,解决方法:
select sal*12+nvl
comm0*12ename from emp  //*nvlcomm0)如果comm为空那么值取0

如何连接字符串(||
select ename || ‘is a’ || job from emp


使用where字句
如何显示工资高于3000的员工
select ename
sal from emp where sal>3000;

如何查找1982.1.1后入职的员工
select ename
hiredate from emp where hiredate>'1-1-1982';

如何显示工资在20002500的员工情况
select * from emp where sal>2500 and sal<3000;

如何使用like操作符
%
表示0到多个字符
_
表示单个字符
示例:
如何显示首字母为S的员工姓名和工资
select ename
sal from emp where ename like 'S%'

如何显示第三个字符为大写的O的所有员工的姓名和工资
select ename
sal from emp where ename like '__O%';

where条件中使用in
如何显示empno123345800...的雇员的情况
select * from emp where empno in
123345800);

使用is null的操作符
如何显示没有收纳柜机的雇员的情况

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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