38、员工表查询与层级结构处理

员工表查询与层级结构处理

在处理员工表数据时,我们常常会遇到各种查询需求。下面将详细介绍如何使用 T - SQL 语句解决不同类型的员工表查询问题,以及如何通过添加信息来解决一些复杂的层级结构查询难题。

简单查询操作

在不向表中添加额外信息的情况下,我们可以使用简单的 T - SQL 语句回答一些基本问题。
- 查询最高级经理 :要找出组织中最高级的经理,可使用以下查询语句:

SELECT *
FROM
  Employees
WHERE 
  mgrid IS NULL

此查询的输出结果如下:
| empid | mgrid | empname | salary |
| — | — | — | — |
| 1 | NULL | Nancy | 10000.0000 |

  • 列出所有员工及其经理 :使用左外连接可以列出所有员工及其经理的姓名,确保最高级经理也能包含在结果中。
SELECT
  E.empname AS EmployeeName,
  M.empname AS ManagerName
FROM
    Employees AS E
  LEFT OUTER JOIN
    Employees AS M ON E.mgrid = M.empid

输出结果如下:
| EmployeeName | Mana

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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