Row_number 应用

本文介绍了一种使用SQL语句实现数据去重并插入到目标表的方法。通过内层SELECT语句结合ROW_NUMBER()函数为每组重复数据分配唯一排名,并在外层SELECT中筛选排名为1的数据进行插入,确保TEMWT表中的数据不重复。

           

检索数据插入到表中,要求插入的数据无重复

  INSERT INTO TEMWT (
                        COP_CD,
                        LGIID_CD,
                        TOK_CD,
                        TOKKAI_KB,
                        HIN_CD
                        )  

             SELECT     '001' ,
                                '0023' ,
                                TOKHNY_CD,
                                TOKKAI_KB,
                                HIN_CD
                  FROM(                       
                         SELECT '001' ,
                                '0023' ,
                                TOKHNY_CD,
                                TOKKAI_KB,
                                HIN_CD ,
                                ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY TOKHNY_CD,TOKKAI_KB,HIN_CD ORDER BY TOKHNY_CD,TOKKAI_KB,HIN_CD) AS RN
                           FROM TOKKYKTNKMT TKM
                          WHERE TKM.COP_CD = '001'
                            AND TKM.TOKHNY_CD = '000002'
                            AND TKM.DELRNR_FL = 0

                         ) WHERE RN = 1

内层select 中Row_number函数返回一个唯一的值,当碰到相同数据时,排名按照记录集中记录的顺序依次递增。

外层select 条件where rn=1,重复的数据中取一条即可,从而保证了插入TEMWT表中的数据没有重复的。 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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