PL/SQL基本使用

PLSQL

PL/SQL程序由三个块组成,即
声明部分 、执行部分、异常处理

Declare
声明部分:在此声明PL/SQL用到的用到的变量,类型以及游标,还有局部存储过程和函数
Begin
执行部分:过程及SQL语句,即程序主要部分
Exception
执行异常部分,错误处理
END;

基本语法使用

定义记录类型

Declare
type test_rec is record(
    l_name varchar2(30),
    d_id number(4)
);
v_emp test_rec;
begin
    v_emp.l.name:=‘Tom’;
    v_emp.d_id:=1234;
        dbms_output.put_line(v_emp.l_name || ','|| V_emp.d_id);
end;

数据查询操作

Declare
type test_rec is record(
    l_name varchar2(30),
    d_id number(4)
);
v_emp test_rec;
begin
    select last_name, department_id into v_emp 
    from employees
    where employee_id=200;
end;

使用rowtype表示所有行

declare
    v_emp employees%rowtype;//表示employees表里面的字段放入v_emp

数据库赋值

Declare
    emp_id   emp.empno%TYPE:7788;
    emp_name emp.ename%TYPE;
    wages    emp.sal%TYPE;
Begin
    select ename, NVL(sal,0) into emp_name, wages
    From emp where empNo = emp_id
    dbms_output.put_line(emp_name||'---'||to_char(wages));
End;

流程控制语句

if  条件  then 实现
elsif 条件 then 实现
elsif 条件 then 实现
else 实现
end if;

Case表达式

case selector
    when expression1 then result1
    when expression2 then result2
    ```
    when expressionN then resultN
    [Else resultN+1]
end;

循环语句

Loop
    执行语句
    exit when<条件语句>;
end loop;   

while

while 布尔表达式 loop
    要执行的语句;
end loop;

数字循环

for 循环计数器 in (reverse)下限..上限 loop
    执行的语句;
end loop;

使用Goto跳转

Goto  lable
...
<<label>>

游标的使用

游标

declare
    --定义游标
    cursor c_cursor is select last_name, salary
                       from employees
                       where rownum < 11
                       order by salary;
    v_name employees.last_name%type;
    v_sal  employees.salary%type;
begin
    --打开游标
    open c_cursor;
    --提取游标
    fetch c_cursor into v_name, v_sal;
    while c_cursor %found loop
        dbms_output.put_line(v_name || ':' || v_sal);
                fetch c_cursor into v_name, v_sal;
    end loop;
    --关闭游标
    close c_cursor;
end;

%FOUND 最近一次读取记录是否成功
%NOTFOUND 与上相反
%ISOPEN 游标打开,返回true
%ROWCOUNT 读取游标记录数

待更新。。。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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