sqlserver使用with公用表表达式来简化表联查,用not exists来筛选结果替代not in

sqlserver使用with公用表表达式来简化表联查用not exists来筛选结果替代not in。
对于中间结果集被其他表联查多次使用的情况,可以考虑使用with来先计算中间结果集,避免数据库多次重复计算中间结果,用not exists替代not in以使用索引提高查询效率



--排除栏目
with notChannelIds as (
	select * from  [BaseDict] where id in ('34f3c834325d4ef8bc3a6fe5129c7ee5','ddf85e93bfd74c3e8bca6c4b6d077e5b','4926747949c349679e1ed1677d98db08','62fab521ab0f4f9f849a501f807c4505','c2b156a3ef664b96a6204af19ff07778') 
)

SELECT   
   a.Title,a.ChannelId
   ,b.Title
FROM [Article] as a
left join BaseDict as b on b.id=a.ChannelId 

-- 排除栏目
	 where   not   exists ( select 1 from notChannelIds where id=a.ChannelId )


### Lerobot 抓取机制 Lerobot 的抓取机制涉及多个方面,包括硬件配置、软件控制以及数据采集方法。以下是关于其抓取机制的具体描述: #### 硬件支持 Lerobot 使用的机器人型号为远征 A2-D[^2],这是一种具备较高灵活性和精确度的机械设备。该型号通常用于复杂环境下的操作任务。 #### 软件工具与校准流程 为了确保抓取功能正常工作,在实际应用前需完成手动校准过程。具体命令如下所示: ```python python lerobot/scripts/control_robot.py calibrate \ --robot-path lerobot/configs/robot/so100.yaml \ --robot-overrides '~cameras' --arms main_follower ``` 上述脚本主要用于初始化两个机械之间的协同关系并调整参数设置以适应特定场景需求[^1]。 #### 数据集构建 对于训练视觉引导型抓取算法而言,高质量的数据至关重要。QT-Opt 是一个典型例子,它由七个独立运作的真实世界工业级协作式机械共同贡献而成,总计记录下超过五十八万次不同条件下的尝试行为样本量[^3]。相比之下,稚晖君团队开发的数据集中采用了更先进的三指灵巧手配合宇树 G1 类人形平台进行录制活动;其中每帧图像大小固定于 640×480 像素范围内,并且详细标注了各个关节角度变化情况作为输入特征向量的一部分[^4]。 综上所述,无论是传统方式还是新兴技术路线,均强调多源感知融合的重要性——即综合运用摄像头获取外部环境信息的同时也要密切关注内部运动学状态反馈以便做出最优决策方案设计。 --- ### 数据采集方法论 针对 Lerobot 平台上的数据采集团队采取了一系列措施来提高效率及效果: 1. **多样化实验设定**: 不仅限于单一类型的物品摆放位置或者光照强度等因素影响,而是尽可能覆盖更多可能性从而增强泛化能力. 2. **实时监控系统集成**: 利用高性能计算单元快速处理来自传感器阵列传回的信息流,及时发现潜在错误进而修正轨迹规划逻辑. 3. **自动化流水线架构搭建**: 减少人为干预程度提升整体吞吐率水平; 同时也为后续分析提供了更加一致性的原始素材基础. ---
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