新生高考成绩按专业分布统计

本文介绍了一种通过SQL查询来统计新生高考成绩的方法,包括语文、数学、外语及物理等科目的成绩分布情况,并按专业进行归类。该统计方法有助于了解不同专业学生的基础水平。
 
--新生高考成绩按专业分布统计

select  top 1000
MajorName,MajorNameBrief,
[ChineseScore50-60],[ChineseScore61-70],[ChineseScore71-80],[ChineseScore81-90],[ChineseScore90以上],
[MathScore50-60],[MathScore61-70],[MathScore71-80],[MathScore81-90],[MathScore90以上]    
,
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,
[PhysicsScore50-60],[PhysicsScore61-70],[PhysicsScore71-80],[PhysicsScore81-90],[PhysicsScore90以上]

 
from
(
    
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--高考语文成绩分布
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as 'ChineseScore71-80',
    
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as 'ChineseScore81-90',
    
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as 'ChineseScore90以上'
    ,
    
--高考数学成绩分布
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as 'MathScore50-60',
    
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as 'MathScore61-70',
    
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as 'MathScore71-80',
    
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as 'MathScore81-90',
    
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as 'MathScore90以上'
    ,
    
--高考外语成绩分布
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as 'ForeignLangScore81-90',
    
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as 'ForeignLangScore90以上'
    ,
    
--高考综合成绩分布, 以物理成绩字段为综合
    count(case when PhysicsScore>=50 and PhysicsScore<=60 then PhysicsScore end)
    
as 'PhysicsScore50-60',
    
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as 'PhysicsScore71-80',
    
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as 'PhysicsScore81-90',
    
count(case when PhysicsScore>=90  then PhysicsScore end)
    
as 'PhysicsScore90以上'
    
    
from StuInfoFresh group by MajorNo

)
as vwAll left join CdMajor on vwAll.MajorNo=CdMajor.MajorNo

order by CdMajor.MajorNo
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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