Activiti5 自定义查询语句 TaskQuery查询 条件查询 like查询

TaskQuery查询API

有两种方法可以从引擎中查询数据:查询API和原生查询。查询API提供了完全类型安全的API。 你可以为自己的查询条件添加很多条件 (所以条件都以AND组合)和精确的排序条件。下面的代码展示了一个例子:

   List<Task> tasks = taskService.createTaskQuery()
    .taskAssignee("kermit")
    .processVariableValueEquals("orderId", "0815")
    .orderByDueDate().asc()
    .list();
   

有时,你需要更强大的查询,比如使用OR条件或不能使用查询API实现的条件。 这时,我们推荐原生查询,它让你可以编写自己的SQL查询。 返回类型由你使用的查询对象决定,数据会映射到正确的对象上。比如,任务,流程实例,,执行,等等。 因为查询会作用在数据库上,你必须使用数据库中定义的表名和列名;这要求了解内部数据结构, 因此使用原生查询时一定要注意。表名可以通过API获得,可以尽量减少对数据库的依赖。

   List<Task> tasks = taskService.createNativeTaskQuery()
    .sql("SELECT * FROM " + managementService.getTableName(Task.class) + " T WHERE T.NAME_ = #{taskName}")
    .parameter("taskName", "gonzoTask")
    .list();

   long count = taskService.createNativeTaskQuery()
    .sql("SELECT count(*) FROM " + managementService.getTableName(Task.class) + " T1, "
       + managementService.getTableName(VariableInstanceEntity.class) + " V1 WHERE V1.TASK_ID_ = T1.ID_")
    .count();
 


实例:
       StringBuffer whereSql = new StringBuffer();
  String ua = "";String ub="";
  if(formCode!=null){
   whereSql.append(" and fi.form_no=#{form_no}");
  }

  if(this.userName!=null){
   ua = ",Pub_User_Info u";ub="and fi.creator=u.userid";//考虑性能的作法
   whereSql.append(" and u.emp_name like #{userName}");
  }
  tasks = taskService
    .createNativeTaskQuery()
    .sql("SELECT * FROM "
      + managementService.getTableName(Task.class)
      + " t,FLOW_RU_INFO fi"+ua+" where t.proc_inst_id_=fi.processinstanceid "+ub+"and t.assignee_=#{userid}" 
      + whereSql +" order by t.create_time_ desc "
      )
    .parameter("userid", user.getUserid())
    .parameter("form_no", formCode)
    .parameter("userName", userName+"%")  //这样就把通配符放进去了
    .list(); 

也可以这样查询。这样最灵活。
String sql = "SELECT * FROM "+manageService.getTableName(HistoricActivityInstance.class)+" T WHERE T.PROC_INST_ID_ ='"+processInstanceId+"' AND T.ACT_ID_ = '"+ActID+"' AND ROWNUM<="+num+" ORDER BY T.START_TIME_ DESC ";
			NativeHistoricActivityInstanceQuery nhpiq = historyService
					.createNativeHistoricActivityInstanceQuery()
					.sql(sql);
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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