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本文通过一系列SQL语句展示了如何创建新表、删除旧表并进行数据筛选及更新操作。其中包括使用ROW_NUMBER()函数进行行编号,以及通过DECLARE声明变量来执行复杂的数据库操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

drop table ocscz0904new_dhhm01 ;
create table ocscz0904new_dhhm01 nologging as
select
a.SERVNUMBER ,
a.TRADE_TIME ,
a.TRADE_TYPE ,
a.TRADE_AMT ,
'0' user_falg ,
row_number() over(partition by servnumber,
TRADE_TIME
order by TRADE_TIME desc
) rn
from ocscz0904new_dhhm a
where a.TRADE_AMT>0 and a.SERVNUMBER in(select dhhm from dhhmgy)
;

drop table tb_ocscz0904new_dhhm02;
create table tb_ocscz0904new_dhhm02 nologging as
select
a.SERVNUMBER ,
a.TRADE_TIME ,
a.TRADE_TYPE ,
a.TRADE_AMT ,
'0' user_falg ,
row_number() over(partition by servnumber,
TRADE_TIME
order by TRADE_TIME desc
) rn
from ocscz0904new_dhhm a
where a.TRADE_AMT<0
;
select * from ocscz0904new_dhhm ;

declare
vv_cusor_servnumber varchar2(32);
vv_cusor_chgtime date ;
vv_servnumber_tmp varchar2(32);
vv_chgtime_tmp date ;
cursor v_cursor is
select servnumber ,
trade_time
from tb_ocscz0904new_dhhm02
order by rn desc
;
begin
open v_cursor;
loop
fetch v_cursor into vv_cusor_servnumber, vv_cusor_chgtime;
exit when v_cursor%notfound;

vv_servnumber_tmp := vv_cusor_servnumber;
vv_chgtime_tmp := vv_cusor_chgtime;

update ocscz0904new_dhhm01 a set user_falg = '1'
where a.TRADE_TIME= (select max(TRADE_TIME)
from ocscz0904new_dhhm01 b
where b.servnumber = vv_servnumber_tmp
and b.TRADE_TIME <= vv_chgtime_tmp
and b.TRADE_AMT = a.TRADE_AMT
and b.user_falg = 0
and rownum = 1
)
and a.user_falg = '0'
and rownum = 1
;
commit;
end loop;
close v_cursor;
end;

declare i integer;
begin
for vddate in 20090401..20090430 loop
insert into tb_flj_gpqf_tmp1
select /*+ parallel(a, 10) */
a.serv_number ,
a.statis_date
from dgdm_mk.tb_mk_ls_call_day a
where a.statis_date = to_date(vddate, 'yyyymmdd')
and (m12593_cg_mob_cnt+m12593_ch_mob_cnt+m12593_cm_toll_cnt+m12593_ct_toll_cnt+m12593_ci_toll_cnt) >= 1
;
commit;
end loop;
end
;
/

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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