oralce sql 分页

本文介绍了使用SQL进行分页查询的两种方法。第一种方法利用ROWNUM伪列实现,第二种方法则采用分析函数ROW_NUMBER()。通过具体示例展示了如何在不同场景下选择合适的分页查询策略。

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create table  student (
 sid varchar2(10), --学号
 sname varchar2(10), --姓名
 classid varchar2(10), --班级号
 score  int   --分数
);
insert into  student values('001','z001','1',80);
insert into  student values('002','z001','1',90);
insert into  student values('003','z001','1',70);
insert into  student values('004','z001','1',90);
insert into  student values('005','z001','1',80);
insert into  student values('006','z001','1',70);

insert into  student values('007','z001','2',60);
insert into  student values('008','z001','2',70);
insert into  student values('009','z001','2',50);
insert into  student values('010','z001','2',70);
insert into  student values('011','z001','2',60);
insert into  student values('012','z001','2',50);

 

分页方法一: 用rownum  伪列进行分页:

   SELECT   t.*   FROM   (SELECT  s.*,ROWNUM rn    FROM  student s  WHERE  ROWNUM <=9)  t  WHERE  rn >= 8;

 



方法二:利用分析函数;

 

 select * from (select t.*,row_number() over(order by SID desc) rk from student t) where rk<10 and rk>7;


 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/pangblog/p/3400342.html

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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