存储过程

--创建存储过程
CREATE OR REPLACE PROCEDURE sp_test1
IS
--变量定义
Begin
--sql语句
commit;
End;

--游标
CREATE OR REPLACE PROCEDURE sp_test1
as
cursor c is select * from test;--游标赋值

Begin
for sc in c--遍历游标
loop
dbms_output.put_line(sc.t_name);--对游标当前指向的值进行依次处理。这里是显示t_name
end loop;
End;

 

--case的使用
case sc.num2

when '1' then 
dbms_output.put_line(sc.name2||sc.num2||'case1'); 
when '2' then 
dbms_output.put_line(sc.name2||sc.num2||'case2'); 
when '3' then 
dbms_output.put_line(sc.name2||sc.num2||'case3'); 
when '4' then 
dbms_output.put_line(sc.name2||sc.num2||'case4'); 
else 
dbms_output.put_line('大于4'); 

end case;

 

循环:
--loop的使用
loop

exit 循环结束条件;

end loop;

 


--where loop的使用
while 条件 loop 
end loop;

 

--带输入参数的存储过程,结果直接打印

create or replace procedure pro_test(e_id in number) --输入id, 输出name

is

spname varchar2(10); --定义一个varchar2的变量 也可以 spname test.name%type 直接使用test.name的数据类型

begin

select name into spname from test where id = e_id; --把输入的e_id用来作为查询条件,把结果赋值给用于输出的spname

dbms_output.put_line(spname );

END;

 

--带输入和输出参数的存储过程,结果用e_name返回。

create or replace procedure pro_test(e_id in number, e_name out carchar2) --输入id, 输出name

is

begin

select name into e_name from test where id = e_id; --把输入的e_id用来作为查询条件,把结果赋值给用于输出的e_name 

dbms_output.put_line(e_name );

END;


--plsql存储过程调用 ()

DECLARE --声明变量
sp_id number;
sp_name varchar2(10);
BEGIN

sp_id:= 1; --给sp_id 直接赋值
sp_pro10 (sp_id, sp_name); --也可以sp_pro10 (1, sp_name);
dbms_output.put_line(sp_name);
END;

转载于:https://www.cnblogs.com/clamp7724/p/11081640.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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