sql_Union

本文介绍了SQL中的UNION操作符及其用法。UNION用于合并多个SELECT语句的结果集,并要求这些SELECT语句具有相同数量及类型一致的列。文中还区分了UNION与UNION ALL的不同之处,并提供了实例说明。

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SQL UNION操作符

UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。

请注意,UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。同时,每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同。

语法:

   SELECT columns_name(s) FROM table_name1

   UNION

   SELECT columns_name(s) FROM table_name2

默认地,UNION 操作符选取不同的值。如果允许重复的值,请使用 UNION ALL。

=================================

   SELECT columns_name(s) FROM table_name1

   UNION ALL

   SELECT columns_name(s) FROM table_name2

UNION 结果集中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。

实例1、

 

转载于:https://www.cnblogs.com/0914lx/p/6868736.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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