=iif(RowNumber("table6_Group3")=1,"Solid","None")

本文介绍了一个简单的IIF表达式实例,该表达式用于根据table6_Group3表中行的位置决定显示样式。当行号为1时,设置为Solid,否则为None。
=iif(RowNumber("table6_Group3")=1,"Solid","None")

转载于:https://www.cnblogs.com/prayforsmile/archive/2010/09/13/1824999.html

SELECT CASE WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1888 THEN '01' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1887 THEN '02' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1907 THEN '02' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1890 THEN '03' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1889 THEN '04' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1927 THEN '04' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1947 THEN '05' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1967 THEN '05' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1968 THEN '05' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1948 THEN '06' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1987 THEN '06' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1988 THEN '06' END AS WorkTimeNo, CASE WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1888 THEN '常日班' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1887 THEN '日班' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1907 THEN '日班' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1890 THEN '常夜班' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1889 THEN '夜班' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1927 THEN '夜班' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1947 THEN '日班1' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1967 THEN '日班1' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1968 THEN '日班1' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1948 THEN '夜班1' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1987 THEN '夜班1' WHEN SHIFT_GROUP_ID = 1988 THEN '夜班1' END AS WorkTimeName, CASE WHEN (SHIFT_GROUP_ID = 1888 OR SHIFT_GROUP_ID = 1887 OR SHIFT_GROUP_ID = 1907 OR SHIFT_GROUP_ID = 1890 OR SHIFT_GROUP_ID = 1889 OR SHIFT_GROUP_ID = 1947 OR SHIFT_GROUP_ID = 1948 OR SHIFT_GROUP_ID = 1967 OR SHIFT_GROUP_ID = 1968 OR SHIFT_GROUP_ID = 1987 OR SHIFT_GROUP_ID = 1988 ) THEN '0' END AS IsLock INTO #PWorkTab FROM ERP_SAL.salary.[dbo].[HR_CARDING]
08-21
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是一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。进一步地,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:具备一定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,并可进一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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