存储过程根据ouID获取IntlPerson数据表

/******************************************************************************
**		Name: usp_base_GetIntlPersonByOUID
**		Desc: 根据personid获取人员user和ou相关信息:
**
**              
**		Return Values:
** 				
**		Parameters:	
**		Auth:
**		Date:2008-12-3
*******************************************************************************/
ALTER proc usp_base_GetIntlPersonByOUID
	@OUID uniqueidentifier
as
begin
	select dbo.uf_GetOUName(a.OUID) OUName,c.UserID,C.UserName,
		a.*
	        from tbl_base_PersonInfo a 
left join tbl_base_UserMapping b on a.PersonID = B.PersonID
left join tbl_base_User c on b.UserID = c.UserID where a.OUID = @OUID end

  

/*
根据OUID,获取单位名称
*/
ALTER FUNCTION [dbo].[uf_GetOUName] (
	@OUID as uniqueidentifier
) RETURNS varchar(200)
AS
BEGIN
	DECLARE @Ret varchar(200)
	
	SELECT @Ret =OUName
	  FROM VW_allou
	 WHERE OUID = @OUID

	RETURN @Ret

END

  

转载于:https://www.cnblogs.com/liuqiyun/p/7640958.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值