【SAP HANA】关于SAP HANA中一般计算视图Cacultation View创建、激活状况下在系统中生成对象的研究...

根据SAP HANA中视图类型不同,我们主要做了以下几种测试:

一般Attribute View的生成情况, http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/06/07/3125330.html

带有层次结构的Attribute View的生成情况,http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/06/07/3125381.html

继承的Attribute View的生成情况:http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/06/08/3125785.html

一般Analytic View的生成情况: http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/06/08/3125650.html

带层次结构的Analytic View的生成情况: http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/06/08/3125754.html

一般计算视图Caculation View的生成情况: http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/06/08/3125886.html

带层次结构计算视图Caculation View的生成情况: http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/06/08/3125952.html

 

在该测试中,我们选择在系统中已经创建的Analytic View:ANAY_CUSTOMEROrder1

视图最终结果如下:

image

 

1. 查询系统中是否有CACL_C相关的信息,主要是查询表及视图

image

可见系统中并无相关的表及视图

2. 新建计算视图,但不激活(从未激活过)

新建计算视图,但只保存,不激活,此时,再次查找系统中的表信息,如下:

image

此时系统中并未生成任何相关的视图或表。

3. 激活视图,查询视图或表

image

从查询结果看,主要生成五个objects:

视图:ivan/CACL_CUSTOMERORDER, 在_SYS_BIC中

image

该视图中的所有字段与在view中一样

 

视图:ivan/CACL_CUSTOMERORDER/Measures/hier/Measures,在_SYS_BIC中

image

视图:ivan/CACL_CUSTOMERORDER/REGIONNAME/hier/REGIONNAME,在_SYS_BIC中

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视图:ivan/CACL_CUSTOMERORDER/COUNTRYNAME/hier/COUNTRYNAME,在_SYS_BIC中

image

别名Synonym:  ivan::CACL_CUSTOMERORDER

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分类:  SAP HANA

本文转自沧海-重庆博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/06/08/3125886.html ,如需转载请自行联系原作者
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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