some,any,all的简单学习

本文介绍了如何使用some, any和all关键字来处理SQL子查询中返回的多行结果,包括具体的用法示例及其等价转换。

/*

一:用some,any 和all对子查询中返回的多行结果进行处理。

1.some在此满足其中一个的意义,是用or串起来的比较从句。

2.any也表示满足其中一个的意义,也是用or串起来的比较从句。

3.all则满足其中所有的查询结果的含义,使用and串起来的比较从句。


例子1:

select * from tableA where fld > all(select fld from tableA);

相当于

select * from tableA where fld > (select max(fld) from tableA);



例子2:

select * from tableA where fld < any(select fld from tableA);

相当于

select * from tableA where fld < (select min(fld) from tableA);




例子3:

select * from tableA where fld = any(select fld from tableA);

相当于

select * from tableA where fld in(select fld from tableA);


*/


/*4.

找出员工中,只要比部门号为10的员工中的任何一个员工的工资高的员工的姓名和工资。

也就是说只要比部门号为10的员工中那个工资最少的员工的工资高的就满足条件

*/

select ename,sal from emp where sal > any(select sal from emp where deptno = 10);

--其实相当于下面的代码

select ename,sal from emp where sal > (select min(sal) from emp where deptno = 10);

--当然你也可以用some,但是更推荐用any。下面一个方法才是some的常用方法。



/*5.找到和30部门员工的任何一个人的工资相同的那些员工*/

select ename,sal from emp where sal = some(select sal from emp where deptno = 30) and deptno not in(select deptno from emp where deptno = 30);



/*6.找到比部门号20的员工的所有员工的工资都要高的员工*/

select ename,sal from emp where sal > all(select sal from emp where deptno = 20);




     本文转自韩立伟 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/hanchaohan/1303335,如需转载请自行联系原作者



内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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