12.21日作业

本文深入探讨了SQL查询语句的高级应用,包括如何通过联表查询获取员工详细信息,如姓名、部门、薪资及经理信息等。文章通过具体实例展示了如何筛选特定条件的数据,例如工资级别、入职时间对比等,旨在帮助读者提升SQL技能。

1.显示员工SMITH的姓名,部门名称,直接上级名称

SELECT e.ENAME,m.ENAME,d.DNAME
FROM emp e,emp m,dept d
WHERE e.MGR=m.EMPNO
and e.DEPTNO=d.DEPTNO
and e.ENAME='SMITH'

2.显示员工姓名,部门名称,工资,工资级别,要求工资级别大于4级。

SELECT ENAME,DNAME,SAL,GRADE
FROM emp,dept,salgrade
WHERE emp.DEPTNO=dept.DEPTNO
AND SAL BETWEEN LOSAL AND HISAL
AND GRADE>4

3.显示员工KING和FORD管理的员工姓名及其经理姓名。

select e.ename,d.dname,e.sal,s.grade
 from emp e,dept d,salgrade s
 where e.deptno = d.deptno
 and e.sal between s.losal and s.hisal
 and s.grade>4;

4.显示员工姓名,参加工作时间,经理名,参加工作时间,要求参加时间比经理早。

SELECT	e.ENAME,e.HIREDATE,m.ENAME,m.HIREDATE
FROM emp e,emp m
WHERE e.MGR=m.EMPNO
AND e.HIREDATE<m.HIREDATE
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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